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?對數據要素的認識不足導致數據要素市場培育面臨挑戰。

數據要素作為一種新型生產要素，可從兩個視角來認識：一是本體論視角，數據本身蘊含很多信息、知識、規律甚至智慧，蘊含著價值；二是方法論視角，數據成為其他生產要素的數字空間“孿生”，從而實現賦值、賦能。

數據要素具有獲得的非競爭性、使用的非排他性、價值的非耗竭性、源頭的非稀缺性等獨有特征，能夠通過對其他生產要素的數據化提升效能。

目前，數據要素化面臨著諸多挑戰：數據的資產地位尚未確立，數據確權難題尚待破解，數據共享流通障礙重重，數據安全和隱私保護體系尚不健全等。數據要素市場培育是一項綜合性系統工程，需統籌規劃、強化創新、穩步推進。

?現行國際治理體系面臨著數字化轉型帶來的巨大挑戰。

數字治理是在數字化轉型背景下，以數字化的世界為對象，以構建融合信息技術與多元主體參與的開放多元的新型治理模式、機制和規則為目的，涵蓋國家、社會、機構、個體以及數字技術、數據治理的復雜系統工程。數字治理包含兩方面含義：一是數字化的治理，以數字化轉型為背景，采取有效戰略和措施保證數字化轉型的實施效果和價值最大化；二是治理的數字化，利用信息技術平臺、工具等對現行治理體系實施數字化轉型。

當前，數字治理體系構建面臨著諸多挑戰。例如，針對互聯網公司壟斷的監管能力亟須加強，數字平臺的快速發展逐步形成了“一家獨大”、“贏者通吃”的市場格局，帶來了市場壟斷、稅收侵蝕、數據安全等問題，難以沿用傳統反壟斷規則對其進行監管；針對新興技術的管控能力亟須提升，各類新興數字技術發展迅猛，各類威脅從虛擬網絡空間向現實物理世界蔓延擴散，經濟社會面臨著前所未有的風險與安全挑戰。其他諸如網絡輿情的管理失控、金融數字業務的無序擴張、大數據和人工智能技術應用導致的倫理問題等，均已成為必須面對和解決的重要問題。

?作為數字經濟的核心動能與基礎設施，信息技術的發展面臨著諸多挑戰。

信息技術底層硬件一直按摩爾定律發展，成就舉世矚目，但是，其基礎理論和馮·諾依曼體系結構并未發生本質性變化。計算系統的漸進式發展模式所帶來的數據處理能力的線性提升，已遠遠落后于數據的指數級增長，可以預判，隨著時間推移，數據處理需求與能力之間的剪刀差還將不斷擴大。據統計，受限于計算能力不足，已獲取數據的平均留存率僅為2%，大量數據從未被處理和利用即被丟棄。

回顧過去10年，大數據管理與處理技術、大數據分析方法和大數據治理技術取得了長足進步，但究其實質而言，都是在現有通用技術體系上，面向大數據需求，通過軟件技術進行的調整和優化。這種技術發展模式面臨一系列重大挑戰，如數據模型獨立，數據難以關聯共享；負載類型不同、冷熱數據不同，難以優化調度不同硬件資源；以計算為中心的數據處理模式，常常需要執行海量數據“搬家”操作，導致性能瓶頸等。在大數據應用需求驅動下，計算技術體系有必要進行重構，以數據為中心的新型大數據系統技術成為重要方向，信息技術體系將從“計算為中心”向“數據為中心”轉型，新的基礎理論和核心技術問題仍有待探索和破解。