这些跟数字经济相关的概念你都知道吗？

一、数字经济：驱动新质生产力的核心引擎

　　2021年12月 ， 国务院发布了第一个国家级的行业 “十四五 ”规划——《 “十四五 ”数字经济发展 规划》 ，对数字经济作出了清晰的定义： “数字经济是继农业经济和工业经济之后的主要经济形态 ，是以数据资源为关键要素 ，以现代信息网络为主要载体 ，以信息通信技术融合应用 、全要素数字化转型为重要推动力 ，促进公平与效率更加统一的新经济形态 。 ”

　　数字经济，正逐渐成为新质生产力的孵化器。数字经济的发展不仅促进了传统产业的转型升级，还催生出一系列新兴产业和业态，如云计算、物联网、人工智能等，这些新兴产业不仅自身发展迅速，还通过与传统产业的深度融合，推动了整个经济体系的智能化、网络化、服务化转型。

　　新质生产力，作为数字经济时代的先进生产力代表，具有高科技、高效能、高质量的特征。它通过技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级，实现了生产力的质的飞跃。而数字经济正是新质生产力形成和发展的关键驱动力之一。在数字经济背景下，创新成为了经济发展的核心动力，企业通过不断创新技术、产品和服务，不断开拓新的市场空间，推动经济持续健康发展。

二、数据资产：合法拥有并创造经济价值的资源

　　数据资产是指企业或个人合法拥有或控制，具有经济价值且能以货币计量的数据资源。这些数据资源通过采集、治理、管理和存储后，能够被用于决策支持、生产优化、市场营销、交易服务等商务活动，从而为企业或个人带来经济效益。

　　这一定义涵盖了数据资产的关键要素：

　　合法拥有或控制：数据资产必须是企业或个人通过合法途径获取并有权使用的。

　　具有经济价值：数据资产能够为企业或个人创造直接或间接的经济利益。

　　能以货币计量：数据资产的价值可以通过一定的评估方法进行量化。

　　数据资源：数据资产本质上是数据资源，需要经过采集、治理、管理和存储等一系列过程后才能成为有价值的资产。

　　商业应用：数据资产被广泛应用于企业的各种商务活动中，包括决策支持、生产优化、市场营销、交易服务等。

三、数据产业：数据要素化发展的新阶段产业

　　数据产业是数据要素化发展新阶段的一种新型产业形态，是由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等集合而成的新兴产业。具体来说，数据产业是利用数据技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，主要包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理、数据基础设施建设和运营等环节。

　　其中，数据资源是指以电子或者其他方式记录的，可以被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物。

　　数据技术是围绕数据“采存算管用”全生命周期不同环节分别对数据进行采集存储、加工分析、流通交易、应用治理等处理的各种技术的总称。

　　数据产品是指运用大数据、人工智能、区块链、隐私计算等各种数据技术，在数据全生命周期各环节对数据资源进行加工处理，形成的不同级次、不同形态的产品和服务。

　　数据企业是指以数据为关键生产要素，运用数据技术，对数据资源进行加工处理形成数据产品，并对外提供流通交易和开发利用的企业。

　　数据生态是指在产业上下游链条上、大中小企业之间，或一个区域内，数据资源、数据技术、数据产品、数据企业等数据产业各环节间，所形成的相互依存、相互支撑的产业体系，包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等四种类型。

四、数据空间：多源异构数据的共存与管理平台

　　数据空间是一种涵盖特定组织全部相关信息的数据共存方法(data-coexistence approach)，采用数据集成、数据虚拟化、语义建模和元数据管理等技术统一组织管理数据，提供数据编目和浏览、搜索和查询、更新和监控、事件检测和支持复杂工作流等服务。它是一种建立在数据基础上的、由实现共享目标驱动的业务协作模式，是一种通用的多源异构数据组织和管理模式，以数据价值联合挖掘为目标，将非可信环境下的多方数据的按需融合，为跨组织场景的数据共享、分析和服务提供了新的解决方案。

　　这个定义强调了数据空间的几个核心特征：

　　数据共存方法：数据空间是一种统一的数据管理方法，能够集成和共存组织内部的所有相关信息。

　　技术支持：依赖于数据集成、虚拟化、语义建模和元数据管理等现代信息技术。

　　服务提供：不仅存储数据，还提供一系列服务，如数据编目、浏览、搜索、查询、更新、监控等。

　　业务协作模式：以数据为基础，推动不同组织间的业务协作。

　　多源异构数据组织和管理：能够处理并融合来自不同来源和格式的数据。

　　价值挖掘：目标是挖掘数据的联合价值，促进数据在跨组织场景下的共享、分析和应用。

五、数据仓库：支持决策分析的历史数据存储系统

　　数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化的数据集合，是一个专门用于存储和分析大量历史数据的系统，它旨在支持企业或组织的决策分析处理。通过集成多个异构的数据源、提供稳定的数据环境以及积累时间序列的数据，数据仓库为企业或组织提供了强大的数据分析能力和决策支持。以下是数据仓库定义的详细解析：

　　面向主题：数据仓库中的数据是围绕某一主题组织起来的。例如，销售数据仓库可能围绕“销售”这一主题来组织数据，包括产品、客户、地区、时间等各个维度。

　　集成：数据仓库中的数据是从多个异构的数据源中抽取、转换和加载(ETL)而来的。这些数据源可能包括关系数据库、非关系数据库、文件系统等。在集成过程中，数据会经过清洗、转换和汇总，以消除冗余和不一致性。

　　相对稳定：与操作型数据库(OLTP)相比，数据仓库中的数据是相对稳定的。操作型数据库中的数据是实时更新的，而数据仓库中的数据通常是按批次更新的，例如每天或每周更新一次。这种稳定性使得数据仓库更适合进行复杂的数据分析和查询。

　　随时间不断变化：数据仓库中的数据是随时间不断积累的。随着时间的推移，新的数据会被不断地加载到数据仓库中，而旧的数据则会被保留下来供历史分析使用。这种时间序列的数据积累使得数据仓库能够支持趋势分析、历史比较等复杂的数据分析需求。

六、数据快递：高效便捷的数据传输服务新模式

　　数据快递是一种高效、便捷的数据传输方式，允许用户通过网络快速、安全地发送和接收大量数据。这种服务通常与云平台紧密结合，通过物理传输介质(如Teleport设备和硬盘)或在线方式，将大量数据迁移至云平台，从而避免了传统网络传输方式可能带来的高成本和长时间等待的问题。

　　特点

　　高效传输：数据快递通过优化传输协议和提升带宽资源利用率等手段，实现了数据的快速传输。它支持TB至PB级别的数据量传输，能够满足大规模数据迁移的需求。

　　安全可靠：数据快递服务在传输过程中采用多种安全技术，确保数据的完整性和安全性。同时，它还提供实时的传输状态跟踪和确认功能，让用户随时了解数据传输的进度和状态。

　　便捷易用：用户在使用数据快递服务时，无需编写任何代码或购买额外硬件。整个服务流程包括在DES管理控制台创建服务单、选择传输介质、数据的拷贝与安全签名、以及数据的上传和传输报告的查看等步骤，全程有专门的指导和支持。

　　低成本：与传统的网络传输方式相比，数据快递服务通过物理传输介质或在线方式实现了数据的快速迁移，大大降低了传输成本。

　　支持多种云平台：数据快递服务不仅支持中国移动云平台，还与其他主流云平台(如华为云、阿里云等)兼容，为用户提供了更多的选择。

七、数据沙箱：虚拟数据隔离测试环境

　　数据沙箱，作为一种先进的数据隔离与保护技术，其核心在于构建一个安全、可控的虚拟数据环境。在这个特殊的环境中，用户能够自由地进行数据测试、分析、开发等多种操作，而这些操作完全独立于生产环境，不会对真实数据造成任何干扰或损害。

　　数据沙箱的特点显著：首先，它实现了高度的数据隔离，确保沙箱内的数据操作不会影响到外部的真实数据;其次，数据沙箱提供了强大的安全保障，有效防止数据泄露和滥用;此外，它还具有出色的灵活性和可扩展性，能够根据不同的业务需求进行定制和优化，满足多样化的数据处理需求。