我们的流程是否标准化了？有没有系统跑流程？（信息化）系统里数据能不能提出来？有没有数据分析报表？（数字化）数据能否支撑起智能化决策，有没有一体化决策能力？（数智化）如果连第一个问题都答不清，那我们连“数字化”的门槛都没站稳，别急着谈“AI+”。因为有不少企业，

该行的数据中台建设聚焦五大核心能力：打通端到端的数据血缘分析，实现从数据源头到应用的全过程追溯；通过打造数据生态圈，该行实现了从数据加工者到数据使用生态圈打造者的角色转变，以“标准化、云化、智能化、移动化”为导向，推动数据资源向数据资产的战略转型。面对数据“不可知、不可控、不可取、不可联”的共性挑战，该行构建了涵盖数据资产管理及数据自治的下一代智能化数据管控治理体系。在技术架构方面，该行规划了包含操作型、集成型、分析型和历史数据区的四层数据架构，确保数据有序流动与高效利用。

数据中台以“应用场景需求牵引”为原则，通过咨询、软件、平台、服务四位一体推进，助力实现“一网通办、一网统管、一网协同”的政务服务目标。其建设遵循“横向规划、纵向切入”的模式，从盘数、归数、治数到用数，构建起数据闭环能力，推动数据从资源到资产、从资产到价值的转化。数据中台建设路径清晰分为五步：数据资源盘点、数据应用规划、数据资产平台构建、数据应用开发、数据化运营。从业务出发，以数据驱动，最终实现“业务数据化、数据业务化”的良性循环。”，获取电子版材料的方式~

在数据架构方面，系统依赖于大数据技术栈如Kafka实现实时数据流处理，HBase用于分布式列式存储，Spark进行批量与流式计算，并借助Hive和MySQL支持数据存储与查询。标签命名需遵循特定规则，涵盖主题、类型、开发方式、互斥属性和用户维度。表结构设计包括按日期和标签主题分区的标签表、用户标签聚合表以及用户分群表，便于数据的高效管理和查询。其开发流程包含七个关键阶段：从目标解读、任务分解与需求调研，到需求场景明确、数据口径确认，再到特征选取与模型落表、线下验收测试，最终完成线上发布与效果追踪。

数据要素资产运营平台围绕数据资产化全流程，提供从登记、核验、质量评价、价值评估到入表与安全流通的一站式服务，助力企业将数据资源转化为可交易、可融资、可入股的数据资产，真正实现数据价值释放。”，获取电子版材料的方式~

报告》以果业、渔业为样本，首次系统性地提出“数据定义标准、数据定义产品、数据定义价格”的产业升级新逻辑，总结形成了特色产业数据要素价值化“五步法”方法论，并创新性构建了产业数据平台“建-运-服”一体化模式，为地方特色产业在数字经济浪潮中实现价值跃升提供了可复制、可操作的实施框架与路径指南。”，获取电子版材料的方式~

数据资源“入表”是指企业将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，并纳入资产负债表的过程。它不仅能够显化企业的数据资产价值，增厚企业资产，更能提升企业在资本市场的估值认知和融资能力。首批实践数据资产入表的上市公司已覆盖计算机、交通运输、传媒等多个行业，印证了其广阔的应用前景。与此同时，数据资产管理是释放数据价值的基础。实现数据资源入表与管理，需建立系统的实施路径，涵盖数据资源识别、合规确权、资产盘点、成本归集与价值评估等关键环节。拥抱数据要素，规范管理、创新应用，方能真正点亮数据之光，解锁数据新价值！

随着数据产量迅猛增长（2025年全球数据流动经济贡献预计达11万亿美元），我国数据年产量达6.6ZB，占全球总量近10%。在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》共同推动下，数据分类分级成为企业合规经营和数据价值释放的基础。其核心是根据数据遭泄露或破坏后对国家安全、公众权益、个人隐私、企业合法权益的影响程度进行定级，并结合保密性、完整性、可用性要素综合评估。典型实施方案包括数据资产盘点、分类分级框架制定、自动化打标策略部署、分级结果复核及持续运营等环节。

电子商务数据资产评价指标体系》(GB/T37550-2019）中明确提出“数据资产是以数据为载体和表现形式，能够持续发挥作用并且带来经济利益的数字化资源”，“数据资产包括结构化、非结构化数据和半结构化数据”，“数据资产能够估值、交易，并以货币计量”，“数据资产能够为组织带来潜在或实际价值”。数据治理涉及更广泛的数据生命周期，包括数据的收集、存储、使用、保护、归档和删除等方面，数据治理不仅关注数据的基本管理，还关注数据如何与组织的策略、合规性和业务目标相一致。

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。《“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×”个典型案例以及“数据要素×”大赛。

而可信数据空间，就是解决“原材料短缺”的关键——它能把分散在各个角落的高质量数据，变成“随取随用”的资源：对企业来说，不用再“自己攒数据”，通过空间就能获取合规数据，让算法真正落地；可信数据空间会提前明确“数据能给谁用、用多久、能做什么”，就像给数据流通画好了“安全线”，不管是政府还是企业，都能在规则内放心共享，不用再担“合规风险”。数字时代的竞争，本质上是“智能生产力”的竞争，而智能生产力的核心，是“算力、算法、数据”三位一体的协同——算力是“动力”，就像工厂的机器；算法是“方法”，就像生产的流程；

可信数据空间，就像 “自来水管网”—— 有管道（技术）、有阀门（规则）、有水厂（运营）、有维修人员（监管），能把水安全、稳定地送到需要的地方，还能确保水的质量（数据可信）、记录用量（数据追溯）。而可信数据空间，就是把这些 “分散的数据孤岛” 连起来的桥梁 —— 不用把数据都搬到一起，也能安全地共享和使用，让产业协同从 “口号” 变成 “现实”。数据交易平台，更像 “菜市场”。社会不能流，行业间、区域间的 “数据壁垒” 太坚固，比如制造业的供应链数据、金融业的风控数据，各管各的，想协同却像 “隔着一堵墙”。

数据资产入表需区分无形资产和存货：授权型数据计入无形资产，卖断型数据计入存货。无形资产需满足可辨认性、经济利益流入和成本可靠计量条件；存货需为日常经营持有待售且成本可计量。后续需定期摊销或减值测试，收入确认遵循客户控制权转移原则。企业应明确权属、分类管理、留存文档并动态评估，确保合规入表释放数据价值。

数字化的本质就是通过对信息的数字化，是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这个数字化的基本过程反映了数字化本质。物联网技术是实现数字化的前提，现在你的手机每天记录你走了多少步，手环记录的心跳和运动数据，这些数据不是人工完成的，而是自动化采集，采集-呈现-分析几乎同时完成，不但工作效率大大提高，节约了人工，更重要的是产生了大数据。即以智慧为纽带，人在机器中，机器在人中，形成人机一体的新生态。

AAAA科技发布的《数据质量评价报告》显示，其数据质量指标表现优异：基础质量（91.13分）和风险质量（91.75分）均达AAAAA级，采用机器学习处理PB级数据误差率仅0.5%-1.2%；数据资源质量（85.94分）体现高完整性和时效性；安全防护采用AES256加密和RSA动态验证；市场质量（88.88分）支持多元变现，贡献企业收入51%-70%；治理质量（85.44分）实现81%流程自动化。报告构建了"技术-风控-治理"三位一体的标杆体系。

当财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，行业一片欢呼。但数据资产入表绝非点石成金的魔术，而是严肃的财务变革——若抱着“一夜暴富”的幻想推进，必将在审计铁壁前头破血流。

本手册突破传统工具罗列的局限，立足"场景-工具-价值"三维坐标，系统梳理文本生成、视觉创作、智能搜索等8大技术模块，覆盖从基层办公到战略决策的46个核心场景。通过构建"基础工具免费矩阵+行业解决方案+风险管控体系"的立体框架，既提供即插即用的单点突破利器，更着眼于企业智能化能力的系统搭建。在数字经济与实体经济深度融合的今天，这不仅是工具清单，更是企业重构竞争优势的转型指南，让AI真正成为触手可及的生产力杠杆。

本文探讨数据要素流通的制度与技术路径，提出以可信数据空间为核心构建全国性基础设施。研究聚焦数据流通难题，通过制度设计与技术支撑的双轮驱动，推动数据要素规模化流通，促进数字经济与实体经济深度融合。

国务院国资委在2025世界人工智能大会上发布首批40项央企AI战略性高价值场景，涵盖能源、制造、交通、医疗等领域。该举措依托央企规模优势，以战略意义、经济效益和民生关联为导向，推动AI技术规模化应用。通过建设"国资央企人工智能场景库"，将促进AI与产业深度融合，打造应用标杆，助力传统产业升级并培育新兴赛道。下一步将深化"AI+"专项行动，推动AI安全有序发展，实现从试点到规模化应用的转变。

数据质量评估是保障数据价值的关键环节，涉及准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性等核心维度。评估过程包括准备、实施、报告与改进三个阶段，需要业务、IT等多部门协作，采用抽样检查、全量检查、自动化工具检测和业务规则验证等方法。关键要点包括：明确业务导向的评估目标、建立完善的质量指标体系、深入分析问题根源、加强跨部门协作以及建立持续监控机制。通过系统化的评估流程和方法，组织能够识别数据缺陷，制定改进措施，确保数据持续满足业务发展需求，为决策提供可靠依据。

摘要：数据资产入表的关键在于数据质量。质量不达标，数据价值评估将无从谈起。企业需构建系统化质量管理体系，通过五个阶段实现：建立标准、搭建平台、强化监控、严格评估和固化运营。同时必须遵循十大铁律，包括标准驱动、客观透明、全周期管理等原则。数据质量是数据资产化的核心前提，只有通过严格的质量管控，才能确保数据从资源转化为可审计、可估值的资产。没有质量保障，数据入表将失去根基。

目前，国内外有不同的数据治理框架，国际上主流的是DAMA数据管理框架，国际数据管理协会（DAMA）对数据治理的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和管控的活动集合，是对数据资源的全生命周期进行规划、组织、协调、控制和监督，提高数据的质量、安全和价值，贯穿于企业数据管理的整个过程。实施数据质量管理，第一步是定义标准，根据业务需求和目标，定义数据标准。其次是引入先进的数据治理体系和标准方法，指导企业高效有序的开展数据治理活动，盘点企业数据资源，建立数据资产目录，通过提升数据质量，最终达到数据资产入表的目的。

高质量数据集建设全生命周期指南：从需求分析、规划制定到采集处理、标注验证，提供系统性建议，确保数据质量，支撑模型训练效果。涵盖预处理方法和标注规范，强调各环节质量控制，为AI项目奠定数据基础。

2025世界人工智能大会发布"智能体十大关键词"，揭示AI技术新趋势。关键词包括：通用智能体（跨领域数字通才）、专用智能体（垂直领域专家）、端侧智能体（边缘计算助手）、企业级智能体（企业智能系统）、智能体平台（开发基础设施）、智能体通信协议（交互标准）、多智能体协同（群体智能）、智能体价值评估（量化指标）、智能体可信（安全合规）和智能体基准测试（能力测评）。这些方向集中体现了智能体技术在产业应用中的发展趋势，将推动AI从单点突破向系统化、规模化发展，加速人工智能与实体经济的深度融合。中国

📚【16张数智高校架构图合集】精选高校数字化转型核心框架，涵盖数据中台、智慧校园、平安校园等16个关键场景的完整架构设计方案。从顶层设计到技术实现，包含AI教学、数据治理、学工系统等创新应用，为数据架构师和数字化负责人提供体系化参考。助力解决架构设计、平台搭建等痛点，推动教育数字化转型！🚀#智慧校园 #数据中台 #教育数字化

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1️⃣ 持有权2️⃣ 使用权3️⃣ 经营权。

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5️⃣ 数据资源盘点计划表示例。3️⃣ 数据资源盘点实施路径。2️⃣ 数据资源的盘点与识别。1️⃣ 数据资源盘点范围。4️⃣ 数据资源目录示例。

在数据交易流通的实际场景中，数据资产的管理和安全性需求因行业、业务模式和交易方式的不同而有所差异。本文将从数据资产全过程管理的角度，深入分析交易流通过程中常见的安全隐患，并结合实际场景，为您提供一份系统的“安检指南”，帮助您在数据资产管理中规避风险，提升价值。企业若未能从技术、管理和法规等多维度全面应对数据资产交易的安全问题，则难以构建一个安全可信的数据交易流通环境。根据数据的重要性和敏感性，将数据分为不同级别（如普通数据、敏感数据、核心数据）。确保数据的来源合法、合规，避免使用未经授权或非法获取的数据。

在数字经济的大潮中，数据资产如同一座待发掘的金矿，蕴含着无限的价值与潜力。然而，如何有效地挖掘这座金矿，将数据资产转化为推动企业和社会发展的强大动力，却是一个复杂而深刻的课题。今天，我们将带您深入探索企业数据资产价值化-经典实战解决方案，为您揭示数据资产资本化的奥秘。数据资产，作为数字经济的核心要素，已逐渐成为推动经济社会发展的新引擎。它不仅仅是企业内部管理决策的依据，更是市场上流通交易的重要商品。数据资产的形成，离不开有效的数据管理和运营。