数据作为生产要素是一个全新的命题，引起了社会各界的广泛关注和热烈讨论。但是，数据是什么?数据的价值是什么?每个人的认识都不一样，而且还有一些问题也困扰着从业者。
《数据要素 全球经济社会发展的新动力》首先分别对数据、信息和知识进行了定义和特点分析，并阐述了数据、信息和知识的基本关系;然后介绍了数据处理及其相关技术，从数据经济学视角分析了数据作为生产要素的理论体系，研究分析了数据生产要素的特点、数据的价值、数据产品的生产供给、数据的应用、数据产权和数据资产，以及数据要素市场供需、估值定价、交易模式、跨境贸易及数据要素收入分配等新理论，并对数据驱动的数字经济进行了多方面的分析;其次从哲学层面简要对数据世界、数据与实体、数据中蕴含的关系进行了剖析;之后介绍了数据伦理、数据立法、组织数据治理、公共数据治理等的主要原则和实践。
《数据要素 全球经济社会发展的新动力》适合政府的大数据管理与应用人员、科研机构的数据研究人员、企业中互联网经济及数字经济的从业人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。
第 1章 数据、信息和知识//1
1.1 数据的定义和特征//2
1.1.1 数据的定义//2
1.1.2 数据的特征//3
1.2 信息的定义和特征//5
1.2.1 信息的定义//5
1.2.2 信息的特征//14
1.3 知识的定义和特征//15
1.3.1 知识的定义//15
1.3.2 知识的特征//19
1.4 数据、信息和知识的关系//19
第2章 数据处理：从数据中获得信息和知识//23
2.1 数据的采集//24
2.1.1 物理世界的数据采集//25
2.1.2 人类社会的数据采集//30
2.1.3 从采集源头看数据//31
2.2 数据的传输//32
2.2.1 传输数据的电磁波//33
2.2.2 数据的物理形式—信号//35
2.2.3 数据传输系统//38
2.2.4 数据传输协议//41
2.2.5 数据传输的电信网络//42
2.3 数据的计算//45
2.3.1 计算机中的二进制数据表示//46
2.3.2 计算机中的数据计算//47
2.3.3 网络中的大数据分布式计算//53
2.3.4 量子信息计算//56
2.4 数据的存储//57
2.4.1 数据存储量//58
2.4.2 数据存储器//59
2.4.3 数据库软件//62
2.5 数据的分析//70
2.5.1 数据联机分析处理//71
2.5.2 探索性数据分析//73
2.5.3 基于数据的机器学习//77
2.5.4 基于数据的认知智能//97
2.6 数据的保护//105
2.6.1 数据访问控制//105
2.6.2 数据加密解密//106
2.6.3 数据脱敏//107
2.6.4 数据可用不可见//108
第3章 数据与经济：用数据创造价值//111
3.1 纳入数据的生产要素论//112
3.2 数据的价值//116
3.2.1 数据的经济学特点//117
3.2.2 数据要素投入生产的过程//119
3.2.3 数据的基本价值：数据可以用于生产信息和知识//121
3.2.4 数据的应用价值：数据、信息和知识驱动的创新与决策//124
3.3 数据产品的生产供给//127
3.3.1 数据产品生产活动//127
3.3.2 数据生产工具和基础设施//129
3.3.3 数据生产劳动者//130
3.4 数据的应用//131
3.4.1 数据驱动的科学发现//132
3.4.2 数据驱动的经济发展//134
3.4.3 数据驱动的民生服务//149
3.4.4 数据驱动的社会治理//155
3.5 数据产权与数据资产//159
3.5.1 数据产权//159
3.5.2 数据资产//164
3.6 数据要素市场//166
3.6.1 数据要素市场化配置的挑战//166
3.6.2 数据商品与供求关系//169
3.6.3 公共数据开放共享//172
3.6.4 数据商品的市场交易模式//176
3.6.5 数据跨境流动和贸易//179
3.6.6 数据估值和定价//182
3.6.7 数据要素的收入分配//186
3.7 数据驱动的数字经济//188
3.7.1 数字经济的新优势//188
3.7.2 数字经济的产业创新//190
3.7.3 数字经济的企业□革//191
第4章 数据与世界：用数据认识世界//193
4.1 数据世界//194
4.1.1 万物皆比特//194
4.1.2 镜子隐喻的哲学转向//195
4.1.3 数据世界//200
4.1.4 世界的数据模型//202
4.2 数据与实体//206
4.2.1 漫谈数据与物//206
4.2.2 漫谈数据与人//208
4.3 数据中蕴含的关系//211
4.3.1 用数据发现相关关系//211
4.3.2 用数据探索因果关系//217
第5章 数据治理：让数据更公平、安全、有效率//225
5.1 应对数据之“害”//226
5.1.1 侵犯个人隐私权//226
5.1.2 侵犯他人数据安全//228
5.1.3 数据统计谬误//229
5.1.4 数据造假//232
5.1.5 数据垄断//233
5.1.6 数据贫富差距//234
5.1.7 数据歧视//235
5.1.8 数据禁锢//237
5.2 数据伦理//238
5.2.1 数据伦理原则//238
5.2.2 数据伦理实践//240
5.3 数据立法//242
5.3.1 美国数据立法//242
5.3.2 欧盟数据立法//245
5.3.3 我国数据立法//247
5.3.4 其他国家的数据立法//251
5.4 组织数据治理//253
5.4.1 数据治理框架//253
5.4.2 数据战略//254
5.4.3 数据组织//257
5.4.4 数据流程//258
5.4.5 数据技术架构//262
5.4.6 数据架构和数据资产管理//264
5.4.7 数据质量管理//266
5.4.8 数据标准//268
5.4.9 数据安全管理与风险审计//271
5.5公共数据治理//273
5.5.1 公共数据治理的政策原则//273
5.5.2 公共数据治理范围和内容//274
5.5.3 政府数据共享开放//275