原创 可信数据空间通用架构图全解：打破数据孤岛，实现安全互信

想象一下，企业、政府等不同机构都拥有自己的宝贵数据。过去，若要进行数据合作，往往面临两难选择：要么直接拷贝数据，带来极高安全风险；要么将数据集中到某个平台，却又担心数据被滥用或失控。可信数据空间彻底改变了这一局面。它在各个“数据城堡”之间，构建起一个高度互信、规则透明的“经济特区”，具备以下特点：数据主权保障：数据始终由提供方掌握，你拥有绝对控制权；规则共治机制：所有成员共同制定并遵守治理框架，确保合作公平合规；安全价值交换：数据可在受控环境下安全流通与融合，激发新价值。

原创 【企业数字化转型的血与泪】从信息化、数字化干到数智化，我却被辞退了！

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，

原创 《2025数据安全白皮书》——基于嘉兴数据要素企业调研数据的洞察与战略

最新发布的《2025企业数据安全白皮书》基于72家企业的实地调研，揭示了当前企业数据安全建设的真实图景与突围路径。调研显示，83%的企业将数据完整性与保密性视为首要关注点，76%的企业聚焦数据隐私保护。然而现实中，81%的企业受困于资源与能力不足的困境，安全工具匮乏与人才缺口成为最大瓶颈。更值得警惕的是，75%的企业高管仅偶尔关注数据安全问题，管理层重视程度与实际风险严重不匹配。数据防泄漏以58%的占比成为企业最迫切的安全任务，但年度数据安全预算仅占IT总预算不足5%的企业高达78%。

原创 《2025数据智能体实践指南》数据智能体价值主张与务实路径

在数据驱动变革的时代，企业面临海量数据处理的挑战，传统分析模式已无法满足敏捷决策需求。《2025数据智能体实践指南》深入剖析了数据分析范式的三次跃迁：从BI时代的可视化报表，到ChatBI的自然语言交互，再到数据智能体的自主分析与推理。这一演进不仅是技术升级，更是从工具思维到系统思维的根本转变，推动企业构建“第二决策系统”。指南强调，数据智能体的成功70%依赖于上下文能力与领域知识，仅30%取决于模型本身。未来，数据智能体将向预测性决策、全域数据洞察演进，通过可解释性增强信任。”，获取电子版材料的方式~

原创 国家标准新突破｜数据资产价值评估有了“国家标准尺”

通过系统化评估数据质量要素（准确性、一致性、完整性等），并结合生成要素、应用要素分析，为价值评估奠定坚实基础。值得注意的是，标准配套提出全方位实施保障体系，包括区块链存证技术保障、智能化评估平台支撑、标准化服务流程等，确保评估过程可追溯、可验证。附录更详细拆解了直接收益、分成收益、超额收益等四种收益预测模型，为金融机构、数据交易所、企业数据资产管理提供实操指南。此举将有效破解数据资产“定价难”问题，加速数据从资源到资产的转化进程，为数据确权、交易、质押等场景提供关键依据。”，获取电子版材料的方式~

原创 【最新发布】2025年可信数据空间试点综合研究报告

本报告在梳理国内外相关理论与实践的基础上，聚焦我国可信数据空间试点的经验与模式，系统总结其创新发展路径与共性规律，深入剖析面临的挑战与应对机制，并提出未来可复制、可推广的建设路线图，旨在为政府决策、产业发展及学术研究提供系统性参考和实践指南。”，获取电子版材料的方式~

原创 【最佳实践】某城商行数据中台建设新实践：从数据治理到资产化运营的全面升级

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。

原创 【数据价值】数据中台建设路径-筑梦数字化未来之路

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~

原创 【大数据实战】如何从0到1构建用户画像系统（案例+数据仓库+Airflow调度）

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。

原创 【数据价值化】数据资产价值评估实务——发现价值、量化价值 运用价值

内容涵盖数据资产的基本概念界定——从原始数据到可货币化资源的核心特征，并深入解析其经济与社会双重价值维度；重点介绍了数据资产入表、作价入股及质押融资等多场景下的合规依据与操作流程，强调评估中需综合运用成本法、市场法、收益法三大方法，结合数据质量、权属状态与应用场景进行专业判断。还通过实际案例展现数据资产在高校成果转化、医疗机构专利运营及金融质押中的实践应用，突出资产评估在推动数据要素市场化与资本化过程中的关键作用，为企业实现数据资源化、资产化与资本化提供系统方法论与落地工具。”，获取电子版材料的方式~

原创 【数据价值化】数据要素资产运营平台解决方案——分享（2025年）

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~

原创 【重磅发布】《特色产业数据要素价值化研究报告》

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~

原创 【数据价值化】数据资源入表及数据资产管理-分享（2025年）

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！

原创 【PPT方案】《数据分类分级解决方案》数据安全新篇章！

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。

原创 一文读懂：数据要素、数据资源、数据资产、数字资产、数据管理、数据治理、数据产权、数字资产入表

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。

原创 【数据价值化】数据资产入表各阶段的详细实施步骤

数据资产确权是一个涉及法律、技术、管理多个方面的复杂过程，企业需要根据自身的业务特点和数据资产的实际情况，结合相关法律法规，采取有效的措施确保数据资产的合法使用和保护。另一方面，入表后将带来显著的经济价值。数据资产入表一共有五大步骤，分别是：数据盘点、数据的有效治理和管理、数据确权、数据资产价值评估、数据资产登记入表。为了有效支持后续数据资产成本法、收益法的不同价值分摊，实现数据资产视角的业财精细化管理，精确衡量数据资源的投产比分析等，应加强重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱。

原创 【公共数据】《公共数据资源授权运营实施指南》核心观点

建议基于《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》整体要求，系统谋划一定范围内公共数据资源授权运营的总体情况、参与主体、授权机制、运营机制、安全管理和监督评价等工作考虑，为。建议把握授权运营成效监测关键指标，充分采用技术手段，有序打通公共数据相关平台系统，无感获取指标结果，并对授权运营全流程进行安全监测，推动高效、合规开展授权运营工作。，从实施主体、实施条件、授权程序、运营程序、制度规则、标准规范、监督管理等方面提出路径建议。《实施指南》还总结了广州、福建、贵州等地实践经验，为开展授权运营工作提供参考借鉴。

原创 数据要素融合应用典型模式与价值路径白皮书（2025年）

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。

原创 【可信空间】第四讲 技术篇｜可信数据空间是怎么让数据既能流动又可控的？

很多人误以为可信数据空间是 “把所有数据公开”，其实恰恰相反，它的核心是 “管住数据的流动范围，只放出去‘有用的部分’”。对比传统数据共享和可信数据空间的差异，一目了然：维度传统数据共享可信数据空间的可控流动流通内容原始数据 “裸奔”脱敏结果 / 计算结论 / 授权片段权限控制靠口头约定或人工审核智能合约自动锁死权限安全保障依赖对方 “自觉”隐私计算 + 区块链追溯责任界定模糊，出问题难追责全程留痕，责任清晰。

原创 【可信空间】第三讲 政策篇｜国家为什么把可信数据空间当作“新基建”？

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；

原创 【可信空间】第二讲 概念篇｜可信数据空间到底是什么？

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”。

原创 【数据价值化】数据资产入表指南：核心准则与实操路径

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。

原创 【可信空间】开篇 | 为什么都在谈可信数据空间？

我们可以想象一下未来：就像现在用电不用自己发电，未来用数据也不用自己 “攒数据”—— 通过可信数据空间，你能安全地用到需要的数据，也能把自己的闲置数据变现。以前大家不敢动数据，是怕 “踩红线”—— 数据归谁、怎么用、出了问题谁负责，这些都不明确。现在通过可信数据空间，银行能在合规前提下，查到企业的税务、流水、订单数据，只要经营没问题，很快就能放款，不用再靠 “熟人担保”；这些看似小事的改变，背后都是可信数据空间的功劳 —— 它没搞什么 “高大上” 的操作，只是让数据 “动” 对了地方，就带来了效率的飞跃。

原创 数字化转型三阶段：从信息化、数字化到数智化的战略进化

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。

原创 【一图全览】2025上半年数据要素首次大事件

原创 银行数据安全防护指南：五大维度自查清单（附落地建议）

银行业数据安全防护体系构建指南 随着银行业数字化转型加速，数据安全风险日益凸显。本文提出五大维度的系统性防护方案：1）制度层面建立动态数据分级、最小权限管控和第三方责任界定；2）技术防护强调等保合规、智能边界防御和区块链存证；3）人员管理实施多因素认证、靶向培训及外包四重管控；4）应急体系明确1小时上报机制和4小时恢复目标；5）终端管理落实全盘加密、介质溯源和弱口令治理。实践表明，持续自查结合AI行为分析可有效预防内外部威胁，建议银行机构每季度开展全流程安全演练，构建动态防御体系。

原创 【数据质量报告】​​数据质量标杆：AAAA科技评估报告精要​​

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。

原创 数据资产入表，别被三大误解撞得头破血流！

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。

原创 【数据价值化】超详细数据资产入表全攻略！！

原创 【AI应用】2025年AI落地应用最新工具集

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。

原创 【可信空间】基于实数融合的可信数据空间

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。

原创 国务院国资委发布首批40个央企人工智能战略性高价值场景（附清单）

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。

原创 【数据质量】数据质量评估全攻略：六维八步三方法打造可靠数据资产​

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。

原创 【数据质量】数据资产化核心：质量！质量！仍是质量！​

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。

原创 【数据治理】工业企业数据治理对数据资产入表的重要性

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。

原创 高质量数据集建设指南

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。

原创 ​​2025智能体十大关键词：从数字通才到可信基石，AI智能体重塑产业未来​​

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

原创 【数据架构11】数智高校架构篇

📚【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

原创 【数据架构10】数字政府架构篇

无论你是数据架构师、治理专家，还是数字化转型负责人，这份资料库都能为你提供体系化参考，高效解决“架构设计难、流程不清、平台搭建慢”的痛点！【11】数字政府城市综合管理平台（一网统管）【11】数字政府城市综合管理平台（一网统管）【01】党建引领乡村振兴数字化平台系统架构。【18】政府数字化改革顶层规划，数字政府。【18】政府数字化改革顶层规划，数字政府。【10】智慧城市一网统管云平台顶层设计。【10】智慧城市一网统管云平台顶层设计。【02】智慧云网数字化运营平台架构。【02】智慧云网数字化运营平台架构。

原创 【数据架构09】人工智能及数据智能架构篇

【AI架构图集锦】18套高质量人工智能与数据智能架构图，涵盖AI大模型、智能制造、物联网、金融教育等应用场景。包含AI智能体平台、大模型中台、CRM+AI等系统架构，助力解决架构设计、流程梳理等痛点。资料适用于数据架构师、AI从业者及数字化转型负责人，提供体系化参考。