当前企业在数据平台选型时面临着前所未有的挑战：市场上厂商众多且技术路线各异，从云原生到混合架构，从全栈解决方案到垂直领域专精，让人眼花缭乱；企业内部业务需求不明确，技术团队与业务部门对平台的期望值存在差异；再加上技术更新迭代快，信创合规要求日益严格，使得选型决策变得异常复杂。面对这些挑战，一份权威、...

近年来，“场景”一词在各类政策文件、产业报告和创新实践中频繁出现——从“数字政府场景化建设”到“AI+ 工业场景落地”，从“消费端场景创新”到“公共服务场景优化”。“场景”已不再是单纯的“情境描述”，而是成为新技术落地、新需求挖掘乃至问题解决与新价值创造的核心载体。 究其本源，当人工智能、物联网、大数据、边缘计算等新技术不断突破壁垒后，如何避免技术沦为“空转工具”，使其精准对接真实需求，成为创新的关键命题？而“场景”，正是链接技术与价值的重要桥梁。基于实践和研究总结，本文将场景归纳为“问题场景、需求场景、应用场景、案例场景”四阶框架，系统厘清从“发现问题”到“创造价值”的完整逻辑链条，以期为新技术时代的创新实践提供行动参考。 从“问题场景”入手，精准锚定价值源头 在新技术加速渗透的当下，创新实践往往面临“伪痛点”干扰——部分看似亟待解决的问题，要么脱离实际需求，要么缺乏技术适配基础，最终导致资源错配与创新低效。而“问题场景”的核心价值，在于依托新技术的感知、分析能力，穿透表象，识别核心矛盾，精准锚定“具体问题 + 价值缺口”。 借助数据监测、用户画像等技术工具，“问题场景”能够摆脱“模糊感受”的局限，将抽象的“不便”转化为可量化、可界定的具体矛盾：明确“谁在什么情境下遇到了什么阻碍”，以及“这一阻碍会造成怎样的价值损失”。这种精准锚定，使创新从源头就瞄准真正的价值“靶点”，避免技术投入“无的放矢”，也为后续价值创造筑牢了基础。 明晰勾勒“需求场景”，准确反映目标诉求 如果说“问题场景”是价值创造的“起点”，那么“需求场景”便是连接问题与技术的“转换器”。它将问题背后的价值缺口系统拆解为可落地的分层诉求，为新技术应用提供清晰指令。 “需求场景”的勾勒需紧扣“技术适配性”与“价值完整性”：既要关注直接解决问题的显性需求，明确技术应用的核心方向；也要重视支撑价值落地的隐性需求，保障技术应用的实际体验——若忽略隐性需求，即便技术功能达标，也可能因“体验缺陷”难以落地；还需考虑技术联动的关联需求，推动价值形成闭环，避免出现“解决老问题、引发新矛盾”的情况。 在此过程中，要警惕走入“技术先行”的误区，始终坚持以价值为导向，让需求牵引技术应用，而非让技术定义需求，确保每一项诉求都能服务于创造价值的最终目标。 打造“应用场景”，融合新技术创造新价值 “应用场景”是“需求场景”的具象化落地载体，也是新技术真正转化为实际价值的“最后一公里”。它聚焦于“在具体情境下，如何通过技术方案满足需求并创造价值”，核心在于实现技术与场景的深度适配。 打造“应用场景”需充分考量场景的约束条件——包括成本预算、环境限制、用户能力等，拒绝脱离实际的“通用方案”，而是要结合场景特性定制技术组合。“应用场景”通过将新技术与场景需求深度融合，使技术从“空中楼阁”的功能堆砌转变为嵌入实际场景的实用工具，既解决核心问题，又契合场景特性，最终创造出可感知、可量化的新价值。 这种“场景定制化”的技术应用，不仅能提升创新效率，更能确保价值落地的稳定性与可持续性。 用好“案例场景”，迭代推广实现价值升级 “案例场景”并非简单的成果展示，而是兼具“内部优化”与“外部推广”双重价值的闭环环节，既是前序场景的验证与修正载体，也是价值经验跨场景、跨区域扩散的核心纽带。在新技术赋能的创新生态中，单一案例的价值往往局限于内部，只有通过系统化推广，才能将局部经验转化为行业级、区域级的规模化价值增量。 一方面，“案例场景”需通过真实实践完成内部校准——验证“问题—需求—应用”链条的合理性，发现漏洞、反馈优化；另一方面，更需构建“可推广的经验模板”，通过提炼案例中的“共性逻辑”与“适配方法”，形成标准化的推广框架。同时，可依托数字化平台搭建案例共享库，整合不同领域、不同规模的案例经验，配套“场景适配指南”，帮助推广对象快速判断案例适用性，降低试错成本。 这种“内部迭代 + 外部推广”的双轮驱动，既能让案例价值从单一场景延伸至更广领域，实现“一点突破、多点受益”，又能通过推广中的反馈进一步丰富案例内涵，形成“迭代—推广—再迭代”的良性循环，推动价值创造从“局部优化”走向“系统升级”。 四阶场景联动，构建价值创造的系统闭环 “问题场景、需求场景、应用场景、案例场景”并非线性的步骤流程，而是围绕价值创造形成的相互校准、动态优化的系统闭环——“问题场景”锚定价值源头，若锚定偏差，后续环节便会偏离方向；“需求场景”拆解技术指令，若拆解不完整，应用场景便难以落地；“应用场景”实现价值转化，若适配不足，价值便无法有效生成；“案例场景”推动价值优化与推广，若反馈缺失或推广乏力，价值创造便难以突破局部局限、实现规模化增量。 这一闭环框架的核心意义，在于为新技术时代的创新实践提供一条清晰的从“技术”到“价值”、从“局部”到“全局”的转化路径，让创新不再依赖“经验判断”，而是基于系统逻辑实现精准发力与规模化扩散。在新技术加速创新的背景下，唯有依托四阶场景的联动，才能让技术真正嵌入社会经济肌理，成为推动价值创造从“单点创新”走向“生态化突破”的核心力量，为产业升级、公共服务优化、消费创新等领域提供坚实支撑。 来源（公众号）：浙江数字经济

在数字化转型的浪潮中，数据治理平台已成为企业不可或缺的核心基础设施。它不仅是数据资产化的技术载体，更是实现数据驱动决策的关键支撑。然而，面对市场上琳琅满目的解决方案，企业在选型时往往陷入困惑：功能全面性与操作简便性如何权衡？技术先进性与实施成本如何平衡？本文将从功能完备性、用户体验、易用性三个维度，...

在数字化转型的深水区，数据管理部门正迎来角色转型的关键时刻。过去被视为“数据管家”的部门，如今被期待成为“业务赋能者”。而人工智能技术的成熟，为这一转型提供了历史性机遇。AI在数据管理中的应用呈现出清晰的二元价值结构：在技术层面，实现数据治理流程的自动化与智能化；在业务层面，打破数据使用的专业壁垒，...

在数字化浪潮奔涌的今天，人工智能与数据治理已成为企业智能化转型的两大核心驱动力。然而，许多组织仍将它们视为两条平行的轨道：一边是光鲜亮丽、代表前沿技术的AI，另一边则是默默无闻、被视为底层苦力的数据治理。这种割裂的认知，极大地限制了数据价值的释放。事实上，AI与数据治理的关系绝非主从，而是一场深刻的...

当DeepSeek在国际舞台上展现我国AI实力的那一刻，许多人都看到了技术突破的光芒，但少有人注意到这场突破背后的深层逻辑——中国AI的崛起，不仅仅依靠算力堆砌，更是算法创新与数据治理能力共同作用的结果。这一成就也为整个科技行业提供了一个重新审视AI与数据治理关系的契机。 AI不是颠覆者，而是赋能者...

在企业进行数据治理平台选型时，一个普遍存在的误区是：过度关注平台功能清单的完整性，而忽略了实际使用体验。技术团队往往被厂商宣传的“全功能覆盖”“高性能指标”所吸引，却很少追问一个更本质的问题：这些功能在实际操作中是否真正“好用”？本文旨在论证，长期来看，平台的“好用性”才是决定数据治理项目成败的关键...

在数据驱动决策的时代，企业选择一款功能全面、体验流畅、易于使用的数据治理平台，已成为数字化转型成败的关键。理想的平台需要兼具治理深度与操作友好性，既能解决复杂的数据管理难题，又能让业务人员快速上手。本文围绕功能完备性、用户体验设计、平台易用性三大核心维度，深度评测五家主流数据治理平台，探寻其中的“全...

在当今数字化浪潮席卷的时代，数据治理已成为各组织、企业绕不开的关键议题。然而，当提及数据治理时，众多从业者却常感迷茫。行业里不断涌现出纷繁复杂的概念，使得即便专业人士也难以清晰界定数据治理的核心内涵。这种概念上的混乱，不仅阻碍了数据治理工作的有效推进，更让许多组织在数据治理的道路上迷失方向。要让数据...

在传统数据分析模式下，业务人员面临着重重困境：每当需要数据支持时，必须向IT或数据团队提交需求，经历“申请资源-技术取数-人工加工-报表开发”的漫长流程，短则数天，长则数月。这种模式不仅响应迟缓，无法适应快速变化的业务需求，还因沟通环节多、技术术语壁垒，导致业务人员与数据团队的理解偏差。更关键的是，...