人民网北京5月22日电（记者 毕磊）近日，在推进大数据发展高级别研讨会上，阿里研究院安筱鹏博士介绍了数据要素如何创造价值。他认为，数据要素创造价值有三种模式：资源优化（优化传统要素资源配置效率）、投入替代（替代传统要素的投入和功能）、价值倍增（提升传统单一要素生产效率）。

　　安筱鹏表示，数据要素创造价值不是数据本身，数据只有跟基于商业实践的算法、模型聚合在一起的时候才能创造价值。数据和算法、模型结合起来创造价值有三种模式：一是价值倍增。数据要素能够提高单一要素的生产效率，数据要素融入到劳动、资本、技术等每个单一要素，单一要素的价值会倍增。二是资源优化。数据要素不仅带来了劳动、资本、技术等单一要素的倍增效应，更重要的是提高了劳动、资本、技术、土地这些传统要素之间的资源配置效率，两两之间资源配置优化效率的提高，才是数据要素真正的价值所在。三是投入替代。移动支付会替代传统ATM机和营业场所，电子商务减少了传统商业基础设施大规模投入，政务“最多跑一次”可以减少了人力和资源的消耗，数据要素用更少的投入创造了更高的价值。

　　对于数据如何创造价值，安筱鹏也给出了自己的看法。他认为，在一个数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源的配置效率，这就是数据创造价值的基本逻辑。

　　安筱鹏指出 ，数据+算法带来的一种服务，这个服务可以预测将会发生什么，然后作出最优决策。比如盒马鲜生通过自动进补货大数据系统，基于大数据和算法帮助采购人员每天实现生鲜商品精准采购进货；基于日日鲜品类大数据分析，对因为非常规原因导致销售量落后预期的某类菜品，系统会自动触发和生成这一品类商品的促销打折方案，帮助主管人员实时精准决策，并在第一时间通过app传递给消费者，推动销售。这些背后需要数据+算法，数据+算法重新定义什么叫“鲜”，也就是数据所带来的价值。

　　安筱鹏表示，我们需要连接物理和网络两大空间，打通状态感知、实时分析、科学决策、精准执行等环节，解决发生了什么、为什么会发生、接下来会怎样、应该怎么办等问题，突破隐性数据显性化、隐性知识显性化等关键问题，构建“数据-信息-知识-决策”的数据自动流动的闭环，最终实现资源优化的目标。

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