數字技術發展日新月異，數據已成為新型生產要素和基礎性戰略資源。數據要素通過協同賦能、創新轉化，不斷發揮放大、疊加、倍增作用，對全球生產、流通、分配、消費活動產生深遠影響。數據產業是將數據轉化為資產，將數據資產加工為數據產品和服務，并以數據產品和服務為相關產業賦能的行業總和，是數據要素流動、配置和利用的重要載體，是釋放數據要素價值潛力、推動數字經濟高質量發展、培育新質生產力的重要抓手。
近年來，圍繞數據要素開發和價值挖掘的企業不斷涌現，我國數據產業呈快速發展態勢，相關制度和管理機制不斷完善，數據資源總量持續增長。數據產業已初步構建起覆蓋數據采集匯聚、計算存儲、流通交易、開發利用、安全治理等環節的產業鏈，企業規模逐步壯大，產業生態日益成熟。
發展規模顯著擴大。據統計，2020年我國數據產業規模為1萬億元，到2023年已突破2萬億元。預計2024年至2030年間，數據產業將保持20%以上的年均增長率，到2030年產業規模有望達到7.5萬億元。截至2023年，全國數據企業數量超過19萬家。2023年，全國數據生產總量達32.85ZB（澤字節），同比增長22.44%。截至2024年9月底，我國在用算力中心超過880萬標準機架，算力總規模達268EFLOPS（每秒百億億次浮點運算次數）。這些數字表明，我國數據產業處于快速發展階段，逐步成為戰略性新興產業的制高點、發展未來產業的著力點和驅動經濟發展的重要引擎。
政策支持更為精準。近年來，我國陸續出臺了一系列支持數據產業發展的政策措施，包括《關于促進企業數據資源開發利用的意見》《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》等。各地因地制宜推出專項政策，支持數據產業和企業快速發展，助力傳統行業在效率提升、流程優化和組織變革方面轉型，成效顯著。現代農業領域，農業農村大數據平臺建設推動農業生產全流程數字化管理；商貿流通領域，多源數據實時精準服務，優化供應鏈管理，改善消費者體驗；交通運輸領域，江海聯運數據的打通有效助力航運物流降本增效；金融服務領域，搭建普惠金融綜合服務平臺，以數據技術破解中小微企業融資難、融資貴問題，促進金融資源精準配置。
產業發展全球化拓展。各國為構筑國家競爭新優勢，紛紛出臺數據產業促進政策，推動本國數據企業搶占全球數據產業制高點。在此背景下，全球數據產業發展已突破地域限制，數據企業之間的合作與競爭不斷加強，數據跨境流動及國際規則制定成為各國關注的焦點。隨著促進數據跨境有序流動相關政策逐步完善，根據初步統計，2024年我國跨境電商進出口2.63萬億元，增長10.8%。這一趨勢不僅體現了我國在全球數字經濟中的重要地位，也為數據產業的國際化發展提供了新機遇。
隨著數據規模的快速增長和流通效率的不斷提升，數據產業形態迭代演進，對強化數據安全、提升數據標準化、加快數據人才培養等方面的現實需求更加迫切。
一方面，數據安全與隱私保護不強，是當前數據產業發展的核心挑戰。國內外數據泄露事件涉及金融、工業、教育等多個領域，不僅會損害個人和企業的權益，還會對國家安全、經濟發展和社會穩定構成威脅。美國電話電報公司在2024年發生大規模用戶數據泄露事件，約7300萬用戶的信息被泄露，對公司聲譽和用戶信任度造成嚴重影響。另一方面，數據孤島依然存在以及標準化不足，是限制數據產業集群化發展的主要瓶頸。統一的數據標準與規范、開放的數據授權機制、互聯互通的數據空間，是數據企業發展壯大和數據產業集群培育發展的迫切需求。截至2024年7月，我國已有243個省級和市級的地方政府上線了數據開放平臺，開放的有效數據集超過37萬個。但仍有不少高經濟價值的數據資源難以實現流通、共享、融合，不同系統和平臺之間的數據兼容性差，影響數據要素市場循環，不利于營造競爭有序、繁榮活躍的數據產業生態。此外，加強技術創新與人才培養，已成為推動數據產業高質量發展的當務之急，當前的人才供給數量、梯隊結構難以滿足產業發展需求。
充分發揮數據產業引擎作用，需聚焦主體培育、政策配套、市場建設、人才培養、技術創新、國際合作等領域的難點問題，多措并舉、協同發力。一是積極培育數據產業主體，構建重點企業跟蹤服務機制，圍繞數據產業重要環節流程，建立長效溝通聯系服務機制，引導大中小企業融通發展和產業鏈上下游協同創新，加快形成良好數據產業生態。二是提升數據產業治理水平，進一步健全鼓勵數據產業高質量發展的相關配套政策法規，明確數據產業發展方向、支持措施和監管要求，建立健全行業標準與規范。三是優化數據要素市場環境，加快推進數據資源開發利用，促進數據要素市場規范發展，完善數據要素流通和交易制度，明確數據產權歸屬，完善數據安全保護和管理制度，培育形成公平、透明、高效、安全的數據市場環境。四是加快數據人才培育，統籌數據行業人才隊伍建設規劃，健全數據人才認定標準，形成與數據產業高質量發展適配的人才梯隊。五是推動數據技術創新融合，鼓勵企業、高校和科研機構加大在數據處理、分析、挖掘等領域的技術研發投入與合作，加強數據核心技術與人工智能等技術的融合應用，培育數據服務、數據咨詢、數據治理等新業態新模式，實現數據產業鏈拓展和價值鏈躍升。
