❝ 上周五下午五点半，老张刚准备下班，产品经理突然冲到工位前："张工张工！老板要看全国各区域的销售数据汇总，现在就要！" 老张抬头看了看窗外，心里一万头草泥马呼啸而过...华东的数据在杭州集群，华北的在北京集群，华南的在深圳集群，这要跨三个Doris集群做联合查询！ 按照以前的套路，要么写JDBC Catalog慢慢等，要么就得临时把数据同步到一个集群——前者慢得让人怀疑人生，后者等数据同步完周末都过去了。 老张急忙翻阅了下 Doris 4.0.2版本的 release note，突然不紧不慢地说道："给我半小时..." Doris跨集群查询的老大难，终于有解了 说起跨集群数据分析，做过大数据的人都知道这有多头疼。 你们公司是不是也这样：业务发展快了，一个Doris集群不够用，就搞了好几个。交易数据在A集群，物流数据在B集群，用户画像在C集群。 平时各自安好，但老板一句"我要看全局数据"，技术团队就开始抓狂。 传统的JDBC Catalog确实能用，但用过的人都懂那个痛。 协议开销大得吓人，查询优化策略用不上，简单查询还行，遇到复杂的Join和聚合，性能能把人逼疯。 有个朋友跟我吐槽过，他们用JDBC Catalog跨集群查个订单履约率，单表聚合查询愣是跑了45秒，老板在会议室等得直拍桌子。 更要命的是，数据量一大，JDBC那套基于MySQL协议的玩法就彻底歇菜。 你看着查询进度条一点点爬，心里默念"快点快点"，但它就是快不了。这不是咱技术同学偷懒，而是协议层面的先天不足！ but，Doris团队这次是真狠，连自己都不放过。 他们大概也意识到，光支持Iceberg、Paimon、Hudi、JDBC...这些外部数据湖还不够，Doris自己跨集群访问性能不行，这个湖仓一体的故事就讲不圆。 于是乎，Doris Catalog应运而生，专门用来解决Doris集群之间的高效联邦查询。 测试数据更是让人眼前一亮。 在TPC-DS基准测试中，单表聚合查询场景下，Doris Catalog虚拟集群模式的查询耗时只有0.21秒，而JDBC Catalog需要40+秒——性能提升超过200倍。 这已然不是小打小闹的优化了，可谓是质的飞跃。多表关联查询也有42%的性能提升。虽然没有单表聚合那么夸张，但对于复杂业务分析来说，这个提升已经足够显著。 两种模式各显神通，按需选择 Doris Catalog提供了两种访问模式：Arrow Flight模式和虚拟集群模式。 这个设计思路挺有意思，不是一刀切的方案，而是让你根据实际场景灵活选择。 Arrow Flight模式的设计很聪明。 它让本地集群的FE节点生成查询计划，针对远端表生成单表查询SQL，然后通过Arrow Flight协议直接从远端BE节点拉取数据。 整个过程就像是在本地集群做了个"远程调用"，简单直接。 这种模式特别适合那种查询逻辑简单、但远端集群规模大的场景。 比如你只是想从另一个集群拉取某张表的数据做个UNION操作，用Arrow Flight模式最合适不过。 协议开销小，传输效率高，不需要复杂的查询优化。 虚拟集群模式就更有意思了。 它把远端集群的BE节点当成虚拟BE，直接同步完整的元数据信息，然后生成全局统一的执行计划。 在Doris看来，两个集群的BE节点就是一个大集群，查询计划可以无缝分发执行。 这种设计带来的好处是显而易见的：所有Doris内表的优化策略都能用上，Runtime Filter、分区裁剪、列裁剪这些优化手段全部生效。 对于那种需要复杂Join和聚合的分析场景，虚拟集群模式是不二之选。 回到文章开头老张的故事，他用的就是虚拟集群模式。 配置Doris Catalog只需要一条SQL，指定远端FE的HTTP地址、Thrift地址、用户名密码，设置use_arrow_flight为false，就搞定了。 然后在查询时，用全限定名直接关联本地表和远端表，一条SQL解决战斗： -- 创建Doris Catalog，启用虚拟集群模式（复用内表优化） CREATECATALOGIFNOTEXISTS remote_ctl PROPERTIES (     'type' = 'doris', -- 固定类型     'fe_http_hosts' = 'http://logistics-fe1:8030,http://logistics-fe2:8030', -- 远端FE HTTP地址     'fe_arrow_hosts' = 'logistics-fe1:8040,http://logistics-fe2:8040', -- 远端FE Arrow Flight地址     'fe_thrift_hosts' = 'logistics-fe1:9020,http://logistics-fe2:9020', -- 远端FE Thrift地址     'use_arrow_flight' = 'false', -- false=虚拟集群模式，true=Arrow Flight模式     'user' = 'doris_admin', -- 远端集群登录用户     'password' = 'Doris@123456', -- 远端集群登录密码     'compatible' = 'false', -- 集群版本接近（4.0.3 vs 4.0.2），无需兼容     'query_timeout_sec' = '30'-- 延长查询超时时间（默认15秒） ); -- 查询 SELECT     local.region，     SUM(remote.sales_amount) as total_sales FROM internal.sales_db.orders local JOIN remote_ctl.logistics_db.delivery remote ON local.order_id = remote.order_id WHERE local.create_date >= '2025-01-01' GROUPBY local.region; 这种写法和在单集群查询没什么区别，唯一的差别是多了个Catalog前缀。 但对于查询引擎来说，这背后的优化逻辑完全不同——它会智能地把计算下推到远端集群，减少数据传输量，最大化利用两边的计算资源。 有个做电商的小伙伴用Doris Catalog解决了订单履约率分析的问题。他们的订单数据在交易集群，履约数据在物流集群，以前用JDBC Catalog跑一次查询要好几分钟。换成Doris Catalog虚拟集群模式后，查询时间直接降到秒级，业务人员终于不用盯着进度条发呆了。 面对两种模式，很多人会纠结该用哪个： 其实选择逻辑很简单。 如果你的查询主要是简单的单表过滤、投影操作，或者需要跨集群做UNION，那Arrow Flight模式就够用了。它轻量、高效，不需要同步完整元数据，对FE内存压力小。 但如果你的分析涉及复杂的Join、聚合操作，或者需要依赖Doris的各种查询优化特性，那毫不犹豫选虚拟集群模式。虽然它会同步元数据，对FE内存有一定要求，但换来的性能提升是实打实的。 还有一个考虑因素是集群版本。如果你的多个Doris集群版本不一致，用Arrow Flight模式更稳妥，兼容性更好。 结语 Doris Catalog目前还是实验性特性，官方明确表示会持续优化。 说到底，Doris Catalog的出现，让湖仓一体这个概念更加完整了。 以前Doris可以无缝对接各种外部数据湖，现在连自己的多个集群也能高效互联，真正做到了无界。 数据在哪里不重要，重要的是你能不能高效地查询和分析它。 这种对内对外都不妥协的态度，才是一个成熟数据库应有的样子吧。 来源（公众号）：一臻数据

大型语言模型展现出的智能程度是以往软件所无法比拟的。你可以让它解释复杂的主题、改写电子邮件或帮助你理清思路，而它的回答往往听起来冷静、自信且深思熟虑。这自然而然地引出了人们不断追问的问题：人工智能真的在思考吗？ 诚实的答案很微妙。这些系统的思维方式与人类不同，但它们所做的事情也远不止于简单地重复记忆的文本。要理解人工智能为何如此人性化，就需要了解这些模型真正接受过哪些训练，以及它们没有接受过哪些训练。 现代人工智能模型的基本原理是训练预测下一个词。在训练过程中，模型会接触大量文本，并反复学习如何回答一个简单的问题：根据目前为止的所有信息，下一个最有可能出现的词是什么？随着时间的推移，这个简单的目标会迫使模型内化语言模式、事实、推理方式，甚至人类解释事物的方式。 这就是为什么“这只是自动补全”的解释既正确又具有误导性。正确之处在于，预测确实是其核心机制。误导之处在于，当预测规模扩展到数万亿个单词和数十亿个参数时，系统会开始构建一些内部结构，这些结构看起来很像概念。并非人类意义上的概念，而是稳定的模式，当模型处理诸如数字、城市、情感或因果关系之类的概念时，这些模式会持续激活。 如果你让模型解决一个多步骤问题，它通常会生成一些类似于推理过程的中间步骤。它可能会定义术语、探索其他方案，或者排除之前的可能性。这一切的发生并非因为模型本身的目标就是给出正确的答案。而是因为在它所训练的数据中，正确的答案往往伴随着连贯的解释链。生成这些解释链会增加后续步骤产生合理结果的概率。 换句话说，推理行为的出现是因为它对预测有用，而不是因为模型知道自己在推理。 这种区别至关重要。人类通过推理得出结论。语言模型之所以生成符合推理逻辑的文本，是因为统计上这种文本能带来更好的自动补全效果。因果关系的方向颠倒了。 如果这听起来有些含糊不清，那么最近的可解释性研究已经开始让这些内部模式显现出来。在Anthropic及其合作者的研究中，研究人员开发了一些工具，可以追踪信息在模型内部的流动方式，类似于生物学家使用显微镜观察活体生物体内的细胞。 我们基于近期研究成果，引入了一套用于识别特征并绘制特征间连接图的新工具——类似于神经科学家绘制大脑的“线路图”。我们大量运用了一种名为归因图的工具，它使我们能够部分追踪模型将特定输入提示转化为输出响应所使用的中间步骤链。 如果将模型的内部活动想象成一种隐藏的计算网络，那么这些归因图就如同图表，展示了模型决定写作内容的主要路径。研究人员甚至用类似于简化电路图的图表来可视化这些路径，其中每个节点代表一个学习到的概念，而边则显示了不同概念如何影响输出。 论文中重点介绍的一个例子涉及基本的地理推理。当给出“事实：达拉斯所在的州的首府是……”这样的提示时，模型会补全为“奥斯汀”。研究人员利用他们的工具表明，在幕后，该模型实际上使用了中间概念步骤来得出这个答案。它首先将“达拉斯”表示为位于“德克萨斯州”，然后以此为基础确定“奥斯汀”是首府，所有这些步骤都发生在最终文本出现之前。 Haiku 用一个“多步骤”图表来完成句子，顺序为达拉斯 → 德克萨斯州 → 奥斯汀。 该模型内部执行真正的两步推理，与快捷推理并存……决定说奥斯汀取决于一系列中间计算步骤。 在研究的另一部分，研究人员发现模型在创作诗歌时表现出惊人的特性。在生成诗歌的每一行之前，模型内部的电路通常会激活潜在的押韵词，并利用这些潜在的押韵目标来构建诗行。本质上，尽管模型的目标函数仅用于预测下一个词，但它却能提前规划下一个词之后的内容。 在开始编写每一行之前，该模型会识别出可能出现在句末的押韵词。这些预先选定的押韵选项随后会影响模型构建整行的方式。 另一项令研究人员感到惊讶的发现是，某些内部模式在不同语言中是共通的。当相同的提示被翻译成不同的语言时，模型内部计算中会激活类似的回路路径。这暗示了该模型使用了一种抽象表征，这种表征并非严格局限于单一的人类语言，而是映射到跨语言共享的概念结构。 我们发现该模型使用了特定于语言的电路和抽象的、与语言无关的电路的混合……与较小、功能较弱的模型相比，Claude 3.5 Haiku 中与语言无关的电路更为突出。 这一切都很重要，因为它有助于解释为什么人工智能的回答在多句话中往往显得连贯一致。当你提出问题时，模型并非盲目猜测下一个词。它通常会运用内部对答案类型的理解，然后将其翻译成类似人类语言的表达方式。 但这并不意味着模型理解了它所表达的意思。一个便于理解的方法是想象一个人读过几乎所有书籍，但却没有任何直接的现实世界经验。这个人或许能够解释悲伤是如何产生的，法律体系是如何运作的，或者一家初创公司应该如何运营，而这一切仅仅是通过对所读内容进行模式匹配来实现的。这种解释或许非常精辟，但仍然是二手信息。 这有助于解释一个常见的误解。人们常常认为，如果一个模型能够始终如一地谈论某个概念，那么它一定像人类一样“拥有”这个概念。实际上，模型学习了一套内部表征，这些表征有助于在合适的语境中使用正确的词语。这些表征可能非常稳定，但它们并非基于经验、意图或理解。 这也是为什么模型有时会显得自信满满，但实际上却可能出错的原因。自信只是文本中的一种模式。模型已经学习到，权威的解释往往遵循某些特定的语言形式。如果这些形式在统计学上是合理的，模型就会使用它们，而不管其背后的内容是否正确。 从这个角度来看，现代人工智能系统的行为就更容易理解了。它们之所以强大，是因为它们能将海量的人类知识压缩成一种可以按需重组的形式。它们的局限性在于，它们缺乏人类用来发现错误、寻求澄清或根据现实世界反馈更新信念的机制。 我认为这种框架比任何极端观点都更有用。这些系统并非意识系统，也与意识相去甚远。但它们也绝非肤浅的技巧。一个单一的训练目标就能产生支持翻译、解释、类似计划的行为和抽象思维的内部结构，这的确令人惊叹。 理解其运作原理并非仅仅是学术探讨，它会影响我们如何负责任地部署这些系统。一旦你不再假设模型“知道”何时正确，你就会开始设计能够验证、约束和巩固其输出的系统。你不再依赖流畅性来判断正确性，而是将其视为一种表面信号。 人工智能本身并不思考。但它所产生的行为与从外部视角观察到的思考方式存在重叠。这种重叠既强大到足以发挥作用，也危险到需要我们谨慎对待。我认为，对于任何想要认真研究这些系统的人来说，同时认识到这两点才是正确的出发点。 来源（公众号）：数据驱动智能

当AI真正理解了企业的业务语言、决策逻辑、价值体系，它就不再是一个冰冷的工具，而是成为了企业智能的"数字大脑"。 对于正在探索AI应用的企业而言，Palantir的经验给出了明确启示：技术栈的先进性不如业务理解的深度，算力资源的投入不如专家知识的积累，模型的参数规模不如知识体系的完整。

Claude Skills确实代表了AI工具发展的重要方向，它将AI从简单的问答工具推进为个性化的工作伙伴。 但技术的价值不在于其概念的新颖，而在于能否真正解决实际问题，提升工作效率。

近日，谷歌在《2026 AI智能体趋势报告》（AI agent trends 2026）中指出，决定商业格局的变革已悄然发生，AI智能体正从“辅助工具”跃升为“核心生产力引擎”。 报告基于对全球3466位企业决策者的调研，融合了谷歌云与DeepMind的内部洞察，并整合了TELUS、Salesforce等知名企业的实际落地经验，提出了五大核心趋势，揭示了2026年AI智能体将如何重构员工角色、业务流程、客户体验、安全体系与组织能力，最终推动企业实现“AI优先”的根本性转型。五大趋势构建了企业2026年AI智能体战略的完整蓝图： 面向每位员工，赋能个体实现最高生产力； 面向每个工作流，以落地型智能体系统驱动业务运转； 面向每位客户，以礼宾式体验创造极致满意度； 面向安全领域，从被动告警转变为主动行动； 面向规模化发展，人才技能提升是商业价值的终极驱动力。 趋势1：面向每个员工——从“任务执行者”到“智能体协作者” 在AI发展的背景下，2026年最为深刻的职场变革，并非效率的提升，而是以员工为核心的工作模式重构，其核心逻辑在于从“指令式”向“意图式”的工作革命。计算机交互从“人类下达指令（如分析表格、编写代码）”转向“人类明确目标，AI智能体规划路径”。员工的核心角色从“亲自完成琐事”转变为“智能体团队的战略指挥者与质量监督者”。 数据支撑： 52%的生成式AI应用企业已将AI智能体投入生产，覆盖多元场景； 应用占比前五位：客户服务（49%）、营销/安全运营（46%）、技术支持（45%）、产品创新/生产力提升（43%）。 报告提到在“人类+智能体”的协同模型中，员工成为“智能体的人类主管”，工作重心聚焦于：任务委派：识别重复性、事务性工作（如数据录入、基础报告），并分配给专用智能体；目标设定：明确期望结果，为智能体指明方向；战略指导：运用人类判断力处理AI无法应对的复杂决策（如品牌调性把控、客户情绪回应）；质量验证：作为最终环节，确保智能体输出的准确性、合规性与适配性。 报告设想了一个营销经理的典型场景，2026年，营销经理无需再陷入文案撰写、数据整理等琐碎工作，而是借助五大专业智能体实现效能倍增： 一是数据智能体：筛选数百万结构化与非结构化数据，挖掘市场趋势中的可行动模式； 二是分析智能体：24小时监控竞品动态、社交媒体情绪，每日推送一页式核心洞察报告； 三是内容智能体：根据每周战略主题，以品牌语调生成社交媒体文案与博客文章，供经理审核； 四是报告智能体：连接企业分析平台，每周五输出营销活动数据摘要； 五是创意智能体：基于营销策略与文案，生成配套图片与视频素材。 趋势2：面向每个工作流——“数字装配线”驱动端到端自动化 如果说面向员工的智能体是“单兵作战”，面向工作流的智能体系统则是“集团军协同”。2026年，企业将通过“数字装配线”，由人类指导、多智能体协同的端到端工作流，重构采购、客服、安全运营等核心流程，实现7×24小时规模化高效运转。 数据支撑：88%的智能体早期采用者，已在至少一个生成式AI场景中获得正投资回报率。 核心价值：不仅提升单一流程效率，更能整合网络运营、现场服务、客户呼叫中心等孤立职能，实现跨部门无缝协作。 报告提到，“数字装配线”的实现，依赖两大核心协议的突破：其一是Agent2Agent（A2A）协议，开放式标准，让不同开发商、不同框架、不同组织的AI智能体实现无缝集成与协同，例如媒体公司的智能体可直接对接零售商智能体，展示流媒体内容中的产品详情与定价；其二是Model Context Protocol（MCP）协议，解决LLM的两大局限（知识固化、无法联动外部），通过标准化双向连接，让AI模型轻松对接CloudSQL、BigQuery等数据库与数据平台，获取实时数据并执行操作。 报告提到了Salesforce、Elanco等厂商的案例，其中，Elanco（全球动物健康领导者）通过AI模型，自动处理每个生产基地2500余份非结构化流程制度类文档，提取关键信息、降低因信息过时或前后矛盾可能引发的风险，避免了高达130万美元的生产力损失。 趋势3：面向每个客户——礼宾式体验重构客户互动 过去十年，客户服务自动化的核心是“预制聊天机器人”，仅能解答简单问题；2026年，随着大模型的发展，将从“被动响应”到“主动预判”的服务升级，将催生“礼宾式智能体”，能够记住客户偏好、关联历史交互，提供个性化、人性化的一对一体验，甚至主动预判并解决问题。 数据支撑：49%的智能体应用企业，已将其用于客户服务与体验优化。 客户无需重复提供订单号、身份信息，智能体可基于企业CRM、物流数据库等“落地数据”，直接精准响应需求。 报告提到了物流智能体主动服务的场景，物流智能体监测到配送失败后，自动执行三步操作。确认故障原因（配送车故障）、重新调度次日最早配送时段、发放10美元服务抵扣券，再通过短信告知客户并确认新时间，无需客户主动联系。 值得注意的是，报告强调个性化体验并非局限于C端，在制造业车间，智能体可针对班组绩效差异，分析设备参数并提供优化建议（如调整机器设定点、安排专项培训）；在医疗领域，智能体可整合影像、电子病历、理赔数据，为临床医生提供主动洞察，推动医疗系统从“被动响应”向“预测性健康系统”转型。 趋势4：面向安全——从“告警过载”到“智能行动” 报告提到，安全运营中心（SOC）的分析师面临“告警疲劳”困境，82%的分析师担忧因告警数量过多而遗漏真实威胁。传统安全编排自动化响应（SOAR）解决方案仅能实现增量自动化，而AI智能体凭借“推理－行动－观察－调整”的闭环能力，将安全运营从“被动响应”升级为“主动防御”，成为安全团队的“超级助手”。 数据支撑：46%的智能体应用企业已将智能体应用于安全运营和网络安全领域，以增强其网络安全防护、检测、响应及预测能力。 核心价值：不仅提升威胁检测与响应速度，更能将分析师从重复的告警筛选工作中解放，聚焦战略防御。 AI智能体驱动的SOC，通过任务型智能体协同完成安全闭环：检测告警：智能体初步筛选海量告警，识别高风险信号；分诊调查：结合安全遥测数据，深入分析威胁来源与影响范围；威胁研究与狩猎：在分析师指导下，主动搜寻潜在风险；响应工程：制定并执行解决方案；升级与建议：复杂威胁自动升级至人类团队，提供完整分析摘要供决策。 安全运营周期图展现了人类与智能体的协同模式：AI智能体负责数据管理、分诊、分析等战术任务，人类则聚焦于升级决策、规则优化与战略防御。 趋势5：面向规模化——技能提升是商业价值的终极驱动 当企业聚焦AI模型、平台等技术时，容易忽视最核心的要素——人。2026年，AI的普及将加剧技能缺口，专业技能的“半衰期”已缩短至4年，科技领域更是仅为2年。只有通过系统化的技能提升，让员工掌握“智能体协作能力”，企业才能真正释放AI的规模化价值。 数据支撑： 82%的决策者认为，技术学习资源能帮助企业在AI领域保持领先； 71%的受访企业表示，参与学习资源后收入实现增长； 84%的员工希望组织更重视AI技能培养，61%的AI应用企业员工每日使用AI。 AI学习的五大支柱： 确立目标：设定可衡量的AI工具目标（如“100%员工在工作流中使用智能体”），确保与组织整体需求对齐； 获得支持：组建三大核心利益相关者团队——“赞助者”（提供资金与高层支持）、基层推动者（传播AI价值、收集员工想法）、AI加速器（将想法转化为实际解决方案）； 持续推进与奖励创新：搭建“数字枢纽”，通过游戏化想法交流、排行榜、季度奖励等形式，鼓励员工分享AI应用案例，保持参与热度； 融入日常工作流：举办内部“马拉松”，让团队在协作实践中掌握AI工具的使用； 以可信框架应对风险：培训员工识别AI相关威胁（如AI驱动的社工攻击），明确数据使用边界，将安全责任落实到每个人。 来源：谷歌云《AI agent trends 2026》报告

作为从业者，我们既要有拥抱变化的勇气，也要有保持理性的智慧。AI确实是强大的工具，但它不是万能的解决方案。真正的成功，来自于深刻理解业务本质，然后用AI放大这种理解。 最关键的，是要记住技术的终极目标：不是取代人，而是赋能人。无论AI发展到什么程度，人的创造力、判断力和同理心，始终是最宝贵的资产。

2025年，AI智能体和高质量数据集建设的双重推进，将把人工智能带入一个新的发展阶段。这个阶段的特征是数据质量成为决定性因素，技术创新与数据资源同等重要。 对于技术人员来说，理解数据质量的重要性，掌握高质量数据集的构建方法，是跟上时代步伐的必要条件。对于企业管理者来说，构建数据优势，将成为核心竞争力。

数据共享和数据应用才是数据真正焕发生机的地方。它不在于存储，也不在于管道，而在于被人、系统或模型实际使用。这才是数据从被动基础设施转变为主动利用的真正转折点。 我们为实现这一目标而建立的机制，包括目录、合约、访问协议和采用工作流程，并非无关紧要。它们是数据激活的基础要素。 无论最终用户是 AI 代理、业务用户还是应用程序，这一层都成为使数据变得易读、相关和可操作的界面。 因此，围绕数据共享的技术、流程和文化必须不断发展。它应成为一座桥梁，而非后端支持，连接控制与创造力、治理与应用、人的情境与机器执行。 本文涵盖以下内容： -通过基于场景的框架来识别反复出现的数据共享挑战。 -针对每种情况，制定先决条件、所需能力、风险因素和有意义的指标。 本文将两个互补的部分联系起来：需求和运营模式的定义，以及实施策略和架构模式的探索。 本文所描述的场景并非旨在进行僵化的分类。现实世界的环境往往更加复杂微妙，混合情况才是常态而非例外。尽管如此，通过清晰简洁的场景分析，本文旨在为您提供一些实用的参考资料，让您在不被复杂概念所困扰的情况下，能够轻松应对各种情况。其目的是让决策变得更加直接，也更加自信。 目的不是强迫读者接受单一的预定义模型，而是帮助读者识别其出发点的主要特征，即使这些特征是不完整的或不完善的。 这种非规范性的方法使你摆脱了僵化的结构，让你能够利用这种意识来指导战略和架构选择。 每个场景都遵循一致的结构，以便快速理解和应用： 1.必要前提条件 在启动该计划之前，必须存在或创造哪些条件？ 2.需要发展的关键能力 需要哪些技能、流程或系统能力来支持它？ 3.风险因素 如果不加以解决，哪些内在挑战和障碍可能会阻碍其成功？ 4.监测指标 如何衡量进度并及早发现失败或偏差的迹象。 这种模块化结构使您可以独立阅读每个场景，进行比较，并批判性地思考哪些要素最适用于您当前的环境。 下表总结了典型的组织“触发因素”，这些现象表明需要启动或优先处理每个具体场景： 场景（Scenario） 典型触发现象（Typical Triggering Phenomena） 提升生产力和缩短上市时间 数据访问摩擦大，新分析项目上线周期长，数据工程工作重复。 应用组合优化 重叠数据集和冗余系统泛滥；数据平台维护成本高。 增强数据信任与质量 用户对数据不一致提出投诉，依赖人工检查，由于质量信号不明确导致复用率低。 扩展数据治理并建立数据分类体系 对数据含义存在频繁误解，定义不一致，跨领域治理存在空白。 基于事实的原型设计 商业举措不确定性高；需要在无正式项目承诺的情况下快速验证。 跨源数据整合 跨部门协作有限，用户主导的数据重复；资产被用户分割复制。 新业务模式 发现新兴的数据货币化机会；内部数据集的外部价值尚未被探索。 合规性 新的或更新的监管要求（如 GDPR、PSD2、DGA、数据法）要求可追溯、目的限定且可审计的数据共享。 情景一：提高生产效率并缩短产品上市时间 在大多数数据项目中，瓶颈不在于技术，而在于查找、评估和访问正确数据过程中的摩擦。执行阶段通常始于不确定性：我们需要的数据在哪里？谁拥有这些数据？数据是最新的吗？数据可以直接使用，还是需要清洗、转换或重新导入？ 这些问题很少能事先得到解答。团队往往要花费数天甚至数周的时间来追踪未记录的数据集、逆向工程字段，或者等待他人批准访问权限。更糟糕的是，即使找到了数据集，其可用性也依赖于口述历史、个人知识或无法扩展的内部捷径。因此，每个项目的早期阶段都包含大量的“数据考古”工作：这是一项成本高昂且难以追踪的成本，隐藏在项目延误和重复工作背后。 每个项目数据开发者都曾苦苦寻找正确的数据。这种模式并非偶然：它是数据存在但未被转化为可重用产品并投入运营的必然结果。每个新项目都从零开始，缺乏结构化的方法来公开、评估和提供数据资产。这就造成了一个悖论：组织拥有丰富的数据，却难以访问这些数据。 从系统化角度来看，这种低效会随着时间的推移而加剧。随着项目数量的增长，浪费也随之增加，导致专家团队不堪重负、结果不一致，以及对数据环境缺乏信心。此外，由于缺乏支持可复用知识的基础设施，技能娴熟的专业人员也被推入低价值的工作岗位。 提示，数据预览：预览数据集，仅仅浏览其结构、几行数据和一些基本元数据看似微不足道，但却意义非凡。它能让用户了解足够的背景信息，判断数据是否值得深入研究，而无需启动完整的访问流程或引入额外的团队。 这种快速的审视往往能避免所有人出现分歧、反复沟通以及浪费时间。它并不能取代治理，但通常能澄清模糊之处，使生产者和消费者之间的对话更加具体。 为什么需要数据市场来提高生产力并缩短产品上市时间 市场通过以可发现、结构化和可查询的格式公开组织的数据资产来缓解这种效率低下的问题。 通过元数据、预览功能和过滤机制，搜索阶段得以大幅减少或消除。 在某些情况下，低风险产品的访问甚至可以实现自动化，使团队能够在不阻塞依赖项的情况下推进项目。对于面临快速交付压力的开发团队而言，这种转变可以显著提高生产力并缩短产品上市时间。 必要的前提条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 与核心数据源集成 制定产品分类法或分类方案 明确数据产品负责人和数据负责人的角色分配 具备的发展能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 预览功能：允许用户在不拥有完全访问权限的情况下检查数据结构、元数据和示例内容。 数据提供机制：以最小的延迟实现请求、审批和访问工作流程。 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 低（Low） 该举措涉及多个参与方，但不需要完全对齐。 完整性（Completeness） 中（Medium） 一旦前提条件具备，首批收益将迅速显现。 时间框架（Timeframe） 低（Low） 这是一项快速见效的举措；影响可早期衡量。 承诺度（Commitment） 低（Low） 相较于带来的价值，其设置和协调成本较低。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 访问或集成新数据集所需时间平均减少 通过市场界面处理的配置请求数量 平均请求访问完成时间 场景 2：应用组合合理化 随着时间的推移，许多组织会积累重叠的数据管道、报表解决方案和孤立的访问层：每个都与特定的工具、项目或部门绑定。最初出于务实目的的解决方案最终会变得难以为继：重复的数据集、多重数据版本、冗余的 ETL 作业以及不断攀升的运营成本。 这种方案正是为了解决这一痛点：减少数据浪费，提高数据环境的一致性。问题很少出在技术层面，而是关乎可见性和治理。团队无法重用找不到的数据，常常需要重新构建已有的数据，原因很简单：缺乏共享层使得数据产品难以查找、比较或信任。 合理化不仅是技术问题，也会影响业务用户。投资组合优化并非为了优化而优化，而是为了清晰地展现现有资源，发现重叠部分，核查实际使用情况，并以不影响交付的方式引导整合。其目标是实现清晰的流程，从而减少重复工作和影子系统，同时避免引发其他问题。 为什么需要数据市场来实现应用组合合理化 数据市场能够展现应用和数据格局。通过使已发布的数据产品可见、可搜索且版本化，可以简化跨域重复和碎片化数据的识别。当一个数据集多次出现，且所有者、描述或定义各不相同时，数据市场会突出显示该问题。 它作为一种治理工具，用于评估和监控重叠情况，并鼓励团队自愿融合，通过透明度而不是强制手段来减少摩擦。 最重要的是，市场平台提供了安全淘汰产品的必要基础设施：如果产品被弃用，消费者会收到通知，使用情况会被追踪，并在界面中推荐替代方案。这使得产品合理化从自上而下的指令转变为切实可行的操作实践。 必须的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 已发布数据产品及其分类的共享目录 基本使用情况跟踪或消费者访问模式概览 明确每项公开资产的所有权 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 请求跟踪——一种用于跟踪资源配置和使用情况演变的结构化流程 影响指标——用于评估重叠、覆盖范围和冗余趋势 FinOps治理模型——将产品的使用成本和运营成本联系起来 应用蓝图和开发指南——防止无序增长并强制执行收敛模式 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 高（High） 影响多个团队、系统和利益相关方领域。 完整性（Completeness） 中（Medium） 不需要完整的地图，但良好的覆盖范围至关重要。 时间框架（Timeframe） 中（Medium） 影响仅在经过几个开发周期后才变得可见。 承诺度（Commitment） 高（High） 若缺乏持续支持和强制执行流程，局部优化问题将再次出现。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 投资组合增长趋势放缓（新产品与再利用产品） 冗余或重叠部件之间的结构变化率 再利用率与新产品净产量 场景 3：增强数据信任和质量 在许多组织中，结构化且普遍适用的数据质量实践十分罕见。即使存在，也往往仅限于监管义务、特定领域过去的负面经验，或是未能得到广泛应用的孤立举措。 数据民主化本身并不能解决数据质量方面的文化挑战，但至少可以通过降低质量控制的单位成本来提高普及率。 与生产者不同，消费者直接关心他们所消费的数据的质量，而生产者通常认为质量检查是不必要的微调或额外的负担。根据作者的经验，这种情况相当普遍。 另一个值得关注的现象是，消费者经常提出一些超出生产商能力范围的有效质量控制措施。即使出于好意，生产商也可能无法验证或完全解读这些控制措施。一个典型的例子是客户主数据，其中不同的领域（销售、市场营销、法务）需要特定领域的验证，而这些验证很难在上游进行协调。 人工智能的兴起加剧了这一挑战，因为它提高了对符合特定用途或“足够好”数据的需求。数据所有者往往缺乏时间、动力或技术知识，无法在运营周期内满足这些需求。此外，质量改进流程通常过于繁琐，涉及多层验证，这些验证流程往往会忽略而非吸收来自用户的宝贵反馈。 提示——适合性而非完美：在数据共享中，完美很少是目标，而且往往会分散注意力。真正重要的是数据集是否足以满足预期用途。存在时间延迟的数据流可能适用于报告，但无法用于人工智能；数据溯源不完整的数据集仍然可以安全地支持探索性分析。 适合性的概念提醒我们，质量并非绝对，而是取决于具体情况。这正是数据合同发挥关键作用的地方：它们正式化预期，声明已知的局限性，并为每个用例定义可接受的质量范围。信任的建立并非源于追求通用标准，而是源于使约束条件透明化和可协商。 提升信任度和质量并非追求完美状态，而是建立一套清晰透明的系统，让消费者能够了解他们正在使用的数据，理解其中的信号，并判断数据是否值得信赖。重点在于透明度和持续维护，而非完美无缺。 一种“新”范式：数据真实性 现代数据共享实践中出现的一个重要概念是数据真实性。 真实性指的是一种新的数据质量思维方式：重点不再是过滤、清理或“修复”上游数据集，而是通过明确的元数据和质量信号来揭示数据的真实状态，包括优势、局限性、已知风险和不确定性。 在以真实性为导向的模型中，数据供应链不会掩盖缺陷；它会记录这些缺陷并使其对用户开放。每个数据集都附带其上下文信息：来源信息、验证覆盖率、抽样偏差、更新策略以及已知的数据缺口。 这种方法能为消费者提供他们真正需要的：足够清晰的信息，以便他们做出明智且风险可控的决策，而不是仅仅寄希望于幕后一切都完美无缺。虽然这不是硬性要求，但将真实性融入决策过程会带来诸多实际优势： 减少对数据的误解和滥用。 通过简化和加快数据信任评估，加速数据重用。 通过将质量管理转变为可观察的协作过程，提高治理效率。 使消费者能够根据其具体使用场景定制控制和验证，而不会给生产商造成过重负担。 简而言之，真实性并不意味着提供完美的数据，而是提供透明的数据，从而加强数据共享生态系统的自主性和信任度。 为什么需要数据市场来增强数据信任和质量 提高信任度和质量不仅取决于采取了哪些控制措施，还取决于这些控制措施对消费者的透明度。 市场平台为此提供了理想的场所。它自然而然地成为生产者发布客观质量指标（例如验证检查、服务水平协议合规性和成熟度级别）的平台，而无需依赖一次性报告或孤立的工具。 通过将预览功能、反馈机制和认证流程整合到市场体验中，信任变得可见且不断累积。消费者可以看到产品是否经过认证、是否受到积极监控以及更新频率。如果发现任何缺失或不清楚的地方，他们可以通过正规渠道进行提问、评分或举报。市场不仅展示数据，还揭示数据的运行规律，从而帮助构建可靠的数据驱动决策基础。 必要的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 实现一个参数化数据质量引擎，能够在生产环境中运行质量检查，并配备监控仪表板。 定义并发布产品可以逐步达到的成熟度级别或信任等级（例如，草案、已验证、已认证）。 将轻量级认证或验证检查点嵌入产品生命周期，而不是作为临时举措。 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 自动化质量监控：持续跟踪关键指标并发现异常情况以便进行调查。 质量元数据丰富化：使用客观指标（例如，SLA 遵守率、验证频率、上次审核日期）扩展产品描述符。 消费者反馈循环：允许用户报告质量问题、请求改进或评价产品可靠性。 版本控制和弃用管理：确保改进可追溯，并适当地告知消费者变更或停用情况。 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 中（Medium） 该举措涉及多个参与方，但不需要完全对齐。 完整性（Completeness） 低（Low） 即使仅有技术资产，也可启动；丰富的元数据并非严格必需。 时间框架（Timeframe） 低（Low） 结果可快速显现，通常在首次控制运行后即可看到。 承诺度（Commitment） 中（Medium） 分布式控制在将检查提升至认证状态时，可能带来中期的额外开销。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 数据质量覆盖率：已发布对象中至少启用一项质量检查的份额。 提升控制措施：从临时性检查过渡到认证状态的质量检查数量。 基于以上所述，我们将数据共享设想为一个循环生态系统，分为三个重叠区域（类似于维恩图，但更具有机性）： 区域 1.孤立系统：将数据囤积在孤岛中的单个代理或应用程序（就像被包围的岛屿上的小城堡）。 区域 2.协调共享：连接各个信息孤岛的桥梁或纽带。可以想象成传递经过筛选、符合模式且经过同行验证的上下文信息的代理。 区域 3.涌现智能：形成一个核心系统，边缘有独立的模块（能够做出自己的决定），数据在其中自由流动（描绘成知识树或神经网络）。 场景 4：扩展数据治理并制定分类法 在许多组织中，数据治理孤立运作，脱离日常实践，被视为一种合规性驱动的举措，而非价值赋能的手段。元数据维护往往是被动的，通常仅响应监管要求，很快就会在实际运营环境中过时或失效。 这种脱节造成了一种悖论：治理机制存在却无法有效运作。业务用户绕过它，技术团队忽视它，新项目依靠的是经验之谈而非共享标准。问题的根源不在于缺乏治理框架，而在于缺乏激活：策略和元数据保持静态、被动且不可见的状态。 如果治理没有得到日常落实，它就会变成另一种形式的商业行为。扭转这一趋势需要从静态模型转向积极主动的治理方法，在这种方法中，元数据在系统中流动，为决策提供信息，并融入交付周期。强大的分类体系对于跨领域的一致性、可发现性和共享含义至关重要。 此方案着重于提升治理的可见性和价值。当元数据融入运营流程时，便能形成反馈循环，增强责任归属感，并提高数据质量和决策水平。此外，由于系统运行正常，人们会主动参与治理，而非出于偶然，因此也能减轻治理团队的负担。 为什么需要数据市场来扩展数据治理和发展分类体系 市场平台使治理变得相关、可见且自我强化。它直接在消费点公开元数据，将通常属于后端职责的治理转变为前端赋能。 它还能为生产者和管理者创造切实的激励：元数据更丰富的产品更容易被找到，更容易被重复使用，也更受消费者信任。这自然而然地激励人们保持文档的有效性：减少自上而下的监管，更多地依靠自发的维护。 提示——让分类体系“呼吸”：一个好的分类体系会随着使用者的成长而发展。当团队提出新的术语或指出不足之处时，这会被视为一种用心而非混乱。这样，分类体系才能保持其真实性和实用性。 最重要的是，市场机制实现了闭环：它使组织能够衡量元数据的质量、覆盖范围和使用情况，将治理从抽象层面转化为可衡量的指标。 必要的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 数据域和产品的基础分类或分类系统 具有明确角色分配（例如，数据所有者、管理员、决策者）的治理模型 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 元数据生命周期管理——确保元数据得到更新、版本控制，并与数据产品生命周期保持一致 分类法设计与维护——制定语义标准，指导标签、分类和可发现性 治理反馈循环——使用户能够报告过时或缺失的元数据并跟踪补救措施 基于使用情况的质量评分——将表面元数据的完整性和新鲜度作为市场中可见的信任信号 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 高（High） 需要跨领域协作以及文化变革。 完整性（Completeness） 低（Low） 可以从部分覆盖开始，随时间逐步扩展。 时间框架（Timeframe） 低（Low） 明显改进在几次产品迭代后显现。 承诺度（Commitment） 高（High） 需要持续的ownership（所有权/责任归属），以避免元数据腐化和分类体系漂移，并建立协作文化。 需要监控的指标 追踪这一情景如何发展的关键指标： 元数据覆盖率——符合最低元数据标准的产品的百分比 治理反馈量——已报告和已解决的元数据问题数量 场景 5：基于事实的原型 原型设计常常被当作游乐场，被视为一个充满创意和实验性的阶段，迭代速度快、周期短、管理力度小。然而，在复杂的数据环境中，这个阶段很容易变得混乱，更多地依赖于直觉而非证据。团队在缺乏共同背景或对先前工作缺乏了解的情况下测试想法，导致原型要么默默失败，要么未经验证就直接投入生产。 在这种情况下，一个反复出现的反模式是“高薪人士效应”（HiPPO effect）：即决定下一步开发什么产品的决策并非基于数据，而是基于房间里薪水最高的人的意见。即使是出于好意的管理者也会落入这个陷阱：他们优先考虑的是可见性或直觉，而不是使用信号、复用潜力或实际需求。结果可想而知：团队投资于那些在政治上安全，但在技术上冗余或与实际需求无关的想法。 大多数用例本身并没有错；它们要么不合时宜，要么对业务没有帮助。 本方案探索了一种不同的模式：基于证据的原型设计。它并非简单的“快速尝试，快速失败”，而是要明智地尝试，充分了解现有应用、以往尝试以及当前的需求信号。基于事实的原型设计流程并非限制创造力，而是将精力集中在更有可能产生影响的地方，并在实践中不断从生态系统中学习。 与其从零开始，不如基于结构化知识进行原型设计：技术指标、用户行为、复用信号和已监测到的差距。这样，即使是早期阶段的工作也能为更广泛的理解做出贡献，并避免重复失败的尝试。 为什么需要一个基于事实的原型市场？ 在这种情况下，市场扮演着观察层的角色。系统能够观察到哪些产品正在被消费，哪些领域正在投入精力，以及哪些产品未被充分利用或正在兴起。 该市场平台通过展现需求模式、复用信号和访问趋势，使团队能够基于真实的使用数据而非层级结构或假设来制定原型设计决策。这有助于消除以高优先级产品（HiPPO）为主导的优先级排序，使使用情况数据清晰可见、可比且可操作。此外，它还提供了连续性：基于现有产品构建的原型可以继承文档、质量检查和合同条款，从而加快验证速度并在扩展时减少技术债务。 必要的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 技术监控指标的可用性（例如，使用情况统计、SLA 违约、配置日志） 一个集中式市场界面，资产、需求和反馈都可见 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 监控流程——定义观察内容以及如何收集使用信号 需求管理模型——一种对收到的需求和缺口进行评估、跟踪和分析的方法 实验的可追溯性——这样，失败的原型也能凭借其原因为集体知识做出贡献 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 中（Medium） 涉及多个数据领域，但可从局部范围开始。 完整性（Completeness） 低（Low） 即使是部分指标也具有价值——无需完全覆盖即可启动。 时间框架（Timeframe） 低（Low） 早期即可获得洞察；成熟度逐步提升。 承诺度（Commitment） 中（Medium） 需要持续维护监控流程，并保持日志记录的规范性。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 与现有资产相关的原型项目数量 从请求到第一次迭代的提前期 优先级趋势（例如，需求类别与交付时间表） 推广原型（演变为产品的实验）的比例 场景 6：跨组织数据源 跨领域创新是指在不同领域或团队之间重新利用信息资产的能力；当数据产品、见解或中间成果能够跨组织界限访问时，创新的机会就会大大增加。 团队需要新鲜视角才能蓬勃发展：新的切入点、意想不到的联系、以及在信息孤岛中被忽略的模式。但跨域重用并非自然而然就能实现，它需要精心策划：让领域外的人员也能理解数据产品。 丰富的元数据、清晰的语义和简洁的上下文注释并非锦上添花，而是连接二者的桥梁。随着重用性的增长，对强边界的需求也日益迫切：清晰的边界能够确保含义的精准性和应用的规范性。 从本质上讲，跨界融合最终是一种有意识的设计选择——创作者不仅要考虑已知的消费者，还要考虑他们可能永远不会直接接触的潜在未来用户，并据此调整他们的产品。 为什么需要跨源数据市场 市场平台在实现跨领域数据共享方面发挥着核心作用，它使数据产品能够在其原始领域之外被发现。如果没有一个共享空间来对产品进行编目、记录和搜索，数据重用就只能依赖于非正式渠道或人脉关系，而这些渠道和关系难以扩展。市场平台充当团队之间的桥梁，让即使是缺乏深厚领域知识的用户也能轻松获取数据。 它还提供了安全有效重用所需的上下文框架：业务描述、预期用例、已知限制和受众标签。这些要素有助于防止语义漂移和误用，尤其是在跨领域场景中，因为不同领域的假设可能存在差异。简而言之，该市场将孤立的数据转化为可共享的资产，旨在服务于可能使用不同语言的当前和未来用户。 必要的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 确保元数据足够丰富，以便能够自主理解，并最大限度地减少对非正式知识转移的依赖（由结构化数据目录支持）。 明确记录每个数据产品的原始背景、预期用途和已知局限性。 建立并跟踪贡献和反馈机制，以便消费者提出改进建议或指出不明确之处。 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 增强的元数据管理：包括丰富的业务描述、使用示例和目标受众标签。 语义编目和对齐：使用标准词汇表、规范模型或轻量级映射来连接领域语言。 反馈与演进：让消费者塑造产品：结构化的输入循环，完善文档并改进使用信号。 情境感知访问：并非所有产品都一样。清晰地表明成熟度和意图。哪些产品已经成熟，哪些产品尚不完善，哪些产品目前还不成熟。 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 高（High） 为实现切实价值，必须涉及广泛的领域和产品。 完整性（Completeness） 高（High） 需要具备较高的元数据成熟度和完整的产品文档支持。 时间框架（Timeframe） 高（High） 可衡量的结果很可能在中长期才能显现。 承诺度（Commitment） 高（High） 需要持续的跨领域协作以及生产方的持续支持才能成功。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 跨域访问率：消费者在生产者原始域之外访问产品的百分比。 重用发布比率：不同的重用事件数量除以市场上展示的产品数量。 反馈激活率：收到结构化消费者反馈、建议或使用说明的产品百分比。 发现到消费转化率：已发现的产品随后在各个领域被访问或请求的百分比。 元数据完整性得分：已填充的必填元数据字段（业务描述、所有者、术语表映射、预期用途）与标准预期值的百分比。 场景 7：新业务模式 数据变现是一个极具吸引力但又常常被误解的目标。将数据转化为收入听起来很棒，但往往更多的是炒作而非准备。无论是为合作伙伴提供洞察、数据集访问权限，还是数据驱动型服务，这不仅仅关乎雄心壮志或热情。它需要坚实的基础：信任、时机、产品契合度以及与实际商业价值的紧密联系。 制定新的数据驱动型商业战略绝不应被视为实现盈利的捷径，也不应将其作为投资数据能力的主要理由。数据变现是成熟发展的必然结果，而非起点。过早或过度关注商业开发往往会分散人们对基础工作的注意力（例如数据质量、治理、可发现性和使用情况追踪），而这些基础工作才是实现数据变现的根本所在。 盈利应该是成熟环境的自然结果，而不是首要目标。 本方案探讨了当组织准备就绪、内部重用整合、产品所有权明确，且合作伙伴或外部利益相关者表现出兴趣时应采取的措施。其重点在于如何在合同和运营控制下，安全且可持续地向外部开放数据产品或产品组。 警告——不要过分关注盈利：虽然盈利是一种合理且通常具有战略意义的方案，但它不应是构建数据平台或市场的主要驱动力。如果缺乏内部可见性、可重用性和信任，商业用途将变得脆弱甚至毫无意义。专注于构建可持续发展的基础，盈利自然会随之而来。 为什么需要数据市场来构筑新的商业模式 数据市场为将数据作为商业产品进行运营提供了基础。它集中了数据可见性，强制执行访问条件，并规范了所有权、许可和配置逻辑。如果没有数据市场或类似的结构化环境，数据货币化仍然是手动、不透明且仅限于一次性的。 至关重要的是，该市场平台还能区分内部使用和外部使用。产品只有满足特定标准才能被标记为“外部使用”，这些标准包括：质量、文档、服务水平协议 (SLA)、安全性和法律验证。这既是一种筛选机制，也是一种保障措施。它还有助于构建定价逻辑、用户注册流程、合同版本控制和产品弃用机制：这些对于可持续的外部使用至关重要。 最重要的是，该市场能够在不损害内部完整性的前提下实现盈利：对外公开的内容遵循受监管的路径，与企业内部的战术性或实验性数据使用是分开的。 必要的先决条件 启动该方案前，您需要具备的最基本基础包括： 明确数据产品所有权和合同结构 外部风险的法律和合规审查流程 明确区分仅供内部使用的产品和外部可见的产品 针对已发布产品制定了服务级别协议 (SLA) 和版本控制模型 发展的关键能力 针对此场景，必须实现的功能包括： 对外合同模板——包括许可协议、使用条款、服务水平协议 (SLA) 和支持模式 计费或会计接口——将使用量与成本或价值关联起来 消费者注册和审计跟踪 — 用于跟踪和追溯外部访问 产品标签和分级——用于区分内部产品、合作伙伴产品和公共级产品 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 低（Low） 初始阶段仅限于选定的产品或领域。 完整性（Completeness） 低（Low） 外部暴露需对产品子集实现完整的元数据、质量、法律和运营覆盖。 时间框架（Timeframe） 中（Medium） 结果逐步显现；早期成果可能较小，但具有战略意义。 承诺度（Commitment） 高（High） 长期支持与跨职能协调至关重要。 需要监控的指标 以下是用于监控该方案进展情况的关键指标： 符合外部货币化条件的数据产品数量 产品的盈亏情况 每件产品的合同收入或价值贡献 情景 8：合规性 近年来，数据法规的数量、范围和复杂性都在不断增加。诸如GDPR、PSD2、DGA、AI法案以及即将出台的《数据法案》等框架，重新定义了哪些数据可以共享、如何共享、与谁共享、在哪些保障措施下共享以及出于哪些目的共享。 对许多组织而言，这些限制被视为障碍：需要在平台设计完成或用例定义之后再加以解决。但这种方法很少奏效。如果将合规性视为事后考虑，则会导致返工、摩擦或停滞不前。 市场可以成为推动合规的产业赋能者。这种方案则持相反观点：监管一致性可以从一开始就融入架构设计之中。系统并非硬编码例外情况，而是通过在适当条件下构建数据共享机制来实现数据共享，这并非降低目标，而是将用途限制、合同可执行性、可审计性和基于角色的访问控制等概念直接嵌入到数据共享平台中。 为什么需要合规数据市场 市场平台对于将合规流程从繁琐的纸质文件转变为精简的平台逻辑至关重要。它允许通过元数据和合同实现目标导向的访问，根据敏感性或法律依据实施差异化的配置流程，并通过使用日志和版本控制确保可见性和可追溯性。此外，它还提供符合监管要求的预打包治理模型，无需为每个项目创建新的模型。 对于个人隐私保护、 PSD2（银行业）、DGA（公私互操作性）或数据法案（确保各方之间的公平访问）等法规，市场创建了一个协作控制面，其中角色、权利和义务在参与者之间建立和执行，而不是隐藏在代码中或分散在 Excel 电子表格中。 必要的先决条件 启动此方案前，您需要具备以下最基本的基础： 符合法律和组织责任（数据所有者、消费者、权威机构）的榜样 数据分类、用途和处理权限的基本元数据 允许基于政策的访问控制的合同框架 发展的关键能力 将合规性融入运营工作流程的能力： 基于目的的合同模板（符合 GDPR 和 PSD2 等法规） 保留和访问可追溯性，可供审计 动态同意或使用许可模式（如适用） 跨域策略执行机制 风险因素 因素（Factor） 等级（Level） 备注（Notes） 广度（Breadth） 低（Low） 影响所有与受监管数据交互的领域。 完整性（Completeness） 中（Medium） 可从特定领域（如个人数据）开始，逐步扩展。 时间框架（Timeframe） 低（Low） 随着更多产品纳入合规元数据，影响将随时间增长。 承诺度（Commitment） 高（High） 需要法律、技术与数据团队之间在监管事务上长期对齐并协作。 需要监控的指标 关键指标应该是合规性指标。 快速回顾：可能性的艺术 本文并非旨在提供数据共享所有应用的完整分类。这既不可能，也容易误导读者。相反，本文精选了一系列反复出现的场景，这些场景的选择并非基于其理论的纯粹性，而是基于其实际应用价值。 你见过一些组织在建立内部信任之前就想把数据变现。还有一些组织谈论数据重用，却找不到自己已经构建的东西。有些组织是受监管压力驱动，有些则是出于实验目的。所有这些组织都真实存在，而且它们的起步都很混乱。 情景分析有助于理清混乱的局面。它是一种思考方式，一种框架，可以帮助你认识到你面临的挑战是什么，以及需要采取哪些措施来应对它。 他们帮助你： 应该说“这就是我们现在所处的位置”，而不是我们希望到达的位置。 即使在杂交情况下，也要关注显性性状。 区分哪些事紧急，哪些事只是有趣。 最重要的是，它们允许你无需一次性解决所有问题就能继续前进。 这些情况并非互斥。事实上，它们常常并存且相互竞争。 团队可能希望加快产品上市速度，而公司治理则需要更完善的文档记录。合规性要求严格管控，而业务部门则希望保持开放透明。关键在于识别每个阶段的主要制约因素，并采取相应的行动。 架构必须遵循这一约束。但如果你忽略了这些有用的要素，你的架构可能虽然优雅却毫无用处。因此，不要将这些场景视为需要实现的模型，而应将其视为决策框架。利用它们可以： 指出张力大小。 揭示权衡取舍。 引导投资。 如果他们能帮助你做到这一点，那么他们就完成了他们的工作。 来源（公众号）：数据驱动智能

AI智能体的出现，标志着人工智能从工具时代向伙伴时代的转变。 对于技术人员来说，理解AI智能体的原理和架构，是跟上时代步伐的必要条件。对于企业管理者来说，提前布局AI智能体应用，将是在激烈竞争中脱颖而出的关键。

能量守恒与价值交换，是世界运行的不变基石，也是商业活动的本质内核，任何“所得”都必须支付等价的“代价”。然而，在数字化浪潮的巅峰，数据正以前所未有的力量，重构这一底层逻辑的实现方式——从模糊走向精准，从孤立走向协同。 一、价值交换：人类社会的底层运行逻辑 要理解“商业的本质是价值在交换这一动态过程中被创造与实现”，可借助“天、地、人”三才共生的宏观视角。人类一切商业与社会活动，并非孤立存在，而是深深根植于这一宏大的系统互动之中。 农业文明是这一原理最本真的体现。在此模式下，劳动者（人）通过观察天时、勘测地利，将自身的体能与智慧（劳动）注入土地，最终将自然之力与人类劳作共同转化为农作物。这是一个经典的价值交换过程：人付出能量，从自然系统中获取回报。 步入工业时代，这一价值交换的范式并未改变，但其实现的复杂性与协作的规模发生了质的飞跃。企业通过向上游采购原材料与半成品，完成了与供应链的价值交换；在内部，通过人机协同作业，将原料转化为更高价值的产品，再经由销售进入下游，开启新一轮价值循环。在每一个环节，价值都通过交换实现流转与增值。 数据被确立为第五大生产要素，这标志着价值创造、衡量和分配的规则正被系统性重构，其本质，是以数据为核心，重塑企业在产业链中的价值地位。 二、重构认知：从“盲人摸象”到“上帝视角” 纵观农业时代至工业时代，一切价值创造与交换皆以人的知识、技能与经验为载体，并外化为工具与生产资料。 然而，这些经验与智慧往往分散于个体或小范围群体中，呈现碎片化状态。尽管部分知识物化于复杂产品或系统中，但整体仍受限于组织、时空与认知的边界——产业壁垒、企业壁垒、个体局限与地域差异，均构成天然约束。 因此，传统商业活动高度依赖特定组织与个人的能力。这种“经验驱动”模式虽能实现深度专业化，却因其孤岛式、高成本、慢迭代的特性，严重制约了价值创造的效率与规模。 市场调研：样本小、周期长、成本高，洞察滞后且易带偏见。 产品研发：脱离真实需求，试错成本高昂，创新保守且迭代缓慢。 供应链与生产：基于历史预测，导致库存积压与缺货并存，柔性差、响应慢。 营销销售：目标模糊、效果难量化，严重依赖渠道与个人能力。 用户服务：被动响应、体验割裂，难以沉淀忠诚度与增值价值。 数据驱动则从根本上改变了这一范式。它将分散的个人经验与组织智慧，沉淀为可聚合、可流通、可演化的数字资产，最终形成一个持续自我优化的“智慧中枢”。这意味着认知模式从“盲人摸象”的局部感知，升维为“上帝视角”的全局洞察——它既是凝聚群体智能的载体，也是驱动商业共识的新引擎。 三、重构模式：从“模糊博弈”到“精准共生” 价值交换是人类社会的底层运行逻辑”是为大道，揭示了世界运行中不变的基石；而“所有的生意都值得用数据重构一遍”则是术用，指明了数字化浪潮滚滚向前中，践行此道的必然选择。 1. 精准交换：从“盲目猜测”到“精准洞察” 传统模式：信息不透明导致价值交换充满不确定性。企业难以精准定位用户需求，用户也难以找到完全匹配的产品，造成巨大的资源浪费与机会错失。 数据重构后：数据消除了市场迷雾。企业能通过用户行为分析，精准洞察个体乃至群体的潜在需求，实现“按需定制”的精准价值创造，极大提升了交换的成功率与效率。 2. 无限交换：从“物理局限”到“生态协同” 传统模式：价值交换的规模与半径受制于物理位置、渠道覆盖和人力成本，其增长存在明显天花板。 数据重构后：数据流与互联网打破了时空边界。企业可通过数字平台，近乎零成本地将产品与服务瞬间触达全球市场的潜在用户，价值交换的生态效应被无限放大，催生过去无法想象的商业模式与市场容量。 3. 共生交换：从“零和博弈”到“利益共同体” 传统模式：一次性的交易往往是合作的终点。各方利益难以协同，常陷入短期博弈，无法激励长期的价值共创。 数据重构后：数据构建了可量化、可审计的价值协作系统。基于“效果分润”等机制，生态各方结为利益共享、风险共担的命运共同体，形成了“价值共创→效果追踪→按效分配→持续优化”的增长飞轮，驱动整个生态持续繁荣。 四、 重构路径：从“以产定销”到“数据驱动” 一切商业活动始终围绕人的需求展开。传统“以产定销”模式依赖经验预测，经多层分销触达用户，导致链条冗长、响应迟钝且与市场脱节。 进入数字化下半场，企业竞争正从内部资源的比拼，升维为全域生态的协同。未来的核心竞争力，在于拥有连接与赋能生态的数字能力资产。 而今，数据正在重构这一流程。D2M（Data-driven to Manufacturer，数据驱动制造）模式应运而生。 D2M是一种以数据贯穿全价值链的协同范式。它通过实时洞察需求，逆向驱动研发、生产与供应链，实现从“预测式生产”到 “需求驱动式创造” 的根本转变。在此模式下，数据作为核心枢纽，重新配置业务流与决策流，形成“需求-研发-交付-反馈”的闭环。 更重要的是，D2M远不止于生产环节的升级，也不只是对面向用户的终端消费环节的重构，而是对产业纵横价值链的系统性重构，使企业竞争从内部资源比拼，升维为连接与赋能生态的数字能力。 从演进路径看，C2M还只是起点，D2M是目标，而未来很长一段时间的常态将是D2C2M——从数据预测到研发、生产、营销、服务，再到完善消费者全域画像，形成一个无始无终、无先无后的生态闭环。 五、结语：迈向数据驱动的新商业生态 数字化浪潮中，商业的本质正回归价值交换，并被数据重新赋能。这不仅是技术升级，更是认知、模式与生态的系统重构。 从农业时代的“天人协作”到工业时代的“规模效率”，商业始终遵循价值交换的法则，却也长期受困于经验的局限、链条的冗长与协同的壁垒。如今，数据正在打破这些束缚：推动价值交换从模糊走向精准，从有限走向无限，从零和竞争走向生态共赢。 因此，“所有生意都值得用数据重构一遍”不是一句口号，而是必然的进化方向——以数据贯通全链路，构建一个更高效、透明、共生的新商业生态。 来源（公众号）：三界逆熵实验室