传统数据中台解决了企业“有数据可用”的基础性问题，通过统一的数据治理体系打破了部门间的数据孤岛。然而，这仅仅是数字化转型的第一步。当前，数据平台正在经历从“工具”到“同事”的本质性转变，AI用数智能体的出现标志着数据中台进入了新的发展阶段。这一演进不仅改变了数据使用方式，更重新定义了业务与技术团队的...

在当前数字化转型浪潮中，企业面对众多数据中台与治理平台厂商时普遍陷入选择困境。各厂商技术路线各异、产品功能侧重不同，加之市场宣传信息过载，导致企业决策者难以准确识别真正符合自身需求的解决方案。本文基于详实的产业观察，通过系统分析各厂商的战略路径与产品焦点，为企业选型提供清晰的认知框架和决策参考。 主...

选型决策的关键在于评估不同技术路径对“数据管理”与“智能应用”的双重支撑能力。当前市场分化出的三条主流路径——独立中台厂商、云服务生态厂商和数据与智能公司。企业需要基于自身的数据成熟度、技术架构和业务目标，做出最符合长期...

2025年，企业数字化转型进入攻坚阶段，数据平台选型已超越单纯的技术决策范畴，成为影响未来数年数据能力演进的关键战略选择。面对市场上分化出的三条主流路径，企业需要基于自身数字化成熟度、技术架构和业务目标，在独立中台厂商、云服务生态厂商和解决方案厂商三种模式中做出精准选择。这一决策将直接关系到数据驱动...

国家数据局综合司印发《关于在国家数据基础设施建设先行先试中加强场景应用的实施方案》的通知 国数综科基〔2025〕114号 国务院有关部委、直属机构办公厅（室），各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团数据管理部门，有关中央企业： 为深入贯彻党的二十届三中全会关于建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享的改革任务，落实《国家数据基础设施建设指引》，以场景应用、技术创新驱动国家数据基础设施高水平建设运营，我局组织制定了《关于在国家数据基础设施建设先行先试中加强场景应用的实施方案》。现印发给你们，请结合实际抓好落实。 国家数据局综合司 2025年10月28日 关于在国家数据基础设施建设先行先试中 加强场景应用的实施方案 为深入贯彻党的二十届三中全会关于建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享的改革任务，落实《国家数据基础设施建设指引》，以场景建设、技术创新牵引驱动国家数据基础设施高水平建设和高质量发展，特制定本实施方案。 一、充分认识场景建设的重要意义 加强场景建设是推动数据基础设施从“建得好”向“用得好”转变的重要抓手，是培育全国一体化数据市场、释放数据要素价值的关键路径。要以用促建，强化场景应用对国家数据基础设施建设的牵引作用，通过场景应用驱动设施功能完善、促进设施迭代升级，确保设施建设与实际需要同频共振，将数据基础设施潜能转化为实际效能。要以建保用，依托数据基础设施开展数据高效汇聚共享、流通交易、开发利用，支撑跨主体协同、高性能调用、高安全保障，提升国家数据基础设施对场景落地的支撑能力，激发数据在跨区域、跨主体、跨平台流通利用中的创新活力。要推进场景与设施互建互促，在数据基础设施范围内推动规律探索、经验固化，促进场景建设可复制推广，实现数据要素价值释放。 二、重点场景建设方向 国家数据基础设施作为数据要素市场化配置改革的重要承载，要强化应用导向，支撑行业场景落地和技术创新应用。 （一）技术创新应用 1. 数据全域智能检索 基于统一目录及目录分发同步机制，利用智能体技术，支持精准、高效、智能的数据产品、数据需求发现。 2. 数据安全可信高效传输 面向科学数据、气象监测、遥感影像、人类遗传基因等领域的大颗粒数据传输需求，提供高带宽、低时延的数据传输、交付服务，支持传输路径动态调度、带宽弹性分配、安全分级保护。 3. 跨地域跨主体联合加工 面向多方高价值数据融合分析场景，通过多方安全计算、数据沙箱、联邦学习等技术，构建安全可信的数据联合加工环境，支持多方在安全可信加工环境中开展联合建模与加工分析，保障各方数据依授权使用。 4. 匿名化流通 面向个人敏感数据使用需求，采用隐私保护计算、密态计算、数据沙箱、可信执行环境等技术对数据进行匿名化加工，并通过技术手段避免匿名化数据被第三方数据关联还原。 5. 数据使用控制计量 基于数据使用控制和智能合约技术，实现对数据用法、用量、用时、用次的精细授权和动态管控，支持数据按需如约使用和精确度量、合规计费。 6. 远程数据治理 通过在数据源部署安全可信连接器，使数据加工治理方能够为数据持有方提供远程数据清洗、标准化、分类分级、质量评估等服务，确保数据治理过程始终在数据持有方信任的环境下进行。 7. 大模型训练推理 面向大模型训练推理场景，提供数据清洗、数据规约、特征构建、模型分层切割、弹性算力、可信传输、安全保障等服务，支持大模型训练推理的大规模、高质量、高并发、多模态等用数需求。 8. 智能体协同 面向数据基础设施支持智能用数供需匹配、需求登记、智能推荐等服务需求，通过提供标准化MCP接口，支持智能体接入、交互和协同。 （二）公共数据授权运营 依托数据基础设施支撑公共数据登记、加工处理、授权运营、流通定价、收益分配等制度机制落地。发挥数据基础设施对各类数据的融合应用作用，为交通物流、医疗健康、基层治理、气象服务等领域公共数据“跑起来”示范场景建设提供安全可信环境。支持公共数据按照“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等要求，以数据专区、分层解耦、跨域共用、分级共享等形式向社会提供。 （三）行业典型应用 依托数据基础设施支撑工业制造、现代农业、文化旅游等领域“数据要素×”典型场景落地，激发数据要素乘数效应。包括但不限于发挥数据在金融业服务优化、产品创新、普惠覆盖、风险管控、生态重构等方面作用，为实现普惠金融提供有效支撑；发挥数据在柔性生产、创新研发、协同供应链、智能决策、绿色转型等方面作用，推动制造业全要素、全流程、全产业链重构；赋能农业生产、管理和服务，支撑打造以数据和模型为基础的农业生产数智化场景；通过AIGC内容共创提升文旅内容生产效率，支撑沉浸式文旅、线上展览、云端演出等场景落地，孵化文旅新业态等。 （四）探索拓展创新应用场景 鼓励依托数据基础设施开展数据智能封装、可信高速传输、多模态全域存储等前沿技术探索和创新场景建设。支持龙头企业、科研机构依托数据基础设施联合开展前沿技术适配验证，为场景规模化推广提供技术支撑。 同时，支持鼓励依托数据基础设施并发挥设施作用，打造可复制、有利于数据要素价值释放的其他应用场景。 三、加强组织保障 （一）建立跨部门协调机制。行业主管监管部门、地方数据管理部门要强化政策支持，推动依托数据基础设施开展场景建设。先行先试建设任务承担单位要结合场景发展需求，科学做好数据基础设施应用场景规划。 （二）加快公共数据和行业数据开发利用。行业主管监管部门、地方数据管理部门要为数据基础设施场景应用提供数据供给，建立数据资源发现渠道，有效促进供需对接，催生更多应用场景。 （三）强化数据安全保障。先行先试建设任务承担单位要加强数据基础设施安全能力建设，落实数据分类分级、个人信息保护、网络安全等级保护等要求，保障场景建设数据安全、业务安全。 （四）加强宣传推广。国家数据局将组织数据基础设施场景应用赛事和案例征集活动，激励社会各界共同挖掘场景建设，发掘典型案例，提升数据利用水平，并及时总结经验、复制推广。 来源（网站）：国家数据局

在数字化转型进入关键阶段的今天，众多企业正面临数据规模急剧扩张与数据质量参差不齐的突出矛盾。营销活动因客户信息失准而效果不彰，供应链管理因库存记录残缺出现运转故障，风险控制系统因交易数据延迟导致预警失效——这些情形已成为企业数据应用过程中的常态现象。质量低下的数据不仅难以发挥应有价值，反而演变为阻碍...

数据拥堵：数字时代的城市病 现代企业的数据系统正如一座超大型城市，每天面临着海量数据的“交通拥堵”。数据孤岛如同断头路阻碍流通，低质量数据好比故障车辆造成事故，缺乏标准规范犹如交通信号失灵引发混乱。这种数据拥堵不仅造成资源浪费，更导致决策延迟和业务失控。城市交通治理百年积累的智慧，为数据治理提供了成...

面对动辄数百万的数据中台投入，企业决策者最核心的关切始终如一：这些投资究竟能带来什么商业回报？数据中台的价值并非虚无的概念炒作，而是通过聚焦具体业务场景，实现可量化、可感知的价值创造。本文聚焦数据集成与共享、数仓建设及可视化分析、全域数据治理三大最易产生价值的关键场景，系统阐述数...

现代企业的数据资产如同一个藏书巨万但杂乱无章的图书馆：数据资源散落在不同的“书架”（业务系统）上，缺乏统一的“图书编目”（元数据管理），既找不到需要的“书籍”（数据），也看不懂“内容”（业务含义），更难以有效“借阅使用”（数据应用）。这种混乱状态使数据从潜在资产变成了实际负担...

国际数据管理协会（DAMA）作为全球权威的数据管理专业组织，其发布的《数据管理知识体系指南》（DMBOK）被业界奉为“数据管理圣经”。该体系定义了数据管理的11个知识领域和7个环境要素，为企业数据管理提供了完整的理论框架和通用语言。系统化引入DAMA治理理念，能帮助...