2023 年的 Node.js 生態系統
隨著技術的不斷演進和創新，Node.js 在 2023 年達到了一個新的高度。Node.js 擁有一個龐大的生態系統，可以幫助開發人員更快地實現復雜的應用。本文就來看看 Node.js 最新的生
回顧人類社會發展史，新要素一般都會引發新變革。在新一代信息技術的引領下，數據成為新生產要素，激發出一批新模式新業態。而數據價值的充分發揮，離不開數據治理水平的不斷提升。在以“數據強基 智領未來”為主題的第二屆數據治理年會暨博覽會開幕式上，中國電子信息行業聯合會會長陳肇雄強調，加強數據治理，激活數據要素潛能，已成為新發展格局背景下搶占發展制高點、提升國家綜合實力、增強國際競爭力的關鍵要素。
我國數據產業加速前行
在國家政策的大力支持下，伴隨著數據治理頂層設計的不斷完善，數據作為新生產要素，正加速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，成為加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。
我國數據產業在整體規模、基礎設施建設以及創新發展方面均取得了可圈可點的成績。在規模方面，2022年我國大數據產業規模達1.57萬億元，同比增長18％，成為推動數字經濟發展的重要力量。在創新發展方面，我國數據產業正迸發出強大的創新活力，人工智能、大數據等核心領域的發明專利授權量達33.5萬件，居全球前列；數商企業數量10年間增長10倍，現已超過100萬家，質量和效益不斷提升。在基礎設施建設方面，我國已建成總里程近6000萬公里、全球最大的光纖網絡，建成5G基站超321.5萬個，算力總規模位居全球第二，為我國數字經濟不斷做強做優做大打下了堅實基礎。
我國地方政府發展數據產業方興未艾。清華大學教授孟慶國在發布《中國地方數據發展報告（2023年）》暨數據發展指數（DDI）時指出，我國地方數據發展水平呈現出“東—中—西”梯度發展格局。全國地方數據發展指數均值為0.41，北京最高，為0.61，隨后是浙江、上海、山東、廣東、江蘇。特別值得注意的是，“雁陣效應”漸成燎原之勢，數據創新應用水平穩步提升，數據要素流通體系逐步建立，數據資源體系加快完善，數據基礎設施建設加速推進，數據治理與安全體系逐步形成；“頭雁示范”引領數據發展，北京、浙江、上海、山東、廣東、江蘇發揮自身優勢，先行先試，創造諸多可復制、可推廣的先進經驗，成為全國數據發展創新中的佼佼者。
數據治理釋放數據價值
“數據治理是數據價值發揮的基礎性工作。”工業和信息化部信息技術發展司副司長江明濤強調了這一觀點。在數據要素時代，數據作為社會資產的理念正在成為共識，數據治理就是以釋放數據價值為核心目標，旨在提升數據質量，保障數據安全，統籌開展數據管理，持續運營數據資產。
近年來，工業和信息化部扎實推進國家大數據戰略，推動各行業各領域提升數據治理水平，取得了明顯成效。一是加強政策引領。參與編制“數據二十條”，推動印發《“十四五”大數據產業發展規劃》，組織開展數據治理能力提升行動。二是推動技術創新。開展大數據產業發展示范，已分4批遴選了813個典型項目，引領大數據技術創新應用。支持產品主數據標準生態系統建設，探索工業數據空間，推進數據高質量匯聚及便捷化流通。三是優化產業生態。出臺《企業數據管理國家標準貫標工作方案》，遴選了14個地區以及10個行業開展試點，已推進數據管理國家標準機構貫標超2000家。進行企業首席數據官制度建設，加快探索基于數據的管理及決策新機制。
從信息化時代到大數據時代，再到數據要素時代，數據從僅被視為業務的“附屬品”，提高為具有潛在價值的“資產”，數據管理的理念與方式均取得了顯著進步。由中國電子信息行業聯合會副會長兼秘書長高素梅發布的《2023年數據管理白皮書》顯示，企業數據管理認識不斷提升，數據管理能力發展穩中有進，各個行業優勢領域各具特色，區域間數據管理呈現梯度分布。
在應對挑戰中不斷前行
盡管我國數據管理水平2023年提升顯著，但客觀來看仍處于發展初期。《2023年數據管理白皮書》指出，我國數據管理仍在標準體系、產業發展、技術應用、人才供給等方面存在諸多挑戰。
首先，數據管理標準體系不完善，導致數據難以互通。數據管理標準體系是數字經濟高質量發展的重要組成部分，為響應市場需求、規范產業發展、引導產品升級、促進技術創新提供支撐，是衡量數據管理發展水平的關鍵，也是政府、企業等機構進行數據管理的主要抓手。目前，包括全國信標委大數據標準工作組、全國信息安全標準化技術委員會、中國通信標準化協會在內的諸多標準研制機構陸續發布數據管理相關標準，但是仍然存在數據管理標準體系不健全、標準指導性不足等問題。
其次，數據管理產業供給不充分，難以滿足數據管理市場需求。較強的產業供給能力有利于形成供需循環，帶動全行業數據管理發展。目前，我國數據管理技術領域發展相對成熟，形成了覆蓋數據采集、管理、分析、應用和服務等環節的工具體系，數據管理產品基本滿足規模化商用要求。但是總體來看，我國數據管理服務產業仍處于發展初期，在工具交付實施、后期運維、咨詢規劃、運營服務等方面，仍存在服務內容與企業實際需求脫節、服務專業性不足等問題。
再次，技術工具應用程度不高，數據管理效率提升困難。技術工具在提升數據管理工作效率中發揮著關鍵作用。隨著數據管理工作的復雜性大大提升，技術工具的應用程度直接決定了數據管理的效率。目前，企業的工具集中于數據生產端，包括人力、財務、產品等管理平臺，缺少一體化數據管理平臺，難以支撐業務、數據和技術的融合。此外，數據管理平臺仍處于智能化、自動化程度較低的狀態，造成人力成本居高不下。
最后，數據管理人才存在較大缺口，數據管理推進后勁不夠。充足的人才供給是推動行業發展的根本動力。由于數據管理是一個新興領域，專業人才供應量相對較少，難以滿足企業數據管理日益增長的需求。同時，數據管理人才分布不均，主要集中于金融、通信、互聯網等行業，傳統行業的人才缺口較大。
面向未來發展，數據治理將在不斷應對挑戰中迸發出新活力。陳肇雄強調，要轉變觀念，樹立數據思維、形成數據治理文化；要機制引領，創新治理體系、健全數據治理生態；要融合創新，釋放數據價值、拓展經濟增長新空間。江明濤指出，要從三個方面發力做好數據治理工作，即加強標準引領，做好DCMM貫標工作；推進人才培養，深化首席數據官探索；強化資源匯聚，培育數據產業生態。（記者 姚春鴿）
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