有没有发现，数据经纪人好像没人提了？数据挖掘又走向台前。

曾经一度被热议的数据经纪人逐渐淡出大众视野，而数据挖掘则强势回归舞台中央，吸引着众多企业的目光与资源投入。

这一转变背后，蕴含着数据价值挖掘逻辑的深刻演变，以及对数据要素发展方向的深远影响。

从数据要素发展的宏观视角来看，数据挖掘的兴起带来了多维度的促进作用。

在企业内部，不同部门往往积累了大量的数据，但由于数据格式、存储系统以及业务侧重点的差异，这些数据犹如一个个孤立的岛屿，难以发挥协同效应。数据挖掘技术能够对这些分散的数据进行抽取、转换和加载，将其整合为一个有机的整体，从而为数据要素在企业内部的流通创造条件。

从企业间的层面而言，数据挖掘也为跨企业的数据合作提供了可能。通过挖掘不同企业数据之间的潜在关联和互补性，能够构建起数据生态网络，促进数据要素在产业链上下游以及不同行业之间的流动，进一步拓展数据要素的应用边界，提升其整体价值。

“数据、算法、算力”被称为数字经济时代的三驾马车，高质量的数据要素是构建精准数据模型、进行深度数据分析的基础，能够为企业提供更为可靠的决策依据，推动数据要素在企业战略规划、产品研发、市场营销等核心业务环节发挥更大的作用。

那么，这些企业是如何发挥数据资产潜在价值的呢？

企业通过构建完善的数据挖掘基础设施和技术平台，为数据挖掘工作提供坚实的支撑。这包括建立大规模的数据存储系统、高性能的计算集群以及先进的数据挖掘软件工具等。

企业不是孤立地开展数据挖掘工作，而是将其贯穿于产品研发、市场营销、客户服务、风险管理等各个业务环节。例如，互联网企业在产品研发过程中，利用数据挖掘分析用户需求和反馈，进行产品功能的优化和创新；在市场营销中，根据数据挖掘结果制定精准的营销计划和推广策略；在客户服务中，通过数据挖掘预测客户问题，提前提供解决方案，提高客户满意度。

为了便于数据价值更好的呈现并便于各业务部门理解吸收，各企业也在努力提高数据挖掘模型的解释性，使业务人员能够理解数据挖掘模型的决策依据和逻辑，从而更好地将数据挖掘结果应用于业务实践中。

数据挖掘虽好，但也面临一个核心问题。

一些先进的数据挖掘算法，如深度学习算法，虽然在预测准确性方面表现出色，但由于其模型结构复杂，难以解释其决策过程和结果。这在一些对决策可解释性要求较高的领域，如金融、医疗等，可能会限制数据挖掘技术的应用。企业和科研机构正在积极探索提高数据挖掘算法可解释性的方法，如开发可解释性的机器学习模型、采用可视化技术展示模型决策过程等。

数据资产价值应用还在早期，需要探索更多的场景，也需要各方共同努力，通过技术创新、制度完善、人才培养等多方面举措加以应对。只有这样，才能充分释放数据资产的潜在价值，让数据挖掘真正成为推动经济社会发展的强大动力。