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在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮中，數(shù)據(jù)正從“生產(chǎn)要素”向“戰(zhàn)略資產(chǎn)”躍遷。根據(jù)IDC預(yù)測，2025年全球數(shù)據(jù)總量將突破175ZB，而中國數(shù)據(jù)圈增速將領(lǐng)跑全球。這一背景下，數(shù)據(jù)行業(yè)正經(jīng)歷三大底層變革：數(shù)據(jù)治理從合規(guī)成本轉(zhuǎn)向AI創(chuàng)新引擎、通用平臺退潮與行業(yè)場景化平臺崛起、輕量化架構(gòu)顛覆傳統(tǒng)重資產(chǎn)模式。本文將結(jié)合金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)實踐，解析企業(yè)如何在這場變革中破局。

在傳統(tǒng)政務(wù)服務(wù)中，“跑斷腿”“重復(fù)提交材料”曾是群眾辦事的痛點。如今，隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深度融合，政務(wù)服務(wù)正經(jīng)歷一場從“被動響應(yīng)”到“主動服務(wù)”的范式革命。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出“開發(fā)適于政府服務(wù)與決策的人工智能平臺”，而各地實踐表明，這場變革已不再停留于技術(shù)試驗，而是真正讓數(shù)據(jù)流動起來、讓治理“聰明”起來。

在AI技術(shù)從“實驗室創(chuàng)新”邁向“產(chǎn)業(yè)級應(yīng)用”的今天，數(shù)據(jù)治理已從IT運(yùn)維的附屬品，進(jìn)化為企業(yè)構(gòu)建AI競爭力的核心基礎(chǔ)設(shè)施。它不僅是技術(shù)問題，更是組織架構(gòu)、商業(yè)模式的系統(tǒng)工程。 數(shù)據(jù)治理的質(zhì)量，決定AI系統(tǒng)的社會公信力。

2025年，全球企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)呈現(xiàn)“冰火兩重天”：一邊是OpenAI、DeepSeek 等大模型參數(shù)突破百萬億級，另一邊卻是78%的企業(yè)困在“PPT智能”階段——AI應(yīng)用開發(fā)周期長、場景碎片化、數(shù)據(jù)孤島難破。 Dify與大模型的結(jié)合，正在打破這一僵局。它不僅是工具，更是企業(yè)AI能力工業(yè)化的流水線，讓大模型從“技術(shù)狂歡”走向“價值落地”。從金融風(fēng)控到智能制造，從醫(yī)療合規(guī)到客戶服務(wù)，一場由Dify驅(qū)動的“原子級效率革命”正在重塑商業(yè)邏輯。

數(shù)據(jù)指標(biāo)與數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，是一個很大的話題，是一個數(shù)據(jù)領(lǐng)域的分支，和業(yè)務(wù)有深度的結(jié)合，又是數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的基礎(chǔ)，本章只是從一個產(chǎn)品經(jīng)理的角度，梳理了一些個人認(rèn)為的重點，僅作參考，如果希望進(jìn)行一步了解，可以在這個“核”的基礎(chǔ)上，進(jìn)行不斷修煉，完善。這個也是本書的一個目的，通過極簡的介紹，讓你對數(shù)據(jù)治理各個模塊快速有一個理解。之后的升級，就需要各種磨煉了，甚至需要各種工作機(jī)緣了。

2025年，企業(yè)追逐大模型的浪潮已從“技術(shù)嘗鮮”轉(zhuǎn)向“價值落地”。然而，許多企業(yè)發(fā)現(xiàn)，大模型的表現(xiàn)并不如預(yù)期：回答不專業(yè)、業(yè)務(wù)場景難適配、數(shù)據(jù)隱私隱患頻發(fā)……問題的核心，往往不是模型本身，而是背后的數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理能力。正如復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授所言：“大部分?jǐn)?shù)據(jù)仍沉睡在服務(wù)器，尚未轉(zhuǎn)化為真正的資產(chǎn)”。 數(shù)據(jù)中臺——這個曾被貼上“過氣”標(biāo)簽的概念，卻在大模型落地困境中重新成為焦點。它不是簡單的數(shù)據(jù)倉庫，而是通過標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、場景化的數(shù)據(jù)治理體系，讓數(shù)據(jù)真正流動、融合、增值的“隱形引擎”。本文將結(jié)合行業(yè)實踐，揭秘數(shù)據(jù)中臺如何成為大模型時代的勝負(fù)手。

2025?年，生成式?AI?與數(shù)據(jù)要素的雙重浪潮正重塑商業(yè)世界。企業(yè)若仍停留在?“用幾個?AI?工具優(yōu)化局部效率”?的初級階段，終將被淘汰出局。楓清科技創(chuàng)始人高雪峰在?2024?中國生成式?AI?大會上斷言：“以數(shù)據(jù)為中心的智能體（Data-Centric Intelligent Agent）將成為企業(yè)智能化的核心引擎，它不僅是技術(shù)迭代，更是企業(yè)生存的底層邏輯。”

2025年3月24日，人工智能領(lǐng)域迎來了一次重磅更新——DeepSeek 正式發(fā)布了新一代模型 DeepSeek V3–0324，并繼續(xù)秉持開源精神，完整開放模型參數(shù)和權(quán)重。 這一版本在編程能力與復(fù)雜推理任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色，但同時也引發(fā)了關(guān)于“AI 性格變了”的熱議。目前 Reddit ?評論區(qū)已經(jīng)熱鬧到爆，討論如潮，幾乎可以用“現(xiàn)象級”來形容這場模型更新帶來的沖擊。

在數(shù)字化時代的浪潮下，政務(wù)服務(wù)面臨著從傳統(tǒng)模式向智能化轉(zhuǎn)型的深刻變革。如何在這一進(jìn)程中，既突破現(xiàn)存困境，又能讓政務(wù)服務(wù)充滿人文關(guān)懷？基于?DeepSeek?的實踐探索，正引領(lǐng)我們開啟構(gòu)建有溫度數(shù)字政府的全新征程。

在這個信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新燃料。然而，數(shù)據(jù)的價值并不在于其孤立存在，而在于流動、共享與應(yīng)用中產(chǎn)生的洞見與創(chuàng)新。數(shù)據(jù)要素共享，這一看似簡單的概念，實則蘊(yùn)含著推動國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的巨大潛力。本文將深入探討數(shù)據(jù)要素共享的內(nèi)涵、意義、與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交換的區(qū)別，以及實現(xiàn)路徑，旨在為讀者揭開數(shù)據(jù)共享的神秘面紗，無論是數(shù)據(jù)公司的專業(yè)人士還是一般讀者，都能從中受益。

通過?“標(biāo)準(zhǔn)重構(gòu)?-?數(shù)據(jù)治理?-?平臺賦能”?三位一體策略，實現(xiàn)設(shè)備編碼?“一物一碼、全域貫通”，支撐生產(chǎn)實時監(jiān)控、設(shè)備全生命周期管理及智能決策

從?“數(shù)據(jù)混亂”?到?“決策加速”，90%?的企業(yè)痛點都能用這個組合拳解決

在某智能制造工廠的中央大屏上，數(shù)據(jù)治理健康度指數(shù)實時跳動著——這是由大模型驅(qū)動的治理自動駕駛艙。系統(tǒng)不僅能自動修復(fù)98%的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，更能預(yù)測未來三個月的數(shù)據(jù)增長趨勢，提前部署治理資源。這種"治未病"的能力，正將數(shù)據(jù)治理從成本中心轉(zhuǎn)化為價值引擎。這場靜默革命的終極目標(biāo)，是讓企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)如血液般在業(yè)務(wù)脈絡(luò)中自由流動。當(dāng)AI大模型成為數(shù)據(jù)治理的新基座，我們迎來的不僅是效率的躍升，更是一個數(shù)據(jù)價值可以像電力般即插即用的新時代。那些率先完成智能化重構(gòu)的企業(yè)，正在數(shù)字經(jīng)濟(jì)版圖上劃出新的疆界。

在流量紅利見頂、消費(fèi)者需求碎片化的今天，鞋服零售門店如何通過AI技術(shù)突破增長瓶頸？從商品賣點提煉到短視頻精準(zhǔn)營銷，從智能推薦到數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，本文將結(jié)合DeepSeek等AI工具的實際案例，拆解一套可落地的門店銷售提效方法論。

在生成式AI的浪潮中，一個殘酷的真相愈發(fā)清晰：沒有知識庫支撐的大模型，就像失去記憶的智者，空有計算力卻無法落地生根。當(dāng)醫(yī)療、金融、制造等領(lǐng)域的“場景專屬模型”開始批量涌現(xiàn)，企業(yè)之間的競爭將不再局限于算法優(yōu)劣，而是演變?yōu)橹R資產(chǎn)密度與迭代速度的較量。

在 DeepSeek 的協(xié)作中，用戶應(yīng)扮演“導(dǎo)演”而非“觀眾”——通過精準(zhǔn)的指令設(shè)計，調(diào)度 AI 的計算資源與知識儲備。掌握這 9 個技巧，意味著獲得打開智能時代的“元技能”：將模糊需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行方案的架構(gòu)力。

全球物流行業(yè)正經(jīng)歷一場靜默的變革。過去十年，多式聯(lián)運(yùn)因成本與效率的 “雙刃劍” 備受爭議 —— 既要協(xié)調(diào)公路、鐵路、水運(yùn)等多種運(yùn)輸方式，又要應(yīng)對貨物轉(zhuǎn)運(yùn)的銜接難題。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，多式聯(lián)運(yùn)中因轉(zhuǎn)運(yùn)銜接不暢導(dǎo)致的延誤成本高達(dá)總成本的 15%。而如今，這一困局正被 DeepSeek 這一國產(chǎn) AI 大模型打破。它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動與智能決策，讓多式聯(lián)運(yùn)從 “被動銜接” 邁向 “主動優(yōu)化”，甚至重新定義了物流行業(yè)的效率天花板。

人工智能的指數(shù)級發(fā)展正在重塑技術(shù)邊界，但也催生出前所未有的安全危機(jī)。當(dāng)DeepSeek以日均百萬用戶的速度刷新AI應(yīng)用紀(jì)錄時，其安全防線正面臨黑客組織、技術(shù)濫用者乃至國家行為體的多維沖擊。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全范式在智能模型的黑箱特性、攻防成本的非對稱性、法律責(zé)任的模糊性三重沖擊下，已顯露出系統(tǒng)性失效的風(fēng)險。

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已從實驗室走向生產(chǎn)線，從單點工具進(jìn)化為重塑商業(yè)邏輯的“認(rèn)知中樞”。其中，AI工作流正以“化繁為簡”的革命性力量，成為企業(yè)降本增效、創(chuàng)新突圍的核心引擎。它不僅是技術(shù)的迭代，更是組織形態(tài)的進(jìn)化——通過將復(fù)雜任務(wù)拆解為可迭代、可優(yōu)化的智能流程，讓企業(yè)從“經(jīng)驗驅(qū)動”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，從“人力密集”轉(zhuǎn)向“智能密集”。

2025年春天，《政府工作報告》首次將"人工智能+"與"新基建""雙碳戰(zhàn)略"并列，列為國家戰(zhàn)略核心。這一決策背后，是AI技術(shù)從"實驗室突破"到"產(chǎn)業(yè)落地"的質(zhì)變——正如蒸汽機(jī)之于工業(yè)革命，電力之于電氣時代，人工智能+正在成為第四次工業(yè)革命的"操作系統(tǒng)"。但這場革命并非巨頭獨舞：從中小制造企業(yè)到縣域醫(yī)療機(jī)構(gòu)，每個行業(yè)都能找到自己的AI方程式。本文將揭示這場變革的本質(zhì)、路徑與機(jī)遇。

DeepSeek-R1 模型在 4 張 NVIDIA RTX? 5880 Ada GPU Generation 顯卡配置下，面對短文本生成、長文本生成、總結(jié)概括三大實戰(zhàn)場景，會碰撞出怎樣的性能火花？參數(shù)規(guī)模差異懸殊的 70B 與 32B 兩大模型，在 BF16 精度下的表現(xiàn)又相差幾何？本篇四卡環(huán)境實測報告，將為用戶提供實用的數(shù)據(jù)支持和性能參考。

在當(dāng)今人工智能飛速發(fā)展的時代，大型語言模型（LLMs）正以其強(qiáng)大的語言理解和生成能力，改變著我們的生活和工作方式。在最近的一項研究中，科學(xué)家們?yōu)榱松钊肓私馊绾胃咝У赜?xùn)練大型語言模型，進(jìn)行了超過4000次的實驗。這些實驗動用了多達(dá)512個GPU（圖形處理單元），它們協(xié)同工作，為模型訓(xùn)練提供了強(qiáng)大的計算支持。在這項研究中，研究人員特別關(guān)注了兩個關(guān)鍵指標(biāo)：吞吐量（通過標(biāo)記的大小來表示）和GPU利用率（通過標(biāo)記的顏色來表示）。這兩個指標(biāo)都根據(jù)模型的大小進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便更直觀地比較不同模型在不同硬件配置下的表現(xiàn)。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵要素。Gartner研究顯示，低質(zhì)量數(shù)據(jù)每年給企業(yè)帶來平均1500萬美元的損失。當(dāng)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理仍在依賴人工規(guī)則引擎時，大模型技術(shù)正掀起一場靜默的革命——它不僅將數(shù)據(jù)處理效率提升300%以上，更重新定義了數(shù)據(jù)質(zhì)量治理的范式。

數(shù)據(jù)指標(biāo)的相關(guān)工具，指出了數(shù)據(jù)指標(biāo)工具，有兩種形式，一種是面向開發(fā)的指標(biāo)口徑管理系統(tǒng)，一種是面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的指標(biāo)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，或者稱為指標(biāo)平臺。

DeepSeek 的這次大規(guī)模開源行動，不僅為 AI 開發(fā)者提供了強(qiáng)大的工具和資源，也為 AI 技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用鋪平了道路。通過降低開發(fā)門檻、優(yōu)化硬件資源利用、支持多模態(tài)處理和跨平臺能力，DeepSeek 正在推動 AI 技術(shù)的普惠化和生態(tài)化發(fā)展。隨著更多開發(fā)者和企業(yè)的參與，這些開源項目有望在各個領(lǐng)域催生更多創(chuàng)新應(yīng)用，加速 AI 技術(shù)的商業(yè)化落地。

2025年，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模突破70萬億美元之際，數(shù)據(jù)要素與人工智能的深度融合正在重構(gòu)商業(yè)世界的運(yùn)行法則。在這場變革中，佛山某建筑企業(yè)通過AI優(yōu)化設(shè)計節(jié)約鋼材1.6萬噸，湖北數(shù)據(jù)集團(tuán)用大模型提升供需匹配效率70%，北京生物醫(yī)藥企業(yè)實現(xiàn)抗體研發(fā)效率提升百倍——這些鮮活的案例揭示著一個真理：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)據(jù)是新型戰(zhàn)略資源，AI是核心轉(zhuǎn)化工具，二者的協(xié)同效應(yīng)正成為企業(yè)突破增長瓶頸的推進(jìn)器。這種"數(shù)據(jù)燃料×AI引擎"的化學(xué)反應(yīng)，正在全球范圍內(nèi)掀起企業(yè)進(jìn)化革命。

DeepSeek 官方重磅推出「Awesome DeepSeek Integration」集成工具庫！這個由官方親自整理的資源合集囊括了全網(wǎng)最全面的 DeepSeek 生態(tài)工具——從桌面端到移動端，瀏覽器插件到代碼編輯器，即時通訊工具到文獻(xiàn)管理神器，即刻賦予你的應(yīng)用 AI 超能力。

"當(dāng)數(shù)據(jù)治理遇上AI，不是機(jī)器替代人類，而是讓人類站在機(jī)器的肩膀上看見更遠(yuǎn)的未來。每個治理動作都在編織數(shù)字文明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而你，正是這個時代的造網(wǎng)者。"AI通過認(rèn)知增強(qiáng)（NLP）、預(yù)測賦能（機(jī)器學(xué)習(xí)）、關(guān)系重構(gòu)（知識圖譜）三大技術(shù)杠桿，將數(shù)據(jù)治理從"成本消耗"轉(zhuǎn)化為"價值創(chuàng)造"的核心引擎，推動企業(yè)完成從數(shù)據(jù)管理到數(shù)據(jù)智能的戰(zhàn)略躍遷。

“數(shù)據(jù)是新時代的石油，但未經(jīng)治理的石油會堵塞管道；知識是企業(yè)的黃金礦脈，但缺乏提煉的礦石無法兌換價值；大模型是超級引擎，但燃料不足的引擎終將熄火?！薄?唯有四者協(xié)同，才能讓企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型從?“紙上藍(lán)圖”?走向?“落地生根”。

人類用20W功率的大腦征服宇宙，AI卻需要一座核電站處理300頁文檔——直到今天，我們終于教會了機(jī)器如何“思考”而非“蠻算”。　

RAG：沒有改變大模型，在大模型原有的基礎(chǔ)上加入了一些知識，用來回答用戶的問題。 微調(diào)：原有大模型的基礎(chǔ)上加上新的知識改造大模型，是一個新的模型。

企業(yè)可根據(jù)實際需求選擇適合的部署方案。建議初次部署從?7B?量化版起步，待業(yè)務(wù)穩(wěn)定后逐步升級。定期關(guān)注DeepSeek?官方更新獲取最新優(yōu)化方案。

在?AI?時代，大模型的能力終將趨于相同，然而，真正決定勝負(fù)的關(guān)鍵，是隱匿于算法背后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。這就好比所有廚師都能購置相同的鍋具，但唯有掌握獨家秘方的人，才能烹飪出米其林三星級別的美食。

加快推動公共數(shù)據(jù)資源管理和運(yùn)營機(jī)制改革落地見效，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)資源價值釋放的驅(qū)動力，以公共數(shù)據(jù)開發(fā)利用引領(lǐng)撬動各方數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，打造數(shù)據(jù)利用的多應(yīng)用場景和模式，更好釋放數(shù)據(jù)要素價值。

在這個數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代，數(shù)據(jù)治理已經(jīng)成為企業(yè)提升競爭力的核心能力之一。然而，對于很多企業(yè)來說，數(shù)據(jù)治理仍然是一項復(fù)雜而艱巨的任務(wù)。今天，我們將為你詳細(xì)介紹如何利用?DeepSeek?這一強(qiáng)大的?AI?工具，快速構(gòu)建屬于自己的數(shù)據(jù)治理體系。無論你是數(shù)據(jù)治理的新手，還是正在尋找更高效的解決方案，這篇文章都將為你提供清晰的指導(dǎo)。

當(dāng)你的競爭對手用大模型?10?分鐘生成市場分析報告，你的團(tuán)隊還在熬夜做?Excel；當(dāng)他們的知識庫能自動預(yù)警風(fēng)險，你的員工卻因骨干離職陷入癱瘓?——技術(shù)差距的本質(zhì)，是數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化效率的差距。

最近Deepseek成為了AI圈中最火爆的話題，一方面通過稀疏激活的MoE架構(gòu)、MLA注意力機(jī)制優(yōu)化及混合專家分配策略等創(chuàng)新手段，實現(xiàn)了高效的訓(xùn)練和推理能力，同時大幅降低了API調(diào)用成本，達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水平。另一方面，Deepseek更是以7天實現(xiàn)用戶數(shù)破億的速度，一舉超越了OpenAI的ChatGPT（ChatGPT為2個月）。網(wǎng)上關(guān)于本地部署Deepseek-R1的教程，更是如同雨后春筍般出現(xiàn)在各個網(wǎng)絡(luò)平臺上。然而，這些本地部署教程往往會告訴你Deepseek-R1有多強(qiáng)大，但不會告訴你本地部署的“蒸餾版”Deepseek-R1相比“滿血版”究竟有多差。值得注意的是，目前公開發(fā)布的小尺寸的DeepSeek-R1模型，均是通過Qwen或Llama從R1中蒸餾過來，尺寸有所縮小，以適應(yīng)不同性能設(shè)備調(diào)用DeepSeek-R1模型。換句話說，無論是7B還是32B的DeepSeek-R1，本質(zhì)上更像是“R1味兒”的Qwen模型，差不多是“牛肉風(fēng)味肉卷”和“牛肉卷”的差距。雖然擁有前者部分特性，但更多是后者照貓畫虎實現(xiàn)類似的推理功能。毋庸置疑的是，隨著模型尺寸的縮小，其性能也會變得更差，與“滿血版”R1的差距也會更大。而今天，大模型之家就帶你來看看，不同尺寸的DeepSeek-R1與“滿血版”差距究竟有多大？

數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指由個人或企業(yè)擁有或控制的，能夠為企業(yè)帶來未來經(jīng)濟(jì)利益的，以物理或電子方式記錄的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)資源包括但不限于數(shù)字信息、文字信息、圖像信息、語言信息、數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有以下幾個特點：權(quán)屬明確：數(shù)據(jù)資產(chǎn)通常具有明確的權(quán)屬，包括勘探權(quán)、使用權(quán)和所有權(quán)。

數(shù)據(jù)中臺作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐平臺，通過提升數(shù)據(jù)整合與共享能力、強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析與洞察能力、推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展、提高運(yùn)營效率與管理水平以及加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保障等方面，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力保障和強(qiáng)大動力。因此，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，建設(shè)數(shù)據(jù)中臺是必然選擇。

財務(wù)共享中心作為現(xiàn)代企業(yè)管理的有效工具，通過提高效率、降低成本、加強(qiáng)內(nèi)部控制等方面的優(yōu)勢，為企業(yè)創(chuàng)造了良好的財務(wù)運(yùn)營環(huán)境，成為企業(yè)發(fā)展的有力助推器。

財務(wù)共享中心能幫助企業(yè)達(dá)到規(guī)模經(jīng)濟(jì)，?主要是因為其通過集中處理財務(wù)事務(wù)，?實現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng)，?從而提高了工作效率并降低了成本。?

近日，為鼓勵數(shù)字賦能航天文化，“中國航天日”宣傳海報征集AIGC創(chuàng)作平臺通道正式開啟，這是“中國航天日”主題活動多年來首次嘗試設(shè)立AI賽道，也將激發(fā)AIGC在航天領(lǐng)域的更多應(yīng)用創(chuàng)想。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型技術(shù)作為其核心組成部分，在各個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。

今年的政府工作報告提出，大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。對此，全國政協(xié)委員、360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在接受《經(jīng)濟(jì)參考報》記者采訪時表示，應(yīng)提倡運(yùn)用科技創(chuàng)新推動生產(chǎn)力躍升。只有通過關(guān)鍵性核心技術(shù)創(chuàng)新，推動科學(xué)技術(shù)的原創(chuàng)性突破、前瞻性應(yīng)用，形成新優(yōu)勢，才能在全球競爭格局中搶占未來產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新制高點。 “在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)的時代背景下，我國堅持把科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，開辟發(fā)展新賽道、塑造發(fā)展新優(yōu)勢。從世界范圍來看，我國擁有全世界最完整的產(chǎn)業(yè)鏈、最齊全的工業(yè)門類、最豐富的企業(yè)場景紅利。科技創(chuàng)新為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展深度賦能，產(chǎn)業(yè)發(fā)展為科技創(chuàng)新提供應(yīng)用場景，二者深度融合、互促共進(jìn)，為高質(zhì)量發(fā)展注入有力動能?！敝茗櫟t委員說。 政府工作報告提出“制定支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展政策”“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展‘人工智能+’行動”等多項具體部署。談及開展“人工智能+”行動，周鴻祎委員認(rèn)為，過去是“互聯(lián)網(wǎng)+”思維，未來是“人工智能+”思維，其中，大模型作為人工智能發(fā)展的核心引擎，正引發(fā)一場全新的工業(yè)革命。 “我國發(fā)展大模型的一個重要方向應(yīng)該是借助產(chǎn)業(yè)和場景的優(yōu)勢，將大模型與業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品功能相結(jié)合，尋求多場景應(yīng)用、垂直化和產(chǎn)業(yè)化的落地，讓大模型作為生產(chǎn)力工具與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行‘?dāng)?shù)轉(zhuǎn)智改’結(jié)合，成為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要賦能者?！彼f。 對此，周鴻祎委員提出三點建議，一是政府、央地國企率先提供更多應(yīng)用場景，聚焦“小切口，大縱深”，推動大模型垂直化、產(chǎn)業(yè)化落地；二是鼓勵企業(yè)在定制AI前，做好知識管理，將企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺升級為企業(yè)知識平臺；三是鼓勵和引導(dǎo)企業(yè)將大模型與數(shù)字化業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度結(jié)合，同業(yè)務(wù)流程相結(jié)合，充分發(fā)揮大模型價值。 他表示，伴隨人工智能的影響日益擴(kuò)大，安全問題也愈發(fā)凸顯。通用大模型的安全，是保障人工智能技術(shù)可持續(xù)發(fā)展、實現(xiàn)廣泛應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，對確保人工智能系統(tǒng)的可靠性和安全性意義重大，更需國家和企業(yè)重點應(yīng)對和保障。建議國家研究制定保障通用大模型安全的標(biāo)準(zhǔn)體系，推動通用大模型開展安全評測、接入安全服務(wù)，降低通用大模型安全風(fēng)險。鼓勵政府、央地國企與兼具“安全和AI”能力的企業(yè)在大模型安全領(lǐng)域展開深入合作。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，2024年將迎來全新的商機(jī)風(fēng)口。數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)平臺和應(yīng)用場景被視為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三駕馬車，它們將成為推動商業(yè)創(chuàng)新和增長的關(guān)鍵。本文將深入探討這三個關(guān)鍵要素在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的作用，并分析它們?yōu)槲磥砩虣C(jī)帶來的影響。

多企業(yè)在上線BI并完成了基本的數(shù)據(jù)展示后，經(jīng)常會對BI后續(xù)的建設(shè)路徑感到迷茫，不知道從哪入手；或者是大張旗鼓搞了很多的BI開發(fā)，結(jié)果一頓操作猛如虎，業(yè)務(wù)評價很扎心。 BI的核心價值在于利用企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)輔助經(jīng)營決策，是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值變現(xiàn)的重要工具。和企業(yè)經(jīng)營一樣，更合理的BI建設(shè)路徑也應(yīng)圍繞著ROI最大化的目標(biāo)來設(shè)計，但如何評估BI建設(shè)的ROI一直是一個世紀(jì)難題。 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)客戶成功經(jīng)理王星亮通過總結(jié)多年來服務(wù)各行業(yè)先進(jìn)客戶的經(jīng)驗，以及從其中部分客戶樣本上觀察到的現(xiàn)象，提煉出一套簡易的分析框架，以此嘗試從ROI角度為不同類型、不同階段的企業(yè)提供可參考的 BI 建設(shè)路徑建議。 一、BI價值的分類及影響因素 BI建設(shè)的ROI高低取決于價值和成本兩個方面。首先分析價值方面。 BI的核心價值在于利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)輔助企業(yè)經(jīng)營決策，提高決策效率。 根據(jù)過往實踐經(jīng)驗的總結(jié)，我們提煉了BI建設(shè)對經(jīng)營決策的兩類價值，將其分為基礎(chǔ)價值和賦能價值，并總結(jié)出了對其中數(shù)據(jù)賦能價值有較大影響的兩大因素： 1．基礎(chǔ)價值 最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)展示，讓業(yè)務(wù)部門能夠更便捷地看到不同來源的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，是BI工具的基本功能，本身有一定價值，最容易實現(xiàn)，也最容易產(chǎn)生“審美疲勞”，屬于BI建設(shè)中的“低垂的果實”。 2．賦能價值 ? 業(yè)績增長（顯性價值） 業(yè)績增長泛指業(yè)務(wù)結(jié)果，對應(yīng)指標(biāo)體系中的結(jié)果指標(biāo)（GMV、利潤、現(xiàn)金流、用戶數(shù)等），是所有盈利性組織最關(guān)注、最顯性的價值，也是在數(shù)據(jù)建設(shè)過程中優(yōu)先保障的。同時，這類價值也是最難評估和驗證的。一方面，因為業(yè)績增長通常是多因素共同作用的結(jié)果，難以評價數(shù)據(jù)建設(shè)單一因素在其中發(fā)揮的價值；另一方面，由于企業(yè)組織規(guī)劃中通常有清晰的角色分工，數(shù)據(jù)建設(shè)崗位通常為中后臺部門，不直接為業(yè)績結(jié)果負(fù)責(zé)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價值鏈冗長，追溯成本高。部分企業(yè)采用業(yè)務(wù)部門與數(shù)據(jù)部門目標(biāo)綁定的方式，讓數(shù)據(jù)直接為業(yè)務(wù)服務(wù)，用縮短價值鏈的方式體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。 ? 業(yè)務(wù)提效（隱性價值） 業(yè)務(wù)提效泛指業(yè)務(wù)流程中的過程管理，對應(yīng)指標(biāo)體系中的過程指標(biāo)（轉(zhuǎn)化率、ROI、周轉(zhuǎn)率、良品率等），這類價值的上限空間通常有限，在企業(yè)快速增長階段通常非最優(yōu)先關(guān)注點，而在企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展、開始向內(nèi)部要效益的階段會成為重要關(guān)注點。 吊詭的是，數(shù)據(jù)建設(shè)本身也是一項需要企業(yè)資源投入的工作，在企業(yè)增速趨于平穩(wěn)，開始向內(nèi)部要效益的階段，數(shù)據(jù)建設(shè)需要的投入也會受到影響；從這個角度講，企業(yè)能否在高速增長階段提前布局自身的數(shù)字化建設(shè)，匹配企業(yè)生命周期合理投入數(shù)據(jù)建設(shè)資源，非?？简炂髽I(yè)決策團(tuán)隊的數(shù)據(jù)意識和戰(zhàn)略格局。 3．影響因素 基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)展示價值對企業(yè)實際的經(jīng)營活動價值非常有限，更多是作為提升內(nèi)部數(shù)據(jù)意識、展示企業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平的工具，形式大于內(nèi)容，不同企業(yè)差別不大；但不同類型企業(yè)的數(shù)據(jù)賦能價值則有很大差異，主要影響因素有以下兩個方面： ? 可獲得的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與其重要經(jīng)營活動的匹配度 以“復(fù)購率”指標(biāo)為例，如果一家企業(yè)提供的商品或服務(wù)有較高的復(fù)購價值，復(fù)購率會是衡量其經(jīng)營健康度的重要指標(biāo)，用戶運(yùn)營就是其重要的經(jīng)營活動之一；而用戶數(shù)據(jù)相對外部潛客數(shù)據(jù)更易獲得，只要做好了用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)，就能很快在用戶運(yùn)營環(huán)節(jié)發(fā)揮出數(shù)據(jù)價值。 反之，如果一家企業(yè)提供的商品或服務(wù)復(fù)購需求較低，老用戶的數(shù)據(jù)對其核心業(yè)務(wù)的增長價值有限，業(yè)績增長更依賴的外部數(shù)據(jù)又難以獲取，則會造成數(shù)據(jù)資產(chǎn)與重要經(jīng)營活動的錯配，難以發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。 ? 經(jīng)營活動中各類決策過程對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的依賴度 整體而言，不同類型決策對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的依賴度排序為： ? 高頻決策高于低頻決策：例如收并購、拓展新業(yè)務(wù)、組織架構(gòu)調(diào)整等類型決策通常屬于低頻決策，歷史數(shù)據(jù)參考意義不大；而投流渠道選擇、用戶運(yùn)營策略調(diào)整通常屬于高頻決策，可以通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，指導(dǎo)業(yè)務(wù)動作； ?標(biāo)準(zhǔn)化決策高于定制化決策：標(biāo)準(zhǔn)化決策指決策鏈路邏輯較清晰、可描述，如門店貨品補(bǔ)貨決策；定制化決策指決策鏈路復(fù)雜，需考慮因素多，如大型IT項目的報價決策；通常2B企業(yè)的定制化決策比例高于2C企業(yè)。 ?分析型決策高于組織型決策：兩者核心的區(qū)別在于“人的感性因素”在該決策活動中的影響占比。 企業(yè)經(jīng)營活動中各種決策類型的占比和價值貢獻(xiàn)，是企業(yè)是否重視數(shù)據(jù)建設(shè)的底層驅(qū)動因素。數(shù)據(jù)對企業(yè)經(jīng)營活動核心環(huán)節(jié)的重要程度，決定了BI建設(shè)對企業(yè)價值貢獻(xiàn)的天花板。 二、BI建設(shè)成本的分類及影響因素 ROI的另一端是成本，BI建設(shè)需要以數(shù)據(jù)建設(shè)為基礎(chǔ)，這里將數(shù)據(jù)建設(shè)的成本包含進(jìn)來，可以大致總結(jié)為數(shù)據(jù)獲取成本、數(shù)據(jù)治理成本、數(shù)據(jù)應(yīng)用成本（BI建設(shè)屬于數(shù)據(jù)應(yīng)用的一部分）三個方面，其相應(yīng)的影響因素包括： 數(shù)據(jù)獲取成本 影響因素：外部數(shù)據(jù) or 內(nèi)部數(shù)據(jù)；To B or To C；線上 or 線下…… 企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取成本通常低于外部數(shù)據(jù)獲取成本，但這里有一個特例，即電商品牌企業(yè)。由于國內(nèi)電商平臺（京東、淘系、抖音等）的快速發(fā)展和數(shù)字化建設(shè)程度普遍較高，電商企業(yè)可以在不建設(shè)交易系統(tǒng)的情況下依賴電商平臺的交易系統(tǒng)能力獲得交易數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的所有權(quán)為電商品牌，但卻是來自于外部的電商平臺系統(tǒng)。正是由于電商品牌的這個特點，讓很多電商新銳企業(yè)在自身信息化水平非常薄弱的情況下依然可獲取到非常重要的交易數(shù)據(jù)，進(jìn)而放大了BI建設(shè)的ROI，使“先數(shù)字化，后信息化”的發(fā)展路徑成為可能。 商業(yè)模式（2B/2C、線上/線下等）的區(qū)別對應(yīng)的本質(zhì)問題是看企業(yè)的經(jīng)營活動對信息化的依賴程度，越是依賴線上的、2C的企業(yè)（如零售銀行），其信息化水平需求越高（信息化水平不足的企業(yè)已經(jīng)被淘汰了），其內(nèi)部可用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模越大（先不考慮資產(chǎn)質(zhì)量），數(shù)據(jù)獲取成本就越低。相反，越是依賴線下、2B的企業(yè)，其信息化水平的重要性越低，如果要獲取充足的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，就需要先完善信息化建設(shè)（其本身對經(jīng)營活動的必要性卻不高），即變相提高了其數(shù)據(jù)獲取的相對成本。 2．?dāng)?shù)據(jù)治理成本 影響因素：一方/二方/三方數(shù)據(jù)；業(yè)務(wù)閉環(huán)程度…… 數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)治理成本的影響，我們?nèi)砸陨鲜鲭娚唐髽I(yè)為例：盡管依賴電商平臺完成交易環(huán)節(jié)的電商品牌企業(yè)無需自建交易系統(tǒng)，獲取交易數(shù)據(jù)的成本較低，但由于其數(shù)據(jù)源來自平臺方，為二方數(shù)據(jù)，因而會導(dǎo)致其數(shù)據(jù)治理成本提高。 業(yè)務(wù)閉環(huán)程度對數(shù)據(jù)治理成本的影響，我們以制造業(yè)企業(yè)為例：自建工廠的制造業(yè)企業(yè)可以通過完善生產(chǎn)信息系統(tǒng)獲取供貨數(shù)據(jù)，依賴代工生產(chǎn)的企業(yè)可以通過代工企業(yè)上報的方式獲取供貨數(shù)據(jù)，各自都有一定的數(shù)據(jù)獲取成本；但自建工廠的企業(yè)一旦完成了生產(chǎn)系統(tǒng)信息化，其數(shù)據(jù)治理成本將遠(yuǎn)低于依賴代工的企業(yè)。 3．?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用成本 影響因素：數(shù)據(jù)意識；法規(guī)限制；數(shù)據(jù)工具；組織結(jié)構(gòu)…… 這一部分展開分析可以獨立作為一個話題，簡單概括以下要點： 總體來看，當(dāng)企業(yè)受自身商業(yè)模式、企業(yè)信息化發(fā)展、內(nèi)部數(shù)據(jù)文化等多種因素影響，把綜合數(shù)據(jù)建設(shè)成本降得足夠低，就會相應(yīng)提高BI建設(shè)的ROI。 值得一提的是，在考慮數(shù)據(jù)工具的成本時，除了工具本身的采購成本和部署成本這些“顯性成本”外，工具自身的易用性、易維護(hù)性也會影響企業(yè)的學(xué)習(xí)成本、建設(shè)成本、維護(hù)成本等“隱性成本”，如果由于工具難用或難以維護(hù)導(dǎo)致沒有發(fā)揮出應(yīng)有的價值，產(chǎn)生的機(jī)會成本浪費(fèi)通常是巨大的。 三、以ROI達(dá)標(biāo)為前提 企業(yè)BI建設(shè)的細(xì)分路徑 BI的核心價值在于提高決策效率，但并不是所有決策都最適合用BI解決，也沒有一套BI建設(shè)的方法論可以適配所有企業(yè)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)嘗試提供一個簡易的分析框架，用以判斷不同企業(yè)應(yīng)該參考何種路徑、在哪些環(huán)節(jié)發(fā)展BI。 1．BI更適合什么類型的決策場景 與數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值及決策類型的匹配關(guān)系類似，BI更適合高頻的、標(biāo)準(zhǔn)化的、分析型的決策場景。 ? 高頻決策場景 如果決策頻率不高，例如季度、年度的企業(yè)整體經(jīng)營分析場景，即使沒有BI，也完全可以靠分析人員利用其他分析工具（Excel、Python等）滿足分析需求，甚至靈活度更高。但如果能在BI上實現(xiàn)該類綜合性較強(qiáng)的分析，說明企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量較高，也能驅(qū)動各部門管理人員重視BI建設(shè)工作，有利于推動BI的全面普及。 ? 標(biāo)準(zhǔn)化決策場景 如果決策場景的標(biāo)準(zhǔn)化程度不高，例如針對一個偶發(fā)性事件做的針對性分析，可能需要重新搭建數(shù)據(jù)模型、清洗大量“臟數(shù)據(jù)”、重新搭建BI頁面，但該場景的復(fù)用價值有限，用BI實現(xiàn)的ROI較低。但如果企業(yè)內(nèi)定制化分析的需求頻率較高，而分析難度較低，且數(shù)據(jù)資產(chǎn)相對完備，則較適合通過推廣“自助分析”的方式發(fā)展BI。 ? 分析型決策場景 典型的分析型決策具備可量化、可追溯、易歸因、決策鏈短等特征，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果直接做出行動決策，如生鮮門店的促銷決策，可以根據(jù)不同生鮮產(chǎn)品的臨期情況、庫存情況動態(tài)調(diào)價，算法規(guī)則明確后，即可通過BI應(yīng)用將行動建議直接推送給門店店長，指導(dǎo)店員促銷動作。這一類場景適合將數(shù)據(jù)流與業(yè)務(wù)流綁定，通過產(chǎn)品化的BI應(yīng)用實現(xiàn)數(shù)據(jù)-分析-行動-反饋的閉環(huán)。 2．如何制定更優(yōu)的BI建設(shè)路徑 理想情況下，BI的建設(shè)路徑和推廣方式需要綜合考慮企業(yè)不同階段的數(shù)據(jù)資產(chǎn)水平、不同類型的決策占比及重要程度、組織結(jié)構(gòu)與決策脈絡(luò)有針對性的規(guī)劃制定。 ? 建設(shè)路徑 建設(shè)路徑回答的是“做什么？”的問題，這里提供一個參考思路： ①首先結(jié)合企業(yè)商業(yè)模式和戰(zhàn)略目標(biāo)，找出關(guān)鍵的經(jīng)營活動有哪些； ②在這些關(guān)鍵經(jīng)營活動中識別出其中主要依賴的決策類型（高頻還是低頻、標(biāo)準(zhǔn)化還是定制化、分析型還是組織型），并結(jié)合可獲取的數(shù)據(jù)資產(chǎn)情況，找出那些更適合通過BI賦能且數(shù)據(jù)資產(chǎn)可用的決策場景作為優(yōu)先的BI建設(shè)目標(biāo)； ③不斷重復(fù)①、②； 當(dāng)然，現(xiàn)實情況下還要兼顧企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)規(guī)劃、不同業(yè)務(wù)部門需求的優(yōu)先級、管理層偏好等因素制定具體的BI建設(shè)規(guī)劃。 ? 推廣方式 推廣方式回答的是“誰來做？”的問題，這里引入“決策脈絡(luò)”的概念： 觀察企業(yè)的“決策脈絡(luò)”，即整體考察企業(yè)中不同層級、不同崗位的“決策規(guī)則”是如何制定的，找出其中適宜通過BI賦能的場景決策。如果其決策規(guī)則制定的方式比較集中（適合“一刀切“的方式），則更適合采用集中建設(shè)BI的方式；如果決策規(guī)則的制定較為分散（適合“讓聽見炮火聲的人做決策“），則更適合采用自助分析的方式發(fā)展BI。 通常來講，業(yè)務(wù)類型越聚焦、提供的商品或服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度越高、人員規(guī)模越小的企業(yè)，其決策脈絡(luò)也越集中，例如單一品牌的電商新銳企業(yè)；業(yè)務(wù)類型越多元、提供的商品或服務(wù)定制化程度越高、人員規(guī)模越大的企業(yè)，其決策脈絡(luò)也越分散，例如全球性多品牌的超大型消費(fèi)品企業(yè)。 3．BI建設(shè)路徑的其他影響因素 現(xiàn)實情況下，BI建設(shè)和其他事物一樣，受天時、地利、人和的多重因素影響。 四、結(jié)語：BI建設(shè)的“勢、道、術(shù)” 企業(yè)內(nèi)的BI建設(shè)受各種因素影響，無論是企業(yè)內(nèi)的BI建設(shè)者還是BI廠商在服務(wù)客戶的過程中，經(jīng)常會感到迷惑，不同的影響因素孰輕孰重，應(yīng)該如何設(shè)定BI建設(shè)的合理目標(biāo)、找到適宜的路徑，總結(jié)而言，可以按照“勢、道、術(shù)”的結(jié)構(gòu)來歸納： ? 勢：企業(yè)商業(yè)模式、社會信息化技術(shù)發(fā)展水平等因素是最高維的影響因素，在很大程度上定義了BI建設(shè)的難度等級，同時這類因素的迭代周期長，短期內(nèi)難以改變，從BI建設(shè)的角度只能順勢而為； ? 道：合理評估BI建設(shè)的ROI、關(guān)注數(shù)據(jù)流與業(yè)務(wù)流及決策脈絡(luò)的匹配是BI建設(shè)的底層方法論； ? 術(shù)：信息化建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)治理、BI技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)部門建設(shè)和管理、BI項目建設(shè)、BI自助分析推廣等具體工作均屬于“術(shù)”的范疇，需要根據(jù)不同企業(yè)各自的階段特征，靈活使用。 未來伴隨可觀察的客戶樣本更加多元豐富，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)將繼續(xù)驗證該理論框架的合理性和預(yù)判準(zhǔn)確性。我們也期待與大家一起討論，共同探索提升企業(yè)BI建設(shè)ROI，讓數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)增長創(chuàng)造更多價值的新路徑。

隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中相關(guān)的技術(shù)也在一直迭代進(jìn)步，作者有幸親身經(jīng)歷了國內(nèi)大數(shù)據(jù)行業(yè)從零到一的發(fā)展歷程，通過本文希望能夠幫助大家快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)圈完整知識體系。