4月29日，在第九届数字中国峰会上，国家数据局局长刘烈宏对刚刚发布的 “推进行业高质量数据集建设”六大行动作出了系统阐述。
这六大行动，分别回答了高质量数据集建设中的六个核心问题：有什么、怎么加工、好不好用、怎么用、怎么管、怎么流通交易。
方向已经非常清晰。但对于大多数企业而言，真正的难题才刚刚开始——政策读懂了，但企业内部数据资源如何盘点？数据有了，如何设计成可交易的产品？团队怎么搭？业务怎么协同？
这些问题，恰恰是政策从“文件”走向“落地”的最后一步。
下面，我们就沿着刘烈宏局长提出的六大行动，逐一拆解企业可能遇到的难题，以及需要具备哪些能力来应对。
行动一：强基扩容解决“有什么”的问题
刘烈宏局长指出，要聚焦工业制造、医疗卫生等重点领域，以及低空经济、具身智能等创新领域，持续拓展行业数据资源。
对企业而言，这一步的难点在于：内部数据资源分散在不同部门，哪些有潜在价值？哪些可以转化为资产？许多管理者往往“心中有数，手上无账”。
要解决这个问题，团队需要具备解读国家政策、盘点内部数据资源、识别价值潜力的能力。
行动二：标注攻坚解决“怎么加工”的问题
刘烈宏局长强调，数据标注是推动高质量数据集建设的关键环节，要发展人机协同的智能化标注和专家型标注服务。
落到企业实操层面，原始数据质量参差不齐，格式混乱、缺失、重复问题严重，这是最常见的“拦路虎”。没有专业的加工治理能力，再好的数据也“用不起来”。
这意味着团队需要掌握从0到1设计数据产品、完成高质量数据治理的能力。
行动三：提质增效解决“好不好用”的问题
刘烈宏局长提出，要加快高质量数据集格式、标注、质量测评等国家标准的研制，打造AI-Ready的高质量数据集。
企业在实践中往往困惑：数据治理完了，质量到底达标吗？如何测评？如何建立持续的质量保障机制？缺乏标准和工具，心里没底。
这就需要团队掌握数据交易合同核心条款、合规要点，以及建立数据质量管理体系的能力。
行动四：应用赋能解决“怎么用”的问题
刘烈宏局长明确指出：“人工智能发展到哪里，我们就把高质量数据集建设到哪里；‘人工智能+’行动到哪里，行业高质量数据集的建设和推广就要到哪里。”
这是很多企业最头疼的一环：数据部门做数据，业务部门做业务，两张皮现象严重。数据无法真正驱动业务增长，投入不少，产出看不见。
要打破这个僵局，关键在于培养推动数据业务与主营业务深度融合的能力。
行动五：管理服务解决“怎么管”的问题
刘烈宏局长强调，要覆盖数据采集、处理、标注、质检、迭代、审计等全生命周期，打破“数据孤岛”“数据烟囱”。
企业现实的困境是：没有专职的数据团队，职责不清；有了团队，绩效考核又难设计；跨部门协同更是困难重重。
这些问题没有标准答案，但有一些被验证过的方法论——比如如何组建数据团队、设计绩效考核指标、建立高效的跨部门协同模式。
行动六：价值释放解决“怎么流通交易”的问题
刘烈宏局长提出，要推动数据集在数据交易所挂牌交易，探索词元交易等新型模式，打造可量化、可定价的价值体系。
这是从“资产”到“现金”的最后一公里，也是最难的一步：数据产品做出来了，但怎么定价？去哪里挂牌？交易流程是怎样的？如何确保合规？
这些实操问题，需要系统理解交易所运作机制、市场分析方法、数据产品定价与交易流程。
结语
六大行动的提出，为行业指明了方向。政策的落地，最终要靠人的能力来实现。上述每一个行动背后，都需要团队掌握对应的实操能力——从解读政策、盘点资源，到设计产品、确保合规，再到组建团队、推动交易。
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