日前，为进一步加速推动我国数据智能转型进程，推动“十四五”期间数据智能产业交流与合作，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）主办的2022大数据产业峰会在京召开。

在峰会主论坛上，中国信通院云大所所长何宝宏发布了《2022大数据十大关键词》。

数据库作为支撑数据存储、计算的核心技术产品，为了适应数据要素相关需求，正快速进行技术革新。

一方面 AI 数据库、Serverless云原生数据库推动对于数据的价值挖掘从“阳春白雪”变为“下里巴人”。利用数据不再是金融、电信等数据密集型行业的特色，而是变成全社会、全行业的普适性行为。这导致数据的加工利用过程需要更加平民化、高效化。AI数据库具备自动运维、智能开发等能力，Serverless云原生数据库具备按量计费、弹性扩容等能力，均可实现数据加工利用过程的降本增效，正成为甲骨文、亚马逊、阿里、华为等巨头供应商的研发热点。

另一方面防篡改数据库、全密态数据库支撑数据完成高效确权定价、便捷合规流通。防篡改数据库在高效存储计算基础上，提供数据防篡改和操作防篡改功能，从而支撑数据确权定价，而全密态数据库能够实现数据在加密状态下的高效存储和计算，从而支撑数据合规流通。两者均成为MIT等学术机构的研究热点，以及华为、阿里等供应商的研发热点。

图数据与传统行列式数据不同，它通过点、边模型，高效描述实体、属性、关系的数据模型，近年来被广泛用于企业智能营销风控等必要数据应用中。随着行业数据智能转型的深入，图数据在数据总量中的比例也正在快速上升。

Gartner预计，到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。随着图数据规模的变大，开启了图数据的“大数据”时代，起源于80年代的传统关系型数据库，以及起源于2000年左右的专用图数据库已经无法支撑大规模图数据的高效存储与计算。

图计算平台通过抽象计算层和集成层，在图数据库基础上增强了兼容性和大规模数据计算能力，实现了多种存储介质中图数据的高效汇聚以及多跳情况下的复杂计算能力。目前该领域政策扶持力度不断加大，开源体系发展迅猛，商用产品层出不穷，从而快速支撑了图数据这一重要要素类型的价值释放。

随着企业数字化转型的加深，数据相关系统、组织逐渐复杂、冗余，壁垒逐渐增多。为在组织或企业内部构建一套可复用的数据和分析能力，减少数据本身及相关技术架构的冗余，打通不同系统数据间的壁垒，数据中台应运而生。其理论体系从发展初期的“百家争鸣”，逐渐聚焦和明确，并在业内达成共识，即数据中台构建了数据资源与业务价值间的骨干网，是“企业数智化转型的核心引擎”。

近年来，由于数字化转型政策的持续推动，数据中台发展迅猛，Gartner在成熟度曲线中将其标记为期望值最高。国内该领域供给侧迅速发展、供应商不断丰富，除概念提出者阿里巴巴外，华为、腾讯、网易、星环等大数据企业纷纷入场。应用侧相关落地案例迅速增多，中国移动、中国联通、工商银行、农业银行等大型央企、金融机构以及各地方政府纷纷立项招标，并形成自身实践案例。

DCMM是我国数据管理领域的首个国家标准，为企业数据管理工作提供客观的评价依据，指导企业体系化构建数据管理框架、持续优化数据管理能力。

经过近3年时间的发展，DCMM已得到广泛认可，贯标评估的工作成效正加速显现。在数据要素统一大市场的培育过程中，DCMM贯标评估可以提升各类市场主体的数据能力和数据活力，弥合地区间差异、拉齐行业间水平，扩大数据资源优质供给，从而提高数据要素流通效率，引导数据资源的高效积累和有序聚集。

为持续推动企业数据管理能力提高，工信部印发“企业数据管理国家标准贯标工作方案”，全国各地配套产业补贴政策，推动重点地区、重点行业的贯标评估工作，预计到2025年，贯标评估企业超1万家，宣贯培训人员超15万人。

数据估值探索历程伴随着企业数字化转型的发展而发展。Gartner于2015年提出信息价值评价框架，从信息内在价值、信息商业价值、信息绩效价值、信息成本价值、信息市场价值、信息经济价值六大维度进行衡量。但是，这一框架多停留在理念层面，仅明确了主要影响因子，未提出具体的测算指标和方法。

中国企业的全面数字化转型大致始于2015年，并在2017年后进入爆发期。企业在意识到数据价值的同时，投入了巨大的人力、物力和财力，因此，亟需一套估值指标清晰量化数据价值，评价数字化转型的成效。自2021年初起，光大银行、南方电网、浦发银行等企业陆续进行数据估值的研究与实践。

但是同时也应认识到，数据估值仍处于发展初期，估值目的、估值框架有待在具体场景中探索验证。在分析业界数据估值的成果后，认为可以将数据产品作为估值对象，而估值实际上是在衡量数据对于业务发展贡献的间接经济价值，以及将数据视为商品进行交易获得的直接经济收益，因此，数据估值是一项涵盖了数据管理、数据应用、数据交易、AI建模的综合性工作。

DataOps的概念最早在2014年由国外学者提出，随后业界逐步对其内涵进行补充。其在2018年正式被纳入Gartner的数据管理技术成熟度曲线当中，由此进入了国际的视野当中。

2022年中国信通院正式牵头启动了DataOps的标准建设工作，以此为基础推动我国大数据产业的多元化发展。DataOps作为协助企业完成数智化转型的良药，供给侧和需求侧都在争相尝鲜。

厂商中，诸如腾讯、阿里、亚信、海南数造等公司纷纷采纳DataOps的理念构建新一代数据研发工具平台。企业中的一些头部机构，例如工商银行、农业银行、中国移动等也在对DataOps进行实践，并取得了不小的成果。在标准化方面，今年信通院牵头联合各行业30余家单位开展标准制定工作。标准包括了7个模块25个环节，旨在推动我国数据文化扎实发展。

2022年是隐私计算落地应用元年，多个场景应用加速落地，隐私计算一体机为应用开辟新路径。

一是作为软硬结合一体的专用设备，利用硬件特性增强软件实现方案，其安全加固、性能加速和易用性增强的三大优势，使得隐私计算一体机从众多工程优化方案中脱颖而出，降低用户使用技术门槛和综合成本。二是一体机的技术实现方式不唯一，各家产品百花齐放。可基于可信硬件或加密卡，同时利用计算加速卡或网络加速卡，也可预装应用服务场景组件，组合方案多样化。多硬件多角度组合提升成为软硬结合发展趋势，并在金融政务医疗等场景崭露头角。三是产品形态多样，标准化需求迫切，国内外已有多个标准带头规范技术研发和应用。但也值得注意，并非仅有隐私计算一体机可以突破应用瓶颈，扩大应用规模，面对数据安全流通巨大的需求，仍要继续探索更多好用易用的落地方案。

2022年年初，“十四五”数字经济规划、要素市场化配置改革方案两份文件对数据要素的专门布局，让数据要素领域的探索再掀热潮，政策推进、产业实践都在不断深入、不断创新。

一是顶层设计逐步细化，国家站在全国统一大市场的高度对数据要素发展做出安排，又针对深圳示范区的数据要素市场准入做出具体部署，数据基础制度体系建设也在加快推进。二是地方法规陆续出台，目前已有十九省市公布了相关数据条例，以促进数据利用和产业发展为基本定位，多以公共数据为抓手，结合地方实际和特色进一步激发市场主体活力。三是交易模式不断创新。各地数据交易所优化经营结构，贵阳制定交易规则、上海建设数商体系、深圳打造开源社区等探索让数据交易有了更实在的依托。

但是我们离数据要素价值的充分释放还很远，数据权属、定价的共识还未建立，数据泄露、越权滥用等问题加剧人们的不信任感，如何建立有效的规则体系和监管机制，如何利用前沿技术破解难题，仍需政产学研用各界共同发力。

随着2021年两法的颁布实施，各行各业的数据安全监管力度不断加强，合规工作也迈入新的阶段。

首先，为了正确理解监管内容，有效落实监管要求，各行各业广泛掀起了政策法规的学习浪潮。其次，数据分类分级作为数据安全领域的重要工作，也是实现精细化安全管理的必要能力，同样成为这一轮学习热潮的重点关注对象。再次，为推动本行业企业数据安全的贯彻落实，部分行业主管单位启动监管报送工作。最后，在供应侧市场，部分企业开始着手开发合规管理工具，以协助需求方实现监管应对的自动化实现。