“我們看到，在數字經濟的四個方面，‘數據’其實都起到了非常重要的紐帶作用，成為數字中國建設、數字經濟發展的連接器”，方琦說。

組建國家數據局，對數據和數字經濟進行了非常緊密的銜接，反映了國家經濟建設重心的調整，預示著未來一個時期內，數據將成為中國經濟建設、社會發展非常重要的一個內容，對企業的經營管理也勢必帶來深遠的影響。

數據只有流通才能充分發揮數據的價值。越來越多認識到數據價值的企業經歷了從“購買數據、打造數據到協同數據”這樣的環節，所涉及的業務越來越多、應用程度也越來越深。

在某種程度上，企業在數字經濟建設過程中存在或發生這樣那樣的問題，與首席數據官（CDO）這一職位或人選的缺失有很大的關系。一些企業即使設立了這一職位，大量的數據分析或者風險相關的工作仍局限在CIO職責范疇。

基于上述事實，CIO如何更好地通過數據來提升個人的影響力？

“3B”：CIO在數字經濟建設中的三大任務

在Gartner看來，這個影響力有兩種不同的途徑實現：一是內部的數據變現，通過數據處理和數據分析，提供一些量化的業務結果，同業務部門共同商討優化流程、提升工作效率；其二是外部數據變現，如把數據類比于一種“存貨”進行相應處理后以“產品化”的方式向外界輸出，產生額外的數據價值或者數據產品。某些金融機構在支付服務方面通過向客戶打造專門的產品和解決方案，變現了自身數據的能力。

而在數據資源適用范圍、適用準則、披露要求等方面，財政部2022年12月9日發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》作出了明確規定，豐富了數據要素市場基礎性制度供給，為未來可定價的數據資產時代奠定了基礎，對企業更好地發揮數據要素價值、服務數字經濟發展和數字中國建設提供了指導與制度性保障。

基于這樣的思路，Gartner將CIO在數據治理、數據要素、數據作為數字產業化、產業數字化四個方面值得考慮的三項重要任務總結為“Build”、“Bridge”、 “Break”（3B），其中：

——“Build”，指的是打造更多內外部的數字化產品，增加企業創造資產或者提升額外數字化收入；

——“Bridge Silos”，是指打通產供銷以及設計和售后整個環節中存在大量的業務孤島與業務治理閉環，通過數據分析把業務全鏈路“串”起來，如將售后直接反饋到業務設計端，及時對產品進行調整改進，使用戶得到更好的體驗。

—— “Break”，是指打破現存壁壘，改變傳統看待數據時更多是以企業為主體考慮的做法，為面向數據交換和交易等更加廣泛的領域和生態。

這三個方向的難度依次加深。通過CIO的不懈努力，在企業內部，只要培養某個業務部門具備這樣的數據管理概念、了解這樣的數據文化，就可以打造出相應的數據產品。當然，在進行產業鏈“串”聯的時候，CIO對整個企業甚至全產業鏈所有業務、整個流程的數據素養就顯得尤為重要了。

Gartner提供了大量實現數據變現具體方法的研究報告，涉及數據合規性的檢查、把數據作為產品的能力進行架構運維、法務和倫理方面風險的規避、對數據進行合理的定價、POC的實現、面向市場推出數據產品的溝通方式以及持續優化等。

雖如此，Gartner仍然建議企業盡早設立CDO這一職位。

方琦介紹了Gartner建議CDO的四個重點關注領域：一是根據企業戰略制定數據戰略與運營模式，二是持續評估數據要素能力，保證企業能夠從數據中實現價值，三是培養數據文化，使業務和技術人員建立更多互信、實現更高效的創新，四是夯實數據基礎，探索新技術。

事實上，越來越多的國家開始推動企業設置CDO，CDO在企業發揮的作用越來越前置、與業務有越來越多的融合，體現出的價值也越來越大。

Gartner:為數據跨境出謀劃策

在全球化時代，國際交往日益密切；企業業務開展的同時，數據也難免跨境。在跨境過程中，如何確保數據安全？

數據出境通常有三種方式，一是直接出境，即數據保存到海外服務器上，二是同步出境，即數據可能在境外服務器上有副本，三是境外訪問，指在境外直接訪問國內的數據。

無論哪種“出境”方式，當前都受到相關監管條例評估。但數據信息保護和數據安全法相關法律法規的逐步完善，對數據生態鏈的可持續發展也是巨大的助力。

企業在數據流通時要注重價值，但是也要評估相應的風險。

當然，有風險不意味著這個數據就不能流通。如果價值足夠大，可以通過安全等級增加或者保護條例的增加，企業也愿意付出更多的代價為數據的流通安全提供更加可靠的保障。

Gartner提供了相應的報告，如哪些情況下需要考慮申報出境需求，具體的出境條例還是要遵循相關的國家法律法規，供企業參考。當然，Gartner不提供任何法律相關的建議。

隱私計算大有可為

數據的應用離不開安全與發展這兩個核心命題。一方面，數據必須要高效流通才能實現價值，另一方面，安全是數據的基本底線，如何確保個人信息泄露與數據安全等問題，是數據要素市場建設中的重大挑戰。

從數據中，可以產出或提煉出更多不同類型的產品。數字產品變化的過程中，數據的價值越來越高，但同時數據風險也會越來越高。

例如ChatGPT這樣的應用，很多時候是模型輸出，但這個模型可能會帶來很多未知或者倫理方面的問題，需要更多安全層面的對策。

Gartner在隱私技術成熟度曲線（Hype Cycle）中介紹了大量已經在企業實際應用中得到證實、能夠發揮巨大作用的，與數據安全與數據隱私相關的技術能力，如隱私計算技術，就能夠為數據流通為安全隱患提供可靠的防范對策，保證數據有效、安全、高效流通，在未來技術上有著很大的發展空間。

隱私計算的應用場景覆蓋了數據和數據之間的安全，數據和模型調用之間的安全，模型和模型之間共享的安全等等，這方面，國內有很多企業開展了深入的研究與嘗試。

當然，安全并非絕對，新技術還在不斷升級、迭代以應對。

總之，國家數據局機構的設置，意味著未來數據利用、安全等領域有望迎來更大發展，我國將迎來數字經濟發展的新機遇和步入快速和有序發展的軌道，企業和個人在這一波數據要素化浪潮中也將面臨新的挑戰和機遇。