数据要素融合应用典型模式与价值路径白皮书（2025年）

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
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#大数据 #人工智能 #数据库 #数据分析 #数据仓库

《“数据要素×”三年行动计划》发布以来，国家数据局开展“数据要素×”案例征集，先后公布了“数据要素×”48个典型案例以及“数据要素×”大赛119个获奖案例，共计167个典型案例。本白皮书对这些典型案例进行定性和定量分析，深入分析数据要素融合应用在相关案例中的作用。白皮书从融合应用保障、融合应用模式及融合应用成效三大维度入手，发掘优秀案例中数据要素融合应用的共性和个性特征，探寻促进数据价值释放的可循路径，并对未来发展趋势进行研判，为数据要素在更大程度、更广领域、更多主体中发挥乘数效应提供参考。白皮书核心内容分为五部分，具体如下：

数据要素白皮书（2024年）（解读+全文阅读）
cdfunlove的博客
01-27 1340
数据要素白皮书（2024年）》由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布，版权受法律保护，转载需注明来源。该白皮书深入分析了当前数据要素在全球及中国的发展态势，并提出了关键观察与展望。全球范围内，数据作为基础资源和创新引擎的地位已获广泛认可。例如，欧盟通过《开放数据与公共部门信息再利用指令》深化公共数据的再开发与利用，赋能企业数字化转型。中国则将数据增列为生产要素，对数据要素价值释放提出了更高要求，并在数据管理体制机制、数据供给与应用、产业生态培育等方面持续探索。
白皮精读：2025年AI大模型教育行业白皮书【附全文阅读】
cdfunlove的博客
05-13 1733
 在教育数字化转型的大背景下，AI 与教育深度融合开启数智教育时代。当前教育行业存在资源分配不均、评价体系不合理等痛点，而 AI 技术的发展为解决这些问题带来契机。
2025中国人工智能医疗健康研究报告
08-03 176
AI for 医疗健康系列报告“智” 愈未来：2025 年AI 科技勾勒医疗未来蓝图报告聚焦AI医疗领域，全面探讨了AI在医疗器械、全生命周期质控、伦理与安全等方面的应用。报告详细介绍了AI技术在三甲医院试点及基层医疗渗透的现状，同时对全产业链协同进行了深入分析，旨在勾勒出2025年AI科技在医疗健康的未来蓝图，助力医疗行业实现智能化转型。AI122：全球人工智能AI行业产业重磅研究手册：从算法演进到产业逻辑构建。AI254：2024年AI安全白皮书AI255：2024年AI手机白皮书。
指标+AI数智应用白皮（2025）
10-14 95
书中分析了企业数据利用的四类模式瓶颈，包括初级信息化企业、烟囱式系统企业、报表堆叠型企业和中台治理型企业的问题，阐述了企业级指标体系建设的方法论，涉及业务梳理、指标梳理、指标清单梳理等步骤，介绍了指标+AI管理与应用体系，涵盖传统指标管理困境及AI的解决路径，详细说明了一体化架构设计思路和四大核心场景（智能问数、智能监测与归因、趋势预测与目标管理、智能指标知识库）。AI254：2024年AI安全白皮书AI255：2024年AI手机白皮书。AI编程行业深度：市场现状、产业机遇、市场空间及相关公司深度梳理。
数据要素融合应用典型模式与价值路径白皮书
09-09 50
本报告结合国家数据局发布的“数据要素×”48个典型案例，以及“数据要素×”大赛119个获奖案例，深入分析数据要素融合应用在相关案例中的作用。通过发掘优秀案例中数据要素融合应用的共性和个性特征，剖析其融合应用基础、融合应用模式及融合应用成效，探寻促进数据价值释放的可循路径，为数据要素在更大程度、更广领域、更多主体中发挥乘数效应提供参考。中移智库与中国移动研究院联合发布的该白皮书，结合国家数据局“数据要素×”典型案例及大赛获奖案例，剖析数据要素融合应用的模式与价值路径，为释放数据价值提供参考。
干货 | 2024年数据要素白皮书（免费下载）
关注博文底部公众号，发送标题关键字获取文档。
11-08 603
《2024年数据要素白皮书》正式发布，pdf版本提供免费下载
2025第三批“数据要素”典型案例
10-18 201
该案例集共收录 83 个典型案例，覆盖工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理11 大领域，核心是通过数据要素的 “汇聚 - 治理 - 安全流通 - 场景应用”，结合 AI、区块链、数字孪生、隐私计算等技术，破解各行业痛点，实现降本增效、提质升级。整体来看，案例均以 “数据破题” 为核心，注重数据安全合规（如隐私计算、区块链加密），且成效具象化，覆盖生产、生活、治理全场景，为数据要素赋能实体经济提供可复制范本。
GenAI应用场景与落地路径白皮书
08-24 666
在人工智能技术日新月异的今天，生成式AI（Generative Artificial Intelligence, 简称 GenAI）作为技术前沿的杰出代表，正凭借其无与伦比的创新生成力，对众多领域及行业产生深 远且变革性的影响。从企业内部的各个领域环节到社会经济的千行百业，生成式AI的应用场景日 益丰富，不断推动着效率与创新的双重飞跃。本白皮书将介绍生成式AI的技术优势和功能价值， 探索生成式AI...
2025年面向GenAI的数据智能底座白皮书
09-08 163
研究显示，超过 80% 的企业 AI 项目在 POC（概念验证）之后就停滞不前——不是因为 AI 技术不够成熟，也不是因为业务场景不够清晰，而在于一个最底层的原因：企业缺乏面向 GenAI 的高质量数据基础设施。分散在不同系统和孤岛中的结构化、半结构化与非结构化数据，缺乏统一的接入、治理与管理，导致模型和智能体无法持续获取高质量、可追溯的数据来驱动应用，最终使 AI 无法跨越从试验到生产的鸿沟。从文本生成到多模态交互，从自动化办公到智能决策，AI 正逐步渗透到各行各业，重塑企业的业务模式与创新方式。
大数据DaaS商业化模式：如何通过数据创造价值？
AI天才研究院
04-21 1851
随着《数据二十条》等政策的出台，数据要素市场化进程加速。企业亟需回答：如何将“数据资源”转化为“数据资产”，并通过商业化模式实现价值落地？DaaS的技术架构与商业本质主流DaaS商业化模式（订阅制、API调用、增值服务等）的适用场景与盈利逻辑数据价值创造的四大路径（资产化、流通化、场景化、生态化）技术（隐私计算、元数据管理）对商业化的支撑作用典型行业的DaaS实践与挑战第2章定义DaaS核心概念，对比传统数据服务差异；第3章解析6大商业化模式，构建模式选择的决策框架；
2025年中国商业智能与AI融合发展现状及趋势分析
资源摘要信息:"2025年中国人工智能与商业智能发展白皮书总结" 一、引言与背景 随着数据成为企业核心生产要素，企业对数据驱动决策的依赖日益加深。传统商业智能（BI）工具已难以满足企业日益复杂的决策需求，其局限...
大数据领域数据挖掘的应用场景全解析
AI天才研究院
05-03 1274
随着全球数据量以年均40%的速度增长（IDC《数据时代2025》报告），数据已成为企业核心资产。数据挖掘（Data Mining）作为从海量、高维、异构数据中提取隐含、潜在、有价值信息的关键技术，是大数据价值落地的核心工具。本文聚焦数据挖掘在各行业的具体应用场景，覆盖技术原理、实战案例与未来趋势，为企业技术选型与业务创新提供参考。核心概念：定义数据挖掘关键技术（分类、聚类、关联规则等）；算法与数学模型：结合Python代码与公式解析核心算法；应用场景：分行业解析零售、金融、医疗等领域的具体应用；
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 203
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 428
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1045
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 181
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
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