□ 徐阳

当前，数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素之一。习近平总书记强调：“促进数据高效流通使用，赋能实体经济。”数据作为新的重要生产要素，正深刻融入新型工业化的发展进程，正深刻重塑着工业发展的格局。江苏省委十四届八次全会指出：“在开辟新领域、新赛道上主动作为。”当前，国际形势复杂多变，产业竞争愈发激烈，产业高端化发展对于数据要素的需求越来越大。新时代的发展浪潮下，江苏省要积极开发利用数据要素，将其贯穿推动产业高端化、绿色化、智能化发展的各个环节，有效增强工业发展核心竞争力，推动高质量发展。

一是夯实数据基础设施建设，筑牢新型工业化根基。

新型数字基础设施是新型工业化发展的底层支撑，其建设水平直接决定了工业场景里数据要素的流通效率和应用深度。要加快5G、光纤网络等通信基础设施的深度覆盖，尤其是在工业聚集区和产业园区，确保工业数据能够实现高速、稳定传输，满足工业生产对实时性、可靠性的严苛要求，智能工厂建设中，要大力推广5G网络应用，实现设备之间的即时通信与协同作业，大幅提升生产效率和灵活性。要强化算力基础设施建设，加大对云计算中心、边缘计算节点的投入，通过分布式计算架构，实现算力资源的优化配置，降低数据处理时延，为工业大数据分析、人工智能模型训练等提供强大的算力支持，有效提升区域内工业企业的数据处理能力和智能化水平。另外，还要保障数据存储设施的安全性与可靠性，采用冗余备份、加密存储等技术，保障工业数据的完整性与保密性。同时，构建统一的数据标准体系，打破数据孤岛，促进不同企业、不同系统间的数据流通与共享，为新型工业化的数据应用奠定坚实基础。

二是提升数据治理能力，释放数据要素价值。

数据治理是挖掘数据价值、保障数据安全的关键环节。企业亟需完善数据治理的组织架构，明确数据管理职责，制定数据治理流程和规范，确保数据从采集、存储、处理到应用的全生命周期得到有效管控。在数据质量管理方面，要通过数据清洗、去重、校验等技术手段，提高数据的准确性、一致性和完整性。企业在生产过程中，要通过对设备运行数据、产品质量数据的严格质量管理，及时发现并解决生产环节中的问题，提升了产品合格率和生产效率。强化数据分类，实现数据精细化管理，根据数据的重要性、敏感性，将工业数据分为不同级别，采取差异化的安全防护和管理策略。对涉及企业核心竞争力、商业机密的数据，要实施严格的访问控制和加密措施，确保数据安全。加强数据共享与开放机制建设，在保障数据安全的前提下，推动企业内部、产业链上下游以及政府与企业之间的数据共享。通过数据共享，实现资源优化配置，促进生产过程中的原材料采购、生产计划排程等信息共享，打造产业协同创新，降低企业的运营成本，提高产业链整体竞争力。

三是强化数据驱动创新，推动产业转型升级。

数据驱动创新是新型工业化的核心动力。在产品研发设计阶段，要通过收集和分析市场需求数据、用户反馈数据、行业技术趋势数据等，分析消费者对产品功能、外观、智能化程度的偏好，推出个性化定制产品，使企业精准把握市场需求，开发出更具竞争力的产品，满足不同消费者的需求。生产制造环节，不断推进数据驱动智能化技术生产过程，在优化控制、故障预测与诊断、质量实时监控等方面实现配备。通过对生产设备运行数据的实时采集和分析，提前预测设备故障，采取预防性维护措施，减少设备停机时间，提高生产效率。同时，利用人工智能算法对生产工艺进行优化，提升产品质量稳定性，降低生产成本。在商业模式创新方面，数据为企业提供了新的价值创造途径，企业要基于数据开展增值服务，如设备远程运维服务、供应链金融服务等，通过为客户提供设备远程监控和运维服务，增加收入来源，并提升客户的满意度和忠诚度。

四是培养数据专业人才，为新型工业化提供智力支持。

数据专业人才是推动新型工业化发展的关键因素。一方面，在高校和职业院校应优化专业设置方面，要加强数据科学与大数据技术、人工智能、工业互联网等相关专业建设，培养既懂工业技术又具备数据处理分析能力的复合型人才。同时，注重实践教学环节，与企业合作建立实习实训基地，让学生在实际项目中积累经验，提高解决实际问题的能力。另一方面，企业要加强内部员工的数据素养培训，通过开展线上线下培训课程、内部讲座、案例分享等活动，提升员工对数据的认知和应用能力。鼓励员工积极参与企业的数据驱动创新项目，形成良好的数据文化氛围。此外，政府和企业应共同营造良好的人才发展环境，通过提供有竞争力的薪酬待遇、完善的职业发展通道、优越的科研条件等，吸引国内外优秀数据人才投身新型工业化建设。

在新型工业化的新征程上，数据要素的价值日益凸显。未来，要持续深化对数据要素的认识和应用，不断探索数据驱动新型工业化的新模式、新路径，以数据之力开创工业发展的新局面。

作者单位：市委党校市情研究室