中华人民共和国国务院令 第809号 《政务数据共享条例》已经2025年5月9日国务院第59次常务会议通过，现予公布，自2025年8月1日起施行。 总理 李强 2025年5月28日 政务数据共享条例 第一章 总则 第一条 为了推进政务数据安全有序高效共享利用，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，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律，制定本条例。 第二条 政府部门和法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织（以下统称政府部门）之间政务数据共享以及相关安全、监督、管理等工作，适用本条例。 第三条 本条例所称政务数据，是指政府部门在依法履行职责过程中收集和产生的各类数据，但不包括属于国家秘密、工作秘密的数据。 本条例所称政务数据共享，是指政府部门因依法履行职责需要，使用其他政府部门的政务数据或者为其他政府部门提供政务数据的行为。 第四条 政务数据共享工作应当坚持中国共产党的领导，贯彻总体国家安全观，统筹发展和安全，遵循统筹协调、标准统一、依法共享、合理使用、安全可控的原则。 第五条 开展政务数据共享工作，应当遵守法律法规，履行政务数据安全保护义务，不得危害国家安全、公共利益，不得损害公民、法人和其他组织的合法权益。 第六条 国家建立政务数据共享标准体系，推进政务数据共享工作标准化、规范化。 第七条 国家鼓励政务数据共享领域的管理创新、机制创新和技术创新，持续提升政务数据共享效率、应用水平和安全保障能力。 第二章 管理体制 第八条 各级人民政府应当加强对政务数据共享工作的组织领导。 国务院政务数据共享主管部门负责统筹推进全国政务数据共享工作。 县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门负责统筹推进本行政区域内政务数据共享工作。 国务院各部门负责本部门政务数据共享工作，协调指导本行业、本领域政务数据共享工作。 第九条 政务数据共享主管部门应当会同其他政府部门研究政务数据共享中的重大事项和重要工作，总结、推广政务数据共享的典型案例和经验做法，协调推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务政务数据安全有序高效共享利用。 第十条 政府部门应当落实政务数据共享主体责任，建立健全本部门政务数据共享工作制度，组织研究解决政务数据共享工作中的重大问题。 第十一条 政府部门应当明确本部门政务数据共享工作机构。政务数据共享工作机构负责本部门政务数据共享具体工作，履行以下职责： （一）组织编制、更新和维护本部门政务数据目录； （二）组织提出本部门政务数据共享申请，组织审核针对本部门政务数据的共享申请，协调并共享本部门政务数据； （三）确保本部门提供的政务数据符合政务数据共享标准规范； （四）组织提出或者处理涉及本部门的政务数据校核申请； （五）建立健全本部门政务数据共享中数据安全和个人信息保护制度，组织开展本部门政务数据共享安全性评估； （六）本部门其他与政务数据共享相关的工作。 第三章 目录管理 第十二条 政务数据实行统一目录管理。国务院政务数据共享主管部门制定政务数据目录编制标准规范，组织编制国家政务数据目录。县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门组织编制本行政区域内的政务数据目录。 政府部门应当依照本部门职责，按照政务数据目录编制标准规范，编制本部门政务数据目录。 第十三条 政府部门编制政务数据目录，应当依法开展保密风险、个人信息保护影响等评估，并经部门负责人审核同意。 政务数据目录应当明确数据目录名称、数据项、提供单位、数据格式、数据更新频率以及共享属性、共享方式、使用条件、数据分类分级等信息。 第十四条 政务数据按照共享属性分为无条件共享、有条件共享和不予共享三类： （一）可以提供给所有政府部门共享使用的政务数据属于无条件共享类； （二）可以按照一定条件提供给有关政府部门共享使用的政务数据属于有条件共享类； （三）法律、行政法规以及国务院决定明确规定不能提供给其他政府部门共享使用的政务数据属于不予共享类。 第十五条 政府部门应当科学合理确定政务数据共享属性，不得通过擅自增设条件等方式阻碍、影响政务数据共享。 对属于有条件共享类的政务数据，政府部门应当在政务数据目录中列明共享范围、使用用途等共享使用条件。对属于不予共享类的政务数据，政府部门应当在政务数据目录中列明理由，并明确相应的法律、行政法规以及国务院决定依据。 第十六条 政府部门应当将编制的政务数据目录报送同级政务数据共享主管部门审核。政务数据共享主管部门审核通过后统一向政府部门通告。 政府部门应当对照统一发布的政务数据目录，丰富政务数据资源，保障政务数据质量，依法共享政务数据。 第十七条 政务数据目录实行动态更新。 因法律、行政法规、国务院决定调整或者政府部门职责变化导致政务数据目录需要相应更新的，政府部门应当自调整、变化发生之日起10个工作日内对政务数据目录完成更新，并报送同级政务数据共享主管部门审核。因特殊原因需要延长更新期限的，经同级政务数据共享主管部门同意，可以延长5个工作日。 政务数据共享主管部门应当自收到更新后的政务数据目录之日起2个工作日内完成审核并发布。 第四章 共享使用 第十八条 政府部门应当建立健全政务数据全过程质量管理体系，提高政务数据质量管理能力，加强政务数据收集、存储、加工、传输、共享、使用、销毁等标准化管理。 第十九条 政府部门应当按照法定的职权、程序和标准规范收集政务数据。通过共享获取政务数据能够满足履行职责需要的，政府部门不得向公民、法人和其他组织重复收集。 政务数据收集工作涉及多个政府部门的，政务数据共享主管部门应当明确牵头收集的政府部门并将其作为数源部门。数源部门应当加强与其他有关政府部门的协同配合、信息沟通，及时完善更新政务数据，保障政务数据的完整性、准确性和可用性，并统一提供政务数据共享服务。 第二十条 政务数据共享主管部门应当建立政务数据共享供需对接机制，明确工作流程。 政务数据需求部门应当根据履行职责需要，按照统一发布的政务数据目录，经本部门政务数据共享工作机构负责人同意后，依法提出政务数据共享申请，明确使用依据、使用场景、使用范围、共享方式、使用时限等，并保证政务数据共享申请的真实性、合法性和必要性。 政务数据提供部门应当按照本条例第二十一条规定的期限对政务数据需求部门提出的政务数据共享申请进行审核，经本部门政务数据共享工作机构负责人同意后作出答复。 第二十一条 政务数据需求部门申请共享的政务数据属于无条件共享类的，政务数据提供部门应当自收到政务数据共享申请之日起1个工作日内作出答复；属于有条件共享类的，应当自收到政务数据共享申请之日起10个工作日内作出是否同意共享的答复。因特殊原因需要延长答复期限的，政务数据提供部门应当报经同级政务数据共享主管部门同意，并告知政务数据需求部门，延长的期限最长不得超过10个工作日。 政务数据需求部门提交的申请材料不全的，政务数据提供部门应当一次性告知其需要补充的材料，不得直接予以拒绝。政务数据提供部门不同意共享的，应当说明理由。 第二十二条 政务数据提供部门应当自作出同意共享的答复之日起20个工作日内共享政务数据。 政务数据提供部门可以通过服务接口、批量交换、文件下载等方式向政务数据需求部门共享政务数据。 第二十三条 国家鼓励各级政府部门优化政务数据共享审核流程，缩短审核和提供共享政务数据的时间。 第二十四条 上级政府部门应当根据下级政府部门履行职责的需要，在确保政务数据安全的前提下，及时、完整回流业务信息系统收集和产生的下级政府行政区域内的政务数据，并做好系统对接和业务协同，不得设置额外的限制条件。 下级政府部门获得回流的政务数据后，应当按照履行职责的需要共享、使用，并保障相关政务数据安全。 第二十五条 政府部门通过共享获得政务数据的，不得擅自扩大使用范围以及用于或者变相用于其他目的，不得擅自将获得的政务数据提供给第三方。确需扩大使用范围、用于其他目的或者提供给第三方的，应当经政务数据提供部门同意。 政务数据共享主管部门以及其他政府部门应当采取措施防范政务数据汇聚、关联引发的泄密风险。 第二十六条 国务院政务数据共享主管部门应当统筹建立政务数据校核纠错制度。 政府部门应当依照本部门职责，建立政务数据校核纠错规则，提供纠错渠道。政务数据需求部门应当记录政务数据使用状态，发现政务数据不准确或者不完整的，应当及时向政务数据提供部门提出政务数据校核申请。政务数据提供部门应当自收到政务数据校核申请之日起10个工作日内予以核实、更正并反馈校核处理结果。 第二十七条 政务数据需求部门通过共享获取的政务数据，共享目的已实现、无法实现或者为实现共享目的不再必要的，应当按照政务数据提供部门的要求妥善处置。 政务数据需求部门存在擅自超出使用范围、共享目的使用政务数据，或者擅自将政务数据提供给第三方的，政务数据共享主管部门或者政务数据提供部门应当暂停其政务数据共享权限，并督促限期整改，对拒不整改或者整改不到位的，可以终止共享。 政务数据提供部门无正当理由，不得终止或者变更已提供的政务数据共享服务。确需终止或者变更服务的，政务数据提供部门应当与政务数据需求部门协商，并报同级政务数据共享主管部门备案。 第二十八条 政务数据共享主管部门应当建立健全政务数据共享争议解决处理机制。 同级政务数据需求部门、政务数据提供部门发生政务数据共享争议的，应当协商解决；协商不成的，应当按照程序向同级政务数据共享主管部门申请协调处理。跨层级、跨地域的政务数据共享发生争议的，由共同的上级政务数据共享主管部门协调处理。经政务数据共享主管部门协调处理仍未达成一致意见的，报政务数据共享主管部门的本级人民政府决定。 第二十九条 政务数据共享主管部门应当对政务数据共享情况进行监督检查，并可以对违反本条例规定的行为予以通报。 政务数据需求部门应当对共享政务数据的使用场景、使用过程、应用成效、存储情况、销毁情况等进行记录，有关记录保存期限不少于3年。政务数据共享主管部门和政务数据提供部门可以查阅政务数据需求部门有关记录。法律、行政法规另有规定的，从其规定。 第五章 平台支撑 第三十条 国家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。 国务院政务数据共享主管部门统筹全国一体化政务大数据体系的建设和管理工作，负责整合构建国家政务大数据平台，实现与国务院有关部门政务数据平台、各地区政务数据平台互联互通，为政务数据共享提供平台支撑。 县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门负责本行政区域政务数据平台建设和管理工作，按需向乡镇（街道）、村（社区）共享政务数据。 国务院有关部门负责建设、优化本部门政务数据平台，可以支撑本行业、本领域的政务数据共享工作。未建设政务数据平台的，可以通过国家政务大数据平台开展本部门政务数据共享工作。 第三十一条 政府部门已建设的政务数据平台应当纳入全国一体化政务大数据体系。除法律、行政法规另有规定外，原则上不得通过新建政务数据共享交换系统开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务数据共享工作。 第三十二条 政府部门应当通过全国一体化政务大数据体系开展政务数据共享相关工作。 第三十三条 国家鼓励和支持大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术在政务数据共享中的应用。 第六章 保障措施 第三十四条 政务数据共享主管部门应当会同同级网信、公安、国家安全、保密行政管理、密码管理等部门，根据数据分类分级保护制度，推进政务数据共享安全管理制度建设，按照谁管理谁负责、谁使用谁负责的原则，明确政务数据共享各环节安全责任主体，督促落实政务数据共享安全管理责任。 政务数据需求部门在使用依法共享的政务数据过程中发生政务数据篡改、破坏、泄露或者非法利用等情形的，应当承担安全管理责任。 第三十五条 政府部门应当建立健全政务数据共享安全管理制度，落实政务数据共享安全管理主体责任和政务数据分类分级管理要求，保障政务数据共享安全。 政府部门应当采取技术措施和其他必要措施，防止政务数据被篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用。 政府部门应当加强政务数据安全风险监测，发生政务数据安全事件时，立即启动应急预案，采取相应的应急处置措施，防止危害扩大，消除安全隐患，并按照规定向有关主管部门报告。 第三十六条 政府部门委托他人参与建设、运行、维护政府信息化项目，存储、加工政务数据，应当按照国家有关规定履行批准程序，明确工作规范和标准，并采取必要技术措施，监督受托方履行相应的政务数据安全保护义务。受托方应当依照法律、行政法规的规定和合同约定履行政务数据安全保护义务，不得擅自访问、获取、留存、使用、泄露或者向他人提供政务数据。 政务数据平台建设管理单位应当依照法律、行政法规的规定和国家标准的强制性要求，保障平台安全、稳定运行，维护政务数据安全。 第三十七条 政府部门及其工作人员在开展涉及个人信息的政务数据共享活动时，应当遵守《中华人民共和国个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例》等法律、行政法规的规定。 公民、法人和其他组织有权对政务数据共享过程中侵犯其合法权益的行为进行投诉、举报，接到投诉、举报的政府部门应当按照规定及时处理。 第三十八条 县级以上人民政府应当将政务数据共享工作所需经费列入本级预算。县级以上人民政府及其有关部门应当对政务数据共享相关经费实施全过程预算绩效管理。政务数据共享情况应当作为确定政府信息化项目建设投资、运行维护经费和项目后评价结果的重要依据。 政务数据共享主管部门应当加强对本行政区域内政务数据提供部门数据共享及时性和数据质量情况、政务数据需求部门数据应用情况和安全保障措施等的监督，并向本级人民政府报告。 第七章 法律责任 第三十九条 政务数据提供部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由同级政务数据共享主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）未按照要求编制或者更新政务数据目录； （二）通过擅自增设条件等方式阻碍、影响政务数据共享； （三）未配合数源部门及时完善更新政务数据； （四）未按时答复政务数据共享申请或者未按时共享政务数据，且无正当理由； （五）未按照规定将业务信息系统收集和产生的下级政府行政区域内的政务数据回流至下级政府部门； （六）收到政务数据校核申请后，未按时核实、更正； （七）擅自终止或者变更已提供的政务数据共享服务； （八）未按照规定将已建设的政务数据平台纳入全国一体化政务大数据体系； （九）违反本条例规定的其他情形。 第四十条 政务数据需求部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由同级政务数据共享主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）重复收集可以通过共享获取的政务数据； （二）擅自超出使用范围、共享目的使用通过共享获取的政务数据； （三）擅自将通过共享获取的政务数据提供给第三方； （四）共享目的已实现、无法实现或者为实现共享目的不再必要，未按照要求妥善处置通过共享获取的政务数据； （五）未按照规定保存通过共享获取的政务数据有关记录； （六）未对通过共享获取的政务数据履行安全管理责任； （七）违反本条例规定的其他情形。 第四十一条 政务数据共享主管部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由本级人民政府或者上级主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）未按照规定明确数源部门； （二）未按照规定对政务数据共享争议进行协调处理； （三）违反本条例规定的其他情形。 第四十二条 政府部门及其工作人员泄露、出售或者非法向他人提供政务数据共享工作过程中知悉的个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务信息的，或者在政务数据共享工作中玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊的，依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。 第八章 附则 第四十三条 国家推动政府部门与其他国家机关参照本条例规定根据各自履行职责需要开展数据共享。 第四十四条 本条例自2025年8月1日起施行。 来源：国家数据局

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

凛冬中的暗涌生机 当资本寒冬席卷大数据赛道，某头部数据中台厂商却在2025年Q1实现营收逆势增长37%。这一现象揭示：市场不是不需要数据中台，而是需要能穿透迷雾的"价值显影术"。 一、前提认知：重构行业底层逻辑 当前困局源于三个认知错位： 1. 技术乌托邦陷阱：将数据中台等同于技术堆砌，某金融机构投入千万级Hadoop集群后，数据利用率仍不足15% 2. 速赢幻觉：期待3个月建成数据金库，却忽视数据治理需要6-18个月沉淀期 3. 价值断层：某零售企业搭建的PB级数据仓库，最终仅5%数据能转化为经营决策依据 破局前提：承认数据价值释放的长周期性，建立"技术基建+业务造血"双螺旋模型。 二、战略锚点：从"大而全"到"小而美" 1. 蜂巢型架构的三大支柱 • 智能治理中枢：通过AI实现元数据自动解析（如Apache Atlas集成NLP技术）、数据血缘动态追踪（某银行采用图数据库技术将血缘分析效率提升70%） • 场景化数据工场：构建"场景沙盒"，某零售企业通过"促销收益预测沙盒"，将活动筹备周期从45天压缩至7天 • 价值度量衡体系：引入数据资产评估模型（DAMM），某能源集团通过量化数据资产ROI，发现营销数据资产回报率是生产数据的3.2倍 2. 模块化演进路径 • 单点突破阶段：选择高价值场景切入（如供应链预警、客户流失预测），某汽车零部件厂商以"供应商风险画像"为切口，6个月内实现不良品率下降18% • 局部闭环阶段：构建"数据-场景-反馈"飞轮，某金融机构在反欺诈领域形成"模型训练→实时拦截→案例沉淀→模型迭代"的闭环机制 • 生态扩展阶段：通过API网关开放数据能力，某政务平台开放127个数据接口后，第三方应用开发效率提升40% 3. 小而美的实施法则 • 80/20原则：聚焦20%核心数据资产创造80%价值，某电商企业通过ABC分析法锁定TOP5%商品数据，库存周转率提升35% • MVP验证机制：建立"3周快速验证-3月价值呈现"的敏捷模式，某物流企业通过"运输路径优化MVP"在21天内验证成本节约潜力 三、破局路径：AI驱动的范式革命 1. 智能治理的三大跃迁 • 从人工规则到自学习治理： • 传统方式：某电信企业依赖30人团队维护5000条数据质量规则 • AI方案：采用AutoML技术后，规则自动生成效率提升15倍，异常识别准确率达92% • 从被动治理到预见性治理： • 某制造企业通过时序预测模型，提前14天预警数据质量风险，缺陷产品召回成本降低60% • 从孤岛治理到联邦治理： • 隐私计算技术使某医疗联合体在不共享原始数据前提下，完成跨机构疾病预测模型训练 2. 场景智能化的三大引擎 • 语义认知引擎： • 某政府机构采用知识图谱技术，将非结构化公文转化为结构化数据，政策匹配效率提升80% • 决策优化引擎： • 某快消品牌应用强化学习算法优化促销组合，单次活动利润提升22% • 价值发现引擎： • 关联规则挖掘帮助某超市发现"啤酒+尿布"组合销售提升35%，催生新陈列策略 3. 智能渗透的量化效 治理环节 传统效率 AI增强后效率 提升幅度 数据分类 1000条/人日 50万条/小时 400倍 异常检测 70%准确率 95%准确率 +35% 血缘分析 7天/系统 4小时/系统 42倍 元数据管理 人工维护 自动发现 100%自动化 四、非常规战法：逆境中的生存智慧 1. 场景切片术的五大实践 • 价值密度优先：某地产公司筛选出TOP3%高价值客户场景，数据服务调用量提升10倍 • MVP验证矩阵：构建"业务价值-技术可行性-数据完备性"三维评估模型，某金融机构淘汰43%低效场景 • 渐进式交付：将"客户分群"拆解为"基础标签→行为聚类→价值预测"三级交付，某银行客户经理采纳率从30%提升至85% • 场景组合创新：通过"促销预测+库存优化+物流调度"场景联用，某零售企业应急响应速度提升5倍 • 价值可视化：开发"场景价值仪表盘"，某制造企业实时展示数据场景的投资回报曲线 2. 数据外交学的三大模式 • 产业联盟型：某汽车产业链构建区块链数据存证平台，质量纠纷处理时间从14天缩短至2小时 • 政企协同型：某智慧城市项目打通17个委办局数据，企业开办时间从5天压缩至0.5天 • 生态共建型：某互联网平台开放用户行为数据接口，带动第三方开发者收入增长200% 3. 反脆弱架构的四大设计 • 弹性计算架构：Serverless技术使某电商大促期间计算资源成本降低65% • 边缘治理节点：在制造车间部署轻量级数据治理模块，网络延迟敏感场景响应速度提升80% • 混沌工程机制：定期模拟数据断供场景，某金融企业故障恢复时间从小时级缩短至分钟级 • 成本沙盒控制：建立数据项目"红黄蓝"三级预算管控，某集团数据项目超支率从35%降至5% 典型案例：某新能源企业的破局实践 该企业通过"AI治理+场景切片+数据外交"组合拳： 1. 部署AutoML数据清洗系统，电池质检数据处理效率提升20倍 2. 拆解"供应链优化"为6个MVP场景，3个月验证降本潜力 3. 联合供应商构建数据联邦，库存周转率从4.2次提升至6.8次 最终在行业下行周期实现数据投入产出比（DROI）达1:4.7 五、本质洞察：数据价值运营学 本质公式：数据资产=被治理的数据×被场景化的应用² 1. 治理即生产：数据清洗不是成本中心，某物流企业通过地址标准化每年节省调度成本2000万 2. 场景即货币：将"客户流失预警"转化为"客户价值修复SOP"，某运营商实现单场景年增收1.2亿 3. 运营即增值：建立数据资产目录并实施动态定价，某能源企业数据服务内部采购额年增200% 认知鸿沟： 维度 初阶认知者 高阶操盘手 数据治理 规则约束 价值培育 场景开发 功能交付 生态孵化 价值评估 成本分摊 资产增值 六、风险雷达：致命误区扫描 1. 技术浪漫主义：某AI创业公司用GAN生成虚假数据样本，导致风控模型失效 2. 治理洁癖：过度追求100%数据质量，错过业务窗口期 3. 场景幻觉：将"可视化报表"误认为业务场景，某银行浪费千万级投入 避坑指南： 七、价值验证：建立数据价值仪表盘 构建三维评价体系： 1. 数据健康度：血缘完整度、时效性、一致性等12项指标 2. 业务转化率：数据服务调用量→业务指标提升率 3. 组织成熟度：数据素养认证覆盖率、跨部门协作指数 实践案例：某快消品牌通过数据价值仪表盘，发现"新品上市预测模型"使用率与市场成功率相关系数达0.83 八、长期主义：数据文明的进化之路 数据中台正在经历"IT项目→组织能力→数字文明"的三级跳： 1. 第一曲线：技术基建（3年周期） 2. 第二曲线：流程再造（5年周期） 3. 第三曲线：数据文化（10年周期） 里程碑案例：某家电巨头历经8年构建数据文化，实现"每个员工都是数据产品经理"，2024年数据驱动决策占比达73% 成为"数据达尔文主义者" 当行业陷入迷茫时，真正的破局者正在做三件事： 1. 用AI重新定义治理边界 2. 用场景重构价值链条 3. 用运营激活数据资产 正如某科技媒体所言："数据中台的终极形态，是让每个决策都自带数据基因。" 在这场持久战中，胜利属于那些既能仰望星空（AIoT、元宇宙），又能脚踏实地（脏活累活治理）的"数据农夫"。 来源（公众号）：AI数据推进器

从人治模式到AI智治，已经不仅仅是技术的进步和期许，更是思维方式的转变。传统的数据治理，关注的是如何管理人，如何提高人的效率。而AI数据治理，关注的是如何设计系统，如何优化算法。这种转变，要求我们重新思考数据治理的本质。数据治理的目标，不是让人工作得更辛苦，而是让数据流动得更顺畅。不是增加更多的检查环节，而是减少更多的质量问题。那么， AI数据治理的时代来了？

一、数据：AI落地的"第一性原理" "没有数据的AI就像没有燃料的火箭，再强大的算法也只能停留在实验室。" 在百度世界大会上，李彦宏展示的77万企业级AI应用案例中，数据质量差异直接导致了项目成功率的天壤之别。某制造业头部企业曾投入千万搭建视觉质检系统，却因产线数据标注不统一、设备采样频率不稳定，导致模型误判率高达30%。这个案例揭示了企业AI落地的核心矛盾：数据资产必须满足"三化"标准——标准化（Standardized）、场景化（Contextualized）、可持续化（Sustainable）。 1. 数据质量的"灵魂三问" • 完整性验证：某金融机构构建反欺诈模型时，发现客户行为数据缺失率达40%，导致模型覆盖场景锐减 • 动态更新机制：港口调度系统通过实时接入船舶AIS信号、天气数据、码头作业日志，使预测准确率提升28% • 安全合规框架：某医疗企业采用联邦学习技术，在保护患者隐私前提下整合12家医院数据，使肿瘤筛查模型F1值达到0.92 2. 数据治理的"黄金三角"模型 数据采集 边缘计算设备 5G工业网关 数据湖 数据血缘追踪 自动标注平台 合规审计系统 模型训练管道 某汽车制造企业通过该架构，将数据准备周期从45天压缩至7天 二、模型：从"大而全"到"专而精"的范式革命 "当90%的企业还在追逐千亿参数模型时，真正的创新者已在构建'蜂群式'小模型矩阵。" 生成式AI产业研究报告显示，78%的商业化场景采用参数量低于10亿的轻量化模型，这些"小而美"的模型在特定领域展现出超越大模型的效能。某零售企业将商品推荐模型拆解为"季节趋势预测+库存优化+用户画像"三个子模型，通过动态权重分配机制，使转化率提升19%。 场景适配的"四维评估模型" 维度 大模型优势场景 小模型优势场景 数据特征 海量通用语料 垂直领域私域数据 响应速度 500ms+ <50ms 部署成本 100万+/节点 5万内单机部署 更新频率 季度级迭代 周级在线学习 某银行采用"大模型+插件"架构，在信贷审批场景中，基础模型调用12个专业插件，实现风险评估准确率91.7% 三、组织进化：构建AI时代的"数字孪生"运营体系 "当技术变革遭遇组织惯性，90%的AI项目死于部门墙而非技术瓶颈。" 某能源集团的数字化转型揭示残酷现实：尽管建成PB级数据平台和127个AI模型，但业务部门使用率不足15%。根本原因在于"技术孤岛"与"认知鸿沟"的双重困境。破局之道在于建立"三位一体"的协同机制： 1. AI中台的"神经中枢"作用 某快消企业通过该架构，实现新品需求预测模型从研发到应用的周期从6个月缩短至14天 2. 人才结构的"金字塔重构" • 塔尖（5%）：AI科学家（负责算法创新、大模型调优） • 塔身（25%）：AI工程师（模型部署、MLOps） • 塔基（70%）：业务数据分析师（场景挖掘、效果评估） 某物流企业培养"AI赋能官"体系，使包裹分拣算法优化提案数量提升5倍，其中32%的改进来自一线员工建议 四、未来图景：从单点突破到生态进化 当某港口通过"5G+AI"实现无人化调度，吞吐量提升30%的同时降低20%碳排放；当某三甲医院借助多模态诊断模型，使早期癌症检出率提升40%——这些不是科幻场景，而是正在发生的产业革命。 企业AI进化的三个阶段 正如《大模型应用落地白皮书》所指出："未来的竞争不是模型大小之争，而是场景渗透深度之战"。当企业建立起"数据-模型-组织"的黄金三角，就能在AI浪潮中构建真正的护城河。 "AI落地的本质，是用数字世界的高效试错，降低物理世界的决策成本。" 这或许是对这个时代的最佳注解。 来源（公众号）：AI数据推进器

在当下这个科技飞速发展的时代，人工智能技术正以前所未有的速度蓬勃兴起，从最初的聊天模型不断进化，逐渐拓展到各种实际应用场景之中，国家层面大力给予支持，资本纷纷涌入，市场呈现出一片热火朝天的景象，机会与挑战并存。然而，当真正深入到 AI 应用的实践环节时，人们却发现，阻碍 AI 落地生根的关键因素并非技术方面的缺陷，而是数据所存在的瓶颈问题。 套壳应用的困境 张总是某国企数字化转型项目的负责人，他决定引入 AI 助手来提升整体工作效率。可当项目正式上线之后，员工们纷纷反馈：“这个助手仅仅只能回答一些通用性的问题，一旦询问公司内部的制度、具体业务流程以及专业知识，它就完全答不上来了。” 同样，在医疗科技领域工作的李工程师，开发了一款基于通用大模型的医疗诊断助手。可在测试阶段问题频出，虽然它能够讲述一些常见疾病的通用知识，但对于罕见病例的特征却无法精准识别，更别提结合医院过往的历史病例来提供有价值的参考了。 这些真实发生的情景，生动地揭示了当前 AI 套壳应用所面临的极为尴尬的局面。所谓套壳应用，通常指的是直接调用通用大模型的 API，仅仅只是简单地添加一个用户界面，就急匆匆地推向市场。这类应用表面上看起来十分便捷，但实际上却难以真正触及并解决各行业的痛点问题。通用大模型是基于互联网上公开的数据来进行训练的，严重缺乏特定行业的专业数据作为支撑。它们就像是一种万金油，虽然看似涉猎广泛，但对各个领域的专业问题都只能是浅尝辄止。 当询问 “人工智能未来的发展趋势” 时，它们可以头头是道地进行回答；可一旦问到 “贵公司去年第四季度销售额的环比增长率” 这样涉及具体业务数据的问题，便立刻哑口无言。问题的根源就在于数据存在着断层 —— 通用模型与具体的应用场景之间缺少了必要的专业数据连接。 定制模型：数据引领的时代 某银行早在 3 年前就开始积极探索 AI 应用。起初，他们尝试接入市面上那些流行的大模型，但效果却差强人意。然而去年，该银行转变策略，投入大量资源，对内部十年来的客户服务记录、各种规章制度、产品说明书以及专家经验进行收集整理，构建起一个专属的知识库，并以此为基础，基于通用模型的基座进行微调，成功打造出行业定制模型。模型上线之后，智能客服的准确率一举提升了 40%，业务处理效率更是提高了 56%。 而王医生所在的三甲医院也开启了智慧医疗项目。王医生并不满足于市面上现有的通用医疗 AI 助手，于是决定充分利用医院 20 年来积累的诊疗数据、医学影像资料以及专家会诊记录，来训练一款定制化的医疗模型。这一模型能够深入分析患者的历史数据，并结合最新的病例情况提供精准的诊断建议，辅助医生进行决策，从而大幅降低了误诊率。 这两个案例淋漓尽致地展现了数据在 AI 应用过程中所占据的核心地位。定制模型之所以能够区别于通用模型，其关键就在于行业专属数据的深度融入与融合应用。数据就像是模型成长所必需的 “养料”，直接决定了模型的能力边界范围。如果没有金融领域的专业数据作为支撑，模型又怎么可能理解复杂多变的金融产品特性呢？倘若缺少了医疗数据的训练，模型又如何能够精准地识别各种疾病特征？若无法律案例的持续喂养，模型又怎样准确解读晦涩难懂的法律条文含义？ 在当下，AI 的技术架构已经日益成熟完善，算法的优化空间逐渐变得有限。在这种情况下，真正能够为企业带来竞争壁垒的，其实是那些独特的数据资源，其价值早已远超单纯的算法创新。 结语 智能化转型已经步入下半场阶段，企业不再仅仅追逐表面华丽的 AI 应用，而是开始深度聚焦于数据资产的建设工作。未来，AI 应用领域的竞争格局将取决于谁能掌握更优质的数据资源，谁能构建起更为系统、完善的数据资产体系。 在知识星球上，汇聚着一群对大数据技术充满渴望的领航者，他们致力于掌握 AIGC 的前沿应用，积极寻找数字化转型过程中的秘籍。这里宛如一个理想的知识家园，为每一位探索者提供着丰富的精神食粮。 来源（公众号）：数据治理体系

一、数据共享-API共享 1 支持所有API类型的3种鉴权模式 签名模式：需提供AppKey和SecretKey。 简易模式：仅需AppKey即可调用。 不鉴权：无需密钥。 2 自助API支持添加清洗转换规则 支持给返回参数的字段添加清洗转换规则，对API返回结果进行灵活处理。 二、基础配置-清洗转化规则 tips：清洗转换规则是一组预先定义的逻辑或函数，对原始数据进行处理，消除错误、冗余和不一致性。将原始数据转化为准确、统一、可用的高质量数据。 核心可概括为两大环节：1.数据清洗：识别并处理原始数据中的各类问题，消除 “脏数据”2.数据转换：优化数据格式、结构或值域，实现标准化与规范化。 例如：输入：带有缺失、格式混乱的原始数据表；输出：统一包含标准化数值、规范日期的干净数据。 1 新增40条清洗转换规则 API管理、数据归集、数据清洗以及数据共享等功能可直接使用转换规则。 三、数据集成-数据源接入 1 接入Oracle数据源时，支持两种连接方式 SID（System Identifier）：数据库实例的唯一标识符,用于区分同一数据库服务器上运行的多个数据库实例；服务名（Service Name）：数据库服务的标识符，是更灵活的云端或分布式环境连接方式。 2 新增数据源扩展属性配置 在数据源连接参数中新增扩展属性配置选项，允许用户根据数据库连接信息自助填写属性名及其值。 四、数据集成-多表归集管理 1 新增数据缓存大小配置 新增手动调节缓存条数字段，解决表输入和表输出速度不一致导致的内存压力问题。 2 资源组下拉框 原“集群”功能统一改为“资源组”，任务执行时默认选择当前模块下的资源组。 3 新增保存并立即执行按钮和功能 多表映射配置后可直接执行任务，无需额外配置任务监控（任务需处于启用状态）。 4 新增建表日志和建表进度提示 启动自动建表流程后可随机关闭页面，建表进度和状态可以在建表日志中查看。 5 批量设置常量功能，新增共性字段类型下拉选择框 支持为字符型、整型、浮点型、日期时间型、时间戳型设置常量。 6 【修复】数据源接入信息被更改后，多表归集任务同步生效 当用户在数据源配置界面修改了数据源信息，无需进入关联的多表归集任务或流程中重新编辑和保存再运行，在多表归集任务或流程中直接点击运行，这些数据就会自动同步过去。

导读 2025年5月9日，国务院常务会议审议通过《政务数据共享条例(草案)》。会议指出，要在确保数据安全基础上打通数据壁垒，推动公共服务更加普惠便捷。要构建全国一体化政务大数据体系，推动数据资源融合应用，更好赋能社会治理和繁荣产业生态，增强经济发展新动能。 在此背景下，依托CCSA TC601大数据技术标准推进委员会，中国信通院、清华大学、华为技术有限公司、浪潮云信息技术股份公司、云赛智联股份有限公司、腾讯云计算（北京）有限责任公司、中移系统集成有限公司、浦东新区大数据中心、福建大数据一级开发有限公司、数字广东网络建设有限公司、中电海康集团有限公司、苏州龙石信息科技有限公司等近30家单位共同研究编制《一体化政务大数据体系建设实践指南1.0》（以下简称《指南》）。 龙石数据作为主要参编单位之一，深度参与此次研究工作，公司创始人兼总经理练海荣、行业咨询专家孙晓宁作为编写组核心成员，为《指南》的体系框架设计与实践路径规划提供了专业支撑。 本报告基于一体化政务大数据体系能力成熟度(GDMM)2024年评估调研成果及产业界先进实践，梳理总结一体化政务大数据体系建设实践方法论，并结合最新的AI技术发展现状对一体化政务大数据体系的未来发展态势进行研判和展望。 未来，龙石数据将持续发挥技术优势，协同产业伙伴推进政务数据资源共享与数智化场景创新，为提升社会治理效能和数字经济发展注入能量。 【文件下载方式】 《一体化政务大数据体系建设实践指南1.0》pdf文件： 链接: https://pan.baidu.com/s/1TUg75bykmfxyPIkHf1rXag?pwd=2598 提取码: 2598

传统的治理手段已经难以应对企业的需求。Data+AI的结合不仅为数据治理带来了全新的效率提升，还赋予了治理过程更多的智能和前瞻性。从数据标准化、质量管理，到隐私保护和实时洞察，AI让数据治理不再是一项繁琐的任务，而是企业创新和发展的核心动力。