一、 信息资源序化整理的三次嬗变
1.文献层次的序化整理
对图情档职业而言,图书、档案等文献资源是最基本的信息载体之一,文献资料的序化整理则成为图情档学科的内核。在传统图书馆学和档案学中,文献资料的序化整理主要是通过分类、编目和组织来实现的。分类是指按照一定的标准将文献资料划分成不同的类别,使得不同的文献资料能够被区分开来。编目则涉及到对文献资料的内容、主题、形式等进行分析和描述,为其分配唯一的标识符,并对文献资料的关键特征进行结构化、系统化, 从而达到对海量文献资源加以序化整理并提供高效率应用的目标。文献层次的序化组织主要指将分类和编目整合 起来,形成一个有序的索引体系,以便于查找和检索,不仅有助于提高文献资料的利用率和利用价值,同时,也有助于文献资料的长期保存和管理。
2.信息层次的序化整理
20 世纪以来,信息资源的数字化渐成主流,数字图书馆、电子档案和数据库在信息资源的整理序化中发挥了日益重要的作用。日新月异的信息技术发展使得数字化资源的序化组织变得更加高效和便捷。在图书馆领域,文献资源的数字化处理将其组织成一个可搜索的数字图书馆,使用户能够更快、更方便地查找所需资料。数字图书馆的信息组织过程包括文献资料的数字化、元数据的编纂和组织,以便使用户能够通过搜索、分类和浏览等方式快速找到所需资料。在档案管理方面,对于电子文件进行标识、描述和分类不仅能确保档案在电子环境中的可管理性和可检索性,而且也使得大量的电子文件和数据能够以数字形式进行长期保存和管理。自 20 世纪末以来,数 据库已成为信息资源组织和管理的重要工具。通过关系型数据库、面向对象数据库、文档数据库和键值数据库等多 种类型的数据库,信息资源的管理者可以将信息资源进行结构化存储,并建立索引和关联关系,以支持高效的检索 和利用。
3.数据层次的序化整理
当前,数据已成为包括图情档职业在内的诸多应用领域的核心资源。在数据层次上,数据管理的序化整理主要涉及到数据的采集、存储、清洗和分析等方面。通过数据管理技术,可以实现数据由资源化、资产化到资本化的过程。其中,数据的资源化是将数据视为组织的重要资源,对其进行有效的管理和利用。这包括收集、获取、整理和存储数据,建立适当的数据架构和存储模式,确保数据的可靠性、一致性和可访问性。数据的资产化是将数据视为组织的重要资产,为其赋予经济和战略价值。这包括对数据进行价值评估、定价和管理,制定数据资产管理策略,确保数据的安全性和保密性、合规性和合法性。数据的资本化是将数据作为组织的战略资本,利用数据为组织创造价值和竞争优势。这包括数据分析和挖掘,利用数据进行预测、决策和创新,提供数据驱动的业务洞察和智能化服务。此外,数据层面的序化整理还包括数据质量管理、数据隐私和安全管理、数据治理、数据共 享和协作等。
概括而言,图情档学科迄今已经历了三波学科嬗变的浪潮。其中,第一波浪潮的管理形态主要是图书馆、档案馆等实体,对文献资源进行序化整理的代表性成果是分类法与主题法；第二波浪潮以文献数据库为主要管理形式,对信息资源进行序化整理的代表性成果是书目检索系统；第三波浪潮以数据产品为基本管理形态,代表性成果是各种各样的数据采集、存储、清洗、分析和加工技术。
二、数据要素的双重理论属性
要深入理解数据管理所代表的图情档学科嬗变的“第三次浪潮”,就需要对数据要素的理论特性加以深入剖析。结合图情档的职业使命与数据要素的本质特征,本文将数据要素的理论特性归结为如下五个方面。
1.共享与排他
在数字经济中,数据同时具备共享和排他两个重要特征。共享意味着数据可以被多个人自由访问和利用,促进知识传播与合作；排他则表示某些数据可以被特定个体或组织独占控制,限制其他人的访问和利用。数据作为生产要素,一开始具有排他性,即拥有者独立拥有使用权并获得收益。然而,排他性可能导致贫困陷阱等问题, 因此社会需要制度设计来保障公平性。图情档职业的使命是为用户提供广泛的信息资源并鼓励共享知识。开放获取是其中的重要共识,数据的共享性为开放获取提供了底层逻辑。排他性是数据参与市场交易的基础,而共享性为良性的数据市场化发展提供了保障。
2.赋能与竞争
赋能性和竞争性是数据要素的两个关键特征,它们相辅相成。赋能性关注个体和社会的发展和进步,而竞争性推动数据经济的发展和创新。在数据管理的实践中,要平衡赋能性和竞争性,使数据的共享和利用能够促进个体和社会的进步,同时实现经济效益的最大化。长期以来,图情档职业一直致力于赋能用户,通过提供广泛的信息资源和促进知识的共享,使个体和组织能够获得更多的信息和洞见,做出更好的决策和创造更大的价值。同时,图情档机构作为一种促进社会公平的制度设计,是解决社会排斥等问题的关键一环。概括而言,图情档职业致力于通过制度设计和赋能性的实践,确保数据要素的红利能够普遍均等地惠及更多社会 人群,防范和缓解社会排斥现象的出现。一个良性、完备、可持续的数据要素市场的建立,需要平衡数据的共享性和排他性,从而促进公正流通和持续发展的数据环境。这一切,都离不开包括图情档机构在内的各类社会性机构的参与和贡献。
3.公益与交易
数据要素兼具公益性和交易性。公益性指数据要素的使用和利益覆盖整个社会,推动社会福利和共同利益。交易性则指数据要素的买卖或交换行为,涉及市场规则和经济交换。数据管理领域包括公共数据资源管理和商业数据交易。图情档机构作为公共机构,贴近数据要素公益服务。图书馆通过数字化图书馆馆藏和在线访问服务,促进教育和学术研究的公益事业。档案管理机构通过数字化档案项目和在线访问服务,保护和提供档案资源。图书馆和情报机构建立数据分享平台和开展信息素养培训,帮助用户获取、评估和利用数据要素。总之,图情档机构在数 据要素的公益服务中发挥了重要作用,通过数据共享和知识传播完善社会福利和促进可持续发展。
4.公有与私有
数据要素可以在所有权和控制权上区分为公有和私有两种类型。公有数据要素属于整个社会或公共机构,由政府管理和提供；私有数据要素属于个人、家庭或私营部门,由私人所有者自主支配和利用。公共数据与社会数据的融合应用是数据要素市场一体化的突破口。由于政府在数据资源中占据主导地位,面对不断增长的数据经济, 如何体现公有制在数字经济时代的主体地位,势必成为我国当前和今后一个时期完善所有制结构的一个重要问题。 图情档机构作为公共机构,在参与公有数据要素的管理方面具有广阔前景。
数据要素同时具有私有特征,可通过市场评价其贡献并决定报酬,这为数据要素参与分配提供了基础。然而, 如何科学界定数据要素的所有制属性及其分配机制目前并不十分明确。为此,图情档职业有必要发挥自身独特优势, 积极参与数据要素的标准制定和分配机制的设计。
5.公平与效率
在数据要素管理中,公平和效率是两个关键目标。公平要求数据要素的公正分配和普惠性,而效率则追求最佳资源配置和经济效益。数据管理需要在追求效率的同时关注公平,以平衡不同利益相关者的需求。数据要素参与分配可通过市场评价贡献和报酬决定的初次分配、数据财税政策的二次分配,以及引导数据企业承担社会责任的第三次分配来实现。第三次分配强调通过市场主体主动开放数据来弥补数字鸿沟,促进数据公平。对图情档职业来说,归集、整理和加工数据资源是其传统优势,如何有效融入数字经济发展是一个重要问题。总之,对图情档职业而言,通过收集、整理和归类各类数据资源,提供标准化、可访问的数据集合,可以促 进数据要素的有效利用和资源配置的高效性。同时,作为公共机构,图情档机构可以参与数据要素公益服务,让更多人能够平等地获取和利用数据要素,推动社会福利和共同利益的实现。另外,图情档机构可以承担数据素养培训和信息推广的任务,帮助用户学习如何有效地获取、评估和利用数据要素。通过提供相关培训和推广活动, 图情档机构可以提升社会大众对数据要素的认知和能力,促进数据要素的公平利用。 综上所述,数据要素的二重属性理论分野涉及共享与排他、赋能与竞争、公益与交易、公有与私有,以及公平与效率等诸多方面。这些理论特征为理解当前数据管理何以成为图情档学科嬗变 “第三次浪潮”提供了理论工具, 也为解析数据管理的内部结构提供了参考。
三、 数据管理的三维结构
无论是作为一门学科还是一个应用领域,数据管理都涉及了管理、技术和数据要素三个维度。在管理维度,数据管理的任务是实现无序数据的有序化；在技术维度,数据管理通过将不同密度的技术用于处理不同类型数据序化整理的问题,从而促进数据的价值化；在数据要素维度,数据管理的目标是将资源化的数据加工为数据资产,进而 通过确权、定价,使其进入市场,成为数据资产。
1.数据资源化阶段
数据资源的初始形态是无序的。以杂乱形式存在的数据资源由于缺乏组织和结构化,需要进一步整理和加工。 这一阶段数据资源在技术处理和加工方面的技术要求相对较低,因此属于低技术密度阶段。
数据管理在这一阶段的主要目标是促进无序数据的资源化。具体而言,图情档职业可以通过以下方式参与数据资源化：第一,作为信息资源的管理者,图情档机构可以收集和整理各类数据资源,进行分类、编目和标引, 为其赋予结构和组织。第二,图情档机构可以提供包括建立数据仓库、数据库或数字档案系统等方面的数据资源的存储和管理服务,以便安全地存储和保护数据资源。第三,图情档机构可以利用专业技术和工具对数据资源进行数据清洗、数据挖掘、数据分析和数据可视化等方面的数据加工和加值转化,将数据资源转化为可理解、可应用的形式,为用户提供更具价值的数据产品和服务。第四,图情档职业可以推动数据资源的共享和开放,促进数 据的可访问性和可重复利用性,促进协作研究、创新和社会发展。第五,图情档职业可以继续承担数据资源培训 和教育的角色,帮助用户提升数据素养和数据技能,推动数据资源的有效利用和数据驱动决策的普及。
2.数据资产化阶段
数据管理不仅需要关注数据资源的整理和序化,还着重于数据资产的创造、利用和价值实现。一方面,从数据管理的角度看,结构化和中级技术密度是资产化数据的基本特征。数据资产相比于数据资源更加结构化,通常以数据库、数据仓库等形式存在。这些数据资产经过整理、清洗和组织,具有更高的技术密度,可以更方便地进行存储、 处理和分析。另一方面,数据资产的关键在于其能够为组织和企业创造价值。通过对数据的分析和挖掘,可以获得洞察和智能,支持业务决策、创新和效率提升。数据资产的利用能够帮助企业发现商业机会、优化运营、改善产品和服务,从而创造经济价值。确权和定价是数据资源实现资产化的前提。 确权是指为数据资产赋予所有权和控制权,确保其合法性和可交易性。通过确权,数据资产可以被看作是一种具有所有权的资产,进而进行交易 和定价,吸引投资和实现价值。由数据资产向数据资本演化的标志是经过确权的数据资产获得明
确的定价。
3.数据资本化阶段
数据资本作为数据经济中的高级形态,呈现出流通化和高技术密度的特征。在数据资本化过程中,信息资源管理机构可以发挥重要的作用,以下是可能的贡 献方面：第一,信息资源机构有机会参与建设具有明确定价的数据资产市场交易的平台和机制,通过提供交易撮合、数据估值和合同管理等服务,促进数据资产的流通和交易,推动数据资本的市场化。第二,信息资源管理机构可以协助将数据资产进行证券化,将其转化为可交易的金融工具,吸引投资者进行投资。第三,信息资源管理机构可以提供数据资产的风险管理和保险服务。第四,信息资源管理机构可以通过技术创新和应用研究,开展数据挖掘、 人工智能和区块链等领域的研究,推动数据资本的创新和应用,为数据资本市场的发展提供技术支持和智力支持。 第五,信息资源管理机构可以为数据资本化过程中的伦理和法律问题提供指导和建议,确保数据资产的合法性和合规性,并协助处理数据隐私、知识产权和数据安全等法律问题,保护数据资产拥有者和用户的权益。综上所述,信息资源管理机构具有在数据资源向数据资产与数据资本的转型升华过程中发挥重要作用的潜能。 新兴的数据管理学科应当顺应图情档学科发展的历史潮流,合理界定自身学科定位,科学规划学科边界,合理设计学科结构,使其在数字经济时代大放异彩。
