说明

前两天读到一个观点：人、数据、算法、算力是数据工作的四大基础，且人的因素是数据工作成败的关键。作者完全认同这个观点，并坚持认为形成四个基础彼此支撑的体系化保障才是落实数据工作的关键中的关键。本文就以作者的角度对这个观点和认识做个分析，希望从另外一个角度给数据工作者一些参考。

“人”是数据工作最关键的基础，是数据生产关系中最大的生产力，必须找对人做

无论什么样要素、什么样生产关系，人在其中都是最为关键的存在，都是最大的生产力。作为在由数据这种要素组成的新型生产关系中，“人”的要素更是起到关键性甚至是决定性作用，毕竟，在数据工作刚刚起步的阶段，思想、认知、经验、主动性、智慧、努力程度等等“人”层面的东西发挥更大作用。

所以，开展数据工作，第一要务是选好合适的人。

“数据”是数据工作的对象，是数据生产关系中最基础的生产资料，必须长期做

数据是数据工作的对象，是生产资料，这一点无需多说，没有生产资料、没有好的生产资料，就谈不上什么数据工作。所以，积累数据、提高数据质量，是数据工作最基础生产行为，要长期做、一直做。

“算法”是数据工作的手段，是数据生产关系中最直接的生产工具，必须竭力做

数据要素本身是死的，要发挥价值就需要对数据进行必要的计算，这种计算其实就是“算法”（也可称为应用），不同的需求就会有不同的算法，数据是通过算法才产生价值，所以，“算法”是数据要素组成的生产关系中最直接的生产工具，正所谓生产工具体现生产力，竭力提升算法能力是要素生产所需。

“算力”是数据工作的环境，是数据生产关系中基础的辅助生产工具，必须适配做

鉴于数据有其自身特殊的特性，在生产过程中是要有算力（计算、存储等）的支持，算力是数据生产的基础环境这一点无需过多解释。但，毕竟算力在数据要素组成的生产关系中更大的体现为成本，所以，算力在作为生产工具时，做好适配是关键。

如何形成“人、数据、算法、算力”四者之间彼此循环支撑的体系保障？

认识到人、数据、算法、算力是数据工作的基础并不难，但，数据工作作为一个整体，四个层面的问题必须整体设计和体系化落实，才能真正把数据工作落实好。正所谓，人使用生产工具对生产资料做加工产生价值，在过程中能持续提升人的能力、提高生产工具的水平、丰富和优化生产资料才能保证生产越来越有活力、生产力持续提升，任何缺失部分都容易阻碍生产力的提升。

还是那句话，纵观当下的众多数据工作，对“人、数据、算法、算力”四个层面进行体系化考虑的还很欠缺，绝大部分都停留在局部设计上，而数据工作无论在纵向上还是在横向上，都需要有很大的跨度和包容度，否则，很多工作都无法延续，这一点作者在以往的文章中有过阐述，本处不再做赘述，请大家自行查阅。

经过众多实践，“数据要素工场”是当下作者认为最有效的数据工作支撑体系化保障，相关情况请大家参阅《数据要素工场，数据工作的一种落地实践！》，请大家思考数据要素工场所提供的十大能力与“人、数据、算法、算力”四个数据工作基础之间的供需关系，就会理解本文所说的相关观点和支撑体系化的重要性。

最后要说

对于数据工作者而言，要认识人、数据、算法、算力是数据工作的四个基础

更要认识，人、数据、算法、算力应形成彼此支撑的体系化保障对数据工作落实的重要性

数据要素工场，是一种有效的支撑体系化保障方法，再次提醒大家多去研究和理解

【注：以上仅是作者肤浅认识，仅供参考！】

来源：与智慧做朋友

作者：李志勇 （ 微信号：qichelaba ）

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