原标题：YB时代，数据存力为何至关重要？《数据存力白皮书》即将揭晓
1994年，比尔盖茨坐在33万张纸上，手拿一张光盘告诉全世界：一张光盘能纪录的内容比这33万张纸还多。这固然是一个经典和成功的营销事件，却也形象地揭示了数据存储变迁所带来的巨大影响。
一直以来，数据存储都不显山露水，却堪称人类社会文明发展的基石。回顾人类文明发展历程，从结绳记事、殷商甲骨文，到竹简、纸张，再到磁带、磁盘、光盘和闪存，几乎每一次数据存储的变革，都伴随着人类社会和经济发展的飞跃。
进入到数字经济的大时代，数据要素作为核心的生产要素，其价值不可低估，不仅让数据存储的数字基石作用日渐突出，也让数据存力这个词汇渐渐步入人们的视野。社会各界愈发意识到，除了算力之外，数据存力亦是数字经济时代的核心生产力，直接影响着社会经济发展的质量。
为何是数据存力
当前，人类社会发展已出现时代的拐点：智慧农业、智能农机彻底改变延续上年前的农业生产；智能制造让生产流程高度自动化和智能化，效率大幅提升；智慧物流的无接触配送、机器人送货构建全新的体验；基于物联网、大数据和AI彻底改变能源行业的运维模式与商业模式……
上述所发生的一切，是生产力得到跃迁的最好体现：将劳动者由传统的人变成“人+AI”，以此超越人这个传统“劳动者”的生物极限，实现指数级的跃迁；数据成为一种新的劳动对象、新的生产资料，生生不息、越用越多；生产工具也由传统的机械设备升级为各种数字设备，让劳动效率指数级增加，生产力得以前所未有的解放。
究其核心原因，是以计算、存储为代表的数字化技术能力从根本上改造和升级了生产力三要素，极大地改变人类的生产和生活方式，驱动着人类社会和经济文明的转型升级。如今，随着数据被公认为社会经济发展的核心生产要素，数据存力也愈发受到关注，被视为数字经济的基石。
与算力聚焦在“算”不同，数据存力则聚焦在“数”和“存”，它是数据生产要素处理的综合能力体现，肩负着为数字经济的各种场景应用提供源源不断的“生产资料”。可以说，没有存储就没有数字经济和数字世界的基础。
从宏观和微观层面来，数据存力对经济发展正在产生积极的影响。当数据存力不足或者效率低下，细到会影响到算力作用的充分发挥，大则关乎数字经济能否“跑得快和跑得远”。某种程度而言，数据存力是继算力之后，整个数字社会能力建设的一种进阶，在未来不可或缺。
数据存力建设亟需重视
与当前算力建设受到前所未有的重视相比，数据存力作为数字经济的核心生产力之一，亟需提升国家社会各界的重视。
首先从供需关系来看，需求侧对于数据存力的建设带来大量新需求和新要求。尤其是数字经济的蓬勃发展，涌现出丰富的新场景和新业态，对于数据存储容量、性能、效率、安全性和能耗提出了全方位的要求，亟需唤醒人们对于数据存力的重视，先进的数据存力必将成为今后建设重点。
其次，数据存力建设需要更加清晰的政策导向。与算力一样，数据存力也是一个国家在数字时代下的核心竞争力。现实中，领先的经济体已经证明，对于数据存力重视的经济体，往往拥有相对平衡的算力和数据存力投入比例，有利于数字经济长期高效发展。然而，当前很多国家存在算力投入和数据存力投入比例失调的情况，过分看重算力的投资，而在政策层面忽视对于数据存力的长期规划与指导。
第三，数据存力的建设亟需产业层面形成合力，无论是技术驱动、上游供应还是下游应用，需要持续打通数据存储产业链各个环节，三者协同形成高效的数据存力生态，助力赋能千行百业的数字化和智能化转型。
既然数据存力如此重要，那么数据存力是否有指标体系来衡量建设的水平？我们又应该如何指标化评估数据存力与经济发展之间关系？世界各国数据存力发展水平存在哪些差异化状况？数据存力投资增长会对不同行业带来哪些差异化结果？数据存力未来的建设趋势有哪些？
面对这些疑问，《数据存力，高质量发展的数据基石》白皮书将揭晓答案！
这份数据存力报告一定要关注
大约十年前，英国著名政经杂志《经济学人》用“克强指数”来评估一个国家的GDP和经济状况，该指数通过工业用电量新增、铁路货运量新增和银行中长期贷款新增等指标最直观地反映出经济发展状况，推出之后立即获得全球众多机构的认可。
十年之后，数字经济开始大行其道，全球数字经济的GDP占比也持续提升。此刻，评估全球经济发展的指标亦需与时俱进。数据存力作为数字经济时代的核心生产力之一，其重要性不言而喻，数据存力的相关指数理应成为衡量数字经济发展不可或缺的关键因素。
4月20日，罗兰贝格和华为联合撰写的《数据存力，高质量发展的数据基石》白皮书将正式发布。这是全球首份关于数据存力的报告，不仅首次确立了数据存力的概念和内涵，还利用“直接-间接-衍生”的价值递进框架，测算数据存力对于经济发展的量化价值，创立评估数据存力发展成熟度的指标体系，并首次对全球20个国家与地区的数据存力发展现状进行评估。
此外，来自中国科学院、中国信通院、华中科技大学、华为公司、罗兰贝格等的专家学者还将围绕数据存力的价值、意义进行深度探讨。
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