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　　一方面 AI 數據庫、Serverless云原生數據庫推動對于數據的價值挖掘從“陽春白雪”變為“下里巴人”。利用數據不再是金融、電信等數據密集型行業的特色，而是變成全社會、全行業的普適性行為。這導致數據的加工利用過程需要更加平民化、高效化。AI數據庫具備自動運維、智能開發等能力，Serverless云原生數據庫具備按量計費、彈性擴容等能力，均可實現數據加工利用過程的降本增效，正成為甲骨文、亞馬遜、阿里、華為等巨頭供應商的研發熱點。

　　Gartner預計，到2025年圖技術在數據和分析創新中的占比將從2021年的10%上升到80%。隨著圖數據規模的變大，開啟了圖數據的“大數據”時代，起源于80年代的傳統關系型數據庫，以及起源于2000年左右的專用圖數據庫已經無法支撐大規模圖數據的高效存儲與計算。

　　近年來，由于數字化轉型政策的持續推動，數據中臺發展迅猛，Gartner在成熟度曲線中將其標記為期望值最高。國內該領域供給側迅速發展、供應商不斷豐富，除概念提出者阿里巴巴外，華為、騰訊、網易、星環等大數據企業紛紛入場。應用側相關落地案例迅速增多，中國移動、中國聯通、工商銀行、農業銀行等大型央企、金融機構以及各地方政府紛紛立項招標，并形成自身實踐案例。

　　經過近3年時間的發展，DCMM已得到廣泛認可，貫標評估的工作成效正加速顯現。在數據要素統一大市場的培育過程中，DCMM貫標評估可以提升各類市場主體的數據能力和數據活力，彌合地區間差異、拉齊行業間水平，擴大數據資源優質供給，從而提高數據要素流通效率，引導數據資源的高效積累和有序聚集。

　　中國企業的全面數字化轉型大致始于2015年，并在2017年后進入爆發期。企業在意識到數據價值的同時，投入了巨大的人力、物力和財力，因此，亟需一套估值指標清晰量化數據價值，評價數字化轉型的成效。自2021年初起，光大銀行、南方電網、浦發銀行等企業陸續進行數據估值的研究與實踐。

　　2022年中國信通院正式牽頭啟動了DataOps的標準建設工作，以此為基礎推動我國大數據產業的多元化發展。DataOps作為協助企業完成數智化轉型的良藥，供給側和需求側都在爭相嘗鮮。

　　一是作為軟硬結合一體的專用設備，利用硬件特性增強軟件實現方案，其安全加固、性能加速和易用性增強的三大優勢，使得隱私計算一體機從眾多工程優化方案中脫穎而出，降低用戶使用技術門檻和綜合成本。二是一體機的技術實現方式不唯一，各家產品百花齊放。可基于可信硬件或加密卡，同時利用計算加速卡或網絡加速卡，也可預裝應用服務場景組件，組合方案多樣化。多硬件多角度組合提升成為軟硬結合發展趨勢，并在金融政務醫療等場景嶄露頭角。三是產品形態多樣，標準化需求迫切，國內外已有多個標準帶頭規范技術研發和應用。但也值得注意，并非僅有隱私計算一體機可以突破應用瓶頸，擴大應用規模，面對數據安全流通巨大的需求，仍要繼續探索更多好用易用的落地方案。

　　一是頂層設計逐步細化，國家站在全國統一大市場的高度對數據要素發展做出安排，又針對深圳示范區的數據要素市場準入做出具體部署，數據基礎制度體系建設也在加快推進。二是地方法規陸續出臺，目前已有十九省市公布了相關數據條例，以促進數據利用和產業發展為基本定位，多以公共數據為抓手，結合地方實際和特色進一步激發市場主體活力。三是交易模式不斷創新。各地數據交易所優化經營結構，貴陽制定交易規則、上海建設數商體系、深圳打造開源社區等探索讓數據交易有了更實在的依托。

　　首先，為了正確理解監管內容，有效落實監管要求，各行各業廣泛掀起了政策法規的學習浪潮。其次，數據分類分級作為數據安全領域的重要工作，也是實現精細化安全管理的必要能力，同樣成為這一輪學習熱潮的重點關注對象。再次，為推動本行業企業數據安全的貫徹落實，部分行業主管單位啟動監管報送工作。最后，在供應側市場，部分企業開始著手開發合規管理工具，以協助需求方實現監管應對的自動化實現。

　　首先，分類分級作為《數據安全法》明確提到的概念之一，引起地方、行業、企業的研究探討，并逐漸形成從建立組織保障到落實對應級別數據安全管控策略的“七步走”方法論共識。其次，為指導企業分類分級工作的推進落實，各行業通過制定標準規范，明確分類分級工作的原則、方法、定義，進一步細化相關要求。最后，自動化分類分級工具或咨詢服務在數據安全供方市場蓬勃發展。據中國信通院“可信數安”評估體系統計，2022年分類分級工具或服務的參評企業從2021年的4項增加至14項。