我曾面对过这样的场面：某知名零售公司耗资巨大的CRM系统，精细描绘了用户画像轨迹，却陷入困惑——为何促销响应率反而下降？在层层追踪后终于发现，数据团队沉迷于用户浏览时间的精确统计，却忽略了核心问题：哪些浏览行为在价格敏感人群中最可能导向付款？数据细节华丽，却与决策核心毫无干系——这分明是数据在业务战场上的“裸奔”。 数据并非天然智慧。每比特信息自诞生就烙印着业务使命：服务于客户体验提升、成本精益化控制或是潜在风险规避。当数据从业务中剥离——无论它如何精妙或海量——便沦为一堆无意义的符号，如同博物馆中珍贵但蒙尘的孤本，不再具备生命的活力。某共享汽车巨头曾一度倾力打造功能豪华的数据中台，堆砌了大量行驶轨迹和车厢停留时长等指标，却忽略了最重要问题：究竟哪些关键业务指标决定着用户对“便捷舒适”服务的真实感知体验？ 平台华丽但实用不足，成了业务决策者并不想翻阅的空中楼阁。 技术至上往往是迷失的开始。当技术愿景取代业务成果成为焦点，就滑入某种数字时代的虚无。制造业某车间曾豪情万丈铺设了数百枚高精度传感器，每毫秒都在产生海量运转状态数据。 然而数月后，当被问及这些数据到底助力解决了哪些业务瓶颈（如关键设备故障预判或产能优化瓶颈节点识别）？技术负责人无奈摇头：采集与存储已成执念，但为何分析、与业务痛点的连接始终无人规划推进？那些冰冷的字节无休止地在服务器中流淌，却浇灌不出业务价值的任何新苗。业务需求的指引，是决定数据资源聚焦何处、如何配置的指挥棒。 让数据创造价值，需要精准的“接地气”设计： 源头拷问，目标导向： 在启动任何数据采集或建模前，必须直面灵魂之问：我们要解决的业务核心挑战是什么？预期达成哪些具体可评估的结果？某国有银行在重构反欺诈系统时，没有一头扎进算法竞赛，而是首先联合风险业务部门深度剖析：欺诈攻击近期主要在哪类交易场景呈现新特征？期望新模型在精准拦截与减少误伤正常用户之间如何平衡？如此，海量交易数据的价值提炼方能有的放矢。 深度嵌套业务流：最富生命力的数据洞察，常常不是华丽仪表盘展示的，而是默默嵌入一线员工的日常决策系统里。 某大型快递企业，将基于全网时效预测与交通拥堵动态数据智能算法输出，直接优化快递员掌上配送终端的接单与实时路径规划建议。数据不再仅用于高层策略研讨，而是深度滋养业务前线的每一次决策。 业务技术共舞循环：让运营分析师、产品负责人与数据工程师坐在同一张决策桌上。 快速试点、快速验证、敏捷调优，是避免“闭门造车”的有效方法。某一线电商平台在策划新首页推荐算法时，组建了贯穿用户研究、营销、算法工程和数据产品经理的融合小队。两周为一个验证周期，将灰度测试获取的真实业务指标（点击转化率、深度浏览率）数据而非单纯的技术性能参数作为核心决策输入，让“业务价值”成为迭代优化进程中最响亮的指挥者。 对于众多资源相对受限的中小企业，无需盲目追求技术的豪奢配置。清晰界定当下或近期对业务最紧要的1-2个议题，据此针对性构建轻量而高性价比的数据能力支持闭环，往往能避开误区，直接触摸价值的精髓。 脱离业务的数据，恰似离水之鱼，无论它看似多么绚烂庞大。 将业务痛点数据化，让数据洞察业务化，方能赋予数据真正的生命动能，进而转化为决策的能量。我们不应继续堆砌无目的的华丽数据仓库，而应当清醒建造真正能驱动业务进化的价值引擎——让数据的每一次计算，最终都沉淀为可被感知的业务成果。 数据时代呼唤务实主义——让数据扎根于业务的真实土壤，每一份字节才能迎来真正的生命，真正服务于这个时代的深刻变革。 来源（公众号）：AI数据推进器

顺利开幕 今日，龙石数据组织的"DAMA数据管理体系研修班"在苏成功举办。本次研修班旨在赋能客户和伙伴构建符合国际规范的数据治理能力，通过权威解读国际数据管理标准体系，深度剖析DMBOK2.0知识框架；聚焦业务场景，开展数据治理沙盘推练和行业场景模拟实训，助力客户全面提升数据管理水平。 1 正式开班前，龙石数据创始人兼总经理练海荣发表开班致辞。练总首先对与会嘉宾表示热烈欢迎，强调本次培训会提供高质量学习、交流和实践的平台，最后他预祝本次培训圆满结课，希望所有参会者学有所获。 龙石数据创始人兼总经理练海荣 培训第一天，国际数据管理协会（DAMA）中国区主席汪广盛为学员系统讲授了数据管理知识体系的核心框架。课程从数字化转型背景切入，深入解析了数据治理的发展历程及行业实践价值，帮助学员建立起对DAMA知识体系的整体认知。 国际数据管理协会（DAMA）中国区主席汪广盛 汪主席重点讲解了数据伦理的核心准则与法规要求，通过典型案例阐明了数据所有权与经济价值的关系。在数据治理模块，他对比了DAMA框架与国内实践的异同，并详细剖析了跨领域行业的数据治理组织架构与成功要素。 针对数据架构与模型设计，课程系统介绍了企业级数据蓝图规划方法，以及概念模型、逻辑模型、物理模型的层级关系，结合行业实践进行演示。通过对数据仓库、商业智能、数据湖与数据中台的对比分析，帮助学员理解不同数据应用体系的特点与适用场景。 在本次活动中，我们也安排了所有参训人员实地参观了苏州国际数据港跨境数据交易展厅，深入了解了苏州在数据要素流通与国际合作领域的创新成果。 在接下来的6天里，学员们将经历从理论认知到能力转化的完整学习闭环。一方面跟随专家继续系统学习DAMA数据管理知识体系的核心内容;另一方面由龙石的数据管理专家带领开展行业沙盘推演、治理工具实操等多元化实训课程。我们相信，通过资深专家的指导、互动研讨的思维碰撞，每位学员都能建立起完整的数据治理认知框架，掌握可落地的实践方法论。 今日，正式开课！让我们共同期待更精彩的研修之旅！

数据治理成功与否，核心检验标准只有一个：这个动作是增加还是减少了组织对数据的信任？增加则为正确方向，减少则需重新审视，无论表面看起来多么先进合理。

龙石数据即将在苏举办DAMA数据管理体系研修班，旨在赋能客户和伙伴，敬请期待！

数字时代，数据爆炸式增长下，传统治理难敌孤岛割裂、标准混乱、合规风险。元数据驱动治理体系是破解困局的核心引擎，它以数据血缘为脉络、语义统一为根基、智能管控为支撑，让数据资产可管可控可用，是企业应对数字化挑战、释放数据生产力的必由之路。 实施准备与规划 实施元数据驱动的治理体系需要充分的准备和规划，以确保实施的成功和效果。实施准备与规划主要包括以下几个步骤： 明确实施目标：明确实施元数据驱动的治理体系的目标，如提高数据的可发现性、支持数据分析与决策、确保数据质量与安全性、促进数据交换与互操作性等。 评估现状：评估组织当前的数据治理现状，包括数据源、数据量、数据质量、数据安全等方面的情况，以及现有的数据治理工具和流程。 确定范围：确定元数据驱动的治理体系的实施范围，如数据源的范围、元数据的类型、元数据管理的流程等。 制定计划：制定详细的实施计划，包括实施步骤、时间表、资源需求、责任分配等。 建立组织结构：建立元数据治理的组织结构，明确各方的责任和角色，如决策层、管理层、执行层等。 数据治理建设初期，集团会先成立数据治理管理委员会。从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施。这种组织结构为元数据驱动的治理体系的实施提供了组织保障。 元数据管理计划的制定 元数据管理计划是元数据驱动的治理体系实施的重要依据，它明确了元数据管理的相关事项和流程。元数据管理计划的制定主要包括以下几个方面： 明确相关参与方：明确元数据管理的相关参与方，如数据所有者、数据管理者、数据用户等，以及他们的责任和角色。 收集元数据管理需求：收集各相关方的元数据管理需求，如数据发现、数据理解、数据质量、数据安全等方面的需求。 确定元数据类型、范围、属性：确定需要管理的元数据类型、范围和属性，如技术元数据、业务元数据、操作元数据等。 设计元数据架构：设计元数据管理架构，包括元数据目录、元数据采集、元数据存储、元数据处理、元数据服务等组件。 技术元数据与数据模型、主数据、数据开发的关联：设计技术元数据与数据模型、主数据、数据开发的关联，确保元数据的一致性和完整性。 元数据管理计划明确元数据管理相关参与方，收集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发保持一致。通过元数据管理计划，可以确保元数据管理的一致性和有效性。 元数据采集与存储 元数据采集与存储是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何从各种数据源中采集元数据，并将其存储在集中式的元数据存储库中。元数据采集与存储的实施主要包括以下几个步骤： 确定数据源：确定需要采集元数据的数据源，如数据库、数据仓库、大数据平台等。 设计元模型：设计元模型，定义元数据的结构和内容，如元数据的字段、属性、关系等。 实现元数据采集：实现元数据采集，可以采用自动采集、半自动采集和手动采集等方式。在元数据管理三层管理架构的支持下，通常只需要做元模型定义和元数据采集，就对不同元数据进行管理。 实现元数据存储：实现元数据存储，选择合适的存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、搜索引擎等，并设计存储结构和访问接口。 元数据采集和管理变得尤为重要，它是数据资产治理的核心底座。通过有效的元数据采集和存储，可以为元数据驱动的治理体系提供坚实的基础。 元数据质量管理 元数据质量管理是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何确保元数据的质量和可靠性。元数据质量管理的实施主要包括以下几个步骤： 定义质量标准：定义元数据的质量标准，如准确性、完整性、一致性、及时性和有效性等。设计质量规则：设计元数据质量规则，定义如何检查和评估元数据的质量。 实现质量检查：实现元数据质量检查，定期或实时检查元数据的质量，并生成质量报告。 实施质量改进：实施元数据质量改进，针对发现的质量问题，采取相应的改进措施，提高元数据的质量。 元数据质量管理是元数据驱动的治理体系的重要组成部分，它确保了元数据的可靠性和可用性，为数据治理提供了坚实的基础。 元数据安全管理 元数据安全管理是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何确保元数据的安全性和隐私性。元数据安全管理的实施主要包括以下几个步骤： 定义安全策略：定义元数据的安全策略，如访问控制策略、加密策略、审计策略等。设计安全模型：设计元数据的安全模型，定义用户、角色、权限等安全元素，以及它们之间的关系。 实现安全控制：实现元数据安全控制，如身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等，确保元数据的安全存储和合法使用。实施安全监控：实施元数据安全监控，实时监控元数据的安全状态，发现和处理安全事件。 元数据安全管理是元数据驱动的治理体系的重要组成部分，它确保了元数据的安全性和隐私性，为数据治理提供了安全保障。 元数据服务与应用元数据服务与应用是元数据驱动的治理体系实施的重要环节，它涉及到如何为用户提供元数据服务，并支持各种数据治理应用。元数据服务与应用的实施主要包括以下几个步骤：设计服务接口：设计元数据服务接口，定义用户如何访问和使用元数据，如API接口、Web界面等。 实现服务功能：实现元数据服务功能，如元数据查询、元数据分析、元数据报告等，满足用户的各种需求。支持数据治理应用：支持各种数据治理应用，如数据发现、数据理解、数据质量评估、数据安全评估等，为数据治理提供支持。元数据服务与应用是元数据驱动的治理体系的最终目标，它通过提供元数据服务，支持各种数据治理应用，实现数据的价值和效益。 来源（公众号）：数据治理体系

 数据模型究竟如何设计才能既满足业务需求又保证技术实现的可行性？今天，我想带你走进数据仓库建模的世界，揭秘那些让数据真正发挥价值的建模方法。

随着数据经济的发展，数据确权成为数据资产化的基础环节之一。数据确权不仅关乎数据的归属和权益保护，更是推动数据流通、交易和价值实现的关键。本文将简明扼要地解析数据确权的概念、依据、路径、确权机构及其重要性。 01数据确权的概念 数据确权是指通过法律和技术手段，明确数据的所有权、使用权、收益权等权利归属的过程。这一过程确保数据拥有明确的权利归属，从而赋予数据经济价值。通过确权，数据可以作为一种无形资产进行交易、使用和管理，促进数字经济的健康发展。 确权涉及到多重权利，包括所有权（谁拥有数据）、使用权（谁有权使用数据）和收益权（谁可以从数据中获利）。这些权利的明确有助于保护数据持有者的合法权益，避免数据滥用、侵权或争议。 02数据确权的依据 数据确权需要遵循相应的法律法规和政策依据，以确保确权的合法性和有效性。主要依据包括： 国家法律法规：各国逐渐出台关于数据权属、隐私保护和数据安全的法律法规。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）为数据确权提供了法律框架，强调用户对其个人数据的控制权。 行业标准和政策文件：各行业根据自身特点，制定了相关的数据确权指南或标准，确保数据权属在特定行业内得到有效确立。 技术协议和合同：通过数据处理协议或合同明确数据所有权和使用权，尤其是在多方合作或跨境数据流动的情况下，合同约定成为确权的主要依据之一。 03数据确权的4个关键路径 数据的识别与分类：首先需要明确哪些数据具有确权价值，通常包括个人数据、业务数据、传感数据等类型。数据的分类有助于明确确权的具体方向和重点。 权利的确认与分配：在多方参与的数据流动中，需要确定数据所有权、使用权和收益权的归属。例如，数据生成者是否拥有所有权，还是数据平台拥有使用权。 法律与技术保障：通过法律手段或技术工具，确保数据确权过程的安全性和合规性。加密技术、区块链等新兴技术可以增强数据确权的透明性和不可篡改性。 确权的审计与记录：在完成数据确权后，相关数据和权利信息需要登记并记录在案，以备后续的交易、审计或使用。 04数据确权的机构 数据确权的机构主要包括政府监管机构、行业协会和第三方数据服务机构。 政府监管机构：作为数据确权的主要监督者，政府通过立法和监管，确保数据确权的合法性和公平性。例如，国家数据管理机构负责对数据确权过程进行规范和监督。 行业协会：一些行业自律组织或协会会根据行业特点，制定数据确权标准和指南，确保行业内部的数据流通和确权顺畅。 第三方数据服务机构：提供专业的数据确权服务，包括数据估值、数据登记、数据资产管理等。通过专业的技术和法律支持，确保数据确权过程的透明性和安全性。 05数据确权的重要性 保护数据权利，避免争议 数据确权可以明确数据的归属，避免数据在使用和交易过程中出现争议或权利冲突。对于个人数据，确权可以确保个人对其数据的控制权，避免数据被滥用或侵犯隐私。 促进数据交易与流通 只有确权后的数据才能合法交易，推动数据在市场中的流通。数据确权为数据流通提供了基础，保证了数据交易过程中的合法性和透明度。 赋能数据资产化与经济价值 数据确权为数据资产化奠定了基础，使数据能够成为企业的重要无形资产。通过确权，企业可以更有效地管理和利用数据，提升其在数字经济中的竞争力。 确保数据合规性与安全性 在数据流动日益频繁的背景下，数据确权确保了数据的合法性和合规性。通过确权，企业可以避免因数据使用不当引发的法律风险，确保数据安全和隐私保护。 06结语 数据确权是数字经济时代的重要议题，其概念清晰、依据充足、路径明确，并由政府、行业协会和第三方机构共同推进。数据确权不仅保护了数据权利，促进了数据流通，还为数据资产化提供了保障。随着技术进步和法律完善，数据确权将在未来的数字经济发展中扮演越来越重要的角色。 来源（公众号）：AI战略数字转型

三种智能体，三种【人格】，没有高低之分，只有适用性差异。如果你的需求是信息查询、客户咨询、内容创作，聊天助手就够了。它简单、便宜、见效快。如果你的需求是流程自动化、批量处理、标准化作业，工作流是最佳选择。它稳定、高效、可控性强。如果你的需求是复杂决策、个性化服务、深度交互，对话流才是正解。它智能、灵活、体验好。选择智能体，就像选择员工。你需要什么样的"人"，就选什么样的"AI"。毕竟，最好的AI，不是功能最强的，而是最适合你的。

随着数字经济的飞速发展，城市数字化转型已成为推动社会发展和提升城市治理水平的核心力量。中国在这方面的进展尤为迅速，多个地方城市正在通过数字化转型提升公共服务效率、增强治理能力、推动经济发展。然而，数字化转型的复杂性和挑战性也使得这一过程并非一帆风顺。为了实现真正的全域数字化转型，中国的城市在推进过程中需要突破几个关键瓶颈。本文将探讨中国城市全域数字化转型的5个“破局”之道。 01 突破数字基础设施不均衡的瓶颈 中国的数字化转型面临一个现实问题——数字基础设施的不均衡。东部沿海地区的数字基础设施相对完善，而西部、农村等地区则存在基础设施薄弱、网络覆盖不全等问题。这种不均衡不仅影响了地方经济的数字化，也制约了全域数字化转型的推进。 破局之道： 为了解决这一问题，中国政府提出了包括“东数西算”在内的一系列区域协调发展战略，通过加大对西部地区的数字基础设施投入，优化数据流动路径，打破区域间的数字鸿沟。此外，5G网络、物联网、人工智能等前沿技术的应用，正在逐步实现对欠发达地区数字基础设施的跨越式提升。 例如，近年来，西部地区通过引入“东数西算”数据中心，结合丰富的风光水电资源，成功将东部数据中心的算力任务迁移到西部，既提升了数据处理能力，也推动了西部地区的数字经济发展。 02 打破数据孤岛，实现全域数据共享 目前，许多城市的数据仍处于分散状态，不同部门、不同领域的数据往往存在“数据孤岛”现象，数据流动受限，无法形成有效的协同效应。缺乏统一的数据共享机制和标准化管理，严重影响了政府决策和城市治理效率。 破局之道： 要打破数据孤岛，首先需要建立统一的数据共享平台和标准化体系，推动数据共享与互联互通。在此基础上，各级政府、企业和社会组织需要加强合作，统一数据管理和隐私保护标准，实现跨部门、跨领域的数据共享和协同应用。 例如，部分城市已开始试点建立跨部门的数据共享平台，涵盖公共安全、交通管理、医疗健康等多个领域的数据。这些平台通过统一的数据交换标准和协议，推动了城市数字治理能力的提升。 03 创新数字政府治理模式 数字化转型不仅仅是技术的引入，更是治理模式的创新。传统的政府治理模式往往存在信息不对称、决策效率低、服务水平差等问题。随着数字技术的应用，政府的服务和治理模式需要重新设计和优化。 破局之道： 通过推动数字政府建设，创新公共服务和管理方式，实现政府服务的智能化、精准化和个性化。例如，智慧政务平台的推广，使得市民可以通过手机APP或线上平台办理各种政务事务，极大提高了办事效率和透明度。 基于大数据、人工智能等技术，政府可以更加精确地预测和解决城市中的问题，如交通拥堵、环境污染等，为决策者提供数据支持，提升治理的科学性和精准性。 04 推动产业数字化转型，促进经济高质量发展 城市的数字化转型不仅仅是社会治理的数字化，更是产业的数字化转型。这意味着传统产业通过数字化升级，提高生产效率、降低成本、创造新型业态和商业模式，从而推动经济的高质量发展。 破局之道： 要实现产业数字化转型，首先需要在技术创新、企业转型和产业链重构等方面进行深入探索。例如，在制造业领域，许多城市通过引导企业使用物联网、大数据和云计算等技术，实现智能制造，提升了生产线的自动化程度和产品质量。同时，数字化平台的建设也为传统企业开辟了新的营销渠道和商业模式。 以深圳为例，作为中国科技创新的前沿阵地，该市推动了工业互联网与传统产业的深度融合，成功转型为具有全球竞争力的数字化产业城市。 05 破解人才和创新能力短板 数字化转型离不开人才的支撑，而当前中国在部分地区、部分行业中面临数字化人才和技术创新能力的短缺。人才短板和创新不足制约了数字化转型的深入推进。 破局之道： 要突破这一瓶颈，城市需要加大对数字化人才的培养和引进力度，建立更加完善的人才激励机制和创新生态。例如，一些城市已经开始通过设立“数字经济专项基金”或“创新引导基金”，吸引科技人才和创新企业入驻。同时，政府还需加强与高校、科研院所的合作，推动产学研深度融合，提升整体创新能力。此外，推动数字化教育的普及，尤其是面向中小学的编程和数据分析课程，可以为未来的数字经济提供源源不断的人才支持。 06 结语 中国城市的全域数字化转型，不仅关乎技术的革新，更是涉及社会治理、产业升级、人才培养等多方面的系统性变革。突破数字基础设施不均衡、实现数据共享、创新数字治理模式、推动产业数字化转型以及破解人才短板，这五个方面是目前中国城市数字化转型中亟待解决的核心问题。随着技术进步和政策支持的不断加强，相信中国的城市将逐步实现全域数字化转型，迈向更加智慧和高效的未来。 来源（公众号）：AI战略数字转型

数据、算法、算力这三驾马车正在以前所未有的速度重塑着世界。作为个人，我们需要适应这个变化，学会与AI协作，掌握数字化技能；作为企业，我们需要拥抱这个变化，加快数字化转型，构建数据驱动的商业模式；作为社会，我们需要引导这个变化，完善相关法规，确保技术向善。未来属于那些能够理解并运用数据、算法、算力的人和组织。在这个数字化的时代，让我们一起拥抱变化，创造更美好的明天