数字时代，数据爆炸式增长下，传统治理难敌孤岛割裂、标准混乱、合规风险。元数据驱动治理体系是破解困局的核心引擎，它以数据血缘为脉络、语义统一为根基、智能管控为支撑，让数据资产可管可控可用，是企业应对数字化挑战、释放数据生产力的必由之路。 实施准备与规划 实施元数据驱动的治理体系需要充分的准备和规划，以确保实施的成功和效果。实施准备与规划主要包括以下几个步骤： 明确实施目标：明确实施元数据驱动的治理体系的目标，如提高数据的可发现性、支持数据分析与决策、确保数据质量与安全性、促进数据交换与互操作性等。 评估现状：评估组织当前的数据治理现状，包括数据源、数据量、数据质量、数据安全等方面的情况，以及现有的数据治理工具和流程。 确定范围：确定元数据驱动的治理体系的实施范围，如数据源的范围、元数据的类型、元数据管理的流程等。 制定计划：制定详细的实施计划，包括实施步骤、时间表、资源需求、责任分配等。 建立组织结构：建立元数据治理的组织结构，明确各方的责任和角色，如决策层、管理层、执行层等。 数据治理建设初期，集团会先成立数据治理管理委员会。从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施。这种组织结构为元数据驱动的治理体系的实施提供了组织保障。 元数据管理计划的制定 元数据管理计划是元数据驱动的治理体系实施的重要依据，它明确了元数据管理的相关事项和流程。元数据管理计划的制定主要包括以下几个方面： 明确相关参与方：明确元数据管理的相关参与方，如数据所有者、数据管理者、数据用户等，以及他们的责任和角色。 收集元数据管理需求：收集各相关方的元数据管理需求，如数据发现、数据理解、数据质量、数据安全等方面的需求。 确定元数据类型、范围、属性：确定需要管理的元数据类型、范围和属性，如技术元数据、业务元数据、操作元数据等。 设计元数据架构：设计元数据管理架构，包括元数据目录、元数据采集、元数据存储、元数据处理、元数据服务等组件。 技术元数据与数据模型、主数据、数据开发的关联：设计技术元数据与数据模型、主数据、数据开发的关联，确保元数据的一致性和完整性。 元数据管理计划明确元数据管理相关参与方，收集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发保持一致。通过元数据管理计划，可以确保元数据管理的一致性和有效性。 元数据采集与存储 元数据采集与存储是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何从各种数据源中采集元数据，并将其存储在集中式的元数据存储库中。元数据采集与存储的实施主要包括以下几个步骤： 确定数据源：确定需要采集元数据的数据源，如数据库、数据仓库、大数据平台等。 设计元模型：设计元模型，定义元数据的结构和内容，如元数据的字段、属性、关系等。 实现元数据采集：实现元数据采集，可以采用自动采集、半自动采集和手动采集等方式。在元数据管理三层管理架构的支持下，通常只需要做元模型定义和元数据采集，就对不同元数据进行管理。 实现元数据存储：实现元数据存储，选择合适的存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、搜索引擎等，并设计存储结构和访问接口。 元数据采集和管理变得尤为重要，它是数据资产治理的核心底座。通过有效的元数据采集和存储，可以为元数据驱动的治理体系提供坚实的基础。 元数据质量管理 元数据质量管理是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何确保元数据的质量和可靠性。元数据质量管理的实施主要包括以下几个步骤： 定义质量标准：定义元数据的质量标准，如准确性、完整性、一致性、及时性和有效性等。设计质量规则：设计元数据质量规则，定义如何检查和评估元数据的质量。 实现质量检查：实现元数据质量检查，定期或实时检查元数据的质量，并生成质量报告。 实施质量改进：实施元数据质量改进，针对发现的质量问题，采取相应的改进措施，提高元数据的质量。 元数据质量管理是元数据驱动的治理体系的重要组成部分，它确保了元数据的可靠性和可用性，为数据治理提供了坚实的基础。 元数据安全管理 元数据安全管理是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何确保元数据的安全性和隐私性。元数据安全管理的实施主要包括以下几个步骤： 定义安全策略：定义元数据的安全策略，如访问控制策略、加密策略、审计策略等。设计安全模型：设计元数据的安全模型，定义用户、角色、权限等安全元素，以及它们之间的关系。 实现安全控制：实现元数据安全控制，如身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等，确保元数据的安全存储和合法使用。实施安全监控：实施元数据安全监控，实时监控元数据的安全状态，发现和处理安全事件。 元数据安全管理是元数据驱动的治理体系的重要组成部分，它确保了元数据的安全性和隐私性，为数据治理提供了安全保障。 元数据服务与应用元数据服务与应用是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何为用户提供元数据服务，并支持各种数据治理应用。元数据服务与应用的实施主要包括以下几个步骤：设计服务接口：设计元数据服务接口，定义用户如何访问和使用元数据，如API接口、Web界面等。 实现服务功能：实现元数据服务功能，如元数据查询、元数据分析、元数据报告等，满足用户的各种需求。支持数据治理应用：支持各种数据治理应用，如数据发现、数据理解、数据质量评估、数据安全评估等，为数据治理提供支持。元数据服务与应用是元数据驱动的治理体系的最终目标，它通过提供元数据服务，支持各种数据治理应用，实现数据的价值和效益。 来源（公众号）：数据治理体系

 数据模型究竟如何设计才能既满足业务需求又保证技术实现的可行性？今天，我想带你走进数据仓库建模的世界，揭秘那些让数据真正发挥价值的建模方法。

随着数据经济的发展，数据确权成为数据资产化的基础环节之一。数据确权不仅关乎数据的归属和权益保护，更是推动数据流通、交易和价值实现的关键。本文将简明扼要地解析数据确权的概念、依据、路径、确权机构及其重要性。 01数据确权的概念 数据确权是指通过法律和技术手段，明确数据的所有权、使用权、收益权等权利归属的过程。这一过程确保数据拥有明确的权利归属，从而赋予数据经济价值。通过确权，数据可以作为一种无形资产进行交易、使用和管理，促进数字经济的健康发展。 确权涉及到多重权利，包括所有权（谁拥有数据）、使用权（谁有权使用数据）和收益权（谁可以从数据中获利）。这些权利的明确有助于保护数据持有者的合法权益，避免数据滥用、侵权或争议。 02数据确权的依据 数据确权需要遵循相应的法律法规和政策依据，以确保确权的合法性和有效性。主要依据包括： 国家法律法规：各国逐渐出台关于数据权属、隐私保护和数据安全的法律法规。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为数据确权提供了法律框架，强调用户对其个人数据的控制权。 行业标准和政策文件：各行业根据自身特点，制定了相关的数据确权指南或标准，确保数据权属在特定行业内得到有效确立。 技术协议和合同：通过数据处理协议或合同明确数据所有权和使用权，尤其是在多方合作或跨境数据流动的情况下，合同约定成为确权的主要依据之一。 03数据确权的4个关键路径 数据的识别与分类：首先需要明确哪些数据具有确权价值，通常包括个人数据、业务数据、传感数据等类型。数据的分类有助于明确确权的具体方向和重点。 权利的确认与分配：在多方参与的数据流动中，需要确定数据所有权、使用权和收益权的归属。例如，数据生成者是否拥有所有权，还是数据平台拥有使用权。 法律与技术保障：通过法律手段或技术工具，确保数据确权过程的安全性和合规性。加密技术、区块链等新兴技术可以增强数据确权的透明性和不可篡改性。 确权的审计与记录：在完成数据确权后，相关数据和权利信息需要登记并记录在案，以备后续的交易、审计或使用。 04数据确权的机构 数据确权的机构主要包括政府监管机构、行业协会和第三方数据服务机构。 政府监管机构：作为数据确权的主要监督者，政府通过立法和监管，确保数据确权的合法性和公平性。例如，国家数据管理机构负责对数据确权过程进行规范和监督。 行业协会：一些行业自律组织或协会会根据行业特点，制定数据确权标准和指南，确保行业内部的数据流通和确权顺畅。 第三方数据服务机构：提供专业的数据确权服务，包括数据估值、数据登记、数据资产管理等。通过专业的技术和法律支持，确保数据确权过程的透明性和安全性。 05数据确权的重要性 保护数据权利，避免争议 数据确权可以明确数据的归属，避免数据在使用和交易过程中出现争议或权利冲突。对于个人数据，确权可以确保个人对其数据的控制权，避免数据被滥用或侵犯隐私。 促进数据交易与流通 只有确权后的数据才能合法交易，推动数据在市场中的流通。数据确权为数据流通提供了基础，保证了数据交易过程中的合法性和透明度。 赋能数据资产化与经济价值 数据确权为数据资产化奠定了基础，使数据能够成为企业的重要无形资产。通过确权，企业可以更有效地管理和利用数据，提升其在数字经济中的竞争力。 确保数据合规性与安全性 在数据流动日益频繁的背景下，数据确权确保了数据的合法性和合规性。通过确权，企业可以避免因数据使用不当引发的法律风险，确保数据安全和隐私保护。 06结语 数据确权是数字经济时代的重要议题，其概念清晰、依据充足、路径明确，并由政府、行业协会和第三方机构共同推进。数据确权不仅保护了数据权利，促进了数据流通，还为数据资产化提供了保障。随着技术进步和法律完善，数据确权将在未来的数字经济发展中扮演越来越重要的角色。 来源（公众号）：AI战略数字转型

三种智能体，三种【人格】，没有高低之分，只有适用性差异。如果你的需求是信息查询、客户咨询、内容创作，聊天助手就够了。它简单、便宜、见效快。如果你的需求是流程自动化、批量处理、标准化作业，工作流是最佳选择。它稳定、高效、可控性强。如果你的需求是复杂决策、个性化服务、深度交互，对话流才是正解。它智能、灵活、体验好。选择智能体，就像选择员工。你需要什么样的"人"，就选什么样的"AI"。毕竟，最好的AI，不是功能最强的，而是最适合你的。

随着数字经济的飞速发展，城市数字化转型已成为推动社会发展和提升城市治理水平的核心力量。中国在这方面的进展尤为迅速，多个地方城市正在通过数字化转型提升公共服务效率、增强治理能力、推动经济发展。然而，数字化转型的复杂性和挑战性也使得这一过程并非一帆风顺。为了实现真正的全域数字化转型，中国的城市在推进过程中需要突破几个关键瓶颈。本文将探讨中国城市全域数字化转型的5个“破局”之道。 01 突破数字基础设施不均衡的瓶颈 中国的数字化转型面临一个现实问题——数字基础设施的不均衡。东部沿海地区的数字基础设施相对完善，而西部、农村等地区则存在基础设施薄弱、网络覆盖不全等问题。这种不均衡不仅影响了地方经济的数字化，也制约了全域数字化转型的推进。 破局之道： 为了解决这一问题，中国政府提出了包括“东数西算”在内的一系列区域协调发展战略，通过加大对西部地区的数字基础设施投入，优化数据流动路径，打破区域间的数字鸿沟。此外，5G网络、物联网、人工智能等前沿技术的应用，正在逐步实现对欠发达地区数字基础设施的跨越式提升。 例如，近年来，西部地区通过引入“东数西算”数据中心，结合丰富的风光水电资源，成功将东部数据中心的算力任务迁移到西部，既提升了数据处理能力，也推动了西部地区的数字经济发展。 02 打破数据孤岛，实现全域数据共享 目前，许多城市的数据仍处于分散状态，不同部门、不同领域的数据往往存在“数据孤岛”现象，数据流动受限，无法形成有效的协同效应。缺乏统一的数据共享机制和标准化管理，严重影响了政府决策和城市治理效率。 破局之道： 要打破数据孤岛，首先需要建立统一的数据共享平台和标准化体系，推动数据共享与互联互通。在此基础上，各级政府、企业和社会组织需要加强合作，统一数据管理和隐私保护标准，实现跨部门、跨领域的数据共享和协同应用。 例如，部分城市已开始试点建立跨部门的数据共享平台，涵盖公共安全、交通管理、医疗健康等多个领域的数据。这些平台通过统一的数据交换标准和协议，推动了城市数字治理能力的提升。 03 创新数字政府治理模式 数字化转型不仅仅是技术的引入，更是治理模式的创新。传统的政府治理模式往往存在信息不对称、决策效率低、服务水平差等问题。随着数字技术的应用，政府的服务和治理模式需要重新设计和优化。 破局之道： 通过推动数字政府建设，创新公共服务和管理方式，实现政府服务的智能化、精准化和个性化。例如，智慧政务平台的推广，使得市民可以通过手机APP或线上平台办理各种政务事务，极大提高了办事效率和透明度。 基于大数据、人工智能等技术，政府可以更加精确地预测和解决城市中的问题，如交通拥堵、环境污染等，为决策者提供数据支持，提升治理的科学性和精准性。 04 推动产业数字化转型，促进经济高质量发展 城市的数字化转型不仅仅是社会治理的数字化，更是产业的数字化转型。这意味着传统产业通过数字化升级，提高生产效率、降低成本、创造新型业态和商业模式，从而推动经济的高质量发展。 破局之道： 要实现产业数字化转型，首先需要在技术创新、企业转型和产业链重构等方面进行深入探索。例如，在制造业领域，许多城市通过引导企业使用物联网、大数据和云计算等技术，实现智能制造，提升了生产线的自动化程度和产品质量。同时，数字化平台的建设也为传统企业开辟了新的营销渠道和商业模式。 以深圳为例，作为中国科技创新的前沿阵地，该市推动了工业互联网与传统产业的深度融合，成功转型为具有全球竞争力的数字化产业城市。 05 破解人才和创新能力短板 数字化转型离不开人才的支撑，而当前中国在部分地区、部分行业中面临数字化人才和技术创新能力的短缺。人才短板和创新不足制约了数字化转型的深入推进。 破局之道： 要突破这一瓶颈，城市需要加大对数字化人才的培养和引进力度，建立更加完善的人才激励机制和创新生态。例如，一些城市已经开始通过设立“数字经济专项基金”或“创新引导基金”，吸引科技人才和创新企业入驻。同时，政府还需加强与高校、科研院所的合作，推动产学研深度融合，提升整体创新能力。此外，推动数字化教育的普及，尤其是面向中小学的编程和数据分析课程，可以为未来的数字经济提供源源不断的人才支持。 06 结语 中国城市的全域数字化转型，不仅关乎技术的革新，更是涉及社会治理、产业升级、人才培养等多方面的系统性变革。突破数字基础设施不均衡、实现数据共享、创新数字治理模式、推动产业数字化转型以及破解人才短板，这五个方面是目前中国城市数字化转型中亟待解决的核心问题。随着技术进步和政策支持的不断加强，相信中国的城市将逐步实现全域数字化转型，迈向更加智慧和高效的未来。 来源（公众号）：AI战略数字转型

数据、算法、算力这三驾马车正在以前所未有的速度重塑着世界。作为个人，我们需要适应这个变化，学会与AI协作，掌握数字化技能；作为企业，我们需要拥抱这个变化，加快数字化转型，构建数据驱动的商业模式；作为社会，我们需要引导这个变化，完善相关法规，确保技术向善。未来属于那些能够理解并运用数据、算法、算力的人和组织。在这个数字化的时代，让我们一起拥抱变化，创造更美好的明天

近日，国务院公布《政务数据共享条例》（以下简称《条例》），将党中央、国务院关于推进政务数据共享的决策部署，以及实践中行之有效的做法确立为法律制度。 国家电子政务专家委员会主任王钦敏在接受专访时指出，《条例》充分继承和发展了政务数据共享理论和实践，既促进政府部门之间政务数据的高质量共享、业务协同，又明确加强政务数据的安全保护，进一步夯实了促进政务数据共享的法治根基。 《条例》将推进经济社会数字化发展和国家治理体系现代化 政务数据在政府决策、经济调节、公共服务、市场监管、社会治理等方面发挥着越来越重要的作用，但实践中各政府部门之间的政务信息系统缺乏统筹、自成体系，“数据烟囱”、数据底数不清问题仍一定程度上存在，难以充分发挥政务数据的价值。 王钦敏指出，推进政务数据安全有序高效共享不仅是提升政府行政效能的技术命题，更是高质量推进数字中国建设，完善国家治理体系现代化的系统性工程。《条例》作为第一部促进政务数据共享流通的行政法规，紧扣政府数字化转型需求，进一步深入探索具有中国特色的政务数据共享发展路径。 近年来，“高效办成一件事”已成为连接政府与企业群众、推动服务型政府建设的一体化纽带。 王钦敏认为，“高效办成一件事”有助于打破思维定式和行为惯性，从管理思维转向服务思维、从局部思维转向整体思维，为加强协调联动、集成服务，打破信息壁垒、加强数据共享打下了关键基础。《条例》聚焦当前政府部门之间的政务数据共享活动统筹机制不够完善、供需对接不够充分、应用水平有待提高、责任边界亟需厘清等问题，构建完善政务数据共享工作体系，系统规范政务数据共享各方权利义务和工作要求，推动政务数据有效共享和高效利用，为全面提升政府数字化治理和服务水平提供了有力制度保障。 《条例》筑牢了促进政务数据高效共享的制度规范 在王钦敏看来，《条例》对政务数据共享工作的总体要求、管理体制、目录管理、共享使用要求、平台支撑、保障措施等方面提出具体要求，具有很强的系统性、创新性和时代性。 一是健全管理体制。《条例》明确了各级人民政府、政务数据共享主管部门、政府部门及其政务数据共享工作机构的职责，提出了政务数据共享工作坚持党的领导，遵循统筹协调、标准统一、依法共享、合理利用、安全可控的原则，确立了政务数据共享的责任主体，有利于打破条块间的壁垒。 二是优化目录管理。《条例》针对当前政务数据资源底数不清，数据目录不完整、不规范等问题，提出了政务数据实施统一目录管理，明确目录编制、发布以及动态更新要求，确定政务数据共享属性分类，特别提出禁止通过擅自增设条件等方式阻碍和影响政务数据共享，确保政务数据的可检索、可溯源。 三是细化共享使用规则。针对当前基层普遍反映的数据多头收集问题，《条例》明确了通过共享获取政务数据能够满足履职需要的，政府部门不得重复收集，并明确了数源部门的职责，规定上级政府部门推动解决政务数据回流共享难的问题。 四是统一平台支撑。《条例》规定整合构建全国一体化政务大数据体系，要求已建政务数据平台应当纳入政务大数据体系。政府部门通过全国一体化政务大数据体系开展政务数据共享申请、受理、审核、提供、校核纠错、争议处理等工作，推动解决政务数据共享交换系统较为分散，“点对点”共享、拉专线对接较多，数据服务标准化集约化不足等突出问题。 五是强化保障措施。《条例》明确政务数据共享各环节安全责任主体和数据分类分级管理要求，强调需求部门在使用政务数据过程中的安全管理责任和监督受托方履行政务数据安全保护义务。同时，将政务数据共享情况作为确定政府信息化项目投资、运行维护经费和项目后评价结果的重要依据。 《条例》将开启政务数据共享法治化新阶段 “当前，全面提升政府数字化治理和服务水平是大势所趋，政务数据作为数字时代的新型生产要素的作用更加凸显。要以《条例》出台为契机，在法治轨道上持续推进政务数据高效共享有序利用。”王钦敏提出三方面建议： 一是构建更加完备的政务数据共享法规体系。推动各地区各部门及时清理、修订不适应《条例》要求的法规规章和规范性文件，破除数据共享的制度障碍。建立健全配套制度规范，提高政务数据共享支撑保障能力，细化安全责任，严格落实数据安全管理要求。 二是构建更加高效的政务数据共享法规实施体系。持续深化《条例》各项制度施行，坚持统筹促进数据高效共享和保障数据安全管理相统一，促进基于政务数据目录系统的数据高质高效共享和业务协同，促进各地区各部门形成工作合力，探索建立数据共享的激励约束机制。 三是构建更加有力的政务数据共享保障体系。强化政务数据共享宣贯，适时总结推广政务数据共享的典型案例和经验做法，积极探索政务数据在推动政府治理和公共服务生态链上的资源价值，赋能经济社会高质量发展。 来源（公众号）：国家数据局

党中央、国务院高度重视政务数据共享工作。近日，国务院总理李强签署国务院令，公布《政务数据共享条例》（以下简称《条例》）。《条例》是我国第一部专门规范和推进政务数据共享的行政法规，是我国数字政府建设顶层设计的又一里程碑事件。《条例》的出台既是党的十八大以来政务数据共享工作的实践总结，也是新阶段以数字化驱动中国式现代化的时代要求，标志着经过充分的酝酿和探索，我国政务数据共享工作进入法治化、规范化的新阶段，这部承载着制度创新使命的行政法规，不仅是对传统治理模式的系统性革新，更是面向数字文明时代政府治理现代化的主动布局，对提升政府数字化治理能力和政务服务效能，全面建设数字政府具有重大现实意义和深远历史意义。 一、构建“四个一”制度设计，以体制机制创新推动政务数据共享新格局 在数字经济时代，政务数据作为国家基础性战略资源的地位日益凸显。《条例》以制度建设为重点，系统集成了近年来各地区各部门推动政务数据共享的制度创新和经验成果，从构建数据全生命周期管理体系的角度出发，提出建立健全管理体制“一盘棋”统筹、数据目录“一本账”管理、共享使用“一站式”服务、共享平台“一体化”运行的“四个一”制度设计，提出了很多突破性、原创性举措。 一是“一盘棋”统筹，推动政务数据共享统筹协同治理。管理体制是政务数据共享的先决条件。长期以来，纵向层级制的权责分割、横向部门化的信息壁垒、技术标准的多重异构等问题，严重制约了政务数据共享效能，这些矛盾看似技术问题实为制度问题，也深刻反映了传统治理模式与数字时代治理需求之间的不平衡。《条例》首次在国家层面围绕管理体制、目录管理、共享使用、平台支撑、保障措施、法律责任等方面确立了政务数据共享的总体框架，并从强化政务数据源头治理角度，将政务数据共享列入政府部门的重要职责范围，明确了数据收集、目录编制、申请审核、共享应用、数据校核、数据安全、使用记录等工作要求。这种制度设计使政务数据共享从技术操作层面跃升为履行职责的法治要求，本质上是对科层制治理范式的结构性改革，为破解政务数据“不愿共享、不敢共享、不会共享”的问题提供了法治化解决方案。 二是“一本账”管理，推动政务数据共享动态规范管理。目录管理是政务数据共享的必要前提。长期以来，政务数据资源存在底数不清、重复采集、来源不一等问题，亟须进一步加强政务数据目录规范化管理。《条例》通过建立统一数据目录体系，按照应编尽编的原则，推动各地区各部门建立全量覆盖、互联互通的高质量全国一体化政务数据目录，将分散在各级政府部门的数据资源转化为可调度的治理要素，打通了数据高效共享的“最先一公里”， 以数字时代的“车同轨、书同文”破解“方言不通”难题。这种制度设计使得政务数据资源能够突破行政边界，实现数据要素高效流通，形成跨部门、跨层级、跨区域的数据要素，为政务数据规模化开发利用奠定坚实基础。 三是“一站式”服务，推动政务数据共享供需精准匹配。共享使用是政务数据治理的核心目标。长期以来，政务数据共享需求不明确、供给不积极、供需不匹配、共享不充分等问题较为突出。《条例》强化服务理念，围绕谁来共享、共享什么、在哪共享、怎么共享、成效如何，推动政务数据共享供需精准匹配、高效对接。同时，《条例》细化了政务数据收集、共享申请、共享服务、数据回流、校核机制等政务数据共享的具体操作流程，提升政务数据共享效率，有效满足各地区各部门政务数据共享需求。这种制度设计的核心价值不仅在于规范政务数据共享的规则要求，更在于通过流程优化构建政务数据价值释放的可持续机制，有效弥补政务数据资源的结构性短缺，推动实现政务数据资源高效率配置、高质量供给和高水平应用。 四是“一体化”运行，推动政务数据共享平台集约建设。平台支撑是政务数据共享的基础根基。长期以来，由于分散建设、标准不一等客观原因，政务系统间形成了众多“数据孤岛”，不仅造成资源浪费和重复建设，而且制约了政府服务效率和治理能力的提升。《条例》提出，要统筹数据基础设施建设，提高政务数据安全防护能力，整合构建标准统一、布局合理、管理协同、安全可靠的全国一体化政务大数据体系，实现各级各类政务数据平台互联互通。这种制度设计通过构建国家、地方、部门的“1+32+N”立体化框架结构，重构了政务数据的共享流通模式，系统性破解了政务数据“条块分割”难题，以统一平台推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务数据安全有序高效共享利用。 二、从“业务数据化”向“数据业务化”转变，推动构建政府数字化转型新模式 党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》中，首次提出“数智技术”，12次提到“数字”，7次提到“数据”，数据、算力、算法以及新质生产力等关键词交织成未来数字化发展的新画卷。从农业社会的“经验治理”到工业社会的“规则治理”，再到信息社会的“数据治理”，政务数据作为发展新质生产力的核心动能，作为提升行政效能、优化政务服务的关键驱动，将对政府的治理理念、治理模式、治理手段产生深刻影响。 一是要充分发挥政务数据共享协调机制作用。一方面，要依托政务数据共享协调机制，从部门职责、主体责任、工作机构等方面，建立与数字化发展相适应的数据共享制度体系和管理规则，细化数据归集、共享、应用、安全等责任，形成各方面职责清晰、分工有序、协调有力的政务数据共享格局。另一方面，要积极引导各方共创共建数据协同治理模式，充分发挥《条例》有序引导和规范发展的作用，协调多方力量参与政务数据共享基础性工作和能力建设，构建多方协同的治理模式。 二是建立健全政务数据共享配套制度和标准体系。一方面，要推动各地各部门及时清理、修订与政务数据共享不相适应的法规规章、规范性文件，重点破解数据共享责任、隐私保护、安全监管等制度瓶颈，用制度和法律规范促进政务数据高效共享，推动政务数据共享法治化、制度化、程序化。另一方面，要建立健全政务数据共享总体框架标准和业务体系，建立健全政务数据供需对接机制，完善数据质量管理规则和标准，提高数据完整性、准确性、可用性和时效性。 三是以业务应用场景牵引政务数据治理和高效共享。应用场景是政务数据共享的核心驱动力和价值体现，没有应用支撑的政务数据是无源之水，没有政务数据支撑的应用是无本之木。一方面，要坚持需求导向，从企业和群众需求出发，从政府履职场景入手，以政务数据共享推动业务、决策、执行等方面流程再造，推进面向应用和服务的政务数据共享应用。另一方面，要以应用场景为牵引，通过业务需求倒逼，有序推进国务院部门垂直管理业务系统与地方数据平台、业务系统数据双向共享。同时，以场景应用检验政务数据质量与协同效能，以场景成效提升政务数据生产和供给能力，形成“以用促享、以享提质”的良性循环。 四是要加强政务数据全方位监管和保护。一方面，要强化政务数据安全治理的主体责任，统筹政务数据治理安全和发展，把安全贯穿政务数据供给、流通、使用全过程，守住安全底线，明确安全红线，牢固树立政务数据共享各主体的安全责任意识和自律意识，保障政务数据安全。另一方面，要扎紧政务数据安全篱笆，强化各方监管责任，从严管控非必要采集政务数据行为，依法依规打击政务数据超范围使用、隐私泄露等数据滥用行为，确保政务数据善用。 站在“十四五”与“十五五”的历史交汇点，数据赋能以指数级速度重塑着政府治理格局。下一步，要以《条例》实施为契机，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，从构建数据全生命周期管理体系的角度出发，实现从“业务数据化”向“数据业务化”的量变到质变，推动构建以“数”为核心、以“转”为路径的数字赋能政府治理模式，提高政府决策科学化水平和管理服务效率。 作者：刘旭涛（中国行政体制改革研究会副会长、秘书长，中央党校（国家行政学院）教授） 来源（网站）：中华人民共和国司法部

来源（公众号）：大数据AI智能圈 "老板，这个产品我觉得挺好的，应该能火。" "为什么？" "凭感觉。" 这样的对话，在很多公司都不陌生。有多少决策，就是这样"拍脑袋"出来的？又有多少钱，就这样打了水漂？ 昨天跟一个朋友聊天，他们公司刚刚因为一个"感觉很好"的项目，损失了几百万。如果当初有一套完整的数据分析体系，也许结果会完全不同。 数据分析体系的三重价值 很多人把数据分析想得太复杂，其实它的价值很简单，就三个字：看得清。 看得清现状你知道自己的用户是谁，他们在做什么，产品的真实表现如何。不再是靠猜测，而是用数据说话。 看得清趋势市场在变，用户在变，你能提前感知到变化的信号，而不是等到问题爆发了才知道。 看得清机会数据会告诉你哪里有增长空间，哪里有优化潜力，钱该怎么花才最有效。 一个朋友的电商公司，之前每次大促都是凭感觉备货，要么库存积压，要么断货。搭建了数据分析体系后，通过历史销售数据、用户行为分析、外部市场信号的综合分析，预测准确率提升了80%。这就是数据的力量。 构建体系的四个关键环节 搭建数据分析体系，很多人一上来就想着搞个大数据平台，买各种工具。其实，核心就四个环节。 第一步：明确目标 很多公司搭建数据分析体系，就像买了一堆健身器材但不知道要练什么。你得先问自己：最想解决什么问题？一家SaaS公司的CEO跟我说，他们最大的痛点是用户流失率高。那数据分析的目标就很清楚了：找到流失的关键节点，提升用户留存。所有的数据采集和分析，都围绕这个目标展开。 第二步：数据采集 数据采集不是越多越好，而是越准越好。就像钓鱼，你得知道鱼在哪里，用什么饵。用户行为数据：页面停留时间、点击路径、功能使用频次。这些看似简单的数据，能告诉你用户的真实想法。业务数据：订单转化率、客单价、复购率。这些直接关系到公司的收入。记住一个原则：先把核心数据搞准，再考虑扩展。很多公司一上来就想采集所有数据，结果数据质量差，分析起来一团糟。 第三步：数据分析 数据分析的核心不是复杂的算法，而是问对问题。为什么这个月的转化率下降了？是流量质量变差了，还是产品出了问题？通过对比分析，层层拆解，最终找到根本原因。哪些用户最有价值？通过用户分群，找到高价值用户的共同特征，然后针对性地获取和运营这类用户。 第四步：应用反馈 分析结果不落地，就是纸上谈兵。每一个数据洞察，都要能指导具体的业务行动。发现某个渠道的用户质量特别高？加大投入。发现产品某个功能使用率极低？要么优化，要么砍掉。发现用户在某个环节大量流失？重点优化这个环节。 不同规模企业的差异化策略 构建数据分析体系，不能一刀切。创业公司和大企业的玩法完全不一样。 中小企业：做减法，抓重点 资源有限的情况下，要学会做减法。不要想着一步到位，先解决最痛的问题。一家30人的电商公司，他们只关注三个核心指标：获客成本、转化率、复购率。每天早会，CEO就看这三个数字。简单，但有效。工具选择上，免费的Analytics、简单的Excel分析，足够了。不要一上来就想着买昂贵的BI工具，先把基础打好！ 大型企业：做加法，建体系 大企业的优势是资源充足，可以做更复杂的分析。但挑战在于数据源多、业务复杂，需要体系化思考。某大型银行，他们的数据分析体系覆盖了风控、营销、运营等各个环节。通过机器学习算法，实现了实时风险预警；通过用户画像分析，提升了营销精准度。关键是要有专门的数据团队，建立数据标准，确保各个业务系统的数据能够有效整合。 结语 数据分析体系不是技术问题，是思维问题。很多公司花了大价钱买工具，招了专业的数据分析师，但效果平平。为什么？没有数据驱动的文化。真正的数据驱动，是每个人都习惯用数据说话，每个决策都有数据支撑。这需要自上而下的推动，也需要循序渐进的培养。从今天开始，试着问自己几个问题： 1. 我们最核心的业务指标是什么？ 2. 这些指标最近的趋势如何？ 3. 如果要提升这些指标，应该从哪里入手？当你能清楚地回答这些问题时，你的数据分析体系就算入门了。 记住，数据不是目的，洞察才是。洞察不是目的，行动才是。从"拍脑袋"到"数据说话"，这条路并不容易，但绝对值得。

引言 在2025年的AI与自动化浪潮中，企业数字化转型已从“选择题”变为“必答题”。Dify与n8n作为两大明星工具，一个被称作“低代码AI快手”，一个被誉为“开源流程引擎”，常让企业陷入“既要AI智能，又要系统打通”的选择焦虑。 本文将从功能定位、技术架构、实战场景三大维度，结合真实案例拆解两者的核心差异，帮你找到“降本增效”的最优解。 一、共同点：打破系统孤岛，但内核截然不同 Dify与n8n看似都支持“跨系统集成”，实则底层逻辑迥异： 1. 目标一致，路径不同 • 共同使命：解决企业数据孤岛与重复劳动问题。 • 实现方式： ◦ Dify：以AI为核心，通过大语言模型（LLM）理解需求、生成内容，串联业务系统（如生成客服回答后触发工单）。 ◦ n8n：以流程为核心，通过节点拼接实现系统间数据流转（如订单数据从CRM同步至物流系统）。 2. 低代码/无代码的“两面性” • Dify：AI驱动的低代码，用户只需配置对话逻辑、上传知识库，即可生成智能应用（如营销文案生成器）。 • n8n：流程驱动的低代码，需理解API接口和数据处理逻辑，但支持嵌入JavaScript/Python代码实现复杂逻辑。 “Dify是AI时代的外挂大脑，n8n是数字世界的连接器——前者让系统‘会思考’，后者让系统‘会协作’。” 二、核心差异：AI原生 vs 流程原生 1. 功能定位：造“智能应用” vs 建“自动化流水线” • Dify的AI基因： • 核心能力：大模型应用开发，如智能客服、合同审查、数据洞察。 • 技术亮点：内置RAG（检索增强生成）框架，可一键上传企业文档构建知识库，实现精准问答。 • 案例：某跨境电商用Dify搭建多语言智能客服，3天完成7国语言机器人部署，客服响应速度提升80%，人力成本下降50%。 • n8n的流程基因： • 核心能力：跨系统自动化，如库存同步、数据清洗、运维监控。 • 技术亮点：支持400+应用节点，可通过JavaScript处理数据（如合并表格、加密敏感信息）。 • 案例：某零售企业用n8n打通库存与物流系统，缺货率下降35%，库存周转率提升40%，每年节省超300小时人工操作。 2. 技术架构对比 维度 Dify n8n 核心架构 LLM优先，内置模型管理与优化 节点驱动，支持自定义代码扩展 数据处理 依赖大模型生成内容，精度依赖调优 支持复杂清洗、格式转换、聚合 扩展性 通过插件接入私有模型/工具 开源生态，可开发自定义节点 部署方式 云端/SaaS为主，企业版支持私有化 开源自托管，兼容Docker/K8s 差异总结： Dify是“AI应用的组装车间”，n8n是“流程自动化的乐高积木”——前者降低AI门槛，后者释放技术团队的创造力。 三、适用场景：按需匹配，组合制胜 1. 企业类型与需求匹配：从“试水AI”到“全流程自动化” （1）Dify：AI原生场景的“快速响应者” 适用企业画像： • 需求特点：业务对AI能力依赖度高（如内容生成、智能问答），技术资源有限，需快速验证市场反馈。 • 典型行业：电商（智能客服、营销文案）、教育（个性化学习方案）、金融（风险提示、合同审查）。 实战案例： • 跨境电商的“多语言客服革命”：某跨境电商平台使用Dify搭建7国语言智能客服系统，上传商品知识库和售后政策文档后，通过RAG框架实现精准问答。系统3天内上线，客服响应速度提升80%，人力成本下降50%。 • 教育机构的“千人千面”学习方案：某在线教育企业将学生测试数据导入Dify，结合大模型生成个性化学习路径和习题推荐，教师人力投入减少40%，续课率提升25%。 技术适配性： • 低门槛开发：通过可视化界面配置对话逻辑，非技术人员可独立完成知识库更新和流程优化。 • 模型灵活性：支持动态切换模型（如白天用性价比高的国产模型，夜间调用GPT-4处理英文咨询）。 （2）n8n：复杂流程的“全能连接器” 适用企业画像： • 需求特点：跨系统集成需求复杂（如ERP与物流系统联动），需处理数据清洗、格式转换等底层操作。 • 典型行业：制造业（生产数据同步）、零售（库存管理）、IT运维（自动化监控）。 实战案例： • 零售业的“零缺货神话”：某连锁超市用n8n打通金蝶ERP、物流API和门店POS系统，实现“销售数据→库存预警→自动补货→物流调度”全流程自动化，缺货率下降35%，库存周转率提升40%。 • 科技公司的“运维救星”：某SaaS企业通过n8n搭建服务器异常监控流程，结合JavaScript节点分析日志数据，故障响应时间从2小时缩短至15分钟，运维人力节省70%。 技术适配性： • 开源自由度高：支持本地化部署，敏感数据不出内网，符合金融、医疗行业合规要求。 • 代码级扩展：开发者可通过JavaScript/Python节点实现加密通信、数据聚合等深度定制。 2. 组合方案：AI与自动化的“双螺旋”效应 （1）端到端智能流程：Dify + n8n的协同范式 • 案例：保险业的“智能核保革命” 某保险公司先用Dify开发智能核保问答系统（解析用户健康告知并生成风险评估），再通过n8n将核保结论同步至理赔系统和财务系统，实现“用户咨询→AI决策→数据归档→财务结算”闭环，全流程效率提升50%。 • 技术联动逻辑： • Dify负责认知层任务（语义理解、内容生成）； • n8n负责执行层任务（数据流转、系统触发）。 （2）渐进式数字化路径：从“试错”到“规模化” • 中小企业低成本路径： 1. 初期：用Dify免费版开发MVP（如智能客服原型）； 2. 数据量增长后：迁移至n8n处理高频自动化任务（如订单同步）； 3. 规模化阶段：引入RAGFlow提升文档处理精度（如合同解析）。 四、实战避坑指南：避开“理想主义”与“技术负债”陷阱 误区1：盲目追求技术先进性——“工具越强，踩坑越深” 典型教训： • 初创企业的“自动化噩梦”：某社交平台初创团队跟风使用n8n搭建复杂用户行为分析流程，因缺乏API调试经验，导致数据错乱、系统崩溃，最终回归Dify快速开发核心功能。 • 避坑策略： • 中小企业：优先用Dify验证需求，数据量超10万条后再引入n8n； • 技术团队：从单一场景切入（如邮件自动化），逐步扩展复杂流程。 误区2：忽视隐性成本与数据安全 典型教训： • 医疗公司的“模型调用费黑洞”：某私立医院使用Dify公有云处理患者问诊数据，因未限制GPT-4调用频次，首月费用超预算300%，被迫迁移至n8n自建问答流程。 • 避坑策略： • 成本控制：Dify任务设置用量警报，n8n开源版优先部署非核心业务； • 数据安全：敏感数据（如合同、病历）用n8n本地化处理，AI生成内容用Dify企业版加密存储。 误区3：低估技术适配与团队能力 典型教训： • 传统零售业的“AI水土不服”：某百货公司强行用Dify开发智能选品系统，因缺乏商品结构化数据，导致推荐准确率不足30%，最终回归人工决策。 • 避坑策略： • 需求预审：AI适用性评估（Dify需结构化知识库，n8n需清晰API文档）； • 团队培训：业务人员学习Dify提示词优化，开发者掌握n8n节点调试技巧。 行动指南 “Dify是AI应用的‘试金石’，n8n是数字化的‘基建狂魔’——前者让想法快速落地，后者让流程坚如磐石。” • 避坑行动指南： • 试错期：用Dify 3天搭建原型，验证市场需求； • 成长期：用n8n打通核心系统，降低人工依赖； • 成熟期：组合AI与自动化工具，构建护城河。 五、工具无优劣，关键在适配 在数字化转型的马拉松中，Dify与n8n如同“AI外挂”与“流程引擎”，没有绝对的最佳工具，只有最适合的解决方案。 • 给决策者的建议： • 短期需求：用Dify快速试错，抢占市场。 • 长期规划：用n8n构建自动化基座，降本增效。 “未来的企业，必是AI与自动化双轮驱动——Dify让业务‘聪明起来’，n8n让系统‘跑得更快’。” 来源（公众号）：AI数据推进器