在当前数字化浪潮中，运营商的数据治理体系已初具规模，涵盖了从数据采集、存储、处理到分析的全过程。运营商普遍建立了数据仓库或数据湖，以集中管理庞大的用户数据和业务数据。同时，为了提升数据利用效率，运营商还引入了各种数据管理工具和技术，如数据清洗、数据整合、数据可视化等。

尽管取得了一定进展，但运营商在数据治理方面仍面临诸多挑战，这些挑战直接影响了数据要素价值的充分释放。

一是数据质量与标准化问题。随着数据量的爆炸性增长，数据质量的参差不齐成为制约数据价值挖掘的重要因素。数据来源的多样性、格式的复杂性以及数据录入过程中的人为错误，都可能导致数据质量下降。此外，缺乏统一的数据标准和规范，也加剧了数据整合和共享的难度。

二是数据安全与隐私保护。在数据价值日益凸显的同时，数据安全风险也随之增加。黑客攻击、内部泄露、非法访问等安全威胁层出不穷，给运营商的数据资产带来了巨大风险。同时，随着数据保护法规的不断完善，运营商在数据收集、处理、共享等环节需要承担更加严格的合规责任。

三是数据孤岛与共享障碍。由于组织架构、技术平台、业务流程等方面的差异，运营商内部不同部门、不同系统之间往往存在数据孤岛现象。这些孤岛限制了数据的流通和共享，使得数据价值难以得到充分挖掘和利用。此外，跨企业、跨行业的数据共享也面临诸多障碍，如数据标准不统一、利益分配机制不明确等。

四是技术与人才瓶颈。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，运营商在数据治理方面的技术需求日益复杂和多样化。然而，目前运营商在数据处理、分析、挖掘等方面的技术能力尚显不足，难以满足业务需求。同时，专业数据治理人才的短缺也成为制约数据价值释放的重要因素之一。

1.优化数据治理体系

为了提升数据要素的价值，运营商首先需要构建一个高效、安全、标准化的数据治理体系。这包括：

标准化与规范化：制定详尽的数据标准和规范，确保从数据采集到应用的每一个环节都有明确的指导原则。通过统一的命名规范、编码规则和数据质量评估体系，提高数据的一致性和可比性，减少因数据质量问题导致的决策失误。

强化数据安全：构建多层次的数据安全防护体系，包括物理安全、网络安全、应用安全和数据安全等各个方面。采用先进的加密技术保护数据传输过程，实施严格的访问控制和权限管理，确保只有授权人员才能访问敏感数据。同时，建立数据泄露应急响应机制，及时发现并应对潜在的安全威胁。

促进数据共享：打破部门壁垒和系统界限，推动数据在不同部门、不同系统间的自由流通和共享。建立统一的数据共享平台，明确数据共享的责任和权益，激励各部门积极参与数据共享活动。通过数据共享，减少重复劳动和资源浪费，提高整体运营效率。

2.增强数据创新能力

数据创新是释放数据要素价值的关键。运营商应加大技术创新投入，深化数据洞察与智能决策能力。

技术创新：持续关注大数据、人工智能、区块链等前沿技术的发展动态，及时引入新技术，提升数据处理和分析能力。建立创新实验室或研究中心，与高校、科研机构等合作开展技术研发和创新实践，推动技术创新成果的快速转化和应用。

智能分析：构建智能分析平台，利用先进的算法和模型对海量数据进行深度挖掘和智能分析。通过预测模型和优化算法，揭示数据背后的价值规律和趋势，为企业战略制定和业务运营提供有力支持。同时，将数据分析结果与具体业务场景相结合，推动业务创新和流程优化。

人才培养：重视数据创新人才的培养和引进工作。通过内部培训和外部招聘相结合的方式，打造一支高素质的数据创新团队。为团队成员提供广阔的发展空间和良好的工作环境，激发他们的创新热情和创造力。

3.推动数据要素市场化应用

数据要素的市场化应用是实现其价值最大化的重要途径。运营商应积极探索数据交易和共享的新模式，拓展数据应用场景。

构建数据交易平台：制定科学合理的交易规则和标准，建立安全可信的数据交易平台。通过平台化运作，降低数据交易成本和风险，提高交易效率和透明度。同时，建立信用评价机制，对参与数据交易的企业和个人进行信用评级和奖惩管理。

拓展应用场景：深入挖掘数据在不同行业、不同领域的应用价值。通过跨界合作和资源整合，推动数据与其他生产要素的深度融合和创新应用。例如，利用大数据和人工智能技术优化城市管理、提升金融服务水平、改善医疗健康等。

强化价值评估与变现：建立科学的数据价值评估体系和方法论，准确评估数据的潜在价值和市场潜力。通过数据销售、数据服务、数据合作等多种方式实现数据价值的变现。同时，优化收益分配机制，确保数据提供方、处理方和使用方等各方的利益得到合理保障和平衡发展。

以笔者单位中国移动为例，在深度挖掘和高效利用数据要素价值方面，实施了一系列极其细致且连贯的举措，这些举措紧密相连，共同构建起了一个强大的数据生态系统。

在信息基础设施建设上，中国移动不仅追求网络规模的全球领先，更注重网络质量的提升。通过不断优化5G基站布局，确保信号覆盖的深度和广度，同时，利用先进的光纤技术，构建起超高速、低延迟的宽带网络，为海量数据的实时传输提供了坚实的基础。此外，中国移动还前瞻性地部署了算力网络，通过云边端协同的算力布局，实现数据处理的即时响应和高效能利用，为各类创新应用提供了强大的算力支持。目前，中国移动算力网络已覆盖国家“东数西算”全部枢纽节点，智算规模达到17 EFLOPS（FP16），为数据要素发展提供了强大的算力支撑。

在数据治理层面，中国移动将数据的“质”与“量”并重。通过梧桐大数据平台，对数据进行深度清洗、去重、标注等处理，确保每一份数据都具备高准确性和高可用性，已形成超5万亿tokens高质量数据集，沉淀核心数据资产超2000 PB，达到国内最高等级数据治理水平（DCMM五级），数据年调用量达千亿次。同时，中国移动还建立了严格的数据质量管理体系，对数据的采集、处理、存储、使用等全生命周期进行规范管理，确保数据的安全性和合规性。此外，中国移动还积极推动数据标准的制定和实施，与行业伙伴共同构建统一的数据标准体系，推动数据的互联互通和共享复用。

在数据流通与应用方面，中国移动通过升级数联网（DSSN）等基础设施，实现了数据要素的高效流通。通过构建基于区块链的可信数据交换机制，确保数据在交易过程中的安全性和可信度。同时，中国移动还积极拓展数据应用场景，将数据要素融入各行各业，如智慧城市、智能制造、智慧金融等领域，通过数据分析和挖掘，为政府决策、企业运营、社会治理等提供有力支持。

在技术创新与生态合作上，中国移动持续加大研发投入，聚焦数据编织、分布式计算等前沿技术领域，推动技术创新和突破。同时，中国移动还积极构建开放合作的生态体系，与产业链上下游企业、高校、科研机构等建立紧密的合作关系，共同推动数据要素价值的挖掘和转化。通过举办创新大赛、建立联合实验室等方式，激发创新活力，加速科技成果的转化和应用。

综上所述，本文对于运营商提升数据治理水平、增强数据创新能力、推动数据要素市场化应用具有重要意义。通过本研究，运营商可以更好地理解数据要素的价值，优化数据治理策略，提升数据创新能力，进而在激烈的市场竞争中占据有利位置。

此外，笔者单位中国移动在数据要素价值释放方面的实践探索，展示了一个运营商如何通过数据治理与创新能力的提升实现转型升级和高质量发展的成功路径。未来，随着数字经济的不断发展和数据技术的持续创新，运营商在数据要素价值释放方面的作用将更加凸显。期待更多的产业链生态企业能够加入到数据治理与创新的行列中来，共同推动数字经济的高质量发展。

来源：《网络安全和信息化》杂志