身處信息時代，我們每個人時刻都在生成、傳遞和應用數據，數據已經成為了現代社會中最寶貴的資源之一，而在人工智能領域，數據更是被稱為人工智能的“燃料”。

今天，就讓諾德基金小編來給大伙介紹一下數據的重要性，并為伙伴們梳理數據要素產業鏈以及數據要素市場的發展狀況。

1、數據是培養和訓練模型的關鍵

在之前介紹算法的文章中時，諾德基金小編曾提到深度學習算法是推動第三次人工智能發展浪潮的關鍵。而在深度學習算法中，數據是培養和訓練模型的關鍵，通過大量的標注數據，算法能夠學習不同類型的模式和規律，從而提高準確性和性能。而大量、完整且高質量的訓練數據，可以在一定程度上增加算法模型推斷結論的可靠性。

諾貝爾經濟學獎獲得者羅納德·科斯曾說過：“如果你拷問數據到一定程度，它會坦白一切?！?/p>

這句話強調了數據對于揭示事物本質和發現規律的重要性。在人工智能領域，這也同樣適用于AI系統的學習和訓練過程，即使以相同的算法和算力為基石，但用不同的數據去“投喂”最終也會對AI的效果產生巨大的影響。

因此，在AI的發展中，只有擁有高質量、多樣性且充分代表性的數據集，才能讓AI真正發揮出其潛力，并取得更好的效果。

2、認識數據要素產業鏈

在數據的生產和流通過程中，面臨著數據增長迅猛而數據利用效率卻未能同步匹配的問題，盡管每天都會產生大量數據，但能夠被充分利用的數據卻不足1%。

若想要有效充分利用數據，那不僅需要更為先進的算法技術，同樣還需要完整的數據要素產業鏈。接下來，就讓我們一起看一下數據要素產業鏈是由哪些環節構成的。

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數據要素產業鏈主要涉及以下環節：

數據采集

數據采集是數據要素市場的基礎。企業在經營過程中，需要針對不同的數據類型進行采集，并進行分析處理訓練。

企業數據采集主要包括內部數據采集、外部數據采集和定制化數據采集等三種類型，像近年來火爆的爬蟲技術就是外部數據采集中常用的方法之一。

數據存儲

企業在完成數據采集環節后，會需要對有價值的數據進行有效存儲，以便進一步對數據進行加工和處理。

在數據存儲的過程中，企業主要會從數據敏感度、數據時效性和企業硬件水平等維度進行綜合考慮，從而選擇不同的數據存儲服務。

一般而言，數據存儲服務分為公有云數據存儲、私有云數據存儲和混合云數據存儲三種。

數據加工

數據加工是對企業采集和存儲的數據進行篩選和處理，以提高數據可用性，為數據資源的挖掘和分析打下基礎。

它包括數據清洗、數據標注、數據審核和數據融合處理等方式。

在AI領域，許多應用需要對大量數據進行處理和分析，而這些數據可能是非結構化或未經加工的，通過對原始數據進行標注，可以轉化為結構化的形式，使AI算法更好地理解和處理數據，從而提高模型的準確率和可靠性。

數據流通

數據流通是指，通過對數據資源進行確權登記、定價、交易和交付，實現從生產方向需求方的轉移。

數據價值發揮依賴于數據流通，數據相較于勞動力、資本、土地等傳統生產要素，其價值的實現在于高效流通使用和賦能實體經濟。

以上就是數據要素產業鏈的重要組成部分。孤立的數據本身往往沒有價值，只有在數據不斷地被流通、聚合、加工之后，其價值才能產生乘數效應，創造更大的價值。

3、數據要素市場有望保持高速發展

除了AI發展對高質量數據的需求日益增長外，數字經濟的迅速發展也使數據在技術進步和經濟發展中起到了越來越關鍵的作用。

可以肯定的是，數據儼然已經成為推動創新、提升效率和實現商業價值的重要資源，2019年，我國正式將數據納入五大生產要素之一，并持續完善相應的支持政策。

近年來，我國的數據要素市場呈現出高速增長的態勢，根據國家工信安全中心的統計數據，截至2022年，我國數據要素市場規模已達到815億元，同比增長49.51%。

近日，數據要素地方政策更是密集出臺：2023年7月4日，深圳市發展和改革委員會印發《深圳市數據產權登記管理暫行辦法》；2023年7月5日，北京市委、北京市人民政府印發《關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見》。

諾德基金小編認為，在國家政策的大力支持下，數據要素市場有望全面被激活，這也將直接豐富AI企業能夠購買到的數據授權產品，同時有望長期推動AI企業數據存儲分析等基礎平臺的建設，有助于AI企業內部數據留存。

好了，關于“數據”方面的知識，今天就先和各位小伙伴分享到這里了。加上之前和伙伴們分享的“算法”和“算力”兩篇內容，AI的三要素就已經全部分享完畢啦。

全部看過的小伙伴，是不是對AI有了相對基礎的了解呢？當然關于AI的更多知識，諾德基金小編也會在之后的文章中繼續和大家分享，如果有特別想要了解的內容，也歡迎大家在后臺積極給小編留言喲！