目前，我国在数据资产开发与利用方面取得了显著进展。“数据二十条”和《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为数据资产的确权、交易和利用提供了法律和制度保障。数据资产入表的推进提升了数据资产的透明度和管理水平，是数据资产化进程中的重要一步。数据基础设施的持续建设，为数据资产的有效利用奠定了坚实基础。数据交易市场的发展为数据资产的交易和流通提供了平台。
在新质生产力的构建和推动过程中，数据资产的作用日益显著。首先，数据资产是支持生产决策的基石，能够帮助企业和组织发现潜在的市场机会，优化资源配置和提升运营效率。通过对数据的深入分析，预测市场趋势和消费者行为，为其战略决策提供科学依据，降低决策风险。其次，数据资产促进了个性化和精准营销。通过对数据的深入分析，能够更好地了解市场需求和偏好；制定精准的营销策略和产品推荐方案，提高客户满意度和忠诚度；帮助企业优化广告投放，提升广告效果和投资回报率。再次，数据资产在产品创新和研发中扮演着关键角色。通过对市场和技术数据的分析，可以识别创新机会，开发符合市场需求的新产品和新服务。数据驱动的研发流程不仅缩短了产品开发周期，还能降低研发成本，提高产品成功率。此外，数据资产极大地提升了运营效率。通过对生产过程和供应链数据的监控和分析，可以优化生产计划和库存管理，减少资源浪费和生产成本，提高整体运营效率和灵活性。最后，数据资产在风险管理和合规经营方面发挥着重要作用。通过对财务数据、交易数据和外部环境数据的综合分析，可以及时识别和应对潜在风险，确保业务的连续性和稳定性，还可以促进企业合规经营，降低风险。
数据资产对提升新质生产力具有广泛而深远的作用，然而如何更好地发挥数据资产潜力，释放数据要素乘数效应，仍然是一个需要长期探索的挑战性问题。
数据基础设施是数据要素发挥作用的支撑。要加大对数据中心、云计算平台、物联网等基础设施的投入，提升数据存储和处理能力。推进5G网络建设，为数据传输提供高速、安全的网络环境。健全的数据管理体系是数据应用的基础。企业需要制定明确的数据管理政策和标准，确保数据的采集、存储、处理和共享过程符合相关法规和标准，建立数据治理框架，明确数据的所有权、责任和权限，确保数据的质量和安全。企业需要严格遵守隐私保护法规，尊重用户隐私权利，建立用户信任，确保数据应用的合规性。
数据分析能力是实施数字化运营的关键。企业需要引入先进的数据分析工具和人工智能技术，增强对数据的处理和分析能力。通过培养和引进数据科学人才，建立专业的数据分析团队，提升数据分析的深度和广度，从而发现潜在的商业价值和创新机会。为推动数据共享与合作，企业应积极探索数据共享模式和机制，打破数据孤岛，实现跨部门、跨行业的数据流通和协作。通过与合作伙伴、供应链上下游和行业联盟等建立数据共享平台，充分利用外部数据资源，拓宽数据应用的深度和广度。
数据驱动业务创新是重要方向。企业应将数据分析结果与业务流程深度融合，推动业务模式和运营模式创新。中小企业是经济发展的重要力量，但其数据化水平相对较低。相关部门应积极提供政策支持和资金扶持，帮助中小企业提升数据应用能力。建立中小企业数据服务平台，提供技术支持和培训服务。鼓励大型企业与中小企业合作，推动数据资源共享和技术协同，提升中小企业的数据应用水平和市场竞争力。
数据要素的价值在全球范围内更具潜力。我国要积极参与国际数据治理和规则制定，加强与各国在数据领域的合作。推进跨境数据流动，促进全球数据资源的共享和利用。通过国际合作，引进先进的数据技术和经验，提升我国数据产业的国际竞争力。
