数据要素能赋能经济社会发展，但想进一步的发挥数据要素的乘数效应，就要让工厂产业的各个环节都加入数据的元素，充分利用数据可重复使用的特点，从而在旧传统企业中催生新产业新业态新模式。但和传统的生产要素有区别的是，数据具有非竞争性，可以无限复制、重复利用的特点。以天气的数据为例子，它既可以通过优化新能源企业决策降低成本提高效率，又可以通过智能决策减少极端天气气候的负面影响，还可以用于设计天气指数保险、天气衍生品等创新性数据服务。总体来说，多场景重复使用数据，可以最大限度地释放数据的价值。数据规模方面，要突出社会具有海量数据资源的特征，诞生新产业新业态新模式，同时数据要素规模报酬递增的特性，意味着数据的多源融合可以产生1+1大于2的效果。以大模型开发为例，在初始大模型阶段，训练数据量相对较少，这样的模型训练出的效果非常一般。但如果训练数据量提高到1000倍，模型的生成效果将会得到大幅提升。当前，随着深入推进数据融合，一些领域有望发生由量变进到质变的转变，创造新的信息。此外，流通使用是发挥数据在不同行业乘数效应的关键。一方面，数据只有流通起来才能创造出更大价值。

为什么涌现出越来越多数据人才？

当前阶段，社会正处于新旧动能转换的关键时期，产业转型升级的有力工具是大数据技术，要想做到与传统产业深度融合，那就意味着需要更多的人力，特别是掌握了数据分析技术的数据人才。所以，产业发展对大数据人才提出更高要求，需要既懂大数据技术又懂相关产业，同时也加强了对数据人才的培养力度，市场对大数据复合型人才的需求量日益增加。在这个充满发展机遇的时代，数据成为了最具发展价值的资源，而数据人才则是推动数据资源转化为有效价值的关键力量。数据人才不仅仅拥有丰富的数理统计知识和逻辑思维，还熟练掌握多种数据处理工具和技术，能够为企业资本积累和社会经济发展创造价值。同时，社会对于数据人才的高度培养也是数据人才越来越多的原因之一，伴随着数据人才培养配套方案的制定颁发，数据人才在高校中占的比例越来越高，开辟了专门的学科培养数据人才，人们对数据要素的重要性越来越了解，了解到数据人才的定义以及未来数据人才的现状和发展趋势，家长们也倾向于把孩子往数据人才方面来培养，造就了数据人才数量的激增。

为什么数据人才培养计划如此重要？

当前人才市场中，数据人才的数量缺口非常的大，需求量的增大，造成旧的培养模式无法达到社会的需求量，数据人才作为推动数字化时代发展的重要力量，其稀缺性与重要性日益凸显，也就造成了完善数据人才培养计划的急迫性，同时了解数据人才的定义、核心技能以及数据人才的现状和发展趋势，对于企业和个人都具有重要意义。目前，数据人才之一的数据交易师备受社会关注，数据交易师可从事的涉及行业广泛金融、教育、医疗、制造业等等，都需要数据交易师人才。进而推动了全国首个“数据要素x项目办公室”成立，首个数据交易师标准立项也随之公布，让更多的人群了解到了数据交易师这一个职业，同时为了让企业参与其中，办公室正在面向全社会征集数据交易师标准起草单位，希冀编撰出更完善的数据交易师培养方案，关于数据交易师考试的配套教材编写也在紧密的进行中，在不久后数据交易师职业能力（水平）考试会如期举行。