究其缘由，极为简单。他们既要具有数据治理能力，也要有数据运营经验；既要服务过数据供给方，也要服务过数据使用方；既要理解垂直行业数据供给方的数据逻辑、数据结构、数据目录，也要理解跨行业的数据使用方的业务需要。
数据要素生态的新角色
但太极想做个不一样的“乙方”。
回述历史，中国的IT方案商在信息时代，积累了系统集成能力、应用软件开发能力、平台运维服务能力，这使他们有资格深入行业，甚至深入应用场景，成为科技生态中不可取代的角色。
进而，数字时代的IT方案商，又被用户逼着向前走了一步。他们积累数据采集、数据清洗、数据加工、数据治理、数据分析等一系列技术能力，甚至还积累了数据平台运营经验，这部分IT方案商也由此升级成为数字服务商。
只不过，数据要素的价值释放，又改变了原有的业务逻辑和商业闭环。其中，中国的政务云发展就很有代表性。
政务云1.0成功实现了数字基础设施的统筹化与集约化建设，这为后续的发展奠定了坚实的基础。政务云2.0创新性地提出了“以数据为核心”的关键理念。然而在那时，数据的融合共享，仅是局限于政府各委办局部门之间的“小循环”范畴。诸如“一网通办”和“一网统管”便是这一阶段的标志性特征。
此后迈入的政务云3.0阶段，则实现了一次具有重大意义的思想跨越，首次引入了“运营”这一关键概念。其成功达成了“数据、业务、技术”三者的深度融合，并且开始积极引入第三方服务商参与到云平台以及数据的运营工作当中。
与之相比，政务云4.0阶段实现了云服务与数据要素，以及人工智能的紧密结合。其更为着重强调数据在生产、经营以及决策过程中所起到的决定性作用。
太极的战略延伸
上述关键工作，太极一直参与其中。
在此之前，仔细研究数据流通的每个环节后，太极成功地完成了一次具有重大战略意义的延伸拓展——除了继续强调纵向的行业属性之外，还着力于构建横向业务团队的能力属性、运营属性，以及资产属性。这就是太极云服务与数据要素业务集团（以下简称：云数集团）的由来。
原因很简单，在太极定义的商业闭环中，从数据到数据要素是一回事，这项极具技术含量的工作，能够助力甲方企业将数字资源成功转化为具有价值的数字资产。从政务云2.0 阶段开始，这便已然成为太极股份的核心能力之一。
然而，“云数集团”的业务重心并不仅仅局限于此。“我们期望能够成为数据要素流通领域中的一座关键桥梁。”韩伟如是说道。
韩伟所提及的“一座桥梁”，其本质含义是构建起从数据要素通往数据要素价值充分释放的关键连接通道。或许，通过与人工智能进行对比，能够更加容易地阐释清楚其中的关联。人工智能无疑是一项伟大的技术，但是人工智能本身并不会直接创造生产力，只有将人工智能作为一种关键的技术要素，深度融入到应用场景之中，才能够切实提升社会生产力。
数据要素亦是如此这般。
数据要素同样必须深度融入应用场景，才能够充分释放其强大的生产力。但关键问题在于，要融入到谁的应用场景之中？“所有的企业都有可能成为需要使用数据的丁方。”韩伟以法智易作为实例，详细解释了数据要素价值释放的闭环过程。
“甲方”和“丁方”思路都在改变
很明显，使用数据的丁方，因此降低了企业经营风险。持有法务数据的甲方，没有经过“买卖”，没有经过数据交易所或线下撮合，也实现了数据价值释放。而作为“乙方”，太极和法智易，除了提供软件服务外，还与丙方共同合作数据模型设计，并因此增加了数据服务。
更为重要的是，太极在悄然之间，变革了企业数字化的思路。供给数据的甲方企业，在制定数字化预算的过程中，也会因此而多加思索——哪些系统能源源不断地生出高价值、可流通的数据。
不妨大胆猜测，首席数据官（CDO）将在企业中扮演重要角色，“数据部”也将成为企业中的盈利部门，并带领企业走出“第二增长曲线”，而那些可持续产生高价值数据的业务系统，将优先获得建设，企业的无形资产也因此得到持续得到积累。
当然，使用数据的“丁方端”，同样迫切需要太极所提供的数据服务。银行在“获得”白酒企业的经营数据服务之后，便能够大力地发展供应链金融业务，从而能够安心且大胆地给酒企的优质渠道商发放贷款。同样地，银行“获得”气象、卫星、灌溉等数据服务之后，就能够大力发展普惠金融业务，进而能够放心大胆地给农户发放贷款。
在上述的商业闭环之中，银行是使用数据的“丁方”，但这里的“获得”，并非真正意义上通过数据交易而“获得”数据集。事实上，他们的思路已然发生了重大转变，其不再一味地寻求直接购买数据集，而是更加倾向于购买“开箱即用”，并且与场景紧密结合的数据服务。而且丁方也将因此而培育并成长出类似供应链金融、普惠金融这样的“第二增长曲线”。
再例如在工业制造领域，太极联合中电联精心打造的电力公共信息平台已经成功上线运行。目前，该平台汇聚了电力统计、电力科技、电力规划、电力工程、国际电力、电力可靠性、电力燃料、电力环保、电力人才等9大类行业数据，精心打造了1200余份数据报告类产品以及数十项应用产品。
太极做了三件事
在上述数据要素生态当中，实际上太极的思路也正在经历着深刻的转变。太极的“云数集团”与各行业事业部紧密相互配合，切实地做了三件意义重大的事情：
其一，全力协助甲方构建起完备的数据资源池，精心梳理数据目录，进而促使其形成具有价值的数据要素。这是因为太极既对甲方的数据逻辑、数据结构以及业务流程了如指掌，又深知丁方企业的业务需求，清晰地知晓丁方企业更为迫切需要哪些数据。
其二，着力构建模型资源池。基于丁方的业务需求，太极积极联合高校、研究所以及ISV等丙方伙伴，共同携手开发设计数据模型。通过整合各方的专业知识和技术优势，打造出符合实际应用场景的高质量数据模型。
其三，将数据模型巧妙地组合成丰富多样的场景。例如在城市治理中的应急指挥场景，就涉及到数以十计的数据模型相互协同工作。通过对这些数据模型的有机整合，实现了对复杂场景的高效应对和精准决策。
同时，数字服务商还需要比拼跨行业数据服务整合能力以及产学研合作能力。例如政务数据服务能够同时助力金融、交通、制造、文旅等不同行业的蓬勃发展；再例如，面向农业的普惠金融业务，又迫切需要气象、水利、卫星等不同领域的数据服务作为有力支撑。
就此，我们不妨大胆地预测此后的格局走势：系统集成商由于无法接触到核心数据，并且没有提前储备数据服务能力，将会永远停滞在信息时代。此后倘若在市场上有所交集，数字服务商必定会对系统集成商形成具有压倒性优势的降维打击。
IT方案商（ISV与服务商的融合体）拥有成为数字服务商的机会，但是那些过于聚焦于垂直行业的IT方案商机会则相对较小。他们能够将“数据”精心加工为“数据要素”，也有可能凭借自身卓越的行业理解能力，成为模型服务商，并成功进入数据服务生态领域。然而，过于聚焦于单一行业的IT方案商，很难独立地走通后半段的业务闭环。跨行业的数据要素价值释放能力，始终会成为他们难以突破的短板。
数据要素释放的另一闭环
而数字服务商的下一步战略，必定是人工智能。“数据要素×”之上，即是“人工智能+”，和也是数据要素释放的另一闭环。
自大模型开始落地后，众多科技企业已经提出“算智数一体”战略，其认为数据赋能大模型能力，将左右数字服务格局走向。
太极也是如此观点，而且太极的“算智数一体”，结合的更为紧密。比如，通过建设“统一挂号平台”，太极已可帮助用户打通了某省医院的HIS和PACS系统中的数据。患者通过二维码，即可在省内任何一家医院调用PACS影像，降低了患者的检查费用和检查时间。
而HIS和PACS数据打通，也为此后各类医疗AI智能体的研发奠定了基础。毕竟庞大数据量喂出来的AI智能体，能力不会差，区县医生也将因此获得实时的AI专家辅导。
也就是说，数字要素的价值释放更将因此，跑通另一条商业闭环。而“离数近””、“用数广”、“管数强”则成为太极在面对数据要素市场时，不可取代的新优势。
当然，如何将优势真正转化为价值，市场就是最好的检验场，而我们也拭目以待。
转自张戈BP公众号
