2025年“数据要素×”大赛全国总决赛近日落下帷幕，住建行业的11支数智住建项目代表队在城市治理赛道进入决赛并获奖，展示了数智住建工作的阶段性成效。“数据要素×城市治理”重点在于通过对城市运行各类数据的深度挖掘和治理应用，以共建共治共享激发数据要素的乘数效应，推动超大城市治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“条块分割”向“协同共治”、从“被动响应”向“主动预见”转型。 以数据归集的“全域穿透”，构建城市治理的“全景图谱”。数据要素是推动城市治理现代化的新型治理要素，超大城市治理的首要挑战在于数据碎片化、孤岛化。通过“物理归集+逻辑归集”双轨并进，打破部门、层级与领域的数据壁垒，搭建统一的数据资源管理平台，以“全域穿透”的归集模式将分散在城市各个角落的数据编织成城市数据“全息图谱”，为精准识别治理痛点、科学配置治理资源提供全景数据支撑。 以数据治理的“标准协同”，构筑城市治理的“信任基石”。数据治理是提升治理精度的核心环节，推动数据从“可用”到“好用”，推行“一数一源一标准”，完善数据清洗规则，建立数据质量评价体系，通过跨层级闭环处置机制解决数据失真、滞后等问题。探索AI驱动的目录智能检索、治理规则智能推荐等场景，实现数据治理从“人工审核”向“智能优化”的升级，让数据成为识别城市风险、预判治理问题的信任资产，为多元主体协同治理提供数据保障。 以数据共享的“场景牵引”，激活城市治理的“乘数效应”。数据共享是释放数据要素价值的关键环节，数据共享的核心在于价值共创。搭建城市级数据共享平台，建立跨部门、跨层级的数据流通机制，实现公共数据“一本账”管理、“一平台”运营、“一体化”应用，以“场景牵引”推动数据从“静态资源”转化为“动态动能”，让数据要素与治理场景深度融合，产生“1+1>2”的乘数效应。 超大城市现代化治理的路径，本质上是数据要素与治理需求深度耦合的路径。要持续完善数据要素市场机制、强化数据安全与隐私保护、推动数据应用创新，充分释放数据要素价值潜力，为超大城市治理数智化转型注入持久动能。 作者： 重庆市城市管理局党组成员、副局长 李昌良 来源（公众号）：北京数据

数据安全不是成本，是投资。就像买保险一样，平时看起来没什么用，但一旦出问题，就是救命稻草。 在AI浪潮席卷而来的今天，数据就是企业的血液，数据安全就是企业的免疫力。免疫力强的企业才能在激烈的竞争中存活下来，免疫力弱的，往往一击即溃。

数据治理体系由组织、制度和技术三大支柱构成，组织体系明确“谁来做”，制度体系明确“如何做”，技术体系明确“用什么做”，三者协同联动、互为依托，共同构成数据治理成功实施的坚实基础。

数据战略作为组织数据治理的顶层设计，为后续所有数据工作提供总纲和指引。本章从企业战略、企业现状和内外部环境出发，逐步制定数据愿景、数据战略和行动计划，让数据战略不再空洞和遥不可及。

近日，第十二届江苏互联网大会在南京隆重召开，以 “智联新业态 网聚新动能” 为主题，汇聚全省数字经济领域顶尖力量，共话AI时代产业发展新机遇。 点击图片了解大会详情 作为大会重要环节，《江苏大模型、智能体创新应用成果》在开幕式上正式发布，本次大会发布的一系列成果涵盖了多个行业和领域，直观展现了江苏省在生成式人工智能与智能体技术研发应用中的硬核实力与前沿探索，也为全省数字经济转型升级提供了鲜活范例。 龙石数据自主研发的龙石数据 “AI 用数智能体” 凭借在数据要素智能化应用领域的突出价值，成功入选该省级成果汇编。 点击图片查看汇编原文件 龙石数据“AI 用数智能体” “ 龙石数据自研的“AI 用数智能体”，旨在通过自然语言交互，让业务人员像与同事对话一样轻松获取数据洞察，实现“即问即得、即见即用”的智能化数据服务体验。 点击图片查看“AI 用数智能体”详情 该智能体创新采用“数据中台主导型”架构，集成DeepSeek、Qwen3等主流大模型，通过元数据增强技术与企业级知识图谱，实现精准语义解析，可将自然语言自动转换为适配多数据源的SQL语句。核心功能覆盖业务指标查询、趋势分析、风险预警等场景，支持智能图表生成与多格式导出，用户无需专业技术背景，一句话即可获取精准洞察。 龙石数据“ AI 用数智能体”适配90%政企业务场景，在政务、营销、制造、热力燃气等领域落地成效显著，可将传统用数流程压缩至秒级，为各组织数字化转型提供高效、可信的数据智能支撑。 此次入选省级创新应用成果榜单，是对龙石数据技术实力、行业价值的权威认可。未来，龙石数据将持续深化数据治理和AI应用的融合创新，不断优化产品性能与应用场景，为各类组织高效释放数据价值提供支撑，助力数字经济高质量发展再添新动能。

基于六大数据困境和场景案例，本章将为您呈现数据治理的“理采存管用”方法论、八大实施环节和十大核心能力及其协同关系，覆盖从战略规划到价值应用的全生命周期。

本部分系统阐述数据治理的核心理念与“理采存管用”五阶八步方法论，涵盖数据治理的行业背景、典型困境与实施框架，帮助读者建立全局视角，理解数据治理为何做、做什么及如何体系化推进。

《数据治理实战指南》一书核心目的是为数据治理团队和数据从业者提供一套清晰、完整、步步为营的“作战地图”，将抽象的数据治理理念，转化为具体的、可操作的实施步骤、模板与案例，帮助大家少走弯路，高效、稳健地推进数据治理体系建设，真正让数据资产价值得以释放。

在数字化浪潮的猛烈冲击下，制造业正经历一场脱胎换骨的深刻变革。如今，这场变革已硕果累累，数字化转型成效显著，而数据治理作为关键支撑，正大步迈向更深层次。 数字化转型：制造业的显著成果 生产流程智能化重塑 传统制造业生产流程繁杂，依赖大量人力，效率低且易出错。数字化转型后，智能设备和先进系统成为生产主力。以电子制造为例，自动化生产线上机械臂精准高速完成芯片贴装、电路板焊接等精细操作，速度和精度远超人工。智能生产管理系统实时收集生产数据，依据预设算法自动调整参数，优化生产节奏，避免设备闲置与物料浪费，生产周期大幅缩短，生产效率实现质的飞跃。 产品质量全方位升级 数字化转型为产品质量把控提供强大助力。生产线上遍布的传感器和检测设备，如同“质量卫士”，实时采集产品尺寸精度、物理性能、化学成分等关键数据。借助大数据分析和人工智能算法深度剖析海量数据，能迅速发现潜在质量隐患和细微偏差。问题出现时，系统立即报警，生产人员及时调整工艺参数，确保质量稳定。同时，数字化质量追溯系统详细记录产品全流程信息，质量问题可快速精准定位源头，实现高效召回处理，大幅提升产品质量水平。 供应链协同高效运转 数字化转型推动制造业供应链协同能力显著增强。搭建数字化供应链平台后，企业与上下游伙伴实现信息实时共享交互。供应商依据企业生产计划和实时库存精准安排原材料供应，避免库存积压或缺货；经销商及时了解产品库存和销售动态，合理规划采购；物流商根据订单优化配送路线和方式，提高物流效率。这种协同模式降低企业库存和物流成本，提升供应链响应速度和灵活性，增强市场竞争力。 创新活力充分释放 数字化转型为制造业创新发展开辟广阔天地。一方面，新兴数字化技术带来全新研发设计方式。设计师利用虚拟现实技术进行虚拟设计和模拟测试，提前发现设计缺陷，减少实物样机制作次数，缩短研发周期；3D打印技术快速制造产品原型和小批量产品，加速验证改进进程。另一方面，数字化转型促进企业间合作创新。通过数字化创新平台，企业与高校、科研机构及其他企业联合研发，共享资源技术，共同攻克难题，推动行业技术进步。 数据治理：向更深层次发展的必然 数据价值深度挖掘需求迫切 制造业数字化转型深入，企业数据量爆炸式增长。这些数据蕴含市场、生产、客户反馈等信息，对企业决策、生产优化和市场拓展价值巨大。但目前许多企业数据利用仅停留在表面，缺乏深度挖掘能力。为释放数据价值，企业需加强数据治理，构建完善管理体系和挖掘分析机制，提高数据质量和可用性，探寻数据背后潜在价值，为战略决策和业务发展提供支撑。 数据安全与隐私保护挑战严峻 数字化时代，数据安全与隐私保护是制造业重大挑战。制造业数据涉及企业核心机密和客户敏感信息，如生产工艺、产品设计、客户订单、个人身份等，泄露将带来巨大损失和声誉损害。随着网络攻击手段升级和数据泄露事件频发，企业对数据安全与隐私保护需求愈发迫切。企业需加强数据治理，建立完善安全管理制度和技术防护体系，加强数据访问控制、加密存储传输、备份恢复等管理，确保数据保密性、完整性和可用性。 数据标准与规范统一需求凸显 制造业数字化转型中，不同企业、系统和设备间数据格式、定义和接口存在差异，形成数据孤岛，影响企业内部协同和外部合作。为打破数据孤岛，实现数据互联互通和共享共用，企业需加强数据治理，建立统一数据标准和规范，对数据格式、定义、编码、分类等进行统一规定，确保数据一致性和兼容性。同时，搭建数据交换和共享平台，为企业间数据共享和业务协同提供技术支持。 重视数据治理人才培养 企业应加强数据治理人才培养，建立完善人才培养体系和激励机制。通过内部培训、外部培训、在线学习等方式，提高员工数据治理知识和技能水平，鼓励数据岗位相关员工考取数据类证书，充实数据治理团队。 来源（公众号）：数据治理研究院

现在随便走进一个人工智能战略会议，你就能立刻感受到那种氛围——紧张、兴奋，以及组织内部对落后的隐隐担忧。 我们正身处一场模型智能之战之中，每个领导者都想要最智能的模型，每个架构师都想要最先进的流程，每个工程师都在凌晨两点偷偷刷新基准排行榜。 而在这场战争中，一种危险的思想已经根深蒂固： “更精准=更有价值。” -听起来合乎逻辑。- 感觉很科学。- 在幻灯片上看起来很棒。 但这也是当今人工智能架构中最昂贵的陷阱之一——这个陷阱悄无声息地拖垮了预算，使项目脱轨，并使云账单膨胀了数百万元，直到首席财务官开始提出一些令人不安的问题，才有人注意到。 这个故事讲述了为什么准确率会变成一个虚荣的指标……以及如果不小心，它会如何毁掉你的人工智能战略。 一 模型智能之战以及它为何会伤害你 过去两年，人工智能行业一直在全速冲向一场决战： “你用的是哪个LLM项目？” 你进行过微调吗？ “你参加的是70B计划还是400B计划？” 为什么我们不使用最新型号？ 各团队开始像青少年比较球鞋发售日期一样比较参数数量。 而领导人——不愿显得“落后”——反而火上浇油： 更大参数的型号获得了批准。 分配了更多GPU。 人们默默地期待着完美。 突然间，工程团队不再构建解决方案，而是构建声明，试图跟上同行或竞争对手在会议上提到的任何模型。 这正是组织最终为了追求准确性而追求准确性的原因——这是最昂贵的陷阱。 二 收益递减规律且成本极高 以下是机器学习中一个令人不安的真相： 达到80% 的准确率很容易。 达到90%的准确率是可以实现的。 达到95%的准确率是极其痛苦的。 预算一旦达到99%的准确率，就注定失败。 为什么？ 因为每一次渐进式的改进都需要： 更多数据 更清晰的标签 更多训练周期 更大参数的型号 更多 GPU 小时数 加强监测 更多实验 更多的一切 数学计算很残酷。 提高准确率往往会遇到收益递减的问题——每提高一个百分点，都需要指数级增长的计算能力、时间、人才和金钱投入。 当准确率达到90%以上时，你对抗的不再是随机性，而是物理定律。 在许多情况下，为了提高最后 2-3% 的准确率而付出的成本，比该模型的整个商业价值还要高。 这就是陷阱。 准确率不是一个衡量标准，而是一个商业决策。 让我们从首席财务官的角度来看待“准确性”这个概念： 精准是要花钱的。 不准确会造成经济损失。 你的任务是确定在经济上最合理的最低精度要求。 目标不是完美， 而是最优经济效益。 以下是高管们真正应该关注的框架：三大准确度区域及其真正的商业价值。 1.低风险区（准确率 80-90%） 使用案例：推荐、标签、排名、内部搜索。 错误并非总是会对企业造成损害（“视情况而定”）。 速度和成本比精确度更重要。 每次请求成本为 1 分、准确率达到 85% 的模型，其投资回报率通常是准确率 98%、成本为 15 分的模型的10 倍。 这就是聪明的团队选择小型模型并取得成功的原因。 2.人机交互区域（准确率90-95%） 使用案例：客户支持草稿、代码生成、文档摘要。 人工智能负责繁重的工作， 人类则处理特殊情况。 这个区域简直是个金矿。无需花费巨资进行最后一公里自动化， 就能大幅提高生产效率。 混合智能总是胜过过度设计的完美方案。 3.关键区域（99%以上） 应用案例：欺诈检测、医疗预测、自主系统、合规性。 在这些情况下，错误会造成严重的法律、经济甚至生命危险后果。 是的，在这里，你需要投入大量资金。 但大多数公司犯的错误是什么呢？ 把每个问题都当作第三区的问题来处理。 三 一个真实的故事：一台价值 0.15 元的收据扫描仪证明了这一点 一家物流公司希望实现费用收据处理的自动化。这是一个简单的应用案例。 但高层有人坚持说： “我们需要99%的准确率。” 因此，数据团队建造了一个巨大而笨重的视觉模型——本质上是一个用于观察咖啡收据的显微镜。 每次扫描费用：0.15元 平均收据金额：3-7元 他们花在核对收据上的钱比报销的钱还多。 当他们转而使用： 微型模型 准确率 85% 疑难病例需人工审核 总成本下降了80%，处理速度加快了，而且人类的速度仍然比以前快 10 倍。 他们不需要完美， 他们需要的是盈利。 四 如何打破组织内部的准确性迷思 最快的方法是什么？ 用数据说话，不要凭感情用事。 带上一个模型 ROI 计算器，将准确率转化为元、人力、计算和总业务成本。 为了计算真正的投资回报率，我们不能仅仅考虑推理成本。我们还必须考虑干预成本（人类纠正人工智能低置信度猜测的成本）和失败成本（人工智能出错但无人发现的成本）。 总成本 = 模型成本 + 人工审核成本 + 错误责任成本 核心输入（变量） 让我用上面收据用例中的例子来说明这一点。 选项 1——高级高精度型号 让我们用一个昂贵、高精度（99%）的模型来运行收据用例成本。 方案二——混合模式（高效+人机协作） 让我们用一个足够高效的模型（准确率达到 85%）加上人工参与，来运行收据用例成本计算。 最终比较 突然间，准确性不再是一个技术问题，而变成了一个经济问题。 五 最终结论：智能人工智能并非最智能的人工智能，而是最经济的人工智能 未来十年最大的竞争优势不会来自最大的型号或最令人印象深刻的基准模型。 它将来自那些理解这个简单真理的组织： 模型不需要完美，但必须盈利。 最终胜出的公司将是那些： 选择合适的精度区域 停止追逐虚荣指标 巧妙地运用人类 精明消费，而非大手大脚花钱。 优先考虑投资回报率而非排行榜分数 摒弃“准确性=价值”的迷思 因为完美是一种奢侈， 而盈利才是生存之道。 来源（公众号）：数据驱动智能