来源（公众号）：大数据AI智能圈 深夜的银行数据中心，数据分析师小王揉了揉发酸的眼睛，72小时加班整理的客户数据清洗报告还在找bug。 隔壁工位基于DeepSeek系统的工作界面突然亮起，47分钟后，一份完整的数据清洗方案新鲜出炉，错误率还低了82%。这不是科幻电影场景，而是正在金融行业悄然上演的真实故事。 当人工智能开始读懂数据治理的门道，一场静悄悄的技术革命正在重塑商业世界的游戏规则。今天，让我们一起走进这个AI驱动的数据新世界。 数据治理遇上DeepSeek：AI引领的数据智能革命 某银行数据中心，凌晨3点。数据分析师小王正对着屏幕发愁，72小时加班整理的客户数据清洗报告还有漏洞。就在这时，他身边基于的DeepSeek系统亮起了绿灯—47分钟，一份完整的数据清洗方案新鲜出炉，错误率还低了82%。这不是科幻片场景，而是当下正在金融行业悄然发生的真实变革。 金融机构的反洗钱团队里，已经逐渐开始引入AI（DeepSeek）重写游戏规则。 面对每天2万条可疑交易预警，传统人工审核犹如大海捞针。DeepSeek分钟级完成了一场数据革命：系统自主分析8.6亿笔历史交易，识别出327个可疑特征，其中42个是人类从未发现的交易模式。 更令人惊叹的是，AI（DeepSeek）不是一个简单的规则执行者。它像一位经验丰富的数据侦探，能从看似普通的交易数据中，嗅出潜在风险。 一个典型案例：系统发现某批次凌晨3-5点的小额高频转账都来自新注册设备，立即提升了预警等级，最终协助银行提前23天发现了一起新型虚拟货币洗钱案件。 在零售行业，DeepSeek展现出更强大的商业智慧。某连锁超市引入DeepSeek后，不仅打通了86个业务系统的数据孤岛，更让促销决策有了"千里眼"。在春节前后，提前预测到某果礼盒的区域性需求激增，自动协调12个仓库完成调配，最终实现销售额同比增长275%。新技术带来新机遇，也催生新物种。传统数据分析师正在向"数据炼金师"进化，他们不再是简单的数据清洗工，而是数据价值的设计师。某银行设立的"AI训练师"岗位，晋升速度已经是传统岗位的3倍。 这场数据治理革命的本质，不是简单的效率提升，而是认知升级。AI（DeepSeek）正在改变数据治理的底层逻辑：从被动响应到主动预测，从规则驱动到智能认知，从单点治理到生态协同。 基本实现逻辑： DeepSeek API + RAG API + 数据（知识库）+ 需求Coding 智能数据治理的破局之道 制造业车间里，AI（DeepSeek）正在改写生产效能的新定义。 某工厂的设备数据原本就像散落的珍珠，虽然珍贵却难以串联。AI（DeepSeek）上线不久，自动发现的异常模式数量达到初期设定的13倍，设备效能提升40%。机器设备的"健康档案"不再是静态的数据表格，而成了智能预测的实时战报。 更令人瞩目的是政务领域的数字化蝶变。某市平台借助AI（DeepSeek），将56个部门的数据治理流程编织成一张智能服务网。群众办事从"跑断腿"到"一网通办"，审批效率提升6倍。数据不再是冰冷的代码，而是温暖的服务触点。 券商交易室里，AI（DeepSeek）绘制的"市场异常波动关联图"成了风控会议的制胜法宝。快消品公司用它模拟不同营销方案，新品上市成功率从35%跃升至68%。城市交通管理部门基于它的实时数据分析，动态调整信号灯配时，早高峰拥堵指数下降27%。 这种智能化转型不是简单的工具替换，而是思维模式的进化。 某科技公司CDO说："最理想的数据治理，是让用户感受不到治理的存在，却能享受到精准数据服务带来的无形之美。"在这场数字化浪潮中，AI（DeepSeek）正在重塑数据治理的未来图景：从被动防御到主动进化，从单点突破到全域赋能，从工具应用到决策伙伴。它不仅是数据治理的智能助手，更是数字时代的创新引擎。当AI开始深刻理解数据治理的精髓，人类的角色正在向更高维度跃迁。未来已来，拥抱变革者，方能御风而行。

在数字化浪潮的推动下，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而，如何有效挖掘和利用数据的价值，将其转化为具有经济意义的资产，即数据资产化，是当前亟待解决的问题。本文将深入探讨数据资产化过程中的权属辨析、价值论证与成本归集等核心概念，并通过行业案例、数据实例及专家观点进行阐述，以期为读者提供一个清晰明了的理解框架。 一、数据资产权属辨析 1. 数据资产的定义与特征 数据资产，简而言之，是指企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。它具备权属明确、价值可计量、可交易等特征。然而，在数据资产化过程中，权属辨析是首要任务。 2. 数据资产权属的现状与挑战 当前，数据资产的权属问题复杂多变。数据从生产到流转的过程中，可产生衍生数据及衍生数据主体，导致数据资产主体具有多重性。此外，我国尚未出台全国性的数据确权立法，数据资产的确权标准和方法尚不统一。 3. 专家观点与行业实践 北京大学光华管理学院应用经济学系教授翁翕指出，数据资产化是一个多层面的概念，涉及将数据转化为具有经济价值的资产。在权属辨析方面，需要明确数据资源的持有权、加工使用权和产品经营权等分置的产权运行机制。例如，在兰州国际陆港数据资产化服务项目中，企业就围绕数据资产权属进行了深入辨析，为数据资产的后续管理和利用奠定了基础。 二、数据资产价值论证 1. 数据资产的价值来源 数据资产的价值主要来源于其对企业生产经营活动的支持和优化。通过数据分析，企业可以洞察市场趋势、优化产品设计、提升运营效率等，从而实现经济效益的提升。 2. 数据资产价值评估方法 目前，数据资产的价值评估方法主要包括成本法、收益法和市场法。成本法通过计算数据生产活动中的各种成本总和来评估数据资产的价值；收益法则是基于数据资产预期产生的未来收益进行评估；市场法则是参照市场中的数据资产报价，并根据行业特性进行具体分析。 3. 行业案例与数据实例 以金融行业为例，银行通过收集和分析客户的交易数据、信用数据等，可以构建精准的风险评估模型，提高信贷审批的效率和准确性，从而创造经济价值。同时，随着生成式人工智能技术的发展，数据资产在AIGC领域的价值也日益凸显。 三、数据资产成本归集 1. 成本归集的定义与意义 成本归集是指将企业在数据资产化过程中产生的各种成本进行记录和分配的过程。通过成本归集，企业可以清晰地了解数据资产化的成本构成，为后续的计量、列报与披露工作奠定基础。 2. 成本归集的范围与方法 数据资产的成本归集范围广泛，包括数据采集成本、数据处理成本、数据存储成本、技术支持与人员成本等。归集方法则根据成本性质的不同而有所差异，如直接成本可以直接记录到对应的数据资产上，而间接成本则需要通过合理的分摊依据进行分配。 3. 行业实践与优化建议 在兰州国际陆港数据资产化服务项目中，企业就围绕数据资产的成本归集进行了深入探索和实践。通过明确归集对象、收集成本数据、选择合适的分摊依据等步骤，企业成功地完成了数据资产的成本归集工作。同时，专家建议，在成本归集过程中应充分考虑数据资产的无形性与特殊性，合理确定成本归集范围与方法，并持续关注市场与技术发展动态，适时调整成本归集策略。 四、总结与展望 数据资产化是数字化转型的必然趋势。通过权属辨析、价值论证与成本归集等核心环节的实施，企业可以有效地挖掘和利用数据的价值，实现经济效益的提升。未来，随着技术的不断进步和政策的逐步完善，数据资产化将迎来更加广阔的发展前景。企业应积极拥抱数据资产化浪潮，加强数据管理和利用能力，为企业的可持续发展注入强劲动力。 来源（公众号）：AI战略数字转型

文 | 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心主任、中国工程院院士 孙家广 清华大学软件学院院长、大数据系统软件国家工程研究中心执行主任 王建民 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师、全国数标委WG2数据治理工作组组长 王晨 《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》（以下简称《方案》）进一步完善了我国数据流通安全治理基础制度，对于促进数据要素高效流通、数据要素价值充分释放具有重要的意义。 01《方案》对完善数据流通安全治理体系意义重大 （一）贯彻党的二十届三中全会精神，落实“数据二十条”的重要举措 党的二十届三中全会提出，“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享。加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力”。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）提出，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四个方面着力构建数据基础制度体系，提出建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，明确政府在数据安全监督管理方面的关键作用，要求政府创新数据治理机制，压实企业的数据治理责任，充分发挥社会力量多方参与的协同治理作用。《方案》有效回应了数据流通中规则不清晰、安全责任界定难、数据流通安全成本高等痛点问题，对数据供给、流通、使用全过程中的数据安全治理做出了基础制度安排，符合党中央提出的国家数据基础设施建设战略要求，是贯彻党中央重要指示精神的具体体现。 （二）顺应经济社会高质量发展的必然要求 随着数字中国建设的加速推进，我国数字经济迈向了全面扩展期，数据成为了新的关键生产要素。数据高效流通可以有效促进信息资源共享，提高生产效率，优化资源配置，激发创新活力。数据流通在带来巨大的经济利益的同时也伴随着诸多安全风险。数据泄露、非法使用、恶意攻击等安全事件频发，不仅损害了个人隐私和企业利益，还可能会对国家安全造成危害。《方案》提出了数据流通安全治理的体系性框架，将安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，完善了数据流通安全治理机制，推动数据高质量发展和高水平安全良性互动，加速数据要素的高质量开发利用，是顺应经济社会高质量发展的必然要求。 （三）统筹发展和安全为数据高效流通提供了坚实制度保障 数据作为数字经济时代的关键生产要素，其安全性和可靠性将直接影响到数据价值的释放，只有确保数据的安全性和完整性，才能充分发挥数据要素在经济增长和社会治理中的作用。数据安全是数据要素价值的重要保障，一旦数据泄露或被滥用，将严重损害数据所有者利益甚至威胁社会稳定，加强数据安全保护是充分释放数据要素价值的关键环节。《方案》完善了数据流通安全治理相关制度，明确了数据流通规则，强化了数据流通安全技术应用，丰富了数据流通安全服务供给，使数据要素的发展和数据安全相互促进、相互依存，不仅通过数据要素的发展保障数据安全，更通过数据安全技术的进步有力支持数据要素的高效利用。 02《方案》指明了数据流通安全治理的实现路径 （一）《方案》对数据流通“事前”的安全治理制度进行了设计 万事开头，制度先行。《方案》从制度层面对数据流通安全治理进行了详细准备。对企业开展数据流通需要依据的法规体系、应当履行的报告制度、必须接受的监督义务等提出了要求，鼓励企业对数据进行脱敏处理，并根据分类分级的结果开展数据流通交易。明确了公共数据流通过程中的数据提供方、数据接收方和授权运营机构的权责体系。明确个人数据流通需要取得个人同意或经过匿名化处理。从企业数据、公共数据、个人数据等入手，明晰企业数据流通的规范性和合规性、公共数据的责任界定、个人数据的流通安全保障。针对企业数据流通规则不清晰的问题，《方案》加快企业数据流通相关规则的制定和落实，明确数据流通交易的合规要求和监管职责，以及重要数据通过脱敏处理后可以进入流通的原则导向；针对公共数据流通各相关主体的安全责任不明晰的问题，《方案》明晰各相关主体的责任，强化各相关主体的安全防护要求；针对个人数据相关条款对匿名化的标准笼统，缺乏可操作性的问题，《方案》促进技术手段下的应用方法和效果评估等标准的建设。 （二）《方案》对数据流通“事中”的安全支撑进行了安排 针对数据流通过程中，担心数据价值泄露，数据权益受到损害的问题，《方案》从技术支撑入手，加强数据流通安全相关的技术创新，对于不涉及风险问题的一般数据，鼓励自行采取必要的安全措施进行数据流通；对于未认定为重要数据，但企业认为涉及重要经营信息的，鼓励数据提供方、数据接收方接入数据流通利用基础设施；对于重要数据，鼓励通过“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等方式，依法依规实现数据价值开发。特别是对于中小企业，《方案》通过丰富数据流通安全服务供给，探索市场化机制解决路径，以扩大供给、支持安全服务企业向规模化、专业化、一体化方向发展等方式降低安全服务产品价格，丰富数据托管等服务供给、研究探索为数据安全提供保险保障的可行方案等方式为中小企业提供安全服务，促进数据产业和安全服务业繁荣发展。 （三）《方案》对数据流通“事后”的安全保障进行了规划 数据具有可复制、易传输、难追溯等特点，一旦数据泄露，整个链条上的所有主体均可能需要“自证清白”。《方案》支持融合应用数据水印、数据指纹、区块链等技术手段，实现数据流通过程中的取证和追责。针对数据滥用问题，强化对数据使用方的恶意行为管理，加大对侵犯个人隐私，利用数据开展垄断、不正当竞争等违法违规行为的打击力度，加强对重大风险的监测预警，持续增强风险分析、监控和处置的能力，防范数据安全风险。 03《方案》将推动我国数据流通安全治理再上新台阶 随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法律法规的出台，我国已经初步形成了较为完整的数据安全法律法规体系。这些法律法规不仅强调了数据安全的重要性，还明确了数据分类分级保护制度、网络数据处理者的主体责任、个人信息保护的具体规则等，为数据安全治理提供了坚实的法律基础。2024年9月，国务院公布《网络数据安全管理条例》，从行政法规层级补充了现有立法框架，构建了“法律-行政法规-部门规章”的全位阶法律规范体系。 2023年10月国家数据局成立，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。日前，国家数据局会同有关部门适时出台《方案》，提出数据流通安全治理的体系框架，进一步细化落实数据流通的安全治理机制和规则，完善数据流通安全责任界定，实现促进数据要素高效流通、数据要素价值快速释放的目标，必将推动我国的数据流通安全治理再上新台阶，为促进数据要素高效流通奠定坚实基础，为繁荣数据市场、释放数据价值提供坚强保障。 来源（公众号）：北京数据

在当今信息化社会，数据已成为新的生产要素，其价值日益凸显。为了高效、安全地利用数据资源，业界不断探索和创新，催生了多种新型的数据流通和利用模式。其中，数场、可信数据空间、数联网、数据元件、区块链与隐私保护计算等概念正引领着数据流通和利用的新趋势。本文将详细解读这些概念，并探讨其现状及未来趋势。 一、数场 数场（Data Field）是依托开放性网络及算力和隐私保护计算、区块链等各类关联功能设施，面向数据要素提供线上线下资源登记、供需匹配、交易流通、开发利用、存证溯源等功能的一种综合性数据流通利用设施。 现状：数场可以应用于多个领域，如政务、金融、医疗、教育等。通过数场，不同主体可以便捷地获取所需数据资源，实现数据的共享和利用。例如，在政务领域，政府可以通过数场实现政务数据的开放和共享，提高政府服务效率和透明度。 未来趋势：随着数据要素市场的不断发展和完善，数场将扮演更加重要的角色。未来，数场将更加注重数据的标准化、安全性和隐私保护，为数据的高效流通和利用提供更加坚实的保障。 二、可信数据空间 可信数据空间（Trusted Data Spaces）是一类全新的数据流通利用基础设施，同时也是一个生态系统的概念。它以数据使用控制为核心，通过连接器等技术载体，实现数据的可信交付，保障数据流通中的“可用不可见”“可控可计量”目标。 现状：可信数据空间的应用场景广泛，包括企业、行业、城市、个人及跨境等类型。例如，国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，要培育推广不同层次的可信数据空间建设。温州已成功获批数据空间等6个国家数据基础设施建设试点，通过隐私计算、AI模型、云网融合等技术手段，为数据安全、合规、有序流通利用提供新的方案。 未来趋势：随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，可信数据空间将成为数据要素市场的重要载体。未来，可信数据空间将更加注重数据的互联互通和共享利用，推动数据要素市场的繁荣和发展。 三、数联网 数联网关注的重点在于数据如何定位、如何流通。它基于互联网发明人、图灵奖获得者罗伯特·卡恩博士发明的数字对象架构（DOA），实现数据的唯一标识、元数据管理和数字对象仓库等功能。 现状：数联网的概念和技术体系正在不断完善和成熟。目前，数联网已经在数字图书馆等领域取得了全球性的规模化应用，为数据的共享和利用提供了有力的支持。 未来趋势：随着数据要素市场的不断发展和完善，数联网将成为连接不同数据空间和数据要素的重要桥梁。未来，数联网将更加注重数据的标准化、安全性和隐私保护，为数据的高效流通和利用提供更加便捷和可靠的途径。 四、数据元件 数据元件（Data Component）是通过对数据脱敏处理后，根据需要由若干相关字段形成的数据集或由数据的关联字段通过建模形成的数据特征。 现状：数据元件的概念由中国电子陆志鹏提出，已经成为数据要素市场流通交易的新形态。通过数据元件，不同领域的数据可以实现标准化和规模化加工，提高数据的利用效率和价值。 未来趋势：随着数据要素市场的不断发展和完善，数据元件将成为数据要素市场的重要组成部分。未来，数据元件将更加注重数据的标准化、安全性和隐私保护，为数据的高效流通和利用提供更加可靠的支持。 五、区块链 区块链（Blockchain）作为一种去中心化的数据记录技术，具有高度的安全性和透明性。它通过分布式账本技术，实现数据的不可篡改和可追溯。 现状：区块链技术已经在金融、供应链、医疗、能源、公共管理等多个领域得到了广泛应用。例如，在供应链管理中，区块链可以用来记录和追踪货物的生产、运输和销售过程。 未来趋势：随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，区块链将成为数据要素市场的重要支撑技术。未来，区块链将更加注重与其他技术的融合和创新，为数据的高效流通和利用提供更加安全、可靠和便捷的支持。 六、隐私保护计算 隐私保护计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涵盖信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。 现状：隐私保护计算技术已经在金融、医疗、教育等多个领域得到了广泛应用。例如，在医疗领域，隐私保护计算技术可以用于安全存储病人数据，确保数据隐私和安全。 未来趋势：随着数据要素市场的不断发展和完善，隐私保护计算将成为数据要素市场的重要保障技术。未来，隐私保护计算将更加注重技术的创新和应用场景的拓展，为数据的高效流通和利用提供更加全面的隐私保护支持。综上所述，数场、可信数据空间、数联网、数据元件、区块链与隐私保护计算等概念正引领着数据流通和利用的新趋势。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，这些概念和技术将为数据要素市场的繁荣和发展提供更加坚实的支撑和推动力量。 来源（公众号）：AI战略数字转型

文 | 中国政法大学副校长、教授，数据法治实验室主任 时建中 数据流通安全治理规则是数据基础制度的重要内容，是实现高质量数据更大范围、更高效率、更加有序流通的前提，是充分释放数据价值的制度条件，是推动建设高水平数据市场的保障。国家数据局会同有关部门制定发布的《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》（以下简称《方案》）全面贯彻总体国家安全观，统筹发展和安全，对于建立健全数据流通安全治理机制、提升数据安全治理能力、促进数据要素合规高效流通利用具有重要意义。《方案》坚持系统思维、底线思维，凸显了战略思维、法治思维，立足“安全”、落脚“发展”，明确了七项主要任务，以成本最小化实现安全最优化，推动数据高质量发展和高水平安全良性互动，加速构建繁荣且有序的数据市场，为充分释放数据价值、不断做强做优做大我国数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。 01 明晰数据流通安全规则，营造有序数据流通环境 规则是秩序的基石。《方案》将明晰数据流通安全规则标准、压实数据流通安全责任、强化数据流通权益保障作为重点任务，通过建设安全可信的制度环境助力营造稳定有序的数据流通环境。在规则设计的部署上，《方案》始终坚持以数据分类分级保护为基本原则，以数据安全标准体系建设为重点，细化了《数据安全法》第17条、第21条等有关规定，夯实了《方案》的法治基础。 其一，《方案》以数据分类分级保护原则为抓手，探索不同类型、不同风险等级数据流通规则的差异化设计方案，聚焦不同的数据安全保障重点，落实数据流通安全保障措施，压实数据流通安全责任。针对企业数据，《方案》明晰了重要数据与一般数据的差异化处理规则。构建了数据处理者依规识别、申报、采取必要安全措施保护重要数据的制度；针对政务数据，《方案》区分了数据提供方和数据接收方的数据流通安全管理责任原则，明确了公共数据授权运营机构的安全管理责任；针对个人数据，《方案》细化了《个人信息保护法》中“知情同意”相关规则及“匿名化处理”有关规定。同时，《方案》提出以国家网络身份认证公共服务等多种方式，以制度创新强化个人数据流通保障。 其二，《方案》强化了数据流通安全相关的标准建设，例如，制定或完善个人信息匿名化相关标准规范、数据流通安全标准、重点场景安全治理标准，健全数据流通安全治理机制，规范和促进数据流通。在贯彻落实《方案》、推动数据安全标准体系建设过程中，需要把握好“三组”关系：一是国家标准、地方标准和团体标准的关系；二是强制性标准和推荐性标准的关系；三是通用标准和特定应用场景标准的关系。强化数据安全标准底层互通性，切实发挥好数据标准的引领性作用，提高数据安全治理效能。 02 创新数据流通安全技术，提升数据安全治理效率 数智技术既是法治的对象，也是赋能法治的工具。《数据安全法》第16条规定国家支持数据开发利用和数据安全技术研究，数据安全技术与数据开发利用密不可分。《方案》将加强数据流通安全技术应用、支持数据流通安全技术创新作为重点任务、重要环节，本身就是一种创新。信息是数据的内容，数据是信息的载体。只有同步推进数据内容安全保护技术和数据载体安全保护技术的开发应用，方能有效且全面地支撑数据安全治理，促进数据流通发展。 在数据内容安全保护技术方面，《方案》不仅强调了数据脱敏、匿名化、数字水印等常见技术手段在保护国家安全、个人隐私和公共安全上的重要作用，而且提出了要融合运用数据指纹、区块链等新型技术手段，以实现数据流转过程留痕、数据交易全程追溯，高效支撑数据流通中的取证和定责，提升数据安全治理效能。 在数据载体安全保护技术方面，应以推动顶得上、稳得住的数据基础设施建设为重点。数据基础设施既是保障数据安全的能力底座，又是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。《方案》落实党的二十届三中全会所提出的“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”的要求，对于数据流通利用基础设施的接入和使用，按照数据分类分级保护的原则，依法作出了制度安排。尤为值得肯定的是，《方案》提出“对于未认定为重要数据，但企业认为涉及重要经营信息的，鼓励数据提供方、数据接收方接入和使用数据流通利用基础设施，促进数据安全流动。”数据接入是任何形式数据处理和使用的前提，保障数据接入安全是数据流通利用基础设施的重要功能。在数据基础设施建设与应用过程中，应坚持最大幅度降低接入成本、提供接入的技术便利、公平对待所有接入企业等原则，保障数据安全，促进数据开发利用。 03 打造数据流通安全服务，强化市场主体交易信心 我国数据产存转化率低，数据产得出却难流动，看起来海量用起来不多，关键原因在于过高数据流通风险成本与较低数据流通收益之间的矛盾，导致市场主体对数据流通交易普遍缺乏信任、且信心不足。针对数据流通的现状，只有降本增信，才能提质增效。在总体要求中，《方案》提出“以成本最小化实现安全最优化”是化解数据流通堵点的正确之道。在主要任务中，《方案》提出“丰富数据流通安全服务供给”，贯彻“以服代管”的思想理念，对保障数据流通全过程全环节的安全具有重要意义，标志着我国在数据流通安全治理理念和思路转型上迈出了重要一步。具体而言，《方案》一方面积极健全数据流通安全服务内容、充实服务供给，以培育健全数据流通安全检测评估、安全审计等服务，提升数据流通过程中的主体信任；以丰富数据托管等服务供给，研究探索为数据安全提供保险保障的可行方案，加强数据流通过程中的风险应对信心。《方案》另一方面鼓励支持数据流通安全服务创新、繁荣服务市场，通过强化数据安全服务的基础理论研究和核心技术攻关，加速数据安全服务发展专业化、规模化和一体化，实现服务增量，提升服务效能。值得强调的是，在数据流通安全服务多态性发展和规模性扩增的过程中，仍需以市场现实需求为导向、生产应用场景为牵引，更好地发挥市场作用，不可忽视数据安全服务有效竞争在促进数据安全服务高质量创新方面的重要功能。 04 加强数据流通安全执法，维护数据市场运行秩序 数据流通安全执法对保障数据流通过程安全、维护数据市场运行秩序具有显著功能。其一，通过严厉打击数据违法使用行为，防范化解数据流通安全风险；其二，维护数据流通各方主体权益，优化数据市场运行环境；其三，执法是最好的普法，通过发挥典型执法的示范效应，培育数据安全流通的市场文化。加强数据流通安全执法效能关键在于执法能力建设。 《方案》中明确指出要研究完善数据流通安全事故或纠纷处置机制，提升流通风险应对能力。在理解把握和贯彻落实时，首先，应当建立对执法本身的监督机制，避免机械执法、选择性执法、运动式执法等；其次，应当加强执法机构间的协同机制，明确权责清单、推动执法信息共享、强化跨行业领域执法合作等；最后，应当完善执法透明度机制，合理披露执法过程信息、适时开展执法情况通报等。数据流通安全执法应始终秉承为民执法、依法执法、规范执法，在法治轨道上推进数据流通和数据市场建设。 安全是发展的前提，发展是安全的保障。以高水平的数据安全体系建设，保障数据依法有序自由流通，充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，实现数据高质量发展和高水平安全良性互动、相得益彰，才能持续繁荣数据市场，为培育发展新质生产力注入强劲动能。 来源（公众号）：北京数据

DEEPSEEK作为智能一款助手，在数据治理体系中具有深远的影响。它通过提供智能化、自动化和高效化的解决方案，推动企业在数据治理变革与领域的优化。以下是EPSEEK对数据治理体系影响的多角度分析： 一、战略层面：推动数据治理目标的明确与实现 1. 数据价值挖掘 DEEPSEEK强大的数据分析通过能力，帮助企业识别数据中的潜在价值，并将其转化为可操作的业务洞察。这有助于企业在制定数据治理战略时更加聚焦于核心目标。 2. 数据驱动决策 DEEPSEEK支持实时数据分析和预测建模，为企业提供科学的决策依据。这使得数据治理不仅仅是技术层面的工作，而是成为企业战略的重要组成部分。 3. 数字化转型助力 DEEPSEEK通过智能化的数据治理工具，帮助企业加速数字化转型进程。它能够将分散的数据资源整合为统一的数据资产，为企业的数字化战略提供坚实基础。 二、组织层面：优化数据治理的组织架构与协作 1. 跨协作部门 DEEPSEEK支持多源数据的整合与分析，打破了传统数据治理中各部门之间的信息孤岛。通过统一的数据平台，企业可以跨实现部门的高效协作。 2. 角色分工优化 DEEPSEEK通过自动化工具（如数据清洗、标准化、验证等），减少了人工干预的需求。这使得数据治理团队能够将更多精力投入到战略规划和高价值工作中。 3.数据文化塑造 DEEPSEEK通过提供直观的数据可视化和报告功能，帮助企业培养“以数据为中心”的文化。这种文化能够员工推动更加主动参与地数据工作治理。 三、制度层面：完善数据治理的政策与流程 1. 数据质量管理 DEEPSEEK通过内置的数据清洗、去重和标准化功能，帮助企业建立完善的数据质量管理流程。这使得企业能够更好地满足行业标准和监管要求。 2. 数据安全与隐私保护 DEEPSEEK支持数据加密、访问控制和隐私保护技术（如匿名化和脱敏）。这有助于企业建立符合法规（如《个人信息保护法》、GDPR等）的数据安全制度。 3. 合规与审计 DEEPSEEK提供实时监控和审计功能，帮助企业记录数据处理的全过程。这不仅提升了企业的合规性，还为审计提供了可靠的支持。 四、执行层面：提升数据治理的效率与效果 1. 自动化工作流 DEEPSEEK通过自动化工具（如数据清洗、转换、加载等），显著提升了数据治理的效率。这使得企业能够更快地完成数据整合和分析任务。 2. 实时监控与反馈 DEEPSEEK支持实时数据监控和异常检测功能。这使得企业能够在问题发生时快速响应，避免潜在风险对企业造成重大影响。 3. 持续改进机制 DEEPSEEK通过机器学习和自然语言处理技术，能够不断优化自身的算法和模型。这使得数据治理体系能够随着业务需求的变化而持续改进。 五、技术层面强化：数据治理的技术支撑 1. AI与大数据技术融合 DEEPSEEK基于先进的AI技术和大数据分析能力，能够处理海量、复杂的数据源。这使得企业在面对多样化数据时更具技术优势。 2. 灵活的扩展性 DEEPSEEK支持多种数据源的接入和集成（如结构化数据、非结构化数据等），并且能够根据企业的实际需求进行灵活配置。这使得治理体系数据更具扩展性和适应性。 3. 云服务与安全性 DEEPSEEK依托云服务提供技术支持，确保企业在享受高效计算资源的同时，还能保障数据的安全性和可靠性。 六、其他影响：推动数据治理体系的创新与变革 1. 降低治理成本 DEEPSEEK通过自动化和智能化工具，显著降低了企业在数据治理中的时间和人力成本。这使得中小企业也能够轻松实现高效的数据治理。 2. 提升用户体验 DEEPSEEK通过自然语言处理技术，能够更以贴近用户的方式提供数据服务。这使得数据治理体系更加业务贴近需求，提升了用户的满意度。 3. 应对未来挑战 DEEPSEEK通过持续的技术更新和功能优化，帮助企业应对未来的数据治理挑战（如伦理AI、数据主权等）。这使得企业的数据治理体系更具前瞻性和可持续性。 总结 DEEPSEEK对数据治理体系的影响是全方位的。它不仅提升了数据治理的效率和效果，还推动了企业在战略、组织、制度和技术层面的变革与创新。通过智能化和自动化的手段，DEEPSEEK帮助企业构建了一个更加高效、安全和可持续的数据治理体系，为企业的数字化转型提供了强有力的支持。 来源(公众号）：数据治理体系

在数字经济飞速发展的今天，数据资产已成为推动各行各业转型升级的重要力量。特别是在低空经济与人工智能（AI）领域，数据资产的作用尤为显著。它不仅促进了这两个领域的深度融合，还推动了相关产业的创新发展，形成了独特的“飞轮效应”。 一、数据资产：低空经济的新引擎 低空经济依托低空空域资源，以民用有人驾驶和无人驾驶航空器飞行活动为牵引，辐射带动相关领域和产业链融合发展。随着低空经济的不断发展，海量的数据资源随之产生，包括飞行数据、传感器数据、物流数据等。这些数据通过大数据技术和AI技术进行处理和分析，能够优化低空空域中的交通流量、分析无人机的飞行路径、提高飞行任务调度的精确度和效率。例如，在物流配送领域，借助先进的数据处理技术，可以精准规划出最优的低空飞行路线，从而大幅降低运输成本，同时显著提高配送的时效性。此外，通过对飞行数据的分析，还可以预测飞行器的维护需求，提前进行故障排查，确保飞行的安全性。数据资产在低空经济中的应用不仅限于此。在智慧农业、应急救援、城市治理等领域，低空数据同样发挥着重要作用。通过收集和分析这些数据，可以实现对农作物生长情况的实时监测、对灾害现场的快速响应以及对城市交通流量的智能管理。 二、AI技术：数据资产的“加速器” AI技术在低空经济中的应用，进一步放大了数据资产的价值。AI技术以其强大的数据处理和分析能力，为低空经济提供了更精准、更高效的解决方案。 在无人机领域，AI技术可以实现无人机的自主飞行、智能避障和精准导航等功能。通过对飞行数据的实时分析，AI算法可以不断优化无人机的飞行路线和速度，提高飞行的安全性和效率。同时，AI技术还可以应用于无人机的维护和故障诊断，通过数据分析预测无人机的寿命和潜在故障，提前进行维护或更换部件。 此外，AI技术还可以与低空经济中的其他技术如5G、物联网等深度融合，打造更智能、高效的低空经济生态系统。例如，基于AI的无人机编队表演、空中广告等创新应用不断涌现，为低空经济注入了新的活力。 三、数据反哺：形成“飞轮效应” 在低空经济与AI技术的融合发展中，数据资产的作用不仅仅是作为输入信息，更在于其能够通过反馈机制不断优化和提升系统的性能。这种数据反哺的效应，形成了独特的“飞轮效应”。 一方面，低空经济产生的海量数据为AI技术提供了丰富的训练素材和验证环境。通过不断学习和优化，AI算法的性能不断提升，为低空经济提供了更精准、更可靠的解决方案。 另一方面，AI技术的应用又进一步推动了低空经济的发展和创新。通过智能化的管理和决策支持，低空经济的运行效率和安全性得到了显著提升。同时，AI技术还催生了新的商业模式和产业形态，为低空经济注入了新的增长点。 这种数据反哺的“飞轮效应”，不仅推动了低空经济与AI技术的融合发展，还促进了相关产业的转型升级和创新发展。随着数字技术的不断进步和应用场景的不断拓展，这一效应将更加明显和深远。 四、展望未来：数据资产驱动的低空经济新时代 展望未来，数据资产将继续驱动低空经济进入一个新的发展阶段。随着低空空域资源的进一步开发和利用，以及AI技术的不断创新和应用，低空经济将呈现出更加多元化、智能化的特点。 一方面，低空经济将不断拓展新的应用场景和商业模式。例如，在旅游观光、空中拍摄等领域，低空数据将为用户提供更加个性化、智能化的服务体验。同时，随着低空物流、空中出行等新兴业态的发展，低空经济将成为推动产业升级和消费升级的重要力量。 另一方面，数据资产的安全和保护将成为低空经济发展中的重要议题。随着数据量的不断增加和数据应用的不断深化，数据安全和隐私保护问题将日益凸显。因此，加强数据安全管理、完善数据保护法规体系将是低空经济持续健康发展的关键保障。 综上所述，数据资产在低空经济与AI技术的融合发展中发挥着至关重要的作用。它不仅推动了这两个领域的深度融合和创新发展，还形成了独特的“飞轮效应”，为相关产业的转型升级和创新发展提供了强大动力。展望未来，随着数字技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数据资产将继续驱动低空经济进入一个新的发展阶段，为经济社会发展注入新的活力。 来源（公众号）：AI战略数字转型

引言 当前，我国数据资源流通的“采-存-管-用”规模已基本形成，但“供-流-用-管”等环节仍存在诸多问题，具体问题如下： 数据资源供给质量参差不齐 数据资源供给水平受到数据质量、规模、结构以及采集和治理能力等多方面因素影响。不同地区、不同行业和机构在数据来源以及数据采集处理技术上存在显著差异，导致数据资源质量参差不齐，影响数据流通效率和效果。例如，一些机构或企业拥有高质量、大规模、结构化的数据资源及先进的数据采集和治理能力，而另一些则相对薄弱。这种不均衡现象在金融、医疗等领域表现得尤为突出。 数据资源流通路径不畅 传统数据流通方式面临安全与效率问题，新技术虽具潜力但尚不成熟。传统数据流通方式往往以数据包形式或明文数据API接口对接，数据安全风险高，难以保障数据所有者利益，且在数据实时处理、分析预测等方面存在局限性。例如物流行业需实时数据来优化配送路径和仓储管理，但传统技术面对海量数据效率低下，“双十一”期间快递公司因传统数据流通模式无法满足实时处理需求，导致配送效率低下、客户体验不佳。当前，隐私计算、区块链等新兴技术虽能保障数据安全流通，但技术互联互通仍面临挑战。 数据资源利用不易 数据使用方难以精准获取高价值数据且难以安全合规使用。数据供需信息不对称、数据深度分析能力不足等，导致数据使用方难以从海量数据中获取高价值数据，同时数据质量参差不齐、对原始数据深加工不足等问题导致数据整体价值不高。此外，数据安全与隐私保护技术的不成熟也制约了数据资源的高效利用。 数据安全监管不力 随着云计算、大数据及物联网技术的应用，数据生成量和存储量急剧增加，安全风险也不断增加，同时人们对数据隐私保护及安全合规需求提高，需完善法律法规并采用更高级智能的数据安全技术应对。 数据资源流通顶层理论框架设计 为了解决数据资源流通中存在的问题，实现数据资源价值最大化，迫切需要构建一套科学合理、全面系统的数据资源流通顶层理论框架。本文从全局角度出发，研究分析数据资源流通利用过程中所涉及的关键角色、流通模式等，搭建一个涵盖数据“供-流-用-管”全生命周期的顶层理论框架，为后续数据空间建设提供理论参考。 数据资源流通关键环节分析 基于数据资源流通“供得出”“流得动”“用得好”“管得住”“保安全”的需求，分析数据资源“供-流-用-管”环节涵盖的关键数据行为，以及为实现这些数据行为所需要的技术路径支撑。 供得出：数据供得出的前提是“有数”、关键是“质量”。自动识别、自动导入、自动录入、数据接口等数据采集技术可支持数据快速、高效地采集；数据清洗、数据结构化、数据标准化、数据标注、数据自动分类分级、多元异构数据融合等数据治理技术可提升数据质量；湖仓一体架构技术、云边协同等数据存储技术可保证数据高效、快捷、安全地存储和服务；最后通过编目技术等生成数据目录，为数据供出做好准备。 流得动：流得动的前提是数据要有价值，关键是要有一套可信的数据资源流通环境。数据合成、数据编织、数据分析等数据加工分析技术可有效地挖掘数据价值；数据标识、区块链、隐私计算、空间连接器、数据加密等数据资源流通技术可以确保数据资源流通环境的安全可信。 用得好：用得好的关键是数据产品与需求实现精准对接。分布式目录、数据搜索等发布索引技术，以及数据封装、数据分析、大模型等分析应用技术可支持数据产品价值释放。 管得住：管得住的核心是“安全合规”。多因素身份认证、数字签名等可信身份认证技术，信源加密、信道加密等可信传输技术，区块链、存证和证据交叉认证等存证与追溯技术，数据登记、跨域管控、数据安全审计、合规审计等监管与审计技术，共同支持数据资源流通全链条合规溯源。 数据资源流通关键角色定义 在数据资源流通面临诸多挑战的情况下，明确数据流通参与方角色职责对于构建有效的数据流通体系至关重要。本文通过研究各参与方在数据资源流通各环节的职责，设计划分五大关键角色：数据提供方作为数据源头，其数据质量和管理水平直接影响后续流通环节；数据服务方通过专业服务挖掘并提升数据价值；数据运营方则搭建平台促进交易流通；数据使用方在合规使用数据的同时反馈问题，形成新的数据资源回流给数据提供方；数据监管方监督整个流程保障权益。这些角色相互协作、相互制约，共同推动数据资源流通利用。在实际操作中，角色之间关系并非一成不变，一个组织可能承担多个角色，并且随着市场发展还可能出现新的角色。 数据提供方：负责收集、生成和管理原始数据，确保数据完整性、准确性和数据质量。制定数据共享和使用的规则条件，遵守数据安全和隐私保护的相关法规。 数据服务方：提供数据清洗、标准化、结构化等专业的数据工具和数据加工服务，建设数据专区、数据加工厂等，开发数据分析模型和算法，提供数据价值评估、质量评估、能力评估等服务，确保数据服务过程的安全性和隐私性。 数据运营方：建立合规、互信、安全的技术体系，搭建和维护数据交易和流通平台，制定数据交易规则、流程、定价机制，促进数据供需双方的对接和交易流通，释放数据价值。 数据使用方：保护数据所有者和相关主体的权益，确保数据使用的合规性和安全性。按照约定的条件和规则使用数据，对使用数据产生的结果负责。同时，反馈数据质量问题，提供改进建议。 数据监管方：监督数据流通过程中各参与方行为，保障国家数据安全和各参与方权益。处理数据滥用、侵权等违法违规行为，推动数据要素市场健康发展。 数据资源流通主要模式设计 从应用层面讲，我国数据资源流通存在应用场景丰富、多元等特点，导致数据资源流通模式复杂多样，难以统一。本文提出集中式、分布式、分级式和混合式四种数据资源流通模式，可基本覆盖国内数据资源应用场景。用户根据具体情况选择合适的流通模式，或者结合多种流通模式，以实现数据资源的最优流通。集中式流通模式依托统一数据平台，具备高度集中化管理和运营的优势，能有效保障数据交易的规范性和安全性，但存在灵活性不足等问题；分布式流通模式在特定行业或领域展现出更高的灵活性和自主性，却面临数据标准化程度和监管难度的挑战；分级式流通模式适应行政管理体制，可有效保护地方权益，但技术差异可能影响数据标准化和互操作性；混合式流通模式灵活性强，可平衡各方利益诉求，但系统设计、实施和运维复杂度较高。通过合理设计流通模式，我们能够为数据资源流通利用体系框架的搭建奠定坚实基础，进而推动数字经济的全面发展。 集中式 该模式依托统一的数据交易市场和运营平台，所有数据提供方在此平台发布数据产品，数据使用方通过平台检索、购买和获取数据，平台提供统一的定价、结算、评价等服务。集中式流通模式特点在于高度集中化的管理和运营、标准化的数据交易流程和规则，便于监管和质量控制，有利于形成统一的数据定价机制，便于实施统一的安全和隐私保护措施，可实现数据的高效匹配和大规模流通。 分布式 该模式通过数据目录进行点对点交易和数据传输，不依赖中央平台，企业可直接发布数据产品信息，数据供需双方直接进行数据流通共享。分布式流通模式在特定行业或领域具有更高的灵活性和自主性，但此种模式数据标准化程度取决于数据提供方，数据质量难以保障，且点对点的数据共享交易使得监管难度较大。分级式该模式通常按行政层级（如省、市、区）建立数据目录和交易系统，各级系统之间建立连接，实现跨级数据共享流通。层级化的数据管理和流通体系可对不同层级的数据实施差异化管理。分级式流通模式可更好地适应各地行政管理体制，保护地方权益，但不同级别的系统可能存在技术差异，影响数据标准化和互操作性。 混合式 该模式可根据实际需求在不同领域或层面采用不同模式进行互联互通，如省市层面采用集中式、行业内部采用分布式、行政区域采用分级式，同时通过统一标准和接口实现不同模式间的互联互通。混合式流通模式灵活性强，能平衡各方利益诉求，可根据具体情况选择最优方案，并逐步演进以适应不同发展阶段的需求。但混合式流通模式的系统设计、实施和运维的复杂度较高，需要更高水平的管理和协调能力。 结论 本文通过剖析数据资源“供-流-用-管”流程面临的问题，从全局角度构建数据资源流通顶层理论框架。分析数据资源流通的关键环节并明确各环节的技术支撑，确保数据流通各阶段顺利进行；定义数据资源流通的关键角色，明确个体角色职责，保障流通体系有效运转；设计集中式、分布式、分级式和混合式四种数据资源流通模式以满足不同数据流通场景需求。此框架的建立为后续数据空间建设提供了理论参考，有助于提升数据资源的流通效率，推动数字经济健康、高效地发展。 来源（公众号）：数据治理体系

目录 1.大模型对多源异构数据的渴求 2.大模型数据处理流程 3.行业实践:GPT背后的数据体系 一、大模型对多源异构数据的渴求 大模型如GPT-3、PaLM、OPT等,其超大规模参数(百亿到万亿量级)需要海量数据支撑。单一数据源难以满足如此规模的数据需求,必须开辟多元数据源。而异构数据源的融合利用,对数据工程提出更高要求。让我们深入几类主要数据源的采集技术细节。 1. 爬虫技术:数据采集 对于文本大模型而言,网络文本语料可谓取之不尽。以GPT-3模型为例,仅Common Crawl一项就采集了4年,近800GB的原始网页数据。网络爬虫技术是采集如此规模语料的主力军。主流的爬虫系统可分为以下几类: 1）通用爬虫:如Scrapy、Heritrix等,采用广度优先策略,从若干Seed URL出发,递归爬取后继链接,直至达到停止条件。 通用爬虫的优势在于覆盖广,适合爬取海量页面组成通用语料库。但因缺乏领域针对性,难以保证信噪比。为了从爬取过程中动态调整策略,出现了一些智能化爬虫: Reinforcement Crawler:将下载过程建模为强化学习,Agent通过Trial-and-Error不断优化策略,以获取高质量页面。 Learning Crawler:通过文本分类、聚类等模型自动甄别页面质量。微软曾提出ACHE等学习型爬虫框架。 此外,为了对抗反爬,通用爬虫往往需要庞大的IP代理池轮换请求,并处理好频控、Cookie等问题。对于登录页面,还需要自动化登陆流程。这也进一步提高了工程难度。 2）垂直爬虫:针对特定网站定制的爬虫,如新浪微博爬虫、抖音爬虫等。其特点是利用Xpath、CSS选择器等方式,精准提取页面关键信息。如判别一个微博账号是否为僵尸粉,可提取其粉丝数、互动数等特征。 垂直爬虫的价值在于,充分利用了页面结构信息,数据准度更高。同时还可根据业务逻辑设置参数,如只爬取财经新闻,营销类微博等。另外,很多反爬技术如字体反爬、JS加密都针对通用爬虫,垂直爬虫可通过定制规避。但其缺点也很明显:适用范围窄,通用性差。每个网站要单独定制,开发成本高。如果网站频繁改版,规则还需跟着升级。这限制了其批量生产的能力。 3）动态爬虫:传统爬虫直接请求URL,返回HTML,只能获取静态页面。但当今很多网站采用AJAX、Vue等前后端分离技术,页面通过JS动态加载,给爬虫带来不小挑战。 为了爬取动态网页,出现了一系列动态渲染爬虫。典型方案有: i 无头浏览器:Headless Chrome/Firefox等,在无UI的环境下模拟真实浏览器行为。可执行JS获取动态内容。 ii WebDriver:Selenium等自动化测试框架,通过编程控制原生浏览器。如PhantomJS、Pyppeteer等。 iii HTTP拦截:Charles、Fiddler等抓包工具,拦截XHR请求,直接获取Ajax数据。 动态爬虫在众多场景下不可或缺,如电商比价、舆情监测都离不开其支持。动态爬虫的缺点是:启动浏览器内核开销大,性能远不及静态爬虫;被反爬风险也更大。 另外,为了提高爬虫的鲁棒性,往往需要引入代理调度中间件如Crawlera,处理好流量控制、故障转移、任务调度等。主流的分布式爬虫框架包括:Frontera、Scrapy-Redis、DistributedCrawler等。 需要强调的是,爬虫作为公网数据获取的主要手段,必须严格遵守Robots协议,合法合规地开展数据采集。对版权数据更应谨慎对待,必要时需要获得站长授权。总的来说,开发一套高质高效且合规的爬虫系统绝非易事,需要综合软硬件、法务等多方面考量。 2. 语音视频大数据的采集与挖掘 随着多模态大模型的崛起,语音、视频数据的重要性愈发凸显。如微软的Tango、Meta的CAIRa等大模型,都需要大量带文本标注的语音视频数据。让我们看看这一领域的主流数据采集方案: 1) 视频网站批量下载:YouTube、BiliBili等视频网站拥有海量UGC视频,是语音视频数据的重要来源。批量下载工具主要分两类: i 站点视频下载器:You-Get、Youtube-dl等,支持数百个主流站点。缺点是不能批量下载,也不能定制视频清晰度等参数。 ii 站点视频爬虫:利用爬虫框架如Scrapy,批量获取视频链接,结合ffmpeg等下载。可完全定制下载策略。一般采用站点视频爬虫方式,获取元数据如标题、简介构成配套的文本语料。下载后的视频还需经过内容审核,滤除低质、违规视频。这需要借助于视频内容理解、NSFW检测等AI技术。 2) 音视频众包:与文本类似,带标注的语音数据也离不开众包。但相比文本,语音标注的成本更高,专业性更强。需要标注人员同时具备语言和领域知识,才能准确转写专业词汇缩写等。 另一方面,语音数据的隐私性更强。众包过程必须对原始数据进行脱敏,去除涉及隐私的片段。同时要对标注人员的背景进行审查,签署保密协议。一些敏感领域的语音数据如军事、医疗,必须在内部完成标注,不能对外众包。 Mozilla的Common Voice就是一个优秀的语音数据开源项目。通过志愿者在线录制并验证,目前已收集了100+语种,数千小时的语音数据。阿里、搜狗等国内企业也通过用户手机App、输入法等工具,积累了大规模中文语音数据集。 一提到语音数据采集,ASR(语音识别)是绕不开的话题。近年来,ASR技术快速发展,为语音文本数据的自动化生产提供了可能。如利用Kaldi、Wav2Letter等开源工具包,可对语音数据进行自动转写,大幅降低人工转写成本。当然,ASR转写仍难以完全替代人工,尤其是方言、口音较重的语音。一种常见做法是,先由ASR粗略转写,再由人工校对修订。阿里等企业在其语音助手中大量采用这一方案。 除了语音转写,语音数据的降噪、分割也是重要的预处理环节。工业级的语音处理流水线需要包括: i 静音检测:Webrtc的VAD、TensorFlowVAD等,滤除无效静音片段。 ii 回声消除:Speex、WebRTC等,去除线路回声干扰。 iii 语音降噪:Audacity、Sox等,去除背景噪音。 iv 说话人分离:Conv-TasNet、DPRNN等,将多人语音分离为独立音轨。 视频数据的采集要复杂得多。原因有二:一是视频数据规模更大,采集成本高。二是视频语义信息更丰富,需要更复杂的处理。主要的视频数据采集方法包括: i 专业采集:搭建视频采集棚,由专业人员拍摄制作。数据质量有保障,但成本很高。一些自动驾驶公司采用此方案采集路测视频。 ii 众包采集:利用视频众包平台,如AWS的Mechanical Turk,发布拍摄任务。质量略逊于专业采集,但成本更低,更适合通用数据采集。 iii 监控视频采集:从已有监控系统提取视频数据。如商汤科技从社区监控采集人流、车流数据。这种方式成本最低,但对数据隐私和版权要格外小心。 采集到的原始视频需经过一系列预处理,才能输入到视觉算法中。主要的视频预处理技术包括:关键帧提取: i 提取关键帧,滤除冗余帧。如PySceneDetect、Frame-Extractor等。 ii 目标检测:检测并定位视频中的目标物体。如YOLOv5、EfficientDet等。 iii 目标跟踪:在不同帧间标识同一目标物体。如DeepSORT、FairMOT等。 iv 动作识别:识别视频中的人物动作。如TSN、X3D等。经过这些处理,原始视频被结构化为一系列带标注的图像和物体轨迹,为下游任务如视频分类、问答奠定了基础。可以说,高效采集语音视频数据离不开AI本身。数据采集和模型训练相互促进,形成正向循环,这是多模态AI发展的内在逻辑。 3. 知识图谱:结构化知识库 知识图谱是以RDF三元组形式,系统描述概念、实体及其关系的语义网络。知识图谱是认知智能的重要基础,如智能问答、推荐系统等都依赖其支持。知识图谱构建的第一步,是海量网页文本中提取实体和关系,形成初步的实体关系图。这一过程也称为知识抽取,技术路线主要有: 1) 基于模板的知识抽取: i 手工模板:专家定义一系列模板,如"A是B的C"等。该方法构建成本高,覆盖面窄,仅适用于特定领域。 ii 自动模板:利用Snowball、DIPRE等算法自动生成模板。先由少数种子实例出发,迭代学习新模板和新实例。 2) 基于深度学习的知识抽取: i 命名实体识别:利用BiLSTM-CRF、BERT等模型识别句中的命名实体,如人名、地名等。 ii 关系分类:判断两个实体间是否存在预定义的关系类型。常用CNN、BERT等方法。 iii 属性抽取:从文本中抽取实体的属性值,如时间、数量等。 工业界知识抽取常采用基于深度学习的方法,再结合规则进行校验补充。如阿里知识图谱从百科、电商等网页中抽取了数亿实体,定义了数百种关系、数千种属性类型。 抽取得到的原始知识还很粗糙,需要一系列优化过程,包括: i 指代消解:将代词、同义词等映射到规范实体。 ii 实体统一:发现不同来源的重复实体,消除冗余。 iii 知识融合:发现不同模板抽取的重复关系,选取置信度高的关系。 iv 知识推理:利用规则学习算法,挖掘隐含关系。 此外,还需将知识图谱与本体进行映射,赋予知识更明确的语义。本体构建一般采用人工方法,由领域专家定义核心概念、关系。对于通用领域,也可复用WordNet、Cyc等现有本体资源。 传统知识图谱以结构化为主,但近年来出现了众多图谱预训练语言模型如ERNIE、CoLAKE等。它们采用类似Word2Vec的方式,通过知识图谱中的随机游走序列,学习节点和关系的语义嵌入表示。这种做法融合了知识图谱的结构信息和文本语料的语义信息,为知识表示开辟了新的方向。 知识图谱数据的采集与应用密不可分。如智能音箱领域,需要采集语音-文本-意图-动作-反馈等多环节数据,并形成知识闭环。这对数据治理提出了更高要求。需要打通数据采集、存储、计算、应用的全链路,实现数据的自动化、智能化管理。 4. 行为数据采集 行为数据指用户在使用产品过程中产生的数字足迹,包括浏览、点击、评论等用户事件。相比其他数据源,行为数据最能反映用户的真实意图和偏好,对个性化服务至关重要。以推荐系统为例,其核心是根据用户历史行为预测用户对新物品的兴趣。用户行为数据可分为以下几类: 1) 用户属性数据:人口统计属性如年龄、性别、地域等,以及兴趣偏好标签。一般由用户在注册、填写问卷时显式提供。 2) 用户交互数据:用户与物品的直接交互,如浏览、收藏、购买商品,观看、点赞视频等。交互数据直接反映了用户对物品的兴趣,是推荐系统的核心数据源。 3) 用户社交数据:用户在社交网络中的关系链数据,如好友、关注、提及等。基于同质性原理,近朱者赤,用户的社交网络能揭示其兴趣和影响力。 4) 用户反馈数据:用户对推荐物品的显式反馈,如评分、点赞、评论等。反馈数据相比交互数据更稀疏,但对提升推荐质量很重要。 5) 场景数据:如时间、地点、设备等用户当前的环境因素。场景因素会影响用户的即时需求,是上下文相关推荐的关键。 用户行为数据采集的主要途径包括: 1) 服务器日志:用户与应用服务器的每次交互,都会在服务端日志中留下记录。日志采集工具如Flume、Logstash等能实时收集海量日志,并存入HDFS等分布式存储。 2) 客户端埋点:在客户端预置采集代码,触发特定事件时上报数据。相比服务端日志,客户端埋点更灵活,数据粒度更细。典型的埋点SDK有GrowingIO、Sensors等。 3) 应用内Tracker:应用内置的行为跟踪器,如Android的Tracker、iOS的AppTrackingTransparency等。相比埋点,Tracker的接入更简单,但定制化程度较低。 4) 可视化埋点:通过类似Selenium的自动化工具,记录用户在应用页面的操作轨迹。相比代码埋点,可视化埋点的实施成本更低,非常适合中小企业。 值得注意的是,不同采集渠道的行为数据在格式和语义上往往不一致,需要通过数据集成进行统一。ETL工具如DataX、Kettle,以及大数据平台Hive、Spark SQL等是常用的数据集成方案。集成后的行为数据在进入推荐流程前,还需经过一系列数据预处理,如: i 数据清洗:剔除非法数据,如机器刷单产生的异常点击。可基于统计规则,或异常检测算法。 ii 会话重构:将原子事件按照时序关联为会话,挖掘用户的主导目的。 iii 序列建模:对会话序列提取高阶统计特征,如购买高峰时段,品类偏好等。 如此经过采集、集成、处理的行为数据才能为算法建模所用。从原始数据到可用特征,往往要经过数十个环节的数据开发。阿里等大厂为此构建了灵活的大数据开发平台如Databricks,提供从数据接入、存储,到计算、应用的一站式解决方案。另一个值得关注的趋势是,利用在线学习、强化学习等技术,构建实时闭环的行为数据采集和应用。典型如广告系统,利用实时竞价获得用户反馈,动态调整出价策略。强化学习算法DQN、LinUCB等在此发挥了重要作用。阿里的智能调度平台Sigma,腾讯的广告投放引擎Vega都大量采用此类技术。 可以预见,随着用户互动方式的日益多样,对行为数据的采集分析能力,将成为企业数字化转型的核心竞争力。这不仅需要前沿的AI算法,更离不开端到端的数据智能架构。唯有打通全流程、全域数据,才能洞察用户需求,驱动业务增长。这是以用户为核心的数字化时代的必然要求。 二、大模型数据处理流程 了解了大模型对海量异构数据的渴求,让我们再来看看工业界是如何驾驭这些数据的。以下是一个典型的大规模机器学习数据开发流程: 1. 数据接入层 原始数据散落在业务库、日志、爬虫数据等各个系统,需要通过数据接入统一集成到大数据平台。数据接入的关键是如何平衡数据时效性和成本。对于实时性要求高的数据,常采用流式数据管道,通过Kafka、Pulsar等消息队列实时推送。LinkedIn的Brooklin、阿里的Canal、Facebook的Wormhole都是优秀的流数据集成框架。对于离线数据,则采用批量同步的方式,通过调度系统按天/小时增量拉取。如阿里的DataWorks、美团的Minos、360的Eleme等。进入大数据平台的原始数据一般存于Hadoop HDFS、云存储如S3等廉价存储介质。但这些数据往往杂乱无章,需要严格的数据治理。数据治理的核心是元数据管理,记录数据的业务口径、技术参数、血缘关系等。Atlas、阿里的Dataphin等是常见的元数据管理平台。 2. 数据处理层 原始数据"入湖"后还很粗糙,需经过系列加工处理,如数据清洗、数据集成、数据变换等,形成结构化、语义化的高价值数据集。 清洗过程通过一系列 detect-repair 操作,识别并纠正脏数据。常见数据质量问题包括:完整性(字段缺失)、唯一性(重复记录)、合法性(越界值)、一致性(逻辑矛盾)等。传统ETL采用SQL手工编写转换逻辑,对数据量大、Schema复杂的场景难以应对。基于 DAG 的 ETL 框架应运而生,如Airflow、阿里的DataWorks等。 它们将ETL流程抽象为有向无环图,每个节点完成特定转换,后一节点严格依赖前节点输出。DAG架构使ETL流程灵活可配置,极大提升了数据处理效率。Spark、Flink等分布式计算引擎在数据处理中扮演核心角色。它们基于内存计算,可实现比Hadoop MapReduce快数十倍的批流处理。 Spark的DataFrame、Flink的Table API进一步简化了分布式计算的编程复杂度,使数据开发像SQL一样简单。数据处理的一个重要目标是形成主题域的业务数据模型,如用户域、商品域等。阿里提出的数据中台概念,本质上就是一套统一、共享的业务数据模型,为上层应用提供标准化数据服务。 工业界数据处理的一个重要趋势是向云上迁移。云厂商如AWS、阿里云纷纷推出大数据平台产品,将存储、计算、调度打包提供。用户可按需按量付费,显著降低了总拥有成本。同时云服务的弹性伸缩能力,可轻松应对双十一等洪峰流量,这是传统私有集群难以企及的。 3. 特征工程 数据经过清洗、集成、ETL,离可用于机器学习尚有最后一步,即抽取有判别力的特征。特征工程往往决定了机器学习的效果上限。 特征抽取要因任务而异。如排序类任务关注物品之间的相对顺序,特征多基于统计量如CTR、转化率等。推荐类任务重在刻画用户兴趣,特征侧重于交互序列、共现频率等。搜索类任务需捕捉query-doc相关性,特征多围绕文本相似度、语义匹配展开。 常见的特征抽取方法有: 1)统计特征:如均值、方差、百分位等,刻画数据的集中趋势、离散程度等。 2)频次特征:如TF-IDF、人工定义的业务频次等,反映事件发生的频繁程度。 3)交叉特征:将多个特征组合形成的高阶特征,挖掘特征间的非线性关系。如年龄 X 性别 X 职业。 4)嵌入特征:将高维稀疏的 ID 类特征压缩为低维稠密向量,如word2vec、node2vec等。 5)图特征:挖掘社交网络中的节点重要性、社区结构等,如PageRank、社区发现等。 传统的特征抽取高度依赖专家经验,存在成本高、迭代慢等问题。自动特征工程应运而生,通过机器自动生成、筛选特征。其代表方法有: 1) 深度学习:利用CNN、RNN等自动学习层级特征表示。如PNN、DeepFM等。 2) 表示学习:通过随机游走在异构网络中学习节点嵌入。如Airbnb的Embedding一体化平台。 3) AutoML:自动化机器学习流程,包括超参调优、神经网络架构搜索(NAS)等。如阿里的PAI、腾讯的 Angel 等。 自动特征工程是AI驱动数据开发的重要方向,相比人工,其优势在于:覆盖率高,可自动挖掘高阶组合特征;迭代快,新数据的特征快速上线;适应性强,可端到端优化适应下游任务。当然,自动化方法并非灵丹妙药,关键特征的生成仍离不开对业务的理解和抽象。 抽取的原始特征还需经过特征选择,去除冗余和共线性特征。常用方法有平均精度、递归特征消除等。此外,对数值特征还要进行归一化,将不同尺度的特征映射到同一量纲。如Min-Max归一化、Z-score归一化等。对类别特征还要进行编码,如One-Hot 编码、Target 编码等,使其满足机器学习算法的输入需求。 特征工程是算法与业务结合的纽带,往往是数据开发最费时费力的环节。阿里的特征平台、美团的Cube就是为了应对特征工程而生。它们建立统一的特征仓库,为不同业务提供特征注册、存储、共享、监控等一站式服务。打通线上线下环境,实现特征的自动化生产。这大大提升了算法迭代效率,也促进了特征在业务间的复用。 4. 样本构建 万事俱备,只欠东风。模型训练的最后一环,是从特征中抽取样本(X,y)。X是特征向量,y是目标标签。样本构建要考虑以下几点: 1) 样本代表性:抽样要均匀覆盖目标人群,避免选择偏差。如分层抽样、配额抽样等。 2) 样本平衡性:各类样本的数量要均衡,避免稀有类被忽略。如过采样、欠采样等。 3) 样本时效性:在线学习场景要注意样本的新鲜度,及时淘汰过期样本。如Time-Decay采样等。 4) 样本数据干净,无各种异常点、离群值。不合理的样本会引入噪音干扰模型训练。 工业界样本构建一般基于数据平台的调度框架,如Airflow、Oozie等。它们以DAG工作流形式描述样本构建过程,自动化执行抽样、特征提取、数据合并等步骤。阿里的样本工厂、腾讯的Metis都是这一思路的优秀实践。样本构建是算法上线的最后一环,对效果影响重大。样本不当,再好的算法也难施展拳脚。谷歌用10%流量进行在线A/B实验,就是为了获得高质量的样本反馈。 样本的标签质量尤为重要,标注不一致、噪音过大都会严重影响模型效果。众包标注平台如Figure-Eight等,通过任务拆分、交叉验证等方式,保障标注质量。 总之,大模型背后是一整套严密的数据工程。从数据接入到样本构建,每一步都关系着最终效果。阿里的特征平台、腾讯的丰巢等,无不在打造端到端一体化的特征开发利用链路。它们屏蔽了数据处理的繁琐细节,让算法工程师聚焦于模型本身。这是AI驱动业务发展的大势所趋。 三、行业实践:GPT背后的数据体系 理论讲完,让我们再来看看这些方法在OpenAI GPT-3中的实践。GPT-3的训练数据高达4500亿token,约800G文本。这在当时是前所未有的规模。那么,这些数据是怎样获取、处理,最终喂给模型的呢? 1. 数据源:高质量网页语料 GPT-3使用了以下几个主要语料库: 1) Common Crawl(60%):一个开放的网页爬取项目,GPT-3使用了其2016-2019年间的快照数据。CC数据广泛但噪音大,需大量清洗。 2) WebText2(22%):从Reddit帖子外链的高质量网页构建。先从8亿条Reddit帖中抽取karma>3的帖子,再提取帖中的URL,获得4000万个高质量网页。相比CC,WebText噪音小,但覆盖面窄。 3) Books1 & Books2(8%):两个图书语料,前者多为版权过期的古籍,后者为网络图书。书籍语料连贯性强,但话题单一。 4) Wikipedia(3%):英文维基2020/03版全部文章。百科有较强的权威性和连贯性,但缺乏口语化表达。 此外还有5%的其他数据,如谷歌新闻等。可见,GPT-3的语料以网页为主,注重了数据质量,但话题和文体的全面性有欠缺。这导致其在一些特定领域表现不佳。 2. 数据清洗:以规模换质量 GPT-3没有对数据做太多复杂处理。原始HTML用Hadoop集群批量提取正文、分句,再过滤掉低质内容,如:太长或太短的文档(<128字或>1M字)、重复度高的文档(如模板广告页)、低可读性文档(如代码、表格等)、非英语文档 之后,所有文本被BiT模型编码为token,组成最终的训练语料。值得一提的是,为了避免不同来源文本的分布差异,GPT-3对所有文档的采样概率做了平滑,削弱了高质量但话题单一的语料的影响。 这样的数据清洗流程其实颇为粗放。OpenAI也承认质量是GPT-3语料的短板。但凭借超大规模,GPT-3最终还是学到了强大的语言模型。这或许印证了"以量变达质变"的哲学。 3. 模型训练:混合精度+Kernel优化 GPT-3的训练过程主要有以下特点: 1） 预训练+微调:先在全量语料上预训练Language Model,再在下游任务数据上微调。这种迁移学习典型的two-stage方法。 2） 混合精度训练:用FP16和FP32 Tensor混合表示模型参数。FP16可减少显存占用,加快训练,但部分layers如Softmax仍用FP32保证数值稳定性。 3） 显存优化:只在GPU上保留当前mini-batch所需的参数和梯度,其他parameters存于CPU内存。使训练可在单卡GPU上进行。 4） Kernel优化:用NVIDIA的cuBLAS库优化矩阵乘等关键运算,提高GPU利用率。 5） 梯度检查点:每隔一定step保存梯度,节省前向传播时的显存。该技巧常用于训练大batch尺寸。 OpenAI表示,3000亿参数的GPT-3模型完成训练仅用了10天,平均算力利用率高达50%。这得益于上述一系列性能优化。但仍有学者质疑,仅靠优化很难如此高效,期间是否有预训练参数的迁移复用? OpenAI对此未置可否。 4. 推理部署:API形式对外开放 与BERT等开源模型不同,GPT-3并未公开模型checkpoint。相反,OpenAI以API形式提供模型调用。开发者可以通过API接口,用少量样本在特定任务上 fine-tune GPT-3,并将训练的提示(prompt)保存在云端。 这种 API as Model 的部署方式有几点好处: 1) 模型IP易于保护。用户无法获取GPT-3底层参数,避免了被clone、滥用的风险。 2) 计算资源易于管理。所有任务调度、资源分配由云端统一控制,避免终端设备算力浪费。 3) 模型持续优化。用户上传的数据、反馈可用于持续训练模型,API升级也更方便。 当然,这也存在一些隐忧: 1) 推理延迟较高。所有请求都要通过远程API,难以应对实时性要求高的场景。 2) 隐私安全存疑。用户数据会上传至OpenAI服务器,隐私保护措施尚不明确。 3) 定价不够灵活。目前仅按API调用次数计费,对中大用户缺乏针对性优惠。 一些研究者还尝试了基于梯度Checkpoint、GPU集群的推理加速方案,但尚未在生产中得到验证。如何在云端高效、经济地 Serving 大模型,仍是一个开放的挑战。GPT-3背后是一整套数据智能架构。从数据采集、清洗到特征抽取、样本构建,再到训练优化、推理部署。每个环节都离不开大数据、分布式计算等前沿技术的加持。这是对工业界机器学习落地能力的一次集中检验。 来源（公众号）:DATA数据社区

目录 1.数据价值实现的基本路径 2.数据应用的系统剖析 3.数据产品的本质特征 4.数据应用与数据产品的关系 在当今数字化转型浪潮中，数据应用和数据产品这两个概念始终处于热议的中心。作为一名在数据领域深耕了十多年的从业者，我深深感受到这两个概念之间既存在着明显的区别，又有着密不可分的联系。每当有人谈起这个话题，我总是想起自己早期在企业数字化转型项目中的经历。那些摸索和思考的过程，让我对这个问题有了更深层的认识。在开始深入探讨之前，我想强调一点：理解数据应用与数据产品的关系，不能仅仅停留在表面的概念区分上。我们需要从价值创造的本质出发，透过现象看本质，才能真正把握住这个问题的核心。 1. 数据价值实现的基本路径 1.1 数据价值转化的基本规律 要深入理解数据价值转化的规律，我们首先需要认识到一个基本事实：数据本身并不直接等同于价值，它需要经过一系列的转化才能释放其潜在价值。这个认识看似简单，却往往被很多企业在实践中忽视了。 回想2019年参与的那个全球制造企业的数字化转型项目，给了我很多启发。这是一家有着百年历史的制造企业，拥有庞大的生产系统和复杂的供应链网络。项目伊始，企业高层提出了一个看似简单实则深刻的问题："我们每天产生如此海量的数据，但似乎并没有从中获得应有的价值，问题出在哪里？ "这个问题促使我们团队开展了为期近一年的深入研究和实践。在这个过程中，我们逐步发现，数据价值转化实际上是一个多维度的复杂过程。它不仅涉及技术层面的数据处理和分析，更重要的是要建立起一个完整的价值转化体系。 在这个制造企业的案例中，我们首先帮助他们建立了全面的设备运行数据采集体系。这个系统每天能够采集到数百个参数，涵盖了从原材料投入到成品输出的整个生产流程。但仅仅有数据是远远不够的，关键是要从这些数据中发现有价值的信息。 通过深入分析这些数据，我们发现了一些令人意外的规律。比如，某些看似不相关的参数之间存在着强相关性，这些相关性直接影响着产品的质量。基于这些发现，我们帮助企业优化了关键工艺参数，最终使产品合格率提升了12%，年度节约成本超过2000万元。 这个过程让我深刻认识到，数据价值转化实际上遵循着"认知-挖掘-应用-沉淀"这样一个完整的循环。在认知阶段，需要明确数据能够解决什么问题；在挖掘阶段，需要运用恰当的方法从数据中提取有价值的信息；在应用阶段，则需要将这些信息转化为实际的行动；而在沉淀阶段，要将成功的经验固化下来，形成可持续的能力。 1.2 数据价值实现的核心机制 数据价值实现的核心机制，更像是一个有机的生命体，而不是一个机械的流程。它需要多个要素的共同作用才能良好运转。在我看来，这些要素主要包括业务驱动、技术支撑、组织保障三个方面。 业务驱动是最根本的，因为价值最终要体现在业务结果上。我经常看到一些企业陷入一个误区：过分关注技术本身，而忽视了业务价值的创造。就像我常对团队说的："技术再先进，如果解决不了实际问题，那也只是一个精美的玩具。"真正的价值往往来自于对业务痛点的深刻理解和有效解决。 技术支撑是数据价值实现的重要保障。不过，这里需要纠正一个常见的认识偏差：技术能力并不仅仅是指工具和平台，更重要的是如何将技术与业务深度融合。在实践中，我发现很多企业热衷于引进最新的技术工具，购置各种高大上的平台，却忽视了技术应用的实际效果。这让我想起一句话："工具是锋利的，但使用工具的手更重要。" 真正的技术能力应该包含三个层次：基础设施能力、数据治理能力和分析应用能力。基础设施能力确保数据可以被有效收集和存储；数据治理能力保证数据的质量和可用性；分析应用能力则负责将数据转化为价值。这三个层次缺一不可，相互支撑。 2. 数据应用的系统剖析 2.1 数据应用的价值体系 在探讨数据应用的价值体系时，我们需要跳出传统的线性思维模式。数据应用的价值不是简单的投入产出关系，而是一个多维度的价值网络。这个网络中的各个节点相互影响，相互促进，形成了复杂的价值创造体系。 从我的观察来看，这个价值网络主要包括三个层面：决策支持、效率提升和创新驱动。这三个层面不是割裂的，而是相互联系、层层递进的关系。 在决策支持层面，数据应用已经发生了质的飞跃。它不再仅仅是提供一些基础的统计数据，而是能够深入业务的各个环节，提供更有价值的决策参考。举个例子，现代企业的决策支持系统已经能够实时监控业务运营状况，预测潜在风险，并提供智能化的决策建议。这种转变使得决策过程变得更加科学和高效。 具体来说，决策支持层面的价值体现在三个方面：首先是决策的精准性提升，通过数据分析能够更准确地把握市场趋势和客户需求；其次是决策的及时性改善，实时数据分析使得企业能够快速响应市场变化；最后是决策的系统性增强，数据分析帮助决策者更全面地评估各种可能的方案和其潜在影响。 效率提升层面的价值往往被低估。很多企业在谈到数据应用时，第一反应是用它来支持决策，却忽视了它在效率提升方面的巨大潜力。数据应用能够通过流程优化、资源调配、异常预警等多种方式，显著提升运营效率。 更重要的是，数据应用带来的效率提升不仅仅是局部的、暂时的，而是能够形成持续的改进机制。通过数据的持续积累和分析，企业能够不断发现效率提升的空间，形成良性循环。这种循环式的改进，最终会带来企业整体运营效率的显著提升。 创新驱动可能是数据应用最具想象力的价值维度。在这个层面上，数据应用不仅能够优化现有的业务模式，更能够催生全新的业务形态。通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业能够发现新的市场机会，开发新的产品和服务，甚至重构整个行业的价值链。 2.2 数据应用的实现路径 从实践角度来看，数据应用的实现路径并不是一条笔直的道路，而是一个不断试错和优化的过程。这个过程中最关键的是要把握好"度"的问题。技术投入要适度，过度投入可能会导致资源浪费；变革节奏要适度，过快可能会引起组织的抵触；目标设定要适度，过高可能会打击团队积极性。 在数据应用实现过程中，我发现从分析到洞察的转化是一个特别关键的环节。真正有价值的分析，往往来自于对数据的多维度解读和跨界思考。这就像解读一部经典文学作品，表面的故事情节人人都能看懂，但深层的寓意需要静下心来细细品味。 在实际工作中，我经常强调一个观点：数据分析不是目的，而是手段。我们的目标不是生产更多的分析报告，而是要通过分析获得真正有价值的洞察。这种洞察应该能够直接指导业务行动，推动业务改进。为此，我们需要建立一套完整的分析框架，包括问题界定、分析方法选择、结果验证和应用推广等环节。 2.3 数据应用的成熟度演进 关于数据应用的成熟度演进，我想打破传统的阶段论述方式。从实践经验来看，这种演进更像是一个螺旋上升的过程，而不是简单的线性发展。每个企业都有自己独特的发展轨迹，关键是要找到适合自己的演进路径。 描述性分析往往是很多企业的起点，但这并不意味着它就是低级的分析形态。恰恰相反，一个深入的描述性分析往往能够揭示问题的本质。我曾经遇到过这样的情况：一家企业在做客户流失分析时，仅仅通过对基础数据的深入描述性分析，就发现了一些重要的客户流失规律，这些发现直接指导了后续的客户维系策略的制定。 预测性分析则代表着数据应用向前看的能力。然而，这里我想强调一个重要认识：预测的目的不是为了预测而预测，而是为了更好地行动。在实践中，我发现很多企业过分追求预测的准确性，却忽视了预测结果的可操作性。实际上，一个准确率相对较低但能指导实际行动的预测模型，往往比一个准确率很高但难以落地的模型更有价值。 智能决策作为数据应用的高级形态，代表着数据应用的未来方向。但值得注意的是，智能决策不等于完全的自动化决策。在我看来，最理想的状态是人机协同的决策模式，让数据智能辅助人的判断，而不是完全取代人的决策。这种协同模式能够既发挥机器在数据处理和模式识别方面的优势，又保留人类在战略思考和创新判断方面的长处。 3. 数据产品的本质特征 3.1 数据产品的形态解析 在探讨数据产品之前，我想分享一个具有启发性的项目经历。2022年，我参与了一个金融科技公司智能风控产品的开发项目。这个项目的演进过程很好地诠释了数据产品的本质特征。 最初，这是一个面向内部的风控系统，主要用于评估信贷风险。系统通过整合多个维度的数据，包括交易历史、信用记录、行为特征等，构建了一个复杂的风险评估模型。随着系统的不断完善，我们发现这套解决方案具有很强的普适性。经过产品化改造后，它成功服务了数十家金融机构，年度交易额超过千亿。 这个经历让我深刻理解到：优秀的数据产品往往源于对具体业务问题的深刻理解，而产品化则是让这种理解能够规模化复制。数据产品的核心价值不仅在于其技术先进性，更在于其解决问题的有效性和可复制性。 从形态上看，数据产品可以分为数据集类、分析类、算法模型类和解决方案类。数据集类产品主要提供结构化的数据资源，其价值在于数据的质量和完整性。分析类产品则focus在数据分析和可视化能力上，帮助用户更好地理解和利用数据。算法模型类产品提供特定问题的解决方案，如风险评估、需求预测等。解决方案类产品则是最综合的形态，通常包含了数据、算法、分析工具和业务规则的完整集合。 3.2 数据产品的价值实现机制 数据产品的价值实现机制是一个需要精心设计和持续优化的系统。从我的实践经验来看，这个机制需要在多个维度上取得平衡：标准化与个性化的平衡、通用性与专业性的平衡、易用性与功能性的平衡。 标准化与可复制性构成了数据产品的基础特征。不过，这里需要特别注意一个关键点：标准化不等于僵化。优秀的数据产品往往能够在标准化的基础上提供灵活的定制空间。这就像是一套精心设计的积木系统，基础模块是标准化的，但通过不同的组合方式可以搭建出满足不同需求的解决方案。 在产品设计中，我们特别强调模块化的重要性。模块化设计不仅能够提高产品的可维护性和可扩展性，更重要的是能够为客户提供更大的灵活性。通过不同模块的组合，客户可以根据自己的具体需求构建最适合的解决方案。这种设计理念极大地提升了产品的适应性和市场竞争力。 场景适配能力是数据产品成功的另一个关键因素。我经常对团队强调，产品设计的起点不是技术特性，而是场景需求。只有深入理解场景，才能设计出真正有价值的产品。这需要产品团队具备深厚的领域认知和敏锐的市场洞察力。 在实践中，我们发现场景适配往往需要处理三个层面的问题：业务流程的适配、用户习惯的适配和组织特点的适配。业务流程的适配确保产品能够顺畅地融入客户的现有业务体系；用户习惯的适配关注产品的易用性和用户体验；组织特点的适配则考虑客户组织的特殊需求和管理方式。 4.数据应用与数据产品的关系 4.1 核心重叠领域 , 通过多年的实践观察，我越发感受到数据应用与数据产品之间存在着深层的联系。这种联系不仅体现在技术层面，更体现在价值实现的本质层面。理解这种联系，对于企业制定数据战略具有重要的指导意义。 首先，两者在价值目标上具有高度的一致性。无论是数据应用还是数据产品，其终极目标都是实现数据价值的最大化。这种一致性使得两者之间存在着天然的协同空间。在实践中，我们经常看到优秀的数据应用经验能够转化为成熟的数据产品，而数据产品的发展又能够促进数据应用水平的提升。 在技术基础层面，数据应用与数据产品也表现出显著的重合特征。从数据治理到分析建模，再到价值落地，所需的核心技术能力是高度相通的。这种技术基础的共通性不仅降低了开发成本，也为两者的融合发展提供了可能。举例来说，企业在构建数据应用时积累的技术经验，往往可以直接应用到数据产品的开发中。 实现路径的相似性是另一个重要的重叠领域。无论是数据应用还是数据产品，都需要经历从需求分析、方案设计到实施落地的完整过程。这种路径相似性使得经验和最佳实践能够在两个领域之间有效传递，从而加速价值实现的进程。 4.2 互补优势分析 在深入研究数据应用与数据产品的关系时，我发现它们之间存在着独特的互补性。这种互补性不是简单的功能互补，而是在价值创造方式上的互补。 数据应用往往具有更强的场景针对性和灵活性，能够快速响应具体的业务需求，能够根据具体情况提供最适合的解决方案。这种特性使得数据应用在处理特殊需求和复杂场景时具有独特优势。 而数据产品则具有更好的规模效应和标准化优势，能够实现价值的规模化传递，能够批量生产标准化的解决方案。这种特性使得数据产品在服务大量客户和实现价值复制时更有优势。 这种互补性在实践中常常产生意想不到的效果。数据应用中积累的经验可以为产品开发提供重要的参考，而产品化过程中形成的标准化思维又能够反哺具体的应用实践。这种良性互动形成了一个正向的价值创造循环。 来源（公众号）：DATA数据社区