在AI大战烽火连天的今天，所有人都在追逐参数规模的增长和架构的优化。然而，行业内的一个秘密正在悄然成形：拥有独特数据资产的企业正在构筑起难以逾越的竞争壁垒。数据，而非算法，正成为区分强弱的决定性要素。 互联网上的公开数据已经被主流模型消耗殆尽。当国际大厂都在Common Crawl的海洋中打捞数据时，真正的价值已经转向了那些深藏在垂直行业内部的专业数据宝库。这不再是谁能获取更多数据的竞争，而是谁能获取更独特、更高价值数据的角逐。 数据差异化：从量变到质变的跃迁 在AI大模型的军备竞赛中，我们正经历一场范式转移：从数据量争夺到数据质争夺。这好比从投石车时代一跃进入精密制导武器时代，精准的打击远胜于漫无目的的轰炸。 真相在于，万亿参数模型的表现或许不如一个在垂直领域精心训练的百亿参数模型。金融风控算法不需要识别猫咪，医疗诊断系统不需理解体育赛事。专注于行业特定数据的"精致小模型"常能击败通用大模型，就像一把手术刀比一把砍刀在手术中更有价值。专业数据不是靠爬虫就能获取的。医疗数据需要专业脱敏和标注；法律文书需要专业解读和结构化；金融数据需要专业筛选和验证。这些高壁垒的数据资产构建需要跨学科团队协作，仅靠技术团队难以突破。 数据质量工程：从筛选到创造 数据处理已从简单清洗进化为系统化工程。一家领先的金融科技公司投入上亿资金构建金融数据处理流水线，其成果使模型在金融场景的表现提升了23%，而这一切仅凭添加3000行处理代码实现。这种投入产出比是纯算法优化难以企及的。 去重看似简单，实则复杂。 当不同来源重复报道同一事件时，模型会过度强化这一信息，形成偏见。当同一知识以不同表达形式出现时，表面上看没有重复，但语义层面重复了。有效的语义去重需要深度理解内容，而非简单的字符串匹配。 跨模态数据处理更是技术与艺术的结合。 当图像与文本配对时，不匹配的内容会产生灾难性影响。一个被广泛采用的多模态数据集尽管经过严格筛选，仍有15-20%的样本存在图文不匹配问题。这类错误一旦进入训练，就会像基因缺陷一样代代相传。 数据护城河：战略资产的构建 垂直行业数据是企业最宝贵的战略资产。 一个令人震惊的事实是：一家中型医疗机构的临床记录处理得当，其价值可能超过整个互联网上的医疗文献。这些专业数据不是靠爬虫就能获取的，而是需要行业深度合作和专业处理的成果。中文AI面临的挑战尤为严峻。相比英语世界，中文互联网上高质量学术内容相对稀缺，对话指令数据更是凤毛麟角。 中文还有特有的语言现象：网络用语、方言表达、简繁转换、古文引用等，这些都需要特别处理。一位行业专家曾惊叹："解决好中文特有问题的数据处理，足以构建起不可逾越的竞争壁垒。"构建数据护城河是一场持久战。不仅是技术挑战，更是组织能力的体现：跨学科团队协作、持续投入机制、质量管理流程、安全合规体系等缺一不可。那些将数据视为战略资产而非技术附属品的企业，正在构建起真正的不可替代优势。 数据已从支撑要素蜕变为战略资产。在参数规模趋于同质化的AI赛道上，独特数据正成为企业最坚固的护城河。那些能够获取、处理和持续更新高价值垂直领域数据的企业，将在AI时代建立起难以撼动的竞争壁垒。 在一场看似以技术为王的比赛中，真正的王者是数据。你的数据有多好，你的模型就有多强；你的数据有多独特，你的竞争力就有多持久。在这场从海量到精专的数据角逐中，胜利者将不仅拥有最好的算法，更将掌握最具价值的数据资产。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

数字化时代，企业拥有的数据量呈爆炸式增长。据统计，全球每天产生的数据超过2.5万亿字节。这些数据是否能转化为企业的核心竞争力？关键在于数据治理的水平。 我遇到过这样一个场景：某大型电商企业高管兴奋地告诉我，他们收集了海量的用户数据，准备开展精准营销。 当我问到数据质量如何时，他面露难色："说实话，不同部门的数据存在冲突，用户画像准确度只有60%左右。" 这正是缺乏数据治理导致的典型问题。 数据治理中的"治"：解决痛点 数据治理的"治"是一种管控思维，聚焦于解决数据使用过程中的实际痛点。 数据质量问题是企业最常遇到的挑战。 一份行业调查显示，62%的数据分析师花费超过一半时间清洗数据。金融机构一个小数点的错误可能导致数百万的损失。 "治"的第一要义是确保数据准确、完整、一致和及时，让企业决策基于可信数据。安全也是"治"的重要方面。 随着数据泄露事件频发，往全球平均每起数据泄露事件造成的损失高达483万美元。企业需要通过严格的加密措施、访问控制机制和安全审计，防范内外部威胁。法律法规的遵从同样不可忽视。在GDPR实施后，违规企业面临高达全球营收4%的罚款。数据治理需确保所有数据处理活动符合各国法规要求，降低法律风险，保护企业声誉。 生命周期管理是"治"的完整闭环。数据从产生到最终销毁的每个环节都需要精细管控。这不仅关乎合规，也直接影响存储成本和数据价值的实现效率。 数据治理中的"理"：构建生态 "治"解决问题，而"理"则构建体系。 在数据治理中，"理"代表着一种建设性思维，旨在构建高效的数据生态体系。 理顺数据流程是基础。 我曾在一家制造企业看到这样的情况：产品数据从设计部门到生产部门，再到销售部门，每个环节都有转换和重定义，导致各部门对同一产品的理解存在偏差。 通过元数据管理和数据血缘分析，企业可以清晰展现数据的来源和流转路径，帮助所有人理解数据的上下文和含义。 理清数据权限是保障。 "谁能看到什么数据"是数据治理中的核心问题。数据不是越多人看到越好，而是需要合理分配访问权限，确保数据在需要时能被恰当的人获取，同时防止过度访问。这既是安全问题，也是效率问题。 理解数据价值是关键。 调查显示，44%的企业员工不理解数据对业务的价值。推动数据文化建设，提升全员数据意识，才能让员工从"被迫填表"变成"主动用数"，真正发挥数据的潜能。理性决策支持是终极目标。数据治理的最终目的是支持决策，通过数据集成、清洗和分析，为企业提供及时、准确的信息，驱动基于数据的智慧决策。一家零售企业通过数据治理优化其库存管理，年节省成本超过800万元！ 数据治理的五步法 数据治理不是一蹴而就的工作，而是需要分步骤、循序渐进地实施。基于多家企业的实践经验，总结了数据治理的五步法： 第一步，盘点数据资产。 这是数据治理的起点，企业需要全面梳理现有数据，了解数据的种类、数量、位置等基本信息。一家零售企业在盘点过程中发现，他们竟然有17个不同系统在独立存储客户信息，而这些信息之间存在大量冲突。盘点不仅要列清单，还要对数据的业务价值进行评估，确定治理优先级。 第二步，让数据变得干净。 通过ETL（提取、转换、加载）流程，进行数据清洗和标准化。这需要建立统一的数据标准，比如统一的日期格式、产品编码等，确保不同系统间数据的一致性。这就像打扫房间，去掉多余的、不需要的物品，让整个环境更加清爽有序。 第三步，重新组织数据。 在完成数据清洗后，企业需要对数据进行整合，包括主数据管理、数据仓库构建等。通过建立主数据系统，确保不同部门和系统中的数据一致性，这是数据共享和整合的前提。 第四步，数据治理持久化。 建立例行的治理机制，如定期数据质量检查、元数据更新和维护、数据标准的动态调整等。数据治理不是一次性工作，而是需要融入到日常运营中，形成持续改进的闭环。 第五步，数据治理延伸。 将数据治理的成果推广到更广泛的数据管理和应用中，开展智能化的数据应用，如数据资产透视、智能搜索和发现等。这时，数据已从静态记录变成可分析、可预测、可挖掘的动态资源。数据治理是一项系统工程，需要技术与管理的结合，更需要组织层面的支持。在组织上，需要建立数据治理委员会，有业务部门和IT部门共同参与，让业务与业务之间、业务与技术之间能够充分沟通，达成共识。在一线实施中，你会发现数据治理既要大处着眼，又要小处着手。有时从几个关键数据项开始，循序渐进，比一开始就追求大而全的方案更容易成功。数据是企业的核心资产，而数据治理是激活这一资产的关键。有"治"有"理"，你的数据才能成为真正的宝藏。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

为积极响应市场监管总局关于数据质量专项行动的工作部署，进一步提升全市市场监管系统数据质量监测与问题整改能力，苏州市市场监督管理信息中心牵头起草、苏州市市场监督管理局正式发布《数字政府 市场监管数据质量监测规范》。 为确保标准有效实施，充分发挥其指导作用，苏州市市场监督管理信息中心于4月11日在苏州正式召开《数字政府 市场监管数据质量监测规范》地方标准宣贯会。 龙石数据基于对市场监督数据管理的深入研究，也参与起草了此标准，致力于打造统一的数据质量监测体系，大力强化数据驱动的市场监督精准监管能力。 作为标准起草的单位之一，龙石数据咨询总监孙晓宁在宣贯会上深入解读了标准中市场监管数据质量监测的基本原则、监测方法及方式、监测指标、监测流程等相关规定，并对市场监管中数据质量监测和管理工作的落地提供了指导。 后续，龙石数据将全力配合有关部门，进一步拓展该标准在跨部门协作、动态监管等多元场景中的应用深度，源源不断地为市场监管系统数据治理、数据质量、问题整改等数据管理阶段注入动力。 点击图片查看标准原件

2025 年 2 月 19 日，当 ChatGPT - 5 以近乎人类的逻辑能力通过执业医师资格考试时，人们猛然惊觉：在 AI 时代，大模型的能力终将趋于相同，然而，真正决定胜负的关键，是隐匿于算法背后的高质量数据集。这就好比所有厨师都能购置相同的锅具，但唯有掌握独家秘方的人，才能烹饪出米其林三星级别的美食。 一、数据金矿的真相：核心竞争力所在 在 AI 领域，存在着一个有悖于直觉的现象：全球顶尖实验室的算法代码几乎全部开源，然而 OpenAI 仅仅依靠 45TB 高质量训练数据，便构建起了技术壁垒。这有力地印证了一个核心观点：模型能力终会收敛，而数据质量则决定了价值的上限。以谷歌医疗 AI 和特斯拉自动驾驶系统为例： •谷歌医疗 AI 凭借整合 200 万份电子病历、影像数据和基因组信息的多模态医疗数据集，使其诊断准确率高达 94%； •特斯拉自动驾驶系统则得益于车队每日回传的 160 亿帧真实道路场景数据，迭代速度远超同行。这些案例清晰地揭示出：当算力与算法成为基础设施时，数据质量才是真正难以逾越的护城河。相关文献指出，政府部门掌握着全社会 80% 的高价值数据，但当前公共数据开放率不足 30%，大量 “数据原油” 尚未被转化为 “数据汽油”。 同时，企业日常生产和服务中产生的数据，同样是一座尚未被充分开采的金矿。特斯拉每天通过全球 300 万辆汽车收集 160 亿帧道路数据，这些原本只是自动驾驶系统的 “副产品”，却成为其估值突破万亿美元的核心资产。企业数据价值可通过公式 “企业数据价值 = 数据质量 × 应用场景 × 流通效率” 来体现，其中数据质量由准确性、完整性、时效性构成，直接影响价值转化系数。 二、数据炼金术的重重难关 （一）数据荒漠化危机中文互联网优质语料仅占英文数据的 1/5，并且存在严重的长尾效应。据文献显示，某头部大模型在训练时，不得不使用 30% 的低质量网络爬虫数据，这导致模型出现 “幻觉” 的概率提升了 47%。 （二）数据孤岛困境某东部省份政务平台接入了 58 个部门的业务系统，但由于数据标准不统一，需要开发 142 个数据转换接口。这种碎片化的现状，直接致使智慧城市项目中数据分析成本占比高达 65%。 （三）数据标注的 “罗塞塔石碑”在自动驾驶场景中，标注 1 小时激光雷达点云数据，需要专业团队工作 3 天，成本超过 2000 元。文献指出，数据清洗与标注环节，消耗了 AI 项目 70% 的人力和时间成本。 三、企业数据炼金术：化腐朽为神奇 （一）企业构建高质量数据集四步法 1.数据治理筑基：美的集团通过建立 “数据字典”，统一 200 多个业务系统字段定义，将数据清洗效率提升 80%，设备故障预测准确率从 65% 跃升至 92%。关键措施包括： ◦制定《数据质量标准手册》明确 5 级质量评级； ◦部署自动化数据校验工具，实时拦截错误数据； ◦建立数据血缘图谱，实现全生命周期追溯。 2.技术赋能提纯：京东物流运用联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下，联合 200 家供应商构建智能补货模型，库存周转率提升 37%。前沿技术应用还包括： ◦智能标注（AI 预标注 + 人工复核，使自动驾驶数据标注成本降低 60%）； ◦合成数据（GAN 生成工业缺陷样本，解决小样本训练难题）；◦区块链存证（为每个数据单元打上 “数字指纹” 确保可信）。 3.数据资产化运营：某头部电商将用户行为数据封装为 “消费者洞察指数”，通过数据交易所年交易额超 5 亿元。创新模式包括： ◦数据资产入表（按《企业数据资源会计处理规定》将数据集纳入资产负债表）； ◦数据质押融资（以医疗影像数据集获得银行 2 亿元授信额度）； ◦数据收益分成（与合作伙伴按模型效果进行分成结算）。 4.场景价值闭环：三一重工在工程机械安装 5000 + 传感器，实时数据驱动实现： ◦预测性维护（故障预警准确率 91%，维修成本下降 45%）； ◦能耗优化（通过工况数据分析，设备油耗降低 18%）； ◦产品迭代（根据 150 万小时作业数据改进新一代挖掘机设计）。 四、构建高质量数据集的多重炼金术 （一）政企协同的数据生态 深圳数据交易所创新推出 “数据海关” 模式，通过区块链技术实现政务数据与企业数据的合规流通。截至 2025 年 1 月，已完成医疗、交通等领域的 12 个跨域数据集建设，数据使用效率提升 300%。 （二）技术驱动的数据提纯 •采用 GAN 网络自动修复缺失数据，某电网公司设备故障预测准确率从 78% 提升至 93%； •银行间通过加密沙箱共享反欺诈数据，模型效果提升 40% 且不泄露原始数据。 （三）标准引领的质量体系 湖北省发布的《高质量数据集白皮书》首创 “5A” 评估标准（Accuracy, Accessibility, Authenticity, Auditability, Actionability），使金融风控数据集交易合格率从 32% 跃升至 89%。 （四）价值循环的商业模式 上海某三甲医院将脱敏后的 30 万份电子病历转化为医疗数据集，通过 “数据入股” 方式与 AI 企业合作，年收益超 2 亿元。这种 “DaaS（数据即服务）” 模式正在引发产业变革。 五、数据价值飞轮：从成本到利润的转变 当某乳企将奶牛体温监测数据转化为 “牧场健康指数” 产品时，意外开拓了年收入 3 亿元的数字化服务市场。这印证了数据价值创造的三大范式： 1.内生价值挖掘： ◦海尔工厂通过 MES 系统数据优化排产，交付周期缩短 32%； ◦顺丰利用运单数据训练智能路由算法，分拣效率提升 28%。 2.外延价值创造： ◦电网公司出售脱敏用电数据，助力新能源企业精准选址； ◦连锁药店联合药企开发 “区域流行病预警系统”，年服务费收入超 8000 万。 3.生态价值重构： ◦汽车制造商开放车辆数据接口，吸引 300 + 开发者创建车联网应用； ◦物流平台构建产业数据中台，带动上下游企业平均降本 15%。 六、数据资本主义时代的企业行动纲领 1.建立首席数据官（CDO）体系：平安集团 CDO 办公室统筹管理 200PB 数据资产，通过数据产品矩阵年创收超百亿。 2.打造数据中台 2.0：某银行升级数据中台为 “智能数据工厂”，实现： ◦实时数据服务响应速度 < 50ms；◦自动化数据产品生成效率提升 10 倍； ◦模型训练数据准备周期从周级降至小时级。 3.构建数据利益共同体：长三角 16 家制造企业共建 “工业数据联盟”，通过可信数据空间交换数据，实现： ◦共享设备故障数据训练行业级预测模型； ◦联合开发数据产品按贡献度分配收益； ◦建立数据质量联保机制防范风险。 七、未来图景：数据要素的崭新大陆 当数据质量认证体系与电力 ISO 标准同等重要时，我们或许将看到： •每个城市出现 “数据精炼厂”，专门处理原始数据到训练数据的转化； •出现类似穆迪的数据质量评级机构，为数据集颁发 “AAA” 信用证书； •数据质量保险成为新险种，承保 AI 模型因数据缺陷导致的决策失误。文献预言，到 2030 年，高质量数据集交易市场规模将突破万亿，成为比云计算更基础的数字经济基础设施。这场悄然发生的数据革命，正在重塑全球创新版图。因为，真正改变世界的，从来不是算法，而是算法背后那些经过千锤百炼的数据真相。在这个 AI 无处不在的时代，数据不是石油，而是能将铅块变成黄金的哲人石。那些率先掌握数据炼金术的企业，正在将生产流程中的每个字节转化为数字时代的硬通货。 参考文献： 1.王晓明。加快建设人工智能高质量数据集。科技日报，2025. 2.彭宗峰，周婧。政府开放数据治理体系构建。光明日报，2023. 3.深圳数据交易所。高质量数据集标准白皮书，2024. 4.企业数据质量管理实践，2024. 5.湖北省数据局。高质量数据集白皮书，2024. 6.华为《如何构建高质量大模型数据集》 来源（公众号）：AI数据推进器

最近，龙石数据在为很多企业提供免费调研和数据治理方案时发现，无论是中小企业还是500强企业，都对数字化转型非常迷茫和焦虑。 结论是：大多数企业不适合全面推进数字化转型，不能被口号给骗了，动不动就要智能化升级，还没走稳就想跑。 要知道华为在数字化转型上的投入是销售收入的2%(P90)。 对于中小企业，在缺乏整体战略规划和强力组织支撑的情况下，建议根据自身情况，从主业务流程贯通、跨部门数据共享、核心业务指标监测，以及数字化人才培养等方面小步快跑式的缓慢推进数字化转型,任正非讲慢就是快(P143)。 推荐大家看看华为原CIO周良军先生在《华为数字化转型》一书中总结的“钻石"模型。 在这个模型中，下面的“三力"讲的是数字化转型的“道"，上面的”三驱"讲的是数字化转型的“术”。 在这里简单介绍一下这本书里的金句。 战略力方面:华为早在90年代就把数字化转型作为公司战略核心，也只有把数字化转型作为战略核心，数字化转型才有用武之地(P36)。 数字领导力方面:一把手的深度参与是数字化转型成功的前提，如果数字化转型失败，那么问题一定出在前三排，根因都在主席台(P62)。 变革力方面:数字化转型是一个复杂的管理变革工程，从战略规划到执行落地，关键不在于数字化，而在于转型变革。而变革的本质是利益再分配(P110)。 流程驱动的数字化转型是实现"以客户为中心"的端到端业务贯通，贯通流程的目标只有两个:一是多打粮食，也就是提升业绩;二是增加土壤肥力，也就是提升组织能力(P149)。 数据驱动的数字化转型主要任务是提升核心数据质量，实现数据跨部门共享，支撑业务洞察和决策分析(P204)。 智能驱动的数字化转型主要包括业务场景智能、业务决策智能、人际协作智能、这是数字化转型的高级目标(P241)。

数据中台的“冰与火之歌” 2024年，Gartner一纸报告将数据中台推上风口浪尖：“数据中台即将消亡”的论断引发行业震荡。但另一边，大模型浪潮席卷全球，企业对数据的需求从未如此迫切。矛盾背后，是无数企业投入千万却陷入“建而不用”的困境——数据中台成了昂贵的“数据仓库”，而非业务增长的“智能引擎”。 “建数据中台易，用数据中台难。技术堆砌的‘台’若无法与业务共舞，终将沦为数字化时代的‘烂尾楼’。” 一、数据中台的困境：为何“建而不用”？ 数据中台的“建而不用”问题，本质上是技术与业务、投入与回报、组织与文化之间矛盾的集中爆发。以下是三大核心症结的深度剖析： 1. 技术至上，忽视业务场景：从“工具崇拜”到“场景荒芜” 问题本质：许多企业将数据中台视为技术能力的“军备竞赛”，盲目堆砌Hadoop、Spark、实时计算引擎等技术组件，却未回答一个根本问题：数据中台要为哪些业务场景服务？ 典型案例： 某零售集团投入800万元建设数据中台，集成了ERP、CRM、POS系统数据，但未与业务部门协同设计核心场景。结果，市场部需要实时竞品价格监控，而中台仅能提供T+1的销售报表；财务部需要动态现金流预测，中台却只输出静态财务报表。最终，业务部门仍依赖手工处理数据，中台沦为“数据展示屏”。 深层原因： • 需求错位：技术团队主导建设，缺乏业务部门的深度参与，导致“技术功能”与“业务痛点”脱钩。 • 指标割裂：未统一关键业务指标（如市场部的“销售额”包含促销赠品，财务部则剔除赠品价值），数据可信度受质疑。 行业数据： Gartner调查显示，2023年全球数据中台项目中，仅35%的企业在建设前明确定义了3个以上核心业务场景，其余项目均存在“为建而建”现象。 2. 大而全的建设模式：成本与敏捷的致命矛盾 问题本质：企业试图一次性构建覆盖全业务链的“完美中台”，却忽略了业务环境的动态变化。这种“重装坦克”式建设模式，往往导致中台尚未完工，业务需求已迭代多次。 典型案例： 某汽车制造企业耗时2年、耗资2000万元打造数据中台，原计划支持供应链优化、质量追溯等六大场景。但在建设过程中，业务需求转向新能源汽车电池回收数据追踪，原有架构因缺乏电池寿命预测模型接口，被迫追加500万元改造费用，项目ROI（投资回报率）从预期1.8骤降至0.6。 技术对比： 传统数据中台 敏捷数据架构（如Data Fabric） 数据需物理集中至中央仓库 通过虚拟化技术实现逻辑层数据整合 改造周期3-6个月 新需求响应速度可达72小时 单次改造成本50万+ 边际成本趋近于零 行业趋势： 根据Forrester报告，2024年采用Data Fabric技术的企业，数据需求响应速度平均提升67%，中台建设总成本降低42%。 3. 组织与文化断层：数据治理的“无人区” 问题本质：数据中台不仅是技术系统，更是组织变革工程。若缺乏跨部门协同机制和数据文化，中台将陷入“有工具无人用”的窘境。 典型案例： 某保险公司部署了自动化数据治理平台，但因未设立专门的数据治理团队，业务部门仍沿用“Excel+邮件”的传统方式： • 销售部手动导出客户数据，导致隐私泄露风险； • 风控部因数据更新延迟，误批高风险保单； • 最终，数据中台因“数据质量差”被业务部门弃用。 组织短板： • 权责模糊：无明确的数据Owner制度，数据质量问题互相推诿； • 能力断层：业务人员缺乏数据素养，无法自主使用中台工具； • 激励缺失：KPI体系未纳入数据贡献度指标，业务部门缺乏参与动力。 调研数据： IDC研究指出，在数据中台失败案例中，68%的企业未建立跨部门数据治理委员会，82%的企业未对业务人员进行系统化数据培训。 二、破局之道：从“建好”到“用好”的三大策略 要让数据中台真正成为业务增长的引擎，需从“场景驱动、技术重构、组织再造”三方面突破： 1. 以业务场景为锚点：从“大而全”到“小而美” 核心逻辑：数据中台的价值必须通过具体业务场景兑现。企业应选择“高价值、易落地”的场景切入，通过快速迭代验证中台价值。 方法论实践： 以下是基于“以业务场景为锚点”方法论实践的 设计，分为 场景筛选矩阵 和 敏捷实施流程 两部分： 1. 场景筛选矩阵（四象限分析法） 2. 敏捷实施流程 • 核心步骤： 1. 需求众包：由业务部门投票决定优先级，确保“为业务而建”； 2. MVP开发：快速交付最小可用功能（如库存预警看板）； 3. 快速验证：小范围试点验证效果，避免大规模失败风险； 4. 规模化扩展：验证成功后复制推广，形成滚雪球效应。 • 成功标志：最终需达成可量化的业务指标（如缺货率下降20%）。 成功案例： 某连锁餐饮企业以“菜品销量预测”为突破口，通过数据中台整合天气、节假日、门店位置数据，结合机器学习算法，将食材损耗率从12%降至6%，单店月均节省成本3万元。项目仅用6周上线，ROI达3.5倍。 2. 技术融合：构建“AI+数据中台”的智能生态 技术升级路径： • 阶段1：数据虚拟化 采用Data Fabric技术，在不迁移数据的前提下实现跨系统联合分析。例如，某跨国物流企业通过Denodo平台，将分布在20个国家/地区的订单数据虚拟集成，跨境合规查询效率提升90%。 • 阶段2：AI原生设计 将大模型嵌入数据加工全流程： • 数据准备：用LLM（如GPT-4）自动解析非结构化数据（如客服录音转文本并打标签）； • 数据分析：通过AutoML工具（如H2O.ai）让业务人员自助建模； • 数据服务：用AI生成动态数据API（如根据用户画像实时推荐商品）。 典型案例： 某银行在数据中台中部署AI助手： • 客户经理输入“某企业近三年营收趋势”，系统自动生成SQL查询并可视化； • 风控模型迭代周期从2周缩短至2天； • 数据服务调用量提升300%，人力成本降低40%。 3. 组织变革：打造“三位一体”的数据运营体系 组织设计框架： • 顶层设计：由CEO挂帅的“数据管理委员会”，制定中台战略并协调资源； • 中层执行：设立“数据产品经理+数据工程师+数据治理专家”铁三角； • 基层赋能：通过低代码平台（如Power BI、QuickSight）让业务人员自助分析。 文化塑造关键动作： • 数据民主化：建立企业级数据目录，业务部门可按权限自助查询； • 激励制度化：将数据质量贡献度纳入部门KPI（如市场部需维护客户画像完整度）； • 培训体系化：开设“数据工作坊”，教业务人员用自然语言生成SQL查询。 成功案例： 某快消企业推行“数据全民化”运动： • 所有员工需通过“数据素养认证考试”； • 每月评选“数据之星”，获奖者可获额外奖金； • 一年内，业务部门自助分析比例从15%提升至70%，IT部门得以聚焦高价值开发任务。 三、未来展望：数据中台的“第二曲线” 随着数据编织、AI代理等技术的成熟，数据中台正从“集中式架构”转向“分布式智能网络”。企业需拥抱两大趋势： 1. 逻辑化与虚拟化：通过数据编织实现“按需集成”，避免物理搬运的合规与成本风险。 2. AI原生中台：将大模型作为数据加工的“协作者”，从ETL到分析全程智能化，例如自动生成SQL代码、动态优化数据管道。 “数据中台的终点不是技术，而是‘人机协同’的智慧涌现。” 让数据中台“活”起来的终极答案 数据中台的命运，不取决于技术是否先进，而在于能否成为业务的“共生体”。正如用友网络岳昆所言：“数据中台是‘幕后英雄’，它的价值在于支撑业务创新，而非独立存在。” 行动倡议： • 如果你是决策者，请反问：“我的业务需要数据中台解决什么具体问题？” • 如果你是执行者，请牢记：“从一个小场景开始，让数据说话，而非让PPT画饼。” “建中台易，用中台难；唯有以终为始，方能让数据从‘泥沼’变‘金矿’。” 来源（公众号）：AI数据推进器

你是否曾面对过这样的困境：海量数据如同洪水般涌来，传统数据库却无力应对？当分析查询需求日益增长，普通数据库却只能提供龟速的响应时间？当业务决策需要实时洞察，而系统返回的只有超时提示？ 这正是Apache Doris要解决的核心问题。 Apache Doris：不止于速度的数据分析利器 Apache Doris是一款基于MPP架构的高性能实时分析型数据库，它以极致高效、超级简单和统一整合的特点在数据分析领域脱颖而出，能在亚秒级时间内完成对海量数据的查询请求，无论是高并发点查询还是复杂分析场景，Doris都能轻松应对。 我第一次接触Doris是在一个业务挑战中。当时面对每天超过几十亿条的用户行为数据，传统MySQL已无力支撑实时查询需求，整个团队陷入困境。一位同事推荐了Doris，半信半疑中我们决定一试。部署过程出乎意料地简单，只需配置两类节点：Frontend负责接收请求和解析规划，Backend负责存储和执行。三天后，系统上线，原本需要20分钟的复杂分析查询，响应时间降至1.2秒。 Doris最初是百度广告报表业务的Palo项目，2017年对外开源，2018年由百度捐赠给Apache基金会孵化。2022年6月，正式成为Apache顶级项目。如今，Apache Doris已在全球超过5千多家企业环境中落地应用，包括百度、美团、小米、京东、字节跳动等国内80%的顶级互联网公司，以及众多金融、消费、电信、工业制造、能源和医疗领域的企业。 Doris核心竞争力：架构简洁、性能强劲 与同类产品相比，Doris的架构简洁得令人惊讶。整个系统只有两类进程：Frontend(FE)：负责接收用户请求、查询解析规划、元数据管理和节点管理。Backend(BE)：负责数据存储和查询计划执行。这种高度集成的架构极大降低了分布式系统的运维复杂度。一位资深运维工程师曾对我说："相比其他分布式系统动辄十几个组件的复杂架构，Doris就像一股清流，它让我们从繁琐的运维工作中解脱出来。" Doris还支持存算分离架构，用户可以根据业务需求灵活选择。从Doris3.0版本开始，可以使用统一的共享存储层作为数据存储空间，独立扩展存储容量和计算资源，实现最佳性能和成本平衡。性能方面，Doris采用列式存储技术，对数据进行编码与压缩，大幅优化查询性能和存储压缩比。它的查询引擎基于MPP架构，支持向量化执行，能高效处理复杂分析查询，实现低延迟实时分析。一家电商公司的数据团队负责人分享过他们的使用体验："我们有一张包含1亿条记录的用户行为分析表，在Doris上执行复杂的多维分析查询，平均响应时间仅为0.8秒，而同样的查询在我们之前的系统上需要15秒以上。这种性能差异直接改变了分析师的工作方式。" Doris实战应用：从理论到实践 Doris主要应用于以下场景： 实时数据分析：提供实时更新的报表和仪表盘，支持实时决策需求；实现多维数据分析，支持即席查询；分析用户行为和画像。 湖仓融合分析：加速湖仓数据查询；支持跨多个数据源的联邦查询；结合实时数据流和批量数据处理。 半结构化数据分析：对分布式系统中的日志和事件数据进行实时或批量分析。一家金融科技公司的CTO曾向我展示他们如何利用Doris构建全公司的实时分析平台。 "我们每天处理超过10亿笔交易数据，需要实时监控交易异常、分析用户行为和评估风险。传统方案要么延迟高，要么成本高，直到我们发现了Doris。现在，我们的风控团队可以在秒级内检测可疑交易，大大提高了系统的安全性。" Doris的MySQL协议兼容性也极大降低了用户学习成本。通过标准SQL语法，用户可以使用各类客户端工具访问Doris，实现与BI工具的无缝集成。 结语 一位资深数据架构师曾这样评价："Doris给我最大的惊喜不是它的速度，而是它的稳定性。在我们长达18个月的使用过程中，即使面对节点故障、网络波动等各种问题，Doris依然保持着稳定的服务。" Apache Doris正在为数据分析带来革命性变化。通过极简的架构、卓越的性能和广泛的生态兼容性，它让企业能够真正发挥数据的价值，从海量信息中获取实时洞察。无论是互联网巨头还是传统行业，Doris都提供了一条高效、低成本的数据分析之路。 来源(公众号）：大数据AI智能圈

大数据领域有个有趣现象：当一项技术引发热议时，我们往往忘记它已经存在多久。数据湖就是这样一个例子。 2010年，Pentaho创始人詹姆斯·狄克逊在纽约Hadoop World大会提出"数据湖"概念。时至今日，这项技术已经走过十多年历程，经历了从概念到应用的完整演变。 让我们放下技术细节，重新审视数据湖在这十几年间发生的变化与未来可能的发展方向。 数据湖：从概念到现实的三次飞跃 詹姆斯·狄克逊最初对数据湖的描述很朴素："把原来在磁带上存储的东西倒入数据湖，就可以开始探索数据了。"这个概念听起来简单，却解决了当时企业面临的核心痛点：如何高效存储和分析多种类型的数据。 数据湖的引力场：吸引企业的四大磁力 站在2025年回望，数据湖之所以能从概念走向广泛应用，源于其四大独特吸引力：无限包容的数据接纳能力。数据湖支持从结构化数据到半结构化数据，再到非结构化和二进制数据的全方位接入。企业不再担心"这种数据无法存储"的问题。随着5G和物联网的发展，实时流数据处理需求激增，数据湖的这一特性显得尤为珍贵。打破数据孤岛的整合能力。传统企业IT系统呈"烟囱式"架构，各应用间数据互不相通。数据湖通过汇集不同来源的数据，解决了这一长期困扰企业的痛点。一位制造业CIO曾对我说："数据湖让我们第一次看到了整个公司的全貌。"灵活多变的分析能力。与数据仓库严格的"写时模式"(Schema-On-Write)不同，数据湖采用"读时模式"(Schema-On-Read)，保留数据原始状态。这一特性使企业能够根据不同需求灵活定义分析模型，无需预先确定数据用途。敏捷可扩展的架构能力。数据湖基于分布式架构，扩展时不会"牵一发而动全身"。一家电商企业在双11期间只用三天时间就完成了数据湖的扩容，而传统方案可能需要数周甚至数月。 云上数据湖：技术演进的新阶段 数据湖发展十年，最关键的转折点是云计算的普及。企业级数据湖对性能、扩展性、稳定性和经济性要求极高，这恰恰是云服务的优势所在。AWS、微软Azure、阿里云、华为云成为数据湖领域的主力玩家。AWS于2018年推出Lake Formation服务；Azure早在2015年就布局了数据湖服务；阿里云在2018年中推出Data Lake Analytics；华为云则提供了Data Lake Insight服务。云服务商带来三个关键改变：一是降低了数据湖的使用门槛，企业无需复杂的技术积累即可快速部署；二是增强了数据湖的安全性与稳定性，解决了企业对数据安全的顾虑；三是引入了serverless架构，企业可按需付费，避免资源浪费。数据湖与数据仓库的关系也发生了微妙变化。最初业界认为数据湖将替代数据仓库，但十年发展表明两者各有所长，可以协同工作。数据湖适合存储原始数据并支持灵活分析，而数据仓库仍是结构化数据查询报表的理想选择。一位资深数据架构师形象地说："数据湖是原材料市场，数据仓库是精品超市，两者相辅相成。" 数据湖的未来：AI驱动的智能化演进 数据湖走过十年发展历程，未来道路将更加清晰。结合当前技术发展趋势，未来五年数据湖将呈现五大发展方向：AI增强治理能力。当前数据湖面临的最大挑战是"数据沼泽化"——数据存储容易，但治理困难。未来数据湖将深度融合大模型技术，实现智能元数据管理、自动数据分类和关联分析，降低数据治理成本，提升数据质量。实时处理能力升级。流批一体已成为数据处理的基本需求。下一代数据湖将进一步提升实时处理能力，支持毫秒级数据响应，满足物联网、智能制造等场景的超低延迟需求。多云协同统一视图。企业数据分散在多个云平台已成常态。未来数据湖将突破单云边界，实现跨云数据共享与计算，为企业提供统一数据视图，避免新的"云上数据孤岛"。数据安全与隐私保护。随着数据价值提升，安全重要性日益凸显。未来数据湖将内置更完善的权限控制机制，并融合联邦学习、隐私计算等技术，平衡数据共享与隐私保护的矛盾。数据资产价值量化。数据价值难以衡量一直是困扰企业的问题。未来数据湖将引入数据资产评估模型，通过使用频率、业务贡献等指标量化数据价值，帮助企业精准投资数据资源。 回望数据湖近十几年发展，我们看到的不仅是一项技术的成熟，更是数据价值观念的革命。从"存得下"到"用得好"，企业数据应用思维正在发生根本性转变。数据湖从未许诺解决所有数据问题，它只是为企业提供了一个更灵活、更包容的数据管理方案。就像自然界的湖泊需要活水循环才能保持生态平衡，企业数据湖也需要持续的数据流动与治理，才能避免沦为"数据沼泽"。十年前，詹姆斯·狄克逊提出数据湖概念时可能没有预见到今天的繁荣景象。十年后的今天，我们有理由相信，随着AI技术融合与企业数字化转型深入，数据湖还将迎来更广阔的发展空间。未来已来，数据湖的旅程才刚刚开始。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

为凝聚广泛共识，在社会各界的大力支持下，我们认真研究形成了数据领域常用名词解释（第二批）。后续我们还将结合实践需求和发展需要迭代完善名词解释，欢迎社会各界持续关注。 附件：数据领域常用名词解释（第二批） 数据领域名词解释起草专家组2025年3月29日 附件 数据领域常用名词解释（第二批） 1.数据产权，是指权利人对特定数据享有的财产性权利，包括数据持有权、数据使用权、数据经营权等。 2.数据产权登记，是指数据产权登记机构按照统一的规则对数据的来源、描述、内容等的真实性、合规性、准确性等情况进行审核，记载数据权利归属等信息，并出具登记凭证的行为。 3.数据持有权，是指权利人自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利。旨在防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。 4.数据使用权，是指权利人通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于优化生产经营、提供社会服务、形成衍生数据等的权利。一般来说，使用权是权利人在不对外提供数据的前提下，将数据用于内部使用的权利。 5.数据经营权，是指权利人通过转让、许可、出资或者设立担保等有偿或无偿的方式对外提供数据的权利。 6.衍生数据，是指数据处理者对其享有使用权的数据，在保护各方合法权益前提下，通过利用专业知识加工、建模分析、关键信息提取等方式实现数据内容、形式、结构等实质改变，从而显著提升数据价值，形成的数据。 7.企业数据，是指企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据。 8.数据交易机构，是指为数据供方、需方提供数据交易服务的专业机构。 9.数据场内交易，是指数据供方、需方通过数据交易机构达成数据交易的行为。 10.数据场外交易，是指数据供方、需方不通过数据交易机构达成数据交易的行为。 11.数据交易撮合，是指帮助数据供方、需方达成数据交易的行为。 12.数据第三方专业服务机构，是指为促进数据交易活动合规高效开展，提供数据集成、质量评价、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议调解、风险评估、人才培训、咨询服务等第三方服务的专业化组织。 13.数据产业，是指利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。 14.数据标注产业，是指对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业。 15.数字产业集群，是指以数据要素驱动、数字技术赋能、数字平台支撑、产业融通发展、集群生态共建为主要特征的产业组织新形态。 16.可信数据空间，是指基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。 17.数据使用控制，是指在数据的传输、存储、使用和销毁环节采用技术手段进行控制，如通过智能合约技术，将数据权益主体的数据使用控制意愿转化为可机读处理的智能合约条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。 18.数据基础设施，是从数据要素价值释放的角度出发，面向社会提供数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全服务的一类新型基础设施，是集成硬件、软件、模型算法、标准规范、机制设计等在内的有机整体。 19.算力调度，本质是计算任务调度，是基于用户业务需求匹配算力资源，将业务、数据、应用调度至匹配的算力资源池进行计算，实现计算资源合理利用。 20.算力池化，是指通过算力虚拟化和应用容器化等关键技术，对各类异构、异地的算力资源与设备进行统一注册和管理，实现对大规模集群内计算资源的按需申请与使用。 来源（公众号）：北京数据

——当智能体与流程融合，效率革命正在重塑商业规则 在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已从实验室走向生产线，从单点工具进化为重塑商业逻辑的“认知中枢”。其中，AI工作流正以“化繁为简”的革命性力量，成为企业降本增效、创新突围的核心引擎。它不仅是技术的迭代，更是组织形态的进化——通过将复杂任务拆解为可迭代、可优化的智能流程，让企业从“经验驱动”迈向“数据驱动”，从“人力密集”转向“智能密集”。 一、为什么AI工作流如此重要？ 1. 破解效率黑洞 传统企业常陷入“流程繁琐、响应滞后”的泥潭。以制造业为例，一份采购订单处理需人工录入数据、比对价格、逐级审批，单张成本高达38元、耗时4小时。而AI工作流通过自动化抓取、智能比价、动态审批，将成本降至6元/单，效率提升9倍。这种“感知-决策-执行”的闭环系统，让企业像精密仪器般高效运转。 2. 应对复杂挑战 在医疗、金融等高风险领域，AI工作流展现出不可替代的价值。某保险公司利用AI工作流实时分析交易数据，欺诈识别准确率达98%，坏账率却从2.3%降至1.7%。其核心在于多智能体协作：风险评估模型、规则引擎、实时监控系统协同作战，将复杂决策分解为可验证的模块化任务。 3. 释放人力潜能 某服装品牌通过AI工作流将设计打样周期从45天压缩至7天，某保险公司理赔审核人员从200人减至30人却处理量翻倍。这不是简单的裁员，而是将员工从重复性劳动中解放，转向更具创造性的战略决策与客户互动。 二、AI工作流如何解决业务痛点？ 1. 标准化与灵活性并存 传统工作流依赖静态规则，难以适应动态市场。AI工作流通过动态调整机制，如电商企业实时分析销售与库存数据，自动优化补货路径；制造业根据设备传感器预测故障，提前7天安排检修。这种“边运行边优化”的特性，让流程始终贴近业务需求。 2. 多维度降本增效 • 显性成本：某连锁酒店改造发票开具流程后，日均处理量800次，节省6个全职岗位。 • 隐性成本：某政府单位政务热线工单分类准确率从68%提升至94%，派单时间从15分钟缩短至实时完成。 • 质量提升：AI质检流水线使汽车零部件工厂问题发现速度提升6倍，客户投诉率下降43%。 3. 构建竞争壁垒 字节跳动、腾讯等巨头押注AI工作流平台，教育企业通过“虚拟班主任”实时跟踪学习进度，响应速度提升300%；短视频创作者用工作流一键生成爆款内容，效率提升10倍。这种“智能化业务系统”正成为企业差异化竞争的关键。 三、企业如何构建自己的AI工作流 1、需求分析与流程拆解 1）. 明确业务痛点与目标 • 需优先识别高频、高成本或易出错的流程（如文档处理、多系统协作、客户响应）。例如，某制造企业通过分析发现采购订单处理耗时占整体流程的60%，将其列为改造重点。 • 制定量化目标，如“将处理时间缩短70%”或“错误率降低至0.5%以下”。 2）. 流程可视化与节点拆分 • 使用流程挖掘技术还原实际执行路径，识别冗余环节（如重复审批、人工数据录入）。某物流企业通过日志分析发现32%的运单存在重复审核，取消14个无效节点后效率提升40%。 • 将复杂流程分解为可独立运行的子任务（例如“合同审核”可拆分为“信息提取→合规检查→风险标注”）。 2、技术选型与架构设计 1）. 选择适配的AI工具与平台 • 基础技术层：根据任务类型选择NLP（如客户咨询分类）、机器学习（如风险预测）或计算机视觉（如质检图像分析）。 • 编排工具：采用工作流引擎（如Zapier、UiPath）或专用框架（如LangGraph）实现任务顺序控制和条件路由。例如，通过LangGraph可构建“分类→实体提取→摘要生成”的文本处理流水线。 2）. 构建“感知-决策-执行”闭环系统 • 感知层：集成多模态输入（文本、语音、图像）并解析实时数据流。 • 决策层：结合规则引擎与机器学习模型动态调整策略，如银行信贷审批中AI根据实时数据优化风险评估阈值。 • 执行层：通过API或RPA工具连接现有系统，实现自动化操作（如ERP数据同步）。 3、数据治理与模型开发 1）. 数据准备与质量管控 • 收集历史数据并清洗标注，建立标准化数据集。某金融机构通过清洗10万份合同数据，使AI模型准确率从85%提升至99%。 • 构建动态更新的知识库，支持语义检索和自动摘要，例如法律行业将判例库与AI结合实现智能法律咨询。 2）. 模型训练与优化 • 采用迁移学习加速训练，如在制造业中复用已有质检模型参数，仅需20%新数据即可适配新产线。 • 建立反馈机制，通过用户行为数据持续迭代模型。某电商客服系统每月更新意图识别模型，响应准确率季度提升12%。 4、实施落地与迭代管理 1）. 分阶段验证与扩展 • 最小化验证（MVP）：选择单一部门或流程试点，例如某政府机构在政务热线分类任务中实现94%准确率后推广至全系统。 • 规模化部署：按“部门→事业部→集团”路径扩展，某药企6个月内将质检流程改造经验复用到采购、物流等环节。 2）. 监控与持续优化 • 建立双维度看板： • 效率看板：追踪处理时长、人力节省等指标。 • 业务看板：监控客户满意度、合规率等结果。 • 动态调整规则库，如保险公司根据市场变化每月更新风控模型的权重参数。 5、组织协同与变革管理 1）. 跨部门协作机制 • 成立由业务、IT和数据科学家组成的联合团队，确保技术方案与业务需求对齐。 • 制定标准化文档和API接口，降低系统耦合度。某零售企业通过统一数据中台，使库存预测系统与门店销售系统无缝对接。 2）. 员工培训与文化转型 • 开展分层培训：一线员工掌握工具操作，管理者学习流程优化方法论。 • 设计激励机制，如将AI节省的人力成本按比例奖励给流程改进团队。 典型行业案例参考 1. 制造业：某汽车配件厂用AI自动化处理采购订单，单张处理成本从38元降至6元，年节省436万元。 2. 金融业：城商行通过AI信贷审批模型，将小额贷款放款时间从3天压缩至8分钟。 3. 医疗行业：医院利用NLP自动解析病历，医生诊断效率提升50%。 四、AI工作流与业务的深度融合 1. 客户服务智能化 智能客服系统通过意图识别、知识库检索、多轮对话等模块，将85%的咨询问题自动化处理，同时精准识别复杂需求并转接人工。某电商企业应用后，客户满意度提升25%，人力成本降低80%。 2. 供应链弹性重构 AI工作流实时分析历史销售、天气、竞品数据，动态调整生产计划与物流路径。某鞋服品牌通过该技术，缺货率从12%降至3%，滞销库存减少35%。 3. 战略决策赋能 舆情监测系统自动抓取社交媒体负面信息，量化品牌情感变化并生成危机应对建议；金融企业利用AI模拟市场波动，辅助投资策略制定。 让AI工作流成为企业的“第二增长曲线” 从单点自动化到全流程重构，AI工作流正在改写商业世界的底层逻辑。它不是冰冷的工具，而是赋予企业“思考”与“进化”能力的数字伙伴。正如吴恩达所言：“AI工作流的价值可能超过下一代基础模型”，其核心在于将复杂任务转化为可迭代、可优化的智能生命体。 • “AI工作流不是替代人，而是让人更像人。” • “效率战争中的核爆级工具，正在重新定义企业的生存法则。” 当企业真正理解并善用AI工作流，便能在这场数字化革命中，从“跟跑者”蜕变为“领跑者”。未来已来，你准备好了吗？ 来源（公众号）：AI数据推进器