一、从算力竞赛到数据基建 2026年，大模型应用正从技术验证走向规模化落地。但一个现实问题日益凸显：模型迭代速度远超高质量数据供给能力。 据行业观察，当前大模型训练对数据的需求呈指数级增长，而合规、多样、结构化的高质量数据已成为稀缺资源。正如2026未来数商大会所指出：“AI下半场，数据决定AI上限。” 在此背景下，传统以报表为核心的数据仓库正在经历一场静默而深刻的升级——它不再只是BI的后端支撑，更成为大模型训练与推理的“中央厨房”。这场升级，不是简单堆砌存储，而是围绕AI就绪（AI-Ready） 目标重构数据架构、治理流程与服务能力。 这一趋势与国家数据局将2026年定为“数据价值释放年”的战略方向高度一致，旨在通过高质量数据集建设，赋能人工智能与实体经济深度融合。 二、AI就绪型数仓的三大核心任务 1. 构建高吞吐、低延迟的数据供给管道 大模型训练需TB/PB级文本、图像、日志等多模态数据。数据仓库需支持： 批量高效摄入：通过Spark/Flink等引擎，每日处理亿级记录； 实时特征流：为在线推理提供毫秒级响应的特征数据； 统一元数据管理：确保数据来源、格式、时效可追溯。 例如，某金融企业构建“客户行为湖仓”，将APP点击流、交易日志、客服录音等异构数据统一入湖，并通过Iceberg表格式实现ACID事务，保障训练数据一致性。 2. 支撑向量数据与语义检索 大模型常需结合向量数据库实现RAG（检索增强生成）。新型数仓需： 原生存储向量：支持FAISS、HNSW等索引格式； 融合标量与向量查询：如“近30天高价值客户中，相似咨询问题的解决方案”； 与向量库协同：通过CDC或API实现向量更新同步。 这要求数据平台具备多模态数据处理能力，打破传统仅处理结构化数据的局限。 3. 嵌入全生命周期数据治理 根据《数据安全法》第27条，重要数据处理者应“明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任”。AI数仓必须内置： 数据分类分级：识别训练数据中的个人信息、敏感信息； 匿名化/去标识化：对含个人信息的数据进行技术处理，符合《个人信息保护法》第73条要求； 血缘与审计：记录数据从采集到使用的完整链路，满足《生成式人工智能服务管理暂行办法》第12条关于“训练数据合法性”的备案要求。 三、三大常见误区 1.把“数据湖”当万能解药 盲目将所有原始数据倒入对象存储，缺乏治理，导致“数据沼泽”。结果：模型训练用不到有效数据，反而增加清洗成本。 正确做法：采用湖仓一体架构，在开放格式（如Delta Lake）上叠加治理层，实现“存算分离+治理统一”。 2.忽视数据合规边界 直接使用用户评论、客服对话等含个人信息的数据训练模型，未履行告知同意或匿名化义务。 正确做法：建立数据合规审查机制，训练前完成： 数据来源合法性评估； 个人信息识别与脱敏； 必要时取得用户单独同意（《个保法》第14条）。 3.追求“全自动”，放弃人工干预 完全依赖自动化管道，一旦数据异常（如字段突变、分布漂移），模型效果骤降却无法定位。 正确做法：关键节点设置质量门禁与人工复核，确保数据可用性。这既是工程最佳实践，也符合《网络数据安全管理条例》关于“风险监测与处置”的要求。 四、从“仓库”到“智能数据中枢” 服务化数据产品 将特征库、标签体系、向量集封装为API服务，供算法团队按需调用，提升复用率。 拥抱AI原生架构 参考中国移动与中国信通院联合发布的《AI原生基础设施实践指南（2026）》，将大模型推理、智能调度、向量计算作为平台原生组件，而非外挂模块。 强化跨团队协同 数据工程师需与法务、算法、业务共同制定数据使用规范，确保技术方案与合规要求对齐。 五、数仓的“AI原生”演进 随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）推进，数据仓库将加速向AI原生数据平台演进： 架构层面：从“存储为中心”转向“智能服务为中心”，内嵌向量引擎、特征计算、合规检查等能力； 治理层面：数据资产目录将包含“AI适用性”标签，如“可用于NLP训练”“已脱敏”； 生态层面：通过DCMM（数据管理能力成熟度）3级及以上认证，将成为企业参与政府/国企AI项目的基本门槛。 这场升级战没有硝烟，却决定了AI能否真正扎根于业务土壤。那些默默升级管道、加固治理、打通多模态数据的人，正是大模型时代最坚实的“喂养者”。 来源（公众号）：数据仓库与Python大数据

大多数数据战略失败并非因为方向错误，而是因为组织无法始终如一地执行。架构正是避免这种情况的关键，它并非通过控制来实现，而是通过一套精简的共同决策，使数百个独立的选择指向同一方向。 1884年，威廉·温彻斯特的遗孀、温彻斯特连发步枪公司继承人莎拉·温彻斯特开始在加利福尼亚州圣何塞建造房屋。一位通灵师告诉她，温彻斯特家族受到死于温彻斯特步枪之手的亡灵诅咒，唯一能驱散亡灵的方法就是不停地建造房屋。如果工程停工，她就会死去。 她对此事非常认真。在接下来的三十八年里，她雇佣木匠们日夜不停地工作，一周七天无休。到1922年她去世时，这座房子已经扩建成约160个房间、2000扇门、10000扇窗户，楼梯直通天花板，门打开后直接通向陡峭的悬崖，烟囱几乎顶到屋顶却没有壁炉。这里没有总体规划。每天早上，她都会和工头碰面，把当天的指示草草画在纸片上。没有清晰的愿景，也没有除了继续下去之外的任何意图。 我认为这是技术领域最贴切的比喻。并非因为企业IT系统真的像某些人感觉的那样“闹鬼”，而是因为其模式千篇一律。每个迭代周期、每个项目，团队都会做出看似合理的决策：这里新增一个集成，那里搭建一个定制数据存储，再添加一个微服务，再添加一条管道。每个决策本身似乎都没有错。但没有人问架构所要求的关键问题：这些组件如何协同工作？我们最终会后悔锁定哪些组件？结果就是软件工程师所说的“一团乱麻”——结构混乱却缺乏连贯性。修改成本高昂，难以解释，而且完全依赖于每个组件的构建者的记忆。 架构的作用在于约束设计 与温彻斯特神秘屋截然相反的是集装箱。20世纪50年代，全球贸易面临的问题并非船舶本身，而是货物交接。海运、铁路和公路之间的每一次转运都缓慢、繁琐且难以预测。集装箱的出现解决了这个问题，并非因为它本身性能更优，而是因为它本身就是一种约束：标准尺寸、标准锁扣点、标准装卸设备。正是这一设计决策使得所有运输方式之间的货物交接都变得可预测。一旦接口标准化，其他一切都可以围绕它展开。 这就是架构的作用：并非设计一切，而是约束那些若不一致就会破坏整体的决策。一套共享的边界、真理来源和交互模式，能够确保跨团队、系统和项目之间的交接可预测。它不是蓝图，而是一套允许其他一切在不导致分裂的情况下演进的决策。 架构是图纸背后的思考 问大多数人什么是架构，他们会指着一张图。方框和线条。系统上下文视图。技术栈。但架构并非图纸，而是图纸背后的思考。 架构的核心在于一系列有意识的、影响深远的决策，这些决策决定了系统的结构、压力下的运行方式、可扩展性和演化方式。正如格雷戈尔·霍普所定义的那样：架构必须包含重要的决策，这些决策必须有完善的文档记录，并基于清晰的逻辑。文档本身并非架构，决策及其背后的逻辑才是。 架构与单纯的建造之间的区别在于意图。架构始于目的，在限制条件下运作，并将权衡取舍明确化。它会问：哪些品质是不可妥协的？两年后我们需要做出哪些改变，而现在又无法锁定？哪些值得付费，哪些我们只需消费即可？如果没有这些问题，你建造的只是房间；有了这些问题，你建造的才是真正有效的建筑。 每个架构设计决策都是一种权衡。 为了准备诺曼底登陆，英国工兵面临着一个棘手的问题：如何在敌军炮火下安全穿越布满地雷的海滩？标准坦克无法胜任。于是，珀西·霍巴特少将的团队打造了一系列经过大幅改装的车辆，被称为“霍巴特的奇葩车”，每一辆都旨在解决战场上的特定难题。 其中最著名的当属连枷坦克。一个装有重型链条的旋转滚筒会敲击坦克前方的地面，在地雷被坦克自身重量触发之前将其引爆。这套装置确实有效。但其缺点是经过深思熟虑的：连枷会遮挡驾驶员的视线，降低速度，并且意味着在排雷作业期间无法开火。生存能力的提升是以牺牲进攻能力为代价的。 连枷坦克的关键架构特征——每一次改进都是一种经过深思熟虑的权衡。 这些并非表面功夫，而是意义重大的架构决策，决策者对放弃什么以及为何放弃有着清晰的认识。这种精准性——明白自己放弃了什么，而不仅仅是得到了什么——正是架构与空想之间的区别。 我在实践中反复看到过同样的情况。在旅游行业，架构师始终面临着数据新鲜度和系统性能之间的矛盾。预订复杂度假套餐的客户期望获得快速、准确的结果。但是，跨数十个供应商系统进行实时价格核查会造成延迟和不稳定。缓存数据可能会显示过时的价格，而实时获取数据则可能导致缓慢且令人沮丧的用户体验。 没有放之四海而皆准的答案，只有取决于具体情况的权衡取舍。无论你选择哪种方式，这个决定都会在未来数年内影响你的基础设施设计、团队所有权模式、服务级别协议 (SLA) 承诺以及成本结构。这就是架构的本质。 架构既是技术性的，也是社会技术的 关于数据架构，最重要也最常被忽视的一点是，它并非纯粹的技术性架构，而是社会技术性的架构：它融合了系统本身以及构建和运营这些系统的人员、团队和工作方式。 康威定律指出，任何组织在设计系统时，其系统结构都会反映出自身的沟通结构。换句话说：如果你的团队各自为政、支离破碎，那么无论技术图看起来多么精美，你的系统也必然如此。关于平台和集成模式的架构决策，与关于团队所有权、治理和交付实践的决策密不可分。 数据架构既是技术性的，也是组织技术性的——两者必须共同发展。 其实际意义重大：如果你想要不同的架构，可能就需要组建不同的团队。反向康威策略，即有意识地调整团队结构以构建所需的架构，是IT领导者可用的最有效工具之一，也是最少被使用的工具之一。 团队拓扑结构（Team Topologies）是由 Matthew Skelton 和 Manuel Pais 创建的框架。它将康威定律的社会技术洞见转化为一种实用的设计语言：负责端到端成果的流程导向型团队、降低认知负荷的平台型团队、构建能力的赋能型团队，以及需要真正专业深度的复杂子系统团队。团队边界和交互模式并非无关紧要，而是影响流程、风险和速度的结构性设计决策。 将战略意图转化为架构指导 大多数数据战略都只阐明了意图，却将架构的构建寄托于随机应变。团队根据每个项目、每个供应商的情况来解读战略的“含义”，结果可想而知：偏离方向、重复劳动、交接不畅，以及不到18个月，数据架构就与最初的意图大相径庭。 架构指导通过在交付开始前尽早发布一套不可协商的决策来避免这种情况。它不是蓝图，也不是购物清单，而是一种准则：团队不得在局部范围内重新决定少数几个结构性真理，因为在这些方面出现不一致会破坏整体策略。 得出此指导原则的过程遵循清晰的逻辑链，如下图所示。 定义架构指导原则的过程——从战略意图到可发布的指导原则包。 首先，要明确战略意图以及该行动所支持的具体价值流或客户旅程。然后，要编写关键场景，即必须奏效的几种情况：正常流程、高峰负载、异常情况和变更。这些并非边缘案例；它们是压力测试，旨在揭示如果任由本地解读，交付过程中哪些环节会出现歧义。 接下来需要考虑能力限制，包括架构必须克服的遗留系统、数据孤岛和基础设施限制。这确保了你的设计是基于实际环境，而不是基于一个全新的理想框架。 从场景和约束条件中提炼出目标架构特性：这些特性是定义架构必须具备的不可妥协属性的真理陈述，是策略成功的关键。至关重要的是，每个特性都与证据、合同、服务级别目标 (SLO) 和一致性仪表板相匹配。没有证据，特性就只是愿景；有了证据，特性才能得到有效管理。 运用沃德利映射法制定建议 目标架构特征告诉你哪些是必然存在的，但它们并没有告诉你如何实现这些特征，需要构建什么，需要购买什么，需要标准化什么，以及应该将哪些作为竞争优势。而这正是沃德利映射法（Wardley Mapping）发挥作用的地方。 沃德利图是一种可视化模型，它展现了组织如何为用户创造价值。该模型以特定的用户需求为核心，展示了满足该需求所需的一系列责任，并将每个组成部分定位在从创新到工业化的演进轴上。这种定位决定了组织的姿态：通用型责任应该标准化并被消费；而差异化的定制能力则应该进行投资和设计，以适应变化。 设想一家零售商正在构建线上订购线下取货（click and collect）服务。沃德利地图（Wardley map）立即揭示了一个有用的区别：定义“准备就绪”、“延迟”和“已取货”含义的编排层，即每个渠道、门店和客服人员所依赖的规范状态模型，牢牢地位于定制开发区域。客户的确定性要么在此得到保障，要么在此受到损害。它应该作为一项持续的产品功能进行投资，而不是一个项目。 在沃德利演化轴上绘制责任价值链——姿态跟随位置。 相比之下，订单管理和库存管理虽然至关重要，但在演化轴上却更偏右，更接近产品或商品。正确的做法是限制变异：实现无缝集成，避免局部重复发明，并将这些功能作为一个平台提供给所有消费者。 这张地图清晰地揭示了企业何时在错误的地方无意中实现了差异化：例如定制的集成架构、专属的通知机制以及在各个渠道重复复制的业务逻辑。这些并非竞争优势，而是会增加复杂性的成本，从而消耗掉真正实现差异化所需的预算。 架构与组织密不可分 一旦沃德利地图绘制完成，就必须明确责任归属。哪个团队负责哪项职责？正确的路径在哪里？当标准需要更新时，谁拥有决策权？ 沃德利演化轴不仅决定技术姿态，还决定每个领域的最佳运营模式。职责会根据其演化方式以及变革带来的关联程度，自然而然地归入不同的所有权群体。 职责按团队所有权分组——与沃德利的发展战略保持一致。 定制开发领域的差异化能力应由拥有领域决策权、持续投入且目标一致的团队负责，并以产品而非项目的形式进行投资，因为这关系到企业能否实现或削弱自身的竞争优势。这些团队人员变动频繁，需要拥有自主响应的能力。 平台区域的职责，即其他所有团队所依赖的权威信息，例如库存数据、订单状态或身份信息，应该由独立的团队负责，并作为产品功能提供给消费者，同时设定清晰的服务级别。如果这些信息分散在各个客户旅程团队中，组织内的其他部门就会各自独立地重复执行相同的规则。将它们放在平台区域可以防止重复信息在整个组织内扩散。 产品区域的功能受限于既定的变体、打包的工具、标准的工作流程引擎和托管的基础设施，其管理职责应有所不同：标准化、最大限度减少定制化变更，并与上述平台标准无缝集成。这里的风险不在于投资不足，而在于过度定制：即构建与标准模型已提供的功能重复的定制逻辑。 团队拓扑类型和互动模式——团队的参与方式决定了组织内部的摩擦。 团队间的交互模式与团队类型同等重要。通过“X即服务”这种低摩擦、以合同为先的关系，流式团队从平台团队获取资源，避免了持续协作带来的额外开销。协作仅限于真正需要共同解决歧义的阶段；一旦接口稳定且易于理解，自助服务模式才是最佳选择。这种高带宽协作与低摩擦消费之间的区别，是IT领导者可以做出的最重要的设计决策之一。 最终成果：指导手册，而非蓝图 此流程的输出并非未来状态架构图，而是一套指导手册：一套精心设计的约束条件和默认设置，旨在确保交付的一致性，避免陷入解决方案设计的窠臼。 一套完整的指导方案包含四部分。首先，提供目标架构特征及其证据，明确架构必须具备的不可协商属性，每项属性都对应一份合同、服务级别目标 (SLO) 或一致性检查，以确保其可控性。其次，提供一份沃德利图，清晰地阐明所有权归属、边界划分以及必须保持一致的接口。第三，提供以权衡取舍的方式提出的建议，明确行动步骤、停止事项、标准化流程和行动顺序，并清晰地列出每项行动的成本和收益。第四，提供一份运营模式概览，明确责任人、团队类型、交互模式以及一致性管理方式。 架构的作用在于影响，而非控制 思考架构时，要牢记的关键词是“影响”。架构指导的作用在于塑造团队无论如何都会做出的决策，而不是取代这些决策。其目标是构建足够的共享结构，使战略在与交付的互动中得以延续。这并非一个包罗万象的设计，而是一套针对那些若不一致就会破坏整体的事项的决策。 来源（公众号）：数据驱动智能

2025年开始，AI中台这把火越烧越旺。 赛意信息刚签下近5000万的AI中台订单，万达信息带着AI中台亮相世界人工智能大会，软通动力、众安信科各路玩家纷纷登场。有人喊出AI中台是企业数字化转型的标配，有人高呼再不布局就晚了。 熟悉的配方，熟悉的味道——这跟当年数据中台的剧本几乎一模一样。 但我想泼盆冷水：上套AI中台，距离企业真正用好AI，还差着十万八千里。 什么是AI中台 AI中台本质上是企业级AI能力的中枢神经系统。 简单来说，它解决的是重复造轮子的问题——把语音识别、自然语言处理、计算机视觉这些通用能力封装成可复用的组件，企业不用每个业务线都养一个算法团队。 同时，它还覆盖模型设计、训练、部署、监控的全生命周期，让算法工程师专注调参而不是天天搬砖。 听起来很美，对吧？ 但问题来了。 很多企业连数据分析师都没几个，更别说算法工程师了。 工具再好，没人用得了，这不是白搭吗？ Gartner早就给数据中台判了死刑，说它即将消亡，取而代之的是数智基建。 数据中台的失败率高达60%以上，动辄几百万上千万的投入，最后沦为"PPT工程"。 AI中台会好到哪里去吗？ 从架构上看，AI中台通常分为三层。 技术服务层提供通用AI能力和行业专用服务；研发平台层包含数据标注、特征工程、AutoML这些工具；管理运行层负责算力调度、权限控制、模型版本管理。 这套东西好不好？ 当然好。但它需要的前提条件太苛刻了——企业得有足够的算法人才、有清晰的数据治理体系、有持续投入的预算。 缺了任何一环，中台就变成了摆设。 AI中台会重蹈覆辙吗 这两个东西解决的根本不是同一个问题。 数据中台负责把数据管好、用活，AI中台负责把AI能力输出、复用。 谁也取代不了谁，但边界确实在加速融合。 现在有个明显的趋势：数据中台开始主动往AI方向靠，提供特征平台、训练样本这些能力；AI中台则越来越依赖数据中台喂过来的高质量数据。 数据问题不解决，AI能力就是空中楼阁。 我见过太多企业砸钱上AI中台，结果发现数据质量一塌糊涂——口径不一致、更新不及时、口径没人说得清。 AI模型跑出来的结果业务方不认，说数据不对。最后变成算法团队和业务团队互相甩锅，项目不了了之。 有些企业已经在搞融合中台，把数据中台和AI中台合成一个更广义的概念。 这条路走得通，但前提是企业得想清楚自己要什么，而不是跟风上系统。 数据中台当年什么下场，大家都知道。 定位模糊、闭环能力不足、价值交付周期太长，最后被很多企业束之高阁。 AI中台会步其后尘吗？ 未必，但有几个问题必须想清楚。 第一，AI是不是你企业的核心能力？ 如果是算法驱动型公司，比如智能风控、AI应用服务商，中台确实能沉淀资产、提升迭代效率。 但如果你只是把AI当工具用，完全没必要搞这么大阵仗。一个API调用能解决的事，为什么要养一个中台团队？ 第二，有没有更轻量的替代方案？ 数据中台加大模型加企业知识库，这套组合拳跑得通。 算力成本高企、数据孤岛严重、落地场景模糊，这些问题制约着大模型的规模化应用。 与其砸钱上中台，不如先把RAG跑通。 第三，AI中台比数据中台更难落地。 因为它需要的不只是数据治理能力，还需要持续的算法研发投入、模型迭代优化。 数据中台失败了还能说"数据质量问题"，AI中台失败了连借口都没有——模型效果不好，是数据问题、算法问题、还是算力问题？ 说不清楚。 中国企业有个毛病，喜欢追风口而不是打地基。 看到别人上中台，自己也要上；看到别人吹AI，自己也要蹭。 结果呢？系统上了一堆，真正用起来的没几个。 结语 市场永远不缺焦虑感。 十年前是云计算，五年前是大数据，三年前是元宇宙，现在是AI。 每波浪潮都有人喊再不入场就晚了，但真正活下来的从来不是追风口的，而是把根扎深的。 巴菲特说过一句话："我会专注于那些美好的事情，而不是糟糕的事情。" 在AI时代，美好的事情不是追风口、凑概念、为了KPI硬上AI项目。 而是让组织真正理解AI的能力边界，让数据资产真正可信可用，让技术在业务场景里产生实际价值。 一句话：技术服务于价值，而不是成为新的内卷。 数据中台踩过的坑，AI中台未必能躲过。与其急着上系统，不如先想清楚：我的企业真的需要AI中台吗？还是只需要一个会调API的工程师？ 技术浪潮来了又去，但地基稳不稳，只有自己知道。 来源（公众号）：臻成AI大模型

本文系统阐述AI时代组织意图的实现结构。面对个体与组织意图的内在冲突，构建以“一心为公、行不逾正、履职尽责”十二字总则为根本遵循，以实体、数据、语义、意图四层网络为载体，以小模型高效执行、大模型深度纠偏为技术路径，以长期运营、小切口迭代为实施方略的完整治理体系。同时坚持理性批判：AI赋能组织治理是“九分变革、一分技术”，须警惕唯技术论与过度设计，始终立足于人、扎根实践、形成新文化；必须以商业闭环为支撑，从大安全、大运维、集约运维等高价值场景切入，实现开源节流。最终形成技术可落地、价值可量化、治理可进化的完整体系，让个体行为锚定组织大道，让初心使命转化为可执行、可管控、可持续的数字现实。 在人工智能深度重构组织治理与运行逻辑的当下，组织的核心命题已不再是简单弥补信息不对称与协同低效，而是如何让离散、多变、带有自利倾向的个体行为，始终稳定锚定组织的整体意图。个体受潜意识惯性、集体无意识盲从与个人目的差异驱动，行为天然易偏、易私、易失序；而组织以使命、方向、底线为根本，追求整体、长期、公义的秩序。二者的内在冲突，是管理成本高、治理风险大、制度落地难的根源。 AI时代的组织治理，并非用技术替代人，而是构建一套从顶层初心到底层执行、从规则约束到智能进化、从理论设计到工程落地的完整实现结构，让组织意图可落地、可度量、可守护、可迭代。这套结构以极简总则为纲、以四层网络为体、以大小模型协同为用、以长期运营为径，形成闭环可控、可持续进化的数字治理体系。 一、立本： 以极简总则，定组织之“道” 复杂细则无法约束人心，唯有极简、刚性、可全员共识的根本规则，才能成为组织不可动摇的行为标尺。组织意图的落地，首要在于确立约法三章，以十二字立心、立界、立责： 一心为公：坚守组织整体利益，不以公权谋私利，个人意图服从组织意图； 行不逾正：恪守底线边界，不妄为、不越规、不隐匿，行为全程合规可溯； 履职尽责：主动担当作为，不推诿、不躺平、不敷衍，以价值结果为导向。 总则是组织的“骨”，定方向、守底线、明初心，解决“何为对错、为何而做”的根本问题；在此之上延伸的制度、流程、规范是“肉”，覆盖具体场景、明确操作标准，解决“如何做、做到位”的执行问题。一骨一肉、刚柔并济，构成AI时代组织治理的规则基石。 二、筑基： 以四层网络，构运行之“体” 规则的生命力在于执行，执行的关键在于行为可感知、数据可贯通、语义可理解、意图可判断。脱离数字化载体的规则，终将流于形式；唯有构建实体、数据、语义、意图四层贯通的平台网络体系，才能让抽象的组织意图，转化为可计算、可管控、可校验的数字秩序。 （一）实体网络：治理的物理基底 锚定“谁在做事、用什么做事、在什么边界做事”，涵盖组织、人员、角色、设备、终端、权限等全要素，实现分类分级、精准授权、边界清晰、权责对等的资源化配置，明确治理对象与管理范围。 （二）数据网络：行为的全域留痕 实现“凡行为必留痕、凡操作必记录”，所有线上线下行为、流程节点、交互指令均转化为标准化数据，全链路、全周期沉淀，形成真实、完整、不可篡改的行为档案，为规则判断提供客观依据。 （三）语义网络：信息的可理解层 对海量数据做标准化定义、本体化建模、关系化打通，消除字段歧义、数据壁垒与逻辑脱钩，让机器可读、可解、可分析行为内涵与关联，实现从“数据碎片”到“行为全貌”的提炼。 （四）意图网络：初心的校准中枢 以组织总则与细则为标尺，通过行为链还原与深度解析，判断行为是否符合公心、正道、担当的根本要求，识别偏离、越界、不作为等隐性风险，完成从“行为记录”到“价值判断”的最终升维。 四层网络层层递进、环环相扣：实体定边界，数据留轨迹，语义解内涵，意图判是非，构成组织意图落地的完整数字载体。 三、赋能： 以大小模型协同，实现工程可落地 理念的价值最终取决于工程可实现性。组织治理的AI化，并非一味依赖大模型，而是坚持小模型保效率、大模型做深度的协同架构，在安全、成本、性能、落地性之间实现最优平衡。 （一）小模型：规则高效执行，守住运行底线 小模型轻量化、低功耗、快响应，内嵌既有规则与固定策略，承担日常高频、标准化、确定性场景的判断与执行。对简单行为、常规权限、标准流程进行实时校验、快速放行、刚性拦截，保证系统稳定、运行高效、成本可控，实现“基础问题即时处置、常规行为不过度管理”。 （二）大模型：深度分析纠偏，完善规则体系 大模型专注复杂、模糊、隐蔽场景，基于历史行为数据、规则运行结果、风险事件复盘，进行相关全量日志深度挖掘、行为特征学习、风险逻辑推理，精准发现既有规则的缺漏、错误与盲区，输出可落地的新规则、新策略、新阈值，反向迭代、补全、校正规则体系，实现治理能力持续升级。 （三）大小模型协同：效率与精准的动态平衡 小模型管面、保效率；大模型管点、提精度。日常运行由小模型低成本支撑，复杂问题由大模型深度介入并优化规则，再由小模型承接执行，形成规则执行—问题发现—深度研判—规则迭代的工程化闭环，真正做到可落地、可推广、可规模化。 四、长效： 以长期运营，实现与时俱进 AI时代的组织意图治理，不是一次性项目，而是持续运营、渐进迭代、滚雪球式成长的长期工程，必须坚持科学路径与专业能力双保障。 （一）小切口切入，大场景滚雪球 再宏大的治理愿景，也需从最小可用场景起步：先聚焦高频、关键、易见成效的小切口，建立标准、验证模式、树立标杆，再逐步向全域、全场景、全层级扩展，由点及面、稳步扩容，避免大而全、急而乱的落地陷阱。 （二）专业化队伍，保障运营质量 治理体系的生命力，来自懂业务、懂技术、懂治理的复合型专业运营团队。既深刻理解组织使命、底线与业务逻辑，又掌握平台架构、数据治理、AI模型能力，实现日常运维、规则优化、风险处置、模型迭代闭环推进，确保平台不僵化、规则不老化、治理不过时。 （三）持续迭代进化，紧跟时代演进 技术在变、场景在变、行为模式在变，组织意图的实现体系必须保持动态进化。以运营数据为“feed”，以大小模型协同为引擎，不断完善四层网络、优化规则体系、提升意图识别精度，让治理能力与AI技术、业务发展同频共振。 五、理性批判与大胆实践： “九分变革，一分技术” 结构体系再完整、逻辑再自洽，也必须清醒认识到：AI+组织治理，本质是“九分变革、一分技术”。脱离人的变革、思想的变革、文化的变革，再精巧的技术架构也只是空中楼阁；陷入唯技术论、唯模型论，更是理性的自负与实践的陷阱。 其一，必须警惕过度设计、复杂至上。架构越完美，越容易脱离现实、推高成本、难以落地。真正长久的治理，一定是简单、稳定、低成本、可规模化的，不能把治理做成纸上谈兵的智力游戏，而要做成人人可理解、人人可执行、人人可监督的务实体系。 其二，必须承认技术管得了行为、管不了人心，能记录意图、不能替代初心。人性的私、惰、怯、畏，不是算法可以消除的。治理的根本，始终是立场、信念、作风与斗争，要敢于向人性的弱点亮剑，技术只是强化秩序的工具，绝非灵魂本身。 其三，必须坚持从人中来、到人中去，从实践中来、到实践中去。所有规则、模型、平台、细则，都必须扎根业务、服务一线、解决真问题。脱离用户痛点、脱离实际需求，再高级的数字化也只是形式主义、表面文章。 其四，必须实现从旧思想中来、到新文化中去。AI治理不只是技术升级，更是一场思想越迁、行为越迁和文化越迁。要把“一心为公、行不逾正、履职尽责”的根本准则，从纸面要求变成集体习惯、文化自觉、行为本能。 其五，必须坚守商业闭环、价值导向、场景先行。没有商业支撑、没有价值回报、没有开源节流实效的变革，都是悬空的理想主义。我们已从复杂系统开发、大安全、大运维、集约运维等普惠性场景切入，其核心价值正是：用极少的人，做成过去做不到的事，既开源、又节流。没有价值闭环，平台不可持续；没有大胆变革，新商业模式无从诞生。理想与现实必须统一，技术与商业必须同频，长期主义与价值创造必须一体推进。 六、结语 AI时代组织意图的实现，最终形成一套完整、自洽、可工程化的逻辑：以十二字总则立初心，以四层网络筑载体，以大小模型协同保效能，以长期运营促进化，以九分变革引领一分技术。 简单场景靠规则与小模型高效执行，复杂场景靠大模型深度纠偏，全局行为留痕可溯、语义可读、意图可判；立足实践、服务于人、价值为先、商业闭环，使个体行为始终归顺组织大道，让抽象使命转化为稳定、可控、可持续、能创造真实价值的数字现实。这既是人工智能赋能组织治理的核心结构，也是数字时代实现高质量治理、现代化运营、长期稳健发展的根本路径。 来源（公众号）：数字浙江DZJ

引言：为什么数据管理比以往任何时候都更加重要 现代组织产生和使用数据的速度是几年前任何人都无法想象的。从日常报告到利用人工智能推动创新，团队都依赖于可靠、易于访问且及时的数据。事实上，每天产生的数据量高达25亿亿字节。 Statista最近报告称，2025 年，全球数据总量达到 182 泽字节，到 2028 年将达到 394 泽字节。 但现实却截然相反，而且是任何企业都不愿看到的。他们饱受系统碎片化、信息可见性有限和数据质量差的困扰，导致决策迟缓和运营风险增加。 因此，成熟的数据管理不再是可有可无的环节，而是一项能够直接影响人工智能准备度和业务绩效的战略能力。在本文中，我们将探讨团队务必遵循的一些数据管理最佳实践。 什么是数据管理？ 数据管理是指企业用于有效收集、组织、存储、保护和使用数据的一系列流程、活动和技术。其目标是确保从日常运营到分析和人工智能等各个环节的数据可靠性、准确性、可用性和可访问性。 顶级数据管理最佳实践 让我们来探讨以下一些最具影响力的数据管理实践： 1. 明确目标，并使数据战略与目标保持一致 在投资数据平台和工具之前，团队需要明确他们寻求数据管理改进的原因。一个稳健的策略需要有清晰、可衡量的目标，并与业务成果挂钩。这些目标可以是减少运营低效、提高合规性，或者加快人工智能模型的开发。 正式评估当前数据的成熟度有助于确定差距所在，以便团队能够制定可以不断发展的动态路线图。 2. 构建稳健的数据治理框架 强大的数据治理是有效数据管理的基础。它制定政策、标准、问责机制和角色结构，以确保整个组织的数据高质量、一致性和可信度。良好的治理还能促进工程、业务和分析团队之间更顺畅的协作。 与治理相一致的安全框架将包含以下要素： ➡ 基于角色的访问控制、匿名化和掩码，以确保数据始终对正确的利益相关者可见。 ➡ 传输中和静态加密，以保护敏感信息免受未经授权的访问。 ➡ 在整个数据生命周期中，指导数据及其转化为可操作情报的流程的隐私设计原则。 ➡ 符合 个保法、数据安全法、GDPR、ISO 标准和其他行业特定要求等各种法规的完善合规流程。 ➡ 持续审计和监控，并在出现异常模式、违反策略或数据泄露尝试时发出自动警报。 3. 实现数据可观测性并优先考虑数据质量 就报告、分析和人工智能应用而言，数据质量差是最大的障碍之一。确保数据的完整性、准确性、一致性和及时性是任何以数据为中心的组织最基本的要求之一。 确保这一点的几个关键步骤包括： ➡ 为关键数据集建立质量标准。 ➡ 跟踪模式一致性、空值百分比或新鲜度等指标。 ➡ 在摄取和转换等不同阶段实现质量检查的自动化。 ➡ 通过集中式工作流程对问题进行分类。 数据管理中的可观测性在上述所有步骤的基础上更进一步，提供了对整体数据健康状况的实时可见性。借助这种可见性，团队可以轻松检测并应对异常情况，甚至在异常情况出现在仪表板之前即可进行响应，从而实现模式更改，甚至在管道故障发生之前也能及时发现问题。这有助于减少数据停机时间，并帮助企业维护信任。 4. 加强元数据管理和数据沿袭 元数据的上下文层赋予信息意义和可发现性。如果没有上下文层，团队将很难理解数据的来源、用途，甚至数据所代表的含义。 完善的元数据实践包括： ➡ 维护数据 目录，以便轻松发现定义、数据集、分类和所有者。 ➡ 记录数据沿袭，以清晰地描述数据如何在系统和管道中移动、转换和使用。 ➡ 捕获业务、技术和运营元数据，以支持审计、分析和故障排除。 通过丰富的血缘关系和元数据，团队可以加快新用户入职速度，减少歧义，并有效地支持合规性和治理。 5. 实现数据生命周期自动化并支持自助服务 数据生命周期管理确保信息从创建到删除都得到负责任的管理。领域团队应清晰定义生命周期阶段，并在整个企业范围内一致地执行相关策略。 这种清晰的阐述将包括： ➡ 自动归档、保留和删除规则。 ➡ 明确的数据脱敏和处理指南。 ➡ 实现有效数据共享的访问控制和审批工作流程。 ➡ 版本控制和变更管理流程。 自助访问也发挥着至关重要的作用。用户无需依赖中央团队处理每个数据集请求或查询，而是能够通过基于角色的独立访问权限来探索受管控的数据集。这既能减少瓶颈，加快决策速度，又能确保合规性。 6. 加强数据分析能力 数据管理只有在能够提供有意义的洞察时才有价值，而强大的数据分析在其中发挥着至关重要的作用。数据分析能够将管理良好的原始数据转化为趋势、模式和预测，从而为运营和战略决策提供支持。 以下几点可以提升分析能力： ➡ 建立一致的流程来探索、清理、解释和验证数据。这可以减少见解上的不一致，并确保所有分析结果都能在多个团队之间复现。 高质量且管理良好的数据应顺畅地流入仪表盘、BI 工具、AI 模型和笔记本。这种减少摩擦的做法可以提高工作效率并加快决策速度。 ➡ 运用恰当的分析技术，例如描述性分析、预测性分析、诊断性分析和规范性分析。将这些技术有效结合，能够帮助企业从被动决策转变为主动决策。 ➡ 推动跨领域协作，帮助分析师理解结果背景和需求。 ➡ 优先考虑通过图表和仪表板进行数据可视化，使复杂的见解更容易理解，即使是对于非技术利益相关者也是如此。 7. 培养问责制和数据驱动文化 仅靠技术和流程是不够的，数据文化在数据管理 中扮演着重要角色。团队需要共同努力，将数据本身视为一种战略资产。 提升数据文化的一些方法包括： ➡ 为关键数据集建立明确的问责制和所有权。 ➡ 对员工进行负责任的数据使用和数据素养培训。 ➡ 提高数据质量和指标的可见性。 ➡ 奖励采用数据问题解决方法的团队。 当组织中的每个人都对数据的可靠性和质量负责时，组织的成熟度和信任度就会得到显著提高。 数据产品和数据开发平台如何增强数据管理 传统的数据管理方法通常依赖于单体系统和中心化团队，导致所有权不明确、交付周期长、数据质量难以预测。如今，各组织正在向数据开发平台和数据产品转型，从而带来新的架构、责任机制和敏捷性。 ➡数据即产品 数据 产品不仅仅是数据集，它还包括清晰的文档、所有权、可观测性、服务级别协议 (SLA) 和内置的反馈机制。这种理念确保数据始终被视为一种资产，服务于可衡量的目标。 ➡数据开发平台 数据开发平台提供标准化的工具、自动化以及自助式基础设施，以大规模管理数据产品，从部署到监控。 这对数据管理有何帮助？ 数据开发平台等平台通过标准化跨领域的质量和可观测性，同时通过预定义的模板、策略和访问控制嵌入治理，从而改进数据管理。 联合所有权模式确保团队责任明确，避免了集中式系统的瓶颈；精简的血缘关系、元数据和目录集成使数据更易于追踪和使用。自动化工作流程和可重用组件进一步降低了运营成本，并保持了平台的可扩展性。 这如何帮助提升整体业务影响力？ 采用完善的数据产品战略和数据开发者平台的企业可以获得以下益处： ➡ 更高质量的数据 ➡ 更快实现价值 ➡ 降低合规性和运营风险 ➡ 增强团队间的信任 ➡ 与分析和现代人工智能需求成熟契合。 最后想说的话 数据管理不再局限于信息的存储和传输，更重要的是确保数据的安全、准确、可发现，并能支持人工智能驱动的创新。通过加强质量、治理、安全、架构和文化建设，企业可以显著提升数据使用效率。 随着数据生态系统日益复杂，将数据视为产品并采用数据开发平台，能够提供一种面向未来且可扩展的方法。这些实践能够帮助团队更有信心地开展工作。 来源（公众号）：数据驱动智能

随着人工智能系统快速发展并开始影响社会几乎所有领域，关于治理的讨论主要集中在模型及其输出上：它们的透明度、公平性、问责制和一致性。然而，这种关注虽然必要，却并不全面。人工智能系统的可靠性、公平性和有效性完全取决于其训练和运行所依据的数据。 数据治理并非人工智能治理的边缘部分，而是其基石。 与此同时，人工智能的兴起不仅对数据治理提出了新的要求，更从根本上改变了数据治理。为了应对人工智能的能力和风险，数据的定义、管理方式、使用权限以及监管机制等都在被重新定义。 本文探讨了数据治理正在重塑的 10 个关键领域或转变——这些转变既是为了适应人工智能，也是人工智能的直接结果。 1. 重新定义数据的含义 从历史上看，数据治理的重点在于结构化的表格数据集。如今，重心已转移到非结构化数据：文本、图像、音频、视频和多模态内容，这些数据为大规模模型提供了支持。 大型语言模型（LLM）尤其依赖于从网络上抓取的大量语料库，这引发了关于出处、同意、版权和代表性等方面的新治理挑战。 与此同时，人工智能不再仅仅是数据的消费者，它也是数据的生产者。人工智能系统生成的合成文本、图像和信息越来越多地被反馈到训练流程中，这引发了模型崩溃的担忧，也使得对机器生成数据本身的治理框架变得尤为必要。 2. 从 FAIR 到 FAIR-R FAIR原则——可查找性、可访问性、可互操作性和可重用性——长期以来一直是数据管理的指导原则，并且仍然是实现负责任地访问和重用数据的基础。但人工智能系统需要更多。新增的“R”（面向人工智能的准备）则意在将 FAIR 原则的适用范围从可访问性和互操作性扩展到数据必须能够被算法使用的世界。 这意味着不仅要考虑技术特性，还要考虑治理、质量和伦理。FAIR-R 邀请各机构提出以下问题： ·数据是否已充分标注、平衡和记录，足以满足机器学习的需求？ ·代理机构、来源和目的是否明确定义？ ·谁来决定什么才算“负责任的再利用”？ ·我们看到，需要将FAIR 扩展到 FAIR-R（Ready-for-AI），以包含以下内容： ·用于机器可解释的结构化元数据； ·更好地记录血统和出处； ·偏见和代表性评估； ·符合负责任的人工智能实践。 简而言之，数据现在不仅必须可重复使用，而且必须能够以安全、可审计且符合社会价值观的方式被机器重复使用。 3. 情境作为基础设施的兴起 缺乏上下文的数据在人工智能系统中越来越难以使用。模型不仅需要原始输入，还需要关于含义、关系和预期用途的结构化信息。 这促使人们开发出新的协议，例如模型上下文协议 (MCP)，该协议旨在规范上下文（例如工具、记忆和环境信息）的结构，并将其与数据一起传输到人工智能系统。 上下文正在成为一种基础设施——受到管理、管理和标准化——塑造着人工智能系统如何解释数据和处理数据。 4. 从数据管理到战略数据管理 传统的数据管理侧重于合规性、标准管理和质量控制。但在人工智能时代，这远远不够。 战略性数据管理的需求日益增长——这是一种积极主动、目标明确的方法，它： ·使数据使用与业务价值保持一致 ·预计下游人工智能应用 ·跨行业的代理应用关系 ·实现大规模的负责任再利用 数据管理员的角色正在从数据保管者转变为数据生态系统的协调者。 5. 人工智能时代的新型许可制度 现有的数据许可框架（例如知识共享）在设计之初并没有考虑到人工智能训练。 对此，出现了新的方法，包括专门针对人工智能的许可证和信号机制（例如“ cc-signal ”），这些机制指示数据是否以及如何用于模型训练。 这些发展反映了更广泛的转变：从静态许可转向偏好信号和更动态、机器可读的数据权利治理。 6. 社会许可与参与式治理 仅靠法律合规和获得用户同意已不足以使人工智能系统中的数据使用合法化。公众信任越来越依赖于更广泛的社会许可概念。 我们看到参与式机制（公民大会、利益相关者咨询、社区治理模式）的兴起，这些机制使受影响群体能够影响有关如何使用其数据的决策。 这标志着同意从一种交易转变为一种过程。 7. 新的制度形式：数据共享及其他 为了应对数据提取和集中带来的风险，新的制度安排正在涌现，包括数据共享、合作社和信托机构。 ·这些模型旨在： ·融入集体治理； ·使数据使用与社区偏好和共同目标保持一致； ·重新分配数据生成的价值。 在人工智能领域，此类安排对于确保数据不仅被提取，而且被调动起来用于集体行动和公共利益至关重要。 8. 合成数据作为一种治理工具 合成数据——即人工生成的、模仿现实世界模式的数据集——已逐渐成为解决隐私、访问和稀缺性挑战的一种方法。 如果以负责任的方式实施，其治理意义包括： ·它可以实现安全的数据共享，而不会泄露敏感信息； ·它可以填补代表性不足数据集中的空白； ·它引发了关于保真度、偏差放大和滥用等方面的问题。 因此，合成数据不仅仅是一种技术解决方案，它本身就是一个新的治理对象。 9. 人工智能在数据治理中的应用 人工智能不仅受数据治理的约束，而且越来越多地被用于执行数据治理。应用领域包括： ·自动化数据发现与分类； ·质量评估和异常检测； ·监控合规性和使用模式； ·对数据集和模型进行偏差和风险审核。 这既带来了效率的提升，也带来了新的风险，因为治理本身也实现了部分自动化。 10. 人工智能代理在数据治理中的兴起 最后，人工智能代理（能够自主进行多步骤决策的系统）的兴起，标志着数据管理和治理领域进入了一个新阶段。这些代理已被用于： ·协商数据访问权限 ·执行治理规则 ·动态管理数据管道 ·作为用户和数据生态系统之间的中介 这引发了关于治理系统中授权、问责和控制的根本性问题，在这种系统中，机器代表人类行事。 小结：数据治理是一种动态实践 数据治理是人工智能系统赖以构建的基础。但在人工智能时代，它不再是静态的基础，而是一个动态的、不断发展的实践和系统，并受到其所支持的技术的塑造。 我们正迈向这样一个世界： ·数据治理塑造人工智能； ·人工智能重塑数据治理； 两者在一个持续的反馈循环中共同演化。 未来的挑战不仅仅是调整现有框架，而是要将数据治理重新构想为一种鲜活的实践和系统——能够确保人工智能不仅服务于效率和创新，而且服务于公平、问责制和公共利益。 来源（公众号）：数据驱动智能

前言 “数据驱动业务”是几乎所有企业数字化转型的口号。然而，现实却很骨感：不少公司建了庞大的数据中台，买了昂贵的BI工具，组建了专业的数据团队，但最终产出的报表和模型，要么被束之高阁，要么对业务决策影响甚微。为什么？因为大家不约而同地掉进了以下三个看似不起眼、实则致命的落地陷阱。 陷阱一，指标满天飞，口径无人管——“数据驱动”沦为“数据打架” 这是最普遍也最基础的问题。市场部说的“活跃用户”和产品部统计的不是一个数；销售团队汇报的“季度业绩”和财务系统里的对不上。当核心指标的定义、计算逻辑、数据来源都不统一时，所谓的“用数据说话”就成了一句空话，甚至会引发部门间的信任危机。 实践真知，我们曾服务过一家快速扩张的电商公司，其内部有超过5个不同版本的“GMV”定义。每次开经营分析会，各部门都要先花半小时解释自己用的是哪个口径，效率极低，结论也互相矛盾。 我们的解法是回归根本：建立企业级的指标管理体系。这不是简单地建一个指标字典，而是要完成三步走： 1. 业务对齐，召集所有关键干系人，共同确认哪些是公司的“北极星指标”和核心过程指标。 2. 技术固化，将达成共识的指标口径，以原子指标+派生指标的方式，在数据开发平台中进行标准化封装，确保“一处定义，处处使用”。 3. 持续运营，设立指标Owner，负责指标的解释、变更管理和问题答疑。这个过程需要极大的耐心和跨部门协调能力，但它是一切数据驱动的基石。没有可信、一致的数据，后续所有分析都是空中楼阁。 避坑指南 不要追求大而全，初期聚焦最关键的10-20个核心指标，打透做透，比维护几百个无人问津的指标更有价值。 不要只靠文档，指标口径必须通过技术手段固化到数据生产流程中，而不是躺在Confluence里吃灰。 优化方向，将指标管理与数据血缘深度结合，任何指标的变动都能自动追溯到上游影响范围，并通知到所有相关方，实现真正的闭环治理。 陷阱二，技术很先进，业务看不懂——“数据驱动”变成“数据自嗨” 很多数据团队容易陷入技术优越感，热衷于追逐最新的算法、最复杂的架构。结果是，辛辛苦苦做出的用户画像、智能推荐模型，业务部门却表示“看不懂、不会用、不敢信”。 实践真知，在一个零售客户的项目中，我们的算法团队开发了一个非常精妙的销量预测模型，准确率高达95%。但门店店长们却更愿意相信自己的经验。后来我们才明白，模型给出的只是一个冰冷的数字，而店长需要知道“为什么是这个数”，比如“因为天气预报说周末有雨，所以雨具销量会上升”。 于是，我们调整了策略，不再只交付一个预测结果，而是提供可解释的洞察。我们将模型的关键因子（如天气、促销、历史趋势）可视化，并用业务语言描述出来。这样一来，模型从一个“黑盒”变成了一个“参谋”，真正融入了店长的日常决策流程。 避坑指南 不要闭门造车，在项目启动之初，就必须让业务方深度参与，明确他们的真实痛点和期望的交付形式。 不要忽视“最后一公里”，再好的分析结果，如果不能无缝嵌入业务人员的工作流（比如CRM、ERP系统），就很难产生实际价值。 优化方向，培养“翻译型”人才，即既懂数据又懂业务的桥梁角色。同时，推动建设低代码/无代码的数据应用平台，让业务人员也能自助地探索和消费数据。 陷阱三，重建设轻运营，项目结束即终点——“数据驱动”无法形成正向循环 很多企业把数据项目当作一次性工程来对待。项目验收后，数据资产便无人维护，模型效果随时间衰减，用户活跃度日渐低迷。这导致数据驱动无法形成“应用-反馈-优化”的正向循环，最终项目成果被废弃。 实践真知，我们见过太多漂亮的BI看板，在上线三个月后就再也没人点开过。原因很简单：看板内容一成不变，无法响应业务的新问题；数据偶尔中断，也没人修复，久而久之大家就失去了信任。 真正的解决方案是建立数据产品的运营思维。这意味着： 设立专职的“数据产品经理”或“数据运营”角色，负责持续收集用户反馈，迭代优化数据产品。 建立数据健康度监控体系，对数据的时效性、完整性、准确性进行常态化监控，并设置告警机制。 将数据使用情况纳入考核，鼓励业务部门主动使用数据，并分享成功案例，形成组织内的数据文化。 避坑指南 不要把预算全花在建设期：务必为项目的长期运营预留资源和人力。 不要只关注技术指标：除了系统稳定性，更要关注业务指标，如DAU（日活用户）、报表采纳率、由数据驱动产生的业务收益等。 未来展望 跨越这三个陷阱，数据驱动才能从一句口号变为企业的核心能力。未来的竞争，不再是看谁拥有更多的数据，而是看谁能更高效、更敏捷地将数据转化为行动和价值。这条路没有捷径，唯有脚踏实地，从业务中来，到业务中去，才能让数据真正成为驱动企业增长的澎湃引擎。 来源（公众号）：数据仓库与python大数据

数据仓库建得咋样？用这九个指标一量便知 数据仓库往往是企业重投入项目，但如何客观评价其建设成效？单凭感觉或口头汇报难免主观，今天我们从三个维度拆解九个可量化的核心指标，帮你用数据说话。 一、完善度：业务需求覆盖得全不全？完善度直接反映数据仓库对业务场景的支撑能力。如果业务方总抱怨“找不到数据”，说明完善度不足。 关键指标1：跨层引用率 公式：直接被汇总层（DWS/ADS/DM）引用的ODS表数量 ÷ 活跃ODS表总数 × 100% 意义：衡量明细层（DWD）的建设完整性。理想值应趋近于0，若出现大量跨层引用，说明DWD层缺失或设计不合理，导致重复开发风险。 优化建议：每月监控此指标，发现异常时优先补充DWD模型。 关键指标2：汇总数据查询比例 公式：汇总层查询次数 ÷ 数据仓库总查询次数 × 100% 意义：反映上层模型对高频需求的覆盖效率。健康值需超过80%，若比例持续下降，表明有新场景未覆盖。 实战案例：某电商平台通过提升此指标至85%，报表平均响应时间缩短60%。 二、复用度：是否实现“一次建设，多处复用”？复用度是数据中台核心价值的体现。高复用意味着更低的开发成本和更高的数据一致性。 关键指标3：模型引用系数 公式：有下游引用的表的下游表总数 ÷ 有下游引用的表数量 标准：低于2说明复用性差，3以上及格，5以上为优秀设计。 场景解读：若重要事实表仅被个别下游引用，需排查模型抽象是否合理。 关键指标4：数据血缘发散度 评估方式：通过血缘图观察链路结构，网状发散型为优，直线型为劣。 价值：发散结构可降低变更影响范围，例如调整一个公共模型，所有下游自动生效。 三、规范度：数据资产是否“看得懂、管得清”？规范度决定数据资产的可用性和维护成本。混乱的元数据会使得数据仓库沦为“黑盒”。 关键指标5：字段描述覆盖率 公式：有业务描述的字段数 ÷ 总字段数 × 100% 要求：核心表需达100%，整体不低于95%。字段无描述如同图书馆书籍无标签，无人敢用。 关键指标6：模型分层信息覆盖率 公式：有分层标记的表数量 ÷ 总表数 × 100% 意义：明确分层（如ODS/DWD/DWS）可快速定位数据加工阶段，减少误用。 关键指标7-9：主题域覆盖率、命名规范符合度、同义字段一致性 这三项共同保障数据的可管理性：主题域分类提升查找效率，规范命名降低沟通成本，同义字段一致避免歧义。建议均追求100%覆盖。 总结：指标是工具，行动是关键九个指标可分层应用：初创团队先抓规范度打基础，成长期提升复用度，成熟期持续优化完善度。建议每月生成指标报告，针对性改进薄弱环节。下次汇报时，你可以直接展示：“我们的模型引用系数已提升至4.2，跨层引用率降至5%”——这才是扎实的数据建设成果。 来源（公众号）：数据治理体系

2026年全国两会期间，数据领域相关话题成为众多全国人大代表和全国政协委员关注的焦点。我们综合各类媒体和平台的公开报道，对2026年两会中有关数据工作的建议提案进行了梳理，倾听代表委员声音，不断提升数据工作质效。 周源 全国政协委员、社会和法制委员会委员、知乎创始人兼CEO 应促进互联网内容社区数据有序流通 全国政协委员、社会和法制委员会委员、知乎创始人兼CEO周源提出要构建促进数据有序流通机制。他建议,可支持互联网内容平台参与建设重点领域专业语料库开源开放平台。国际开源平台通过构建“模型—数据—评测”协同生态和成熟的开源许可体系，聚合全球开发者资源，已成为人工智能产业的重要数据基础设施。周源认为，可在行业主管部门指导下，支持互联网内容社区联合行业协会与科研机构，共建面向重点领域的专业语料开源开放平台，形成“社区生产—平台治理—模型反馈—持续优化”的良性循环，推动互联网内容社区沉淀的专业知识资源转化为合规、稳定、可持续的大模型训练数据来源，夯实我国人工智能产业发展的数据基础。 来源：央广网 徐冠巨 全国人大代表、传化集团董事长 筑牢智能产业生态新基建 全国人大代表、传化集团董事长徐冠巨建议，打造行业级“智能体大脑”，筑牢智能产业生态新基建。由政府牵头搭台，推动人工智能企业、产业龙头及研究机构联合攻关，围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同打造行业级“智能体大脑”；共建行业数据标准，鼓励龙头企业与人工智能企业联合制定行业数据采集、治理与共享标准，破解数据分散、标准各异的瓶颈；推动数据资源高质量供给，在工业制造、交通物流等高价值领域加快构建高质量数据集，鼓励龙头企业开放行业数据资产，探索跨行业、跨区域的数据共享机制。徐冠巨还建议，建设“人工智能+制造”复合型人才培养与认证体系，重点培育懂产业、懂AI的“产业AI架构师”。制定人工智能时代复合型人才能力认定标准，明确“产业AI架构师”的培养方向与评价依据；推动双向人才流动，既推动产业人才向人工智能方向转型升级，也推动人工智能科学家团队深入实体企业；构建产学研用一体化培养机制，鼓励科技企业与产业企业联动，开展全链条人才培养，加速复合型人才规模化供给。 来源：中国经济网 王小龙 全国政协委员、一工机器人银川有限公司董事长 化工数字化转型应聚焦四大方向 全国政协委员、一工机器人银川有限公司董事长王小龙建议实施“人工智能+石化化工”专项行动。他提出，要重点支持化工行业大模型研发，围绕分离、蒸馏、提纯等典型单元操作，部署场景化AI模型，推动行业生产从“经验驱动”向“数据驱动”转型。同时，需加快制定行业数字化转型成熟度评估标准、数据安全与产权规范，建设高质量行业数据集，为企业转型提供清晰指引。王小龙强调，要推动安全环保与数字化深度融合，强化转型底线支撑。他建议推行“智能巡检+风险预警+应急指挥”一体化系统，对工业机器人、无人机等高危场景巡检装备给予购置补贴，提升化工生产安全管控水平。同时，将碳足迹追溯、能碳管理纳入数字化改造要求，对建成智慧环保平台的企业，给予排污权抵押贷款利率优惠。 在产业协同层面，王小龙提出，要推进园区级数字化协同，打造产业集群效应。他建议以智慧化工园区建设为抓手，实现园区内企业数据联通、资源共享、应急联动；按照“六个一体化”理念，给予园区数字化基础设施专项财政补助。此外，建立园区数字化转型服务平台，提供“诊断—方案—实施—评估”全流程服务，降低企业转型试错成本。 来源：中国化工报

学校上线数据指标系统，希望完善学校的数据指标体系。然而，数据工程师与业务部门沟通数据指标时，常面临双方信息不对称的尴尬局面：业务部门不清楚数据部门需要哪些数据，数据部门也不清楚业务部门掌握哪些数据；此外，还存在“一把手”所需数据，业务部门与数据部门均未掌握，或双方数据始终不一致的情况。今天，我们就此探讨高校数据指标相关问题，供大家交流讨论。 一、何谓数据指标和指标体系 （1）指标定义：在业务发展进程中会生成数据，数据经过计算与分析后，形成统计结果，即被称为指标。指标是业务单元的度量值，可对业务进行描述、度量和拆解。常见指标示例：UV（活跃用户数）、PV（活跃次数）、注册用户数、人均使用时长等。 （2）指标维度及数值：指标定性部分通常指维度，描述指标的观察视角。指标定量部分描述指标的数值结果。举例：如果以日常监控或分析为目的，运营一般会选择按日进行监控，如每天注册用户数、日活等；如果是汇报或者宣发场景，可能会有按月、年、历史累计等维度做汇总，如某年度新增注册用户数等。 （3）指标体系：指标体系=指标+体系，简言之，就是一系列相互关联的用于衡量业务发展状况的指标的集合。围绕某一业务主题，基于一定的逻辑关系和层次结构，将相互独立又彼此关联的指标连接起来组成的有机整体。指标体系是对业务过程的全面完整的刻画，同时也涉及对指标的分类分级和标准化管理。 二、数据指标为何存在确定性与不确定性 高校数据指标具有复杂性。高校的业务活动丰富多样且动态变化，涵盖教学、科研、管理、社会服务等众多领域，不同领域的数据指标相互交织，导致其内涵与外延难以精准界定。同时，高校的数据来源广泛且分散，不同部门、不同系统产生的数据在格式、质量、统计口径等方面存在差异，数据在采集、传输、存储过程中也易受各类干扰，进一步加剧了数据指标的不确定性。 高校数据指标的不确定性主要源于以下三个方面，它们共同作用，使得任何试图用单一体系精确衡量高校“质量”的努力都变得异常复杂。 （1）测量干扰与指标间的内在矛盾 这类似于量子力学中的“测不准原理”。当你试图精确测量高校的某个方面（如科研论文数量）时，这个过程本身就会干扰或牺牲对其他方面（如本科教学质量）的准确衡量。指标之间往往存在天然的内在不兼容性。例如，过度强调科研经费和论文产出，可能导致资源向科研倾斜，从而削弱对教学的长远投入。大学的使命是多元的，试图用一套指标“通吃”，难免会顾此失彼。 （2）“指标固恋”引发的行为异化 著名的“古德哈特定律” 所揭示的现象：当一个指标本身成为目标时，它就不再是一个好的指标了。因为被测量者（高校）会为了提升排名而采取策略性行为，导致指标失真。 数据美化与造假：高校可能选择性报告数据，甚至直接造假。例如，哥伦比亚大学等名校曾因向排名机构提交不实数据而陷入丑闻。 追逐指标而非内涵：高校可能热衷于容易提升排名的短期行为，如大规模互引刷高论文引用率，或不顾质量地扩招国际学生以提升“国际化”指标。这使得指标越来越“好看”，却可能与真实的教育质量和学术水平脱节。 （3）价值负载与“一把尺子”的局限 大学是极其多样的，有综合性大学，也有特色鲜明的专业院校；有的侧重科研，有的专注教学。用同一套指标和权重去衡量所有学校，无异于用一把尺子去称体重。 学科差异：人文社科与理工科的成果形式、影响力周期完全不同，难以直接比较。以论文数量为核心的评价体系对人文社科就不尽公平。 价值判断：排名指标的选取和权重设置本身就是一种强烈的价值判断。例如，是更看重学术声誉还是毕业生就业率？这背后没有绝对客观的标准，但会直接导致排名结果的巨大差异。 三、为何要平衡静态数据与动态数据 在高校信息化建设中，有效梳理数据指标并构建一个能平衡动态与静态数据的指标体系，是推动数据驱动决策的关键。下面这个表格汇总了核心的构建维度与平衡要点，希望能帮你快速把握整体框架。 静态数据与动态数据在高校数据指标体系中各有其不可替代的作用，二者相辅相成，共同构成了对高校运行状态的全面描绘。静态数据如同高校发展的基石，它们相对稳定，不易受短期波动影响，为高校提供了长期、稳定的基础信息。这些数据有助于高校管理层了解自身的资源状况、结构特征以及历史积累，从而制定出符合自身实际的发展战略和规划。例如，通过分析师生人数、专业数量等静态指标，高校可以清晰地认识到自身的规模优势和潜在的发展空间。 动态数据则如同高校发展的脉搏，它们持续变化，实时反映着高校的运行状态和效能。这些数据对于高校管理层来说至关重要，因为它们能够及时揭示出高校在运营过程中存在的问题和风险，为管理层提供决策支持。例如，通过监测网络流量峰值、系统并发数等动态指标，高校可以及时发现系统瓶颈，优化资源配置，确保教学和科研活动的顺利进行。 平衡静态数据与动态数据，意味着高校在数据指标体系建设中既要注重基础信息的稳定性和可比性，又要关注运行效能的实时性和个性化。这要求高校在数据采集、处理和分析过程中，既要确保静态数据的准确性和完整性，又要提高动态数据的时效性和敏感性。避免陷入唯静态指标论的误区，不能认为基础数据一旦录入即可一劳永逸，而应重点关注其更新机制与生命周期管理。同时要防止动态指标脱离业务场景，若动态指标无法与学科评估、教学质量监测等具体业务场景紧密结合，很容易沦为为动态而动态的数字游戏。 四、如何理解数据指标与“双一流建设”指标 我们在工作中还经常要遇到“双一流”建设的数据指标，如何理解“双一流”建设的数据指标与高校数据治理的数据指标之间的关系，对于提升大学管理水平和建设成效至关重要。下面这个表格清晰地展示了两类指标的核心异同。 “双一流”建设数据指标如同灯塔，为高校指明前进方向，它聚焦于学科建设的关键成果，通过一系列具有战略性和结果性的指标，衡量高校在迈向世界一流过程中的成效，引导高校集中资源，在特定学科领域实现突破，提升国际竞争力。例如，在衡量学科科研成果时，会关注重大科研项目的数量、在国际顶尖学术期刊发表论文的数量等，这些指标直接反映了学科在世界范围内的学术影响力。 而高校数据治理数据指标则像是稳固的基石，为高校的整体运行和发展提供坚实支撑。它贯穿于高校数据产生、采集、整合的全过程，注重数据的规范与质量，确保数据的准确、一致与可用。从全校视野出发，覆盖教学、科研、人事、资产等所有校务环节，为高校的日常运营、管理决策和长期发展提供高质量的数据基础。比如，在人事数据方面，精确记录教职工的基本信息、教学科研成果、培训经历等，为合理配置人力资源提供依据；在资产数据方面，详细掌握学校各类资产的数量、位置、使用状况等，保障资产的有效管理和利用。 尽管两者存在明显差异，但它们并非孤立存在，而是相互依存、相互促进。高校数据治理数据指标为“双一流”建设数据指标提供了可靠的数据来源和坚实的基础。只有确保数据治理工作的高质量开展，保证数据的准确性和一致性，“双一流”建设数据指标才能真实反映高校的学科建设成效，为资源动态调整提供科学依据。反之，“双一流”建设数据指标所设定的目标和导向，也为高校数据治理工作指明了方向，促使数据治理工作更加聚焦于与学科建设相关的关键数据，提升数据治理的针对性和有效性。 五、如何建好高校数据指标体系 我们系统性地做好高校数据指标工作，关键在于建立一套从理念到实践、从战略到技术、从数据到决策的完整体系。 （1）树立正确的指标认知观。 高校数据指标工作首先需要在理念层面达成共识，这是所有实践的基础。必须认识到，任何测量体系都无法完全捕捉教育和学术活动的全部价值。指标选择本质上是价值判断，会天然地放大可量化部分，而相对忽视难以量化的教育内涵（如批判性思维、文化传承等）。这要求管理者对指标结果保持审慎，理解其局限性。数据指标是服务于办学治校的“导航仪”和“诊断书”，而非追求的终极目标。其根本价值在于支撑决策、发现问题、引导发展，应坚决避免陷入“为指标而指标”的怪圈。 （2）强化战略与治理的协同 理念共识需要坚实的组织和制度保障，确保数据工作与学校发展同频共振。建立强有力的数据治理体系是数据可信可用的基石。数据治理委员会要明确各部门的数据权责，制定统一的数据标准和管理办法，实现“一数一源”，从机制上保障数据的准确性和一致性。要进一步强化战略目标与数据指标的精准传导，将“双一流”建设等战略目标，逐层分解为可衡量、可追溯的关键绩效指标（KPIs），并确保每个战略指标都有清晰的数据来源和统计口径，形成“战略-指标-数据-责任”的闭环。 （3）构建灵活的技术支撑架构 先进的技术平台是处理海量、异构数据，并平衡其动态与静态特性的关键。建设一体化数据平台，兼顾静态数据（如师生基本信息、资产数据）的稳定性和动态数据（如实时网络流量、科研成果增量）的时效性。实现数据的分层分类管理，依据数据的不同特征和应用场景进行管理，对数据精细化管理。同时，平台需支持对数据的全生命周期质量管理。 （4）聚焦价值创造的应用导向 数据工作的最终价值体现在其对实际业务优化的推动上。以应用牵引治理，让数据“活”起来，从师生和管理的痛点需求（入手开展数据治理，能让治理成效迅速显现，获得广泛支持。通过构建“领导驾驶舱”、教师个人数据“一张表”等应用，将数据转化为直观的洞察，直接服务于管理决策和学术活动。同时，建立常态化监测与评估机制，将数据分析与战略复盘、同行比较相结合，实现周期性的自我诊断与持续改进。 （5）培育共享共治的数据文化 技术和制度的有效运行离不开人的支持和文化的滋养。加强对管理者和教师的数据素养培训，培养“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的文化氛围，使数据思维成为校内共识。需要建立有效的激励与反馈机制，让数据提供者和使用者都能从数据应用中获益。例如，通过数据服务简化业务流程，让师生感受到便捷；将数据分析结果反馈给业务部门，帮助其优化工作，形成“数据应用-价值创造-主动参与”的良性循环。 总之，数据指标在数据治理过程中需要统筹兼顾数据指标的确定性和不确定性，需要处理静态数据与动态数据的精准识别，需要将学校高质量发展的数据指标与数据业务的具体指标进行比对，实现二者数据指标一致性与质量提升，从而系统性的做好高校数据指标工作。 来源（公众号）：数智转型洞察