Tag: 全生命周期

  • 成为数据素养先导组织 用 AI 工具打败工具人(附课件)

    这有份循序渐进的指南带你了解招聘和搭建一个成功的数字团队所需的关键要素,给出你可以采取的具体行动,促使你的数字团队和招聘达到新的高度。

  • 打造个人和组织数据素养 构建面向未来的数字能力(附课件)

    在数据素养上规划符合业务需求的学习和成长计划,有望为每个人构建数据技能到能力的路径,有望帮助CDO促进数据民主化和数据素养所需的战略、流程和文化转变。

  • 太平年的数据之道:从“分合治乱”看数字天下大势(附福利)

    天下大势,分久必合,合久必分。这一古老的循环,在数字时代被赋予了全新的内涵。当数据成为核心的生产要素,社会运行的底层逻辑也随之重构。我们不妨借用热播剧《太平年》中论天下“分、合、治、乱”的框架,来审视数据浪潮下的世界图景,探寻一条通往“太平年”的数字治理之路。 在数据价值进化系列开篇中,快城创始人黄荣楠为我们提出“数治金字塔(AI+)1.0”,模型的应用在于推动传统业务向AI+数据双重驱动转型,通过“数据驱动→敏捷运营→数字创新”的递进,帮助组织实现业务效率提升、数据价值变现、风险控制强化。 一、 “分”之困:数据孤岛与价值沉睡的乱局 数字时代的“分”,首先体现在数据的割裂与孤立。在数字化转型的初期,如同历史上的诸侯割据,企业内部各部门、各业务线为了满足自身需求,纷纷建设独立的信息系统。 销售系统记录客户交易,财务系统管理资金流水,生产系统追踪物料消耗,客服系统留存沟通记录。这些系统各自为政,数据标准不一,格式各异,形成了一个个互不相通的“数据烟囱”或“数据孤岛”。 这种状态,正是数字领域的“乱”象之源。数据被分散囚禁在各个系统深处,如同散落四处的矿石,无法被有效识别和整合。企业不清楚自己到底拥有哪些数据,数据在哪里,质量如何。 这导致了一系列问题:市场部门无法获取完整的客户视图进行精准营销,管理者难以基于全局数据做出科学决策,创新更是无从谈起。数据在此阶段,仅仅是原始、无序的“资源”,其价值处于“沉睡”状态。这种“分”而“乱”的局面,造成了巨大的资源浪费和内耗,是阻碍组织发展的首要障碍。 欢迎文末扫码关注,添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 二、 “合”之道:打破壁垒与全域协同的治理 要终结“乱”局,必须走向“合”。这里的“合”,不是简单的物理合并,而是通过系统性的“治理”,实现数据的互联、互通与融合。这对应于数据从“资源”向“资产”转化的关键一跃。 “合”的第一步是“动作”,即主动识别和获取所有内外部数据资源,进行全面的资产盘点和分类。这如同绘制一份精确的数据地图,让管理者看清自己的“数据家底”。 紧接着,需要通过技术手段(如ETL工具)将这些多源、异构的数据进行清洗、转换和集成,加载到统一的数据仓库或数据湖中,形成一个集中、可信的数据源。这一步打破了物理上的“数据孤岛”。 然而,技术上的整合只是基础,更深层次的“合”在于组织和规范的统一,即“行为”阶段。必须建立跨部门的数据治理组织,制定统一的数据标准(如业务术语、主数据标准),并推动全员参与的“数据文化”变革。没有统一的“语言”和协同的“行为”,“合”只能是表面文章。 这正是“治”的开始——通过立规矩、建组织,为数据的顺畅流动奠定制度基础。“合”的最高境界是“全域”协同。这不仅限于企业内部跨部门,更延伸到跨行业的数据融合以及公私部门之间的数据协作。 例如,金融机构与电商平台的数据融合,可以更精准地评估用户信用;政府开放交通、气象等公共数据,能激发社会创新,提升公共服务效率。这种更大范围的“合”,能够创造出“1+1>2”的乘数效应,是数据价值爆发式增长的关键。 欢迎文末扫码关注,添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 三、 “治”之术:贯穿生命周期的精细化运营 “合”之后,方能谈“治”。数据领域的“治”,是一个精细化、动态化、贯穿始终的运营过程。它确保“合”起来的数据是高质量、高安全、可用的,并能持续产生价值。 这对应着数据作为“资产”被妥善管理和运营的阶段。“治”的核心框架是“全生命周期管理”。数据如同生命体,有其从生到死的完整旅程,每个环节都需精心管理。 围绕这一生命周期,“治”术还体现在另外三个维度,共同构成“五全”管理支柱: 在这一过程中,“控制”是至关重要的安全阀。必须建立数据质量管理闭环(定义标准、发现问题、修复根因)和安全合规管控体系(数据分级、访问控制、加密脱敏),以保障数据的可靠与安全。 同时,“定义”阶段的顶层设计和清晰的角色职责(如数据所有者、管理者、使用者),确保了“治”的方向明确、权责清晰。 欢迎文末扫码关注,添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 四、 “乱”之险:治理失序与要素化挑战 即便进入了“治”的阶段,也并非高枕无忧。数字世界的“乱”风险以新的形式潜伏。首先,是治理体系本身的僵化与失效。这要求治理必须是持续优化、动态适应的,正如“优化”阶段所强调的,需要建立PDCA循环等持续改进机制。 如果数据标准不能随业务发展而迭代,质量监控流于形式,安全策略跟不上新的威胁,那么看似完善的治理体系会迅速脱节,数据质量下滑,应用价值萎缩,重回“乱”的境地。 其次,更深层的“乱”源于数据要素化进程中的新挑战。当数据要作为核心生产要素,在更广范围内流通、交易、参与分配时,会触及更复杂的权属、定价、隐私和公平性问题。数据滥用、算法歧视、垄断平台的数据霸权、个人隐私的侵蚀,这些都是数字时代新型的“乱”。 例如,跨行业数据融合在创造价值的同时,也对安全、隐私和权属界定提出了更高要求。如果缺乏与之匹配的法律法规、伦理规范和可信流通技术(如隐私计算、区块链),数据要素市场就可能陷入无序和混乱,反而损害社会公平与创新。 欢迎文末扫码关注,添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 五、 通向“太平年”:要素化驱动与智能涌现 要驾驭“分合治乱”的循环,迈向数字时代的“太平年”,目标是将数据推至最高阶段——要素化。这意味着数据不再仅仅是支持性的资产,而是与土地、劳动力、资本、技术并列,深度融入生产、分配、流通、消费各环节的核心驱动力。 这需要一套完整的从执行到优化的闭环能力,即“六段”A-EO决策框架的后半程。在“执行”阶段,通过敏捷交付的方式,将治理好的数据以API、数据服务、可视化应用等形式快速交付给业务,驱动实际决策。 在“优化”阶段,则要持续量化数据带来的价值(如提升的营收、降低的成本),并用这些价值证明来获取持续投入,形成良性循环。最终,数据要素化的成熟形态,将体现为“智慧涌现”。 当高质量的数据在全域范围内安全可信地流动,当AI技术能够基于这些数据自动学习、推理和创造,当组织中的每个人都能便捷地利用数据解决问题时,一种系统性的、高于个体智能的集体智慧便会产生。 这体现在决策优化与创新(从经验驱动转向数据驱动)、效率提升(流程自动化与资源优化)、个性化服务(基于用户画像的精准服务)和系统性问题解决等四大价值锚点的全面实现。 例如,工业领域通过数据实现预测性维护,将故障预测准确率大幅提升;供应链金融平台利用数据将中小企业融资审批时间从数天缩短至小时级。这些都不是单点改进,而是数据要素重构业务流程后带来的整体跃升。 完整课件请访问:《构建面向未来的企业出海数字人才体系》 六、 人的进化:三维升级与职能重塑 天下之势,终究系于人。数据要素化的“太平年”,离不开人的能力进化。这需要一条从认知到实践的清晰路径,即“三维升级”落地方法。此前三篇就以企业AI营销到数字增长给出范例:2026年“听说”与“明白”:AI搜索下的数字营销新战场(附自测)、2026“知道”与“做到”:AI营销ROI提升要分几步?(附脑图)、2026年“纸面”与“地面”:出海企业的数字增长这一课。 这一升级过程必须与具体职能结合。无论是运营管理中的流程优化、市场营销中的精准投放、销售客服中的客户分层、产品研发中的需求挖掘、财务管理中的风险预警,还是人力资源中的人才分析,每个职能都有其核心的数据应用场景。当每个岗位的员工都完成了自身的数据化重塑,组织整体的数据战斗力才真正形成。 完整课件请访问:《构建面向未来的企业出海数字人才体系》 结语 回顾“分、合、治、乱”的循环,在数字时代有了新的注解:“分”是数据孤岛的原生状态,“合”与“治”是主动进行数据治理、将其转化为资产的过程,而新的“乱”则可能源于治理失效或要素化进程中的失序。 跳出这一循环的关键,在于坚定不移地推动数据向要素化演进。这是一条从资源化,到资产化,再到要素化的“三步走”战略。其背后,是以“六段”流程为执行引擎,以“五全”管理为坚实支柱,以“四锚”价值为方向指引,以“三维升级”为人才保障的系统工程。 这不仅仅是技术的升级,更是组织模式、思维方式和文化的彻底变革。数据作为核心生产力的趋势不可逆转。治理将更加智能化(AI赋能),流通将更加可信化(区块链、隐私计算保障),应用将更加普惠化(低代码工具普及)。…

  • 公共数据“跑起来”赋能高质量发展的六个真实切面

    当今,数据已不再仅仅是记录信息的符号,它正日益成为驱动社会进步与产业革新的核心生产要素。然而,数据的价值并非天然显现,它往往沉睡于各部门、各领域的“孤岛”之中,流通不畅,应用不足。 近年来,从公共服务到产业发展,一系列创新实践正在中国各地展开,其核心便是打通这些“孤岛”,让数据安全、有序、高效地流动起来,从而转化为实实在在的生产力与社会效益。这些实践描绘了一幅以数据驱动现代化治理和产业升级的生动图景。 一、 数据让公共服务更贴心、更智慧 公共服务的核心在于回应民众需求。过去,由于部门间数据不通,群众办事常常需要反复提交材料,证明“我是我”,流程繁琐。如今,通过构建跨部门的数据共享机制,这一痛点正在被系统性地化解。 在旅游景区,特定人群曾面临购票核验的麻烦。现在,通过整合公安、退役军人事务、残联等多方面的身份数据,并与景区闸机系统对接,实现了“数据多跑路,群众少跑腿”。退役军人、残疾人、港澳台同胞等群体在购票入园时,可以免于出示实体证件,系统通过后台数据比对即可完成核验。 这不仅简化了流程,累计惠及超百万人次,更通过技术手段体现了社会对特殊群体的关怀,增强了港澳台同胞的归属感。这套做法并非简单地将数据堆砌,而是构建了从身份认证、购票核销到客流监测的完整服务闭环。 客流数据同样被充分利用。通过融合旅游统计、闸机等多源信息,景区能够实现客流的实时监测与拥堵预警。一旦出现人流过载,系统可以及时发出警报,并联动相关部门进行疏导,有效提升了旅游体验与安全管理水平。 在福建和重庆的实践中,不仅服务了人群,更沉淀了数据资产,建成了数千万条记录的文旅专题数据库,为后续持续优化服务奠定了坚实基础。 在医疗保障领域,数据的力量则体现在从“被动报销”到“主动服务”的转变。浙江省构建的“一人一画像”平台,归集了医保、民政、医疗机构乃至商业保险公司的数据,为全省5700余万参保人生成了动态精准的数字档案。 这套系统的作用是立体的: 这一切都源于将分散的数据整合成高质量的“数据集”,并通过“111N”的体系架构(一个数据库、一批档案、一个中心、N个应用),让数据能够穿透层级,直接赋能基层服务与科学决策。 二、 数据构建全域感知与应急响应网 数据在守护人民生命财产安全、保障国家战略安全方面,扮演着“千里眼”和“顺风耳”的关键角色。其应用已从地面延伸至天空,甚至太空,构建起一张全域感知的智能网络。 在防灾减灾前线,时间的价值无可估量。我国拥有规模庞大的民用和商业遥感卫星资源,但过去这些资源分散,难以在灾害发生时快速形成合力。国家航天局通过构建统一的指挥调度平台,将这些分散的卫星整合成一个“虚拟卫星星座”。 当灾害发生时,应急部门提出需求,这个“太空打星”系统能像调度网约车一样,快速匹配最适合的卫星前去拍摄。2025年,这套机制累计响应了159起国内外重大灾害,包括地震、山体滑坡、洪涝等,完成成像5700余次,为抢险救灾提供了及时、精准的数据支撑。这不仅极大提升了应急观测的时效性,也显著提高了卫星资源的利用率。 在广袤的农田,卫星数据则化身为保障粮食安全的“守望者”。针对农业生产中数据获取难、应用不精准的问题,相关部门整合国产高分卫星遥感数据与地面农业数据,构建了全国主要作物种植分布的“一张图”。 在北大荒的示范农场,这套系统实现了从清雪扣棚到产量预估的全链条监测,作物分类识别精度超过90%。更关键的是,它能动态监测土壤墒情,在2025年黄淮海地区遭遇“烂秋雨”灾害时,为9个省份的抢收补种提供了直接的决策依据。 通过融合人工智能技术进行智能解译,遥感数据帮助实现了变量施肥,减少了肥料使用,真正做到了“节本增效”,将天上的数据流,变成了地里的丰收果。 三、 数据成为转型升级的核心引擎 数据要素的价值,在产业经济层面体现得尤为直接。它正在重塑传统行业的运营模式,催生新业态,并为决策提供前所未有的洞察力。 汽车产业,特别是新能源与智能网联汽车,是数据驱动的典型代表。安徽省针对该领域存在的“数据孤岛”和产业协同薄弱问题,打造了新能源与智能网联汽车数据专区。 其创新之处在于“赛道+合伙人+场景”的生态共建模式,以实际应用场景需求来牵引各方共同参与。截至2025年底,该专区接入了超过38万辆新能源汽车,数据量超600亿条,覆盖了从车辆运行、充电能耗到电池状态的各类信息。 这些数据不仅用于支撑充电站、换电站的智能调度和精准布局,更衍生出两项前瞻性应用: 在物流行业,降本增效是永恒的主题。国家通过在东中西部16个试点城市推动物流数据开放互联,旨在破解这一难题。其路径清晰: 例如,武汉等地通过数据互联,提升了多式联运的组织效率,使制造业物流成本降低了3%-4%。而国际物流数据的综合服务,则致力于实现跨境物流的“一站式”追踪,提升了我国物流体系的整体运行效率。 医药行业关系国计民生,对合规与精准的要求极高。国家药监局通过梳理高质量的药品监管数据资源,建设了“医药行业可信数智创新服务平台”。这个平台的核心是构建一个可信的数据空间,并引入人工智能大模型能力。 它为产业链上的不同角色提供精准服务:帮助药品交易平台和供应链企业快速核验产品信息,降低违规风险;为投资机构提供产业全景画像和研发赛道分析,辅助其做出精准投资决策,避免同质化竞争。这体现了数据在提升行业透明度、辅助科学决策方面的巨大潜力。 四、 数据让千年遗产焕发新生 数据不仅能驱动现代产业,也能让古老文明以全新的方式延续生命力。敦煌研究院的“数字敦煌”工程,是文化遗产领域数据要素开发的典范。 其核心突破在于建立了一套文物数字资源的授权利用机制,解决了文物数据“不敢开放、不会开放”的难题。通过建设“一站式”开放素材库,海量的敦煌石窟数字资源得以向社会开放。 这不仅促进了资源的共享,更关键的是激发了社会创新,让公众从资源的使用者变为内容的共创者。基于这些高精度数字资源,结合三维建模、游戏引擎渲染和VR虚拟现实技术,打造出了“寻境敦煌——莫高窟第45窟深度漫游”这样的沉浸式文旅项目。 该项目系统整合了洞窟历史、彩塑壁画等文化要素,让观众在可交互、可问答的体验中,深度感受盛唐艺术,实现了文物保护与创新利用的双向促进。自上线以来,该项目线上线下累计触达用户超110万人次,形成了可观的社会与经济效益,为文物数据的可持续利用探索出了一条可行路径。 五、 统一平台与标准引领数据奔流 纵观以上各领域的实践,可以发现几个共通的成功要素,它们构成了数据要素价值释放的“基础设施”。 首先是构建统一的数据汇聚与共享平台。无论是安徽的汽车数据专区、浙江的医保画像平台,还是国家航天局的卫星调度平台、文旅部门的专题数据库,其首要步骤都是将分散、多源的数据汇聚到一个可控、可管理的平台上。这个平台是数据流通的“枢纽”和“集市”。 其次是建立跨部门的协同机制与统一标准。数据要流动,必须先打破行政和系统的壁垒。这既需要制度层面的改革,如安徽合肥为无人机管理制定的“政务飞行管理办法”,也需要统一的数据标准,如农业农村领域为遥感数据建立的规范体系。 在地理信息领域,通过打造“共建、共享、共用”的统一地理底图,要求各部门基于同一张“底图”叠加业务,极大地促进了跨领域数据的融合应用。 最后是聚焦场景,以需求牵引数据开发。数据的价值最终体现在应用中。所有成功的案例都紧紧围绕明确的场景展开: 景区围绕“入园便利”和“客流预警”,医保围绕“精准服务”和“基金监管”,汽车产业围绕“自动驾驶研发”和“智慧保险”……这种以场景为导向的模式,确保了数据产品的开发有的放矢,能够快速产生实效。 结语 从便捷入园到精准医保,从卫星减灾到智慧农耕,从物流优化到文化传承,一系列跨领域、跨层级的创新实践清晰地表明,数据的有效开发与利用,已成为推动经济社会高质量发展的关键动力。 这个过程并非简单的技术叠加,而是一场深刻的系统性变革:它通过制度创新打破壁垒,通过平台建设汇聚资源,通过标准统一促进融合,最终在具体场景中释放价值。这些实践也揭示了一个核心逻辑:数据要素的价值,只有在安全、可信、有序的流通中才能实现最大化。 未来的方向,将是继续深化这种“跨层级、跨部门、跨区域”的数据协同,不断培育丰富的数据应用生态,正引领我们走向一个更加智能、高效、普惠的未来。 我们曾在《浅谈公共数据开放开发和授权运营的“昨天今天明天”》一篇回顾公共数据开放开发和授权运营在政策机制、平台运营、场景运用以及安全合规等方面,从率先探索、全面统筹到产业构建上,发挥对数据要素市场建设的关键作用。 我们也在《从“跑断腿”到“一网通”:我国政务数据的共享创新与治理突围》中写到,数据共享是起点,安全是底线,应用是目标,未来需进一步优化分类分级规则,扩大授权运营场景,让政务数据真正成为普惠民生、激活经济的核心引擎。 数治网院iDigi的“数字ABC”微认证作为系统性培养企业和个人数字思维与实践能力的综合性解决方案,通过“三维一体”升级路径助力六大核心职能在分析、业务转型及以客户为中心实现跃迁。 为此,“数字ABC”政务数据系列微课现已推出,详细探讨了我国政务数据共享与治理的现状、体系核心环节、技术支撑创新方向、典型地区特色路径、面临的挑战与对策、实践与价值释放以及未来发展展望。 本系列微课已陆续上线: 同时,为深入落实条例中有关明确数据共享原则、优化目录管理、强调安全保障等亮点,特别推出: 欢迎政企、院校及协会在文末扫码@老邪…

  • 构筑企业数据基石:你需要从治理到AI+的系统赋能(附图解)

    数据通过优化决策、提升效率、赋能个性化服务和系统性的问题解决四大锚点,直接驱动业务增长。而“三维升级”路径为组织与个人提供了从认知到实践的系统化赋能。

  • AI“黑箱”变“白盒”之路:如何从“合规最小化”到“信任最大化”

    数据+AI将深入每一个业务流程,现在就开始盘点你的数据+AI资产、划定风险等级、嵌入技术控制、升维制度治理,让算法在可控的疆域内奔跑,让信任在透明的阳光下生根。