一个人和周围人的差距主要在于掌握信息、理解信息和运用信息的能力不同。数据和信息至关重要。但当下有三道难题困扰着数据健康有序发展，即数据确权、数据交易和数据要素。我们要迎难而上、敢于作为，以极大的勇气和智慧破解一切困难。
1. 数据确权
关云长身在曹营心在汉。对物理存在的身体之归属，我们比较容易判断；而内心和灵魂是缥缈不定的，具有不确定性、隐秘性和多元性，不乏同时属于多个主体的情况。数据与之类似，人们很难清晰判定它属于谁，很难对其进行有效的物理切割和合理的权利分配。确权的复杂性与数据本身的特征有关，也与权利主体的多样性有关。数据链条涉及多个参与者，他们缺一不可且无法单独发挥作用，具有不同的诉求。加之，数据的价值密度低，所产生的效益难以清晰衡量，这使得数据确权的成本极高。
2. 数据交易
交易是一种互利互惠的行为，是人类社会中最具自发性和最具积极性的活动。唯有双方都从中获益，交易才会发生。对数据而言，交易则是一个难题。联合国贸发会议（2019）指出：“数据具有重要的使用（或滥用）价值，但不像大多数经济商品那样具有交换价值。”现实中的交易一般具有明确的价格，是可重复、可预期的。例如，商店把明码标价的奶茶重复售卖给不同的消费者，消费者获得的效用是可预期的——止渴、美味、社交。数据非均质、价值不易衡量、定价困难、预期效用难以管理、有“搭便车”风险……这都是数据交易中要面对的问题。
3. 数据要素
生产要素是人们用来生产商品和劳务所必备的基本资源。它促进生产，但不会成为产品和劳务的一部分，也不会因生产过程而发生显著变化。新古典学派创始人马歇尔在其名著《经济学原理》（1890）中提出了生产要素四元论，即土地、劳动、资本和企业家才能。梅宏院士指出（2023）：“把数据确立为重要的生产要素是中国的首创。”然而，在经济学上定义数据生产要素是一件困难的事情，尚未看到有影响力和说服力的成果，迫切需要经济学家们加紧研究。
三、避免大数据自大
提起数据挖掘的经典案例，很多人会想到“啤酒加尿布”和谷歌流感趋势。实际上前者是一个故事，早在1992年就已出现，并没有真正发生过；后者曾提前预测出流感到来，不过因后来的准确性太低而早已被关闭。
数据的重要性毋庸置疑。人们喜欢在“数据”之前加一个“大”字，以彰显非同寻常。人们也时常陷入“大数据自大（big data hubris）”的误区。数据能解决很多问题，但有局限性，通过数据难以预测突变。一只岁月静好的猪，无法通过既往数据预测出春节的黑天鹅；马车的出行数据，可以使人们获得“一匹更快的马”，但不能使人们发明出汽车。数据是企业的竞争优势，但不是万能的。一个好的APP不会因有历史数据就能高枕无忧，它时刻受到创新者的挑战，只能“各领风骚仅几年”；创业者哪怕没有数据、没有积累，也可以推出创新产品，获得用户，取得成功。从这个角度上说，没有数据也不是不行。
大数据时代，“要相关，不要因果”被奉为圭臬。“关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值”（李国杰，2015）。只信“数”不如无“数”。我们要综合运用实验观察、逻辑演绎、归纳提炼等科学方法，探究事物之间的关系和规律，才能挖掘出有价值的信息和结论。
我们重视数据，根本上不是因为数据本身重要，而是尊重客观世界和客观规律的实事求是精神重要，数据即事实。正如李国杰院士（2015）所言：“重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。”
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