人民網北京5月21日電(記者 畢磊)近日，在推進大數據發展高級別研討會上，阿里研究院安筱鵬博士介紹了數據要素如何創造價值。他認為，數據要素創造價值有三種模式：資源優化(優化傳統要素資源配置效率)、投入替代(替代傳統要素的投入和功能)、價值倍增(提升傳統單一要素生產效率)。
安筱鵬表示，數據要素創造價值不是數據本身，數據只有跟基於商業實踐的算法、模型聚合在一起的時候才能創造價值。數據和算法、模型結合起來創造價值有三種模式：一是價值倍增。數據要素能夠提高單一要素的生產效率，數據要素融入到勞動、資本、技術等每個單一要素，單一要素的價值會倍增。二是資源優化。數據要素不僅帶來了勞動、資本、技術等單一要素的倍增效應，更重要的是提高了勞動、資本、技術、土地這些傳統要素之間的資源配置效率，兩兩之間資源配置優化效率的提高，才是數據要素真正的價值所在。三是投入替代。移動支付會替代傳統ATM機和營業場所，電子商務減少了傳統商業基礎設施大規模投入，政務“最多跑一次”可以減少了人力和資源的消耗，數據要素用更少的投入創造了更高的價值。
對於數據如何創造價值，安筱鵬也給出了自己的看法。他認為，在一個數據 算法定義的世界中，以數據的自動流動化解複雜系統的不確定性，優化資源的配置效率，這就是數據創造價值的基本邏輯。
安筱鵬指出 ，數據 算法帶來的一種服務，這個服務可以預測將會發生什麼，然後作出最優決策。比如盒馬鮮生通過自動補貨大數據系統，幫助採購人員每天實現精準實時採購補貨；基於日日鮮品類大數據分析，下午某個時間點系統會自動觸發和生成某一品類商品的推薦、打折方案，幫助銷售人員實時精準決策。這些背後需要數據 算法，數據 算法重新定義什麼叫“鮮”，也就是數據所帶來的價值。
安筱鵬表示，我們需要連接物理和網絡兩大空間，打通狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行等環節，解決發生了什麼、為什麼會發生、接下來會怎樣、應該怎麼辦等問題，突破隱性數據顯性化、隱性知識顯性化等關鍵問題，構建“數據-信息-知識-決策”的數據自動流動的閉環，最終實現資源優化的目標。