随着“数据二十条”、数字中国建设整体布局规划、”数据要素X”三年行动计划等一系列政策措施的相继出台，数据要素市场培育进展迅速，畅通数据资源大循环的方向亦愈加明确，尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中，数据要素战略地位进一步凸显。 伴随各地加快健全数据要素市场制度与规则，政府和企业逐步提升能力，进一步探索与推进各行各业的数据要素价值落地。

        数据要素时代，数据规模将会爆炸式增长，数据量及数据自身丰富程度不断增加，大数据平台提供对海量多类型数据进行存储和分析能力。数据要素具有规模经济性，企业将趋于持续累积数据，大数据平台湖仓一体架构，集数据湖的灵活性、可扩展性优势以及数据仓库的数据结构和数据管理功能为一体，降低数据冗余，减少存储成本。大数据平台同时可提供高性能实时、离线计算能力满足数据要素在生产过程中不同数据类型实时性、交互性的处理需求。数据中台基于大数据平台能力，提供从数据采集到开发治理再到开放共享全生命周期的安全治理能力。

    数据要素流通，必须把保障数据安全放在突出位置。数据安全治理过程需要通过数据分级分类、脱敏加密等安全能力，为数据采集、传输、存储、使用、共享提供全流程安全防护。联邦学习平台，通过隐私计算、分布式机器学习等技术构建密态数联网，实现数据可用不可见、多方跨域流通，保障数据计算、数据融合、数据流转的全链路安全可控。

 图1. 数据要素流通技术流程图

    数据资源是释放数据要素价值的“原材料”，通过数据采集、存储、计算、管理、确权、流通等大数据处理流程，将数据要素投入生产，在交易流通中产生经济价值。数要素时代，围绕数据的采集、存储、计算、管理、流通、安全各个环节，技术体系不断革新，大数据持续为数据要素价值释放保驾护航。

参考文献：信通院《数据要素白皮书（2023年）》、《数据安全治理实践指南（1.0）》