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取之有道，當數據成為資產

自2015年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》開始系統部署大數據發展工作起，“大數據”這個概念就一直被反復提及，和后來的云計算、人工智能、物聯網等密切關聯，其衍生產業也在近十年間給經濟社會帶來了翻天覆地的變革。

日常生活中大數據的應用幾乎無所不在，具體舉例而言，手機上各種軟件的算法推薦在潛移默化中重塑著人們衣食住行的觀念及方式，生活因此變得更加豐富且高效，與此同時，我們一切可以被描述的個人信息都作為數據呈現在了云端。然而這只是冰山一角，盡管大數據服務發展至今已經相對完備和成熟，大數據背后所蘊藏的龐大能量還遠遠沒有全部顯現出來。

對企業來說，借助實時數據分析技術，形成大數據資源池，可獲取企業經營動態進展，強化內生架構應對高并發性應用場景和數據加工的能力，進而提升企業在線感知、實時分析、智能決策的能力，在為業務協同、輔助決策分析等提供有效支撐的同時，實現數據與行業的充分融合。

真正有價值的并非數據本身，而在于從浩瀚且持續加速膨脹的信息汪洋中挖掘出有用的數據，經加工處理后實現的數據增值。在信息化建設方興未艾的今天，大數據日益成為構建企業核心競爭力、創新力和生命力的關鍵基礎。

從最基本的角度劃分，大數據服務大致包含三個方面：集數據采集存儲、計算加工和數據治理于一體的數據管理平臺；結合業務場景進行數據挖掘并加以分析，為企業經營決策提供數據支撐的數據分析平臺；面向具體業務，通過發揮數據價值以滿足智能化應用需求的數據應用平臺。從管理到分析到應用，貫穿數據全生命周期，形成了完整的數據資產。

與此對應的是，數據來源廣泛且類型多樣，數據規模也隨著業務發展而不斷擴充，現有的數據架構并不完全都能及時響應迭代更新的場景應用需求，在面對海量數據存儲、非結構化數據處理、多種數據源及異構數據源整合等方面尚存在不足之處。且信息孤島和數據壁壘一向是固有的難題，監管政策與數據安全規范也對數據治理與應用提出了更高的要求。

行之有效，用數據解決問題

在新一輪科技革命和產業變革深入發展時期，這既是挑戰，也是機遇，問題和短板客觀上同樣意味著新的突破。正如工信部對《“十四五”大數據產業發展規劃》解讀中所提到的：我國大數據產業快速崛起，逐步發展成為支撐經濟社會發展的優勢產業，數據資源“家底”更加殷實，數據采集、傳輸、存儲基礎能力顯著提升，大數據產品和服務廣泛普及。

例如中科曙光的社會綜合治理網格化系統，統籌形成人口、法人、房屋、空間地理與自然資源、城市部件、網格化治理信息六大基礎數據庫，構建了覆蓋城鄉社區的“中心+網格化+信息化”工作體系，推動基層力量整合。拓爾思的媒體大數據云服務平臺則以“多維知識庫+智能語義”的方式對文章進行結構化標引，為媒體提供高信源、精加工的資訊內容服務。

城市、傳媒、金融、教育、能源、零售……通過歷經海量數據驗證的大數據智能服務平臺，加之數據處理與計算、自然語言處理等多年積累的技術服務經驗和優勢輔助，以不同行業應用為主體，進行PB級數據管理和精細化運營加工，提供面向場景的垂直服務，最終達到支撐企業數據智能化分析、賦能行業數智化轉型升級的目的。

就功能角度而言，大數據服務商支持大規模應用部署、海量設備接入與第三方平臺資源整合，關鍵批量數據分析任務及業務運營數據負荷保證所有類型用戶對數據的任意需求，降低了企業構建大數據能力的門檻，加快了大數據及其他相關技術在企業生產應用中的落地。

相應地，企業用戶經由全域智能數據治理得以實現信息融合、資源共享和協同管理，提升大數據的價值密度，搭建可靠可持續的商業智能解決方案，更加科學高效地洞察受眾需求和觸達受眾，形成完整企業級數據應用閉環，在盤活數據資產的同時助力業務增值和價值創新，企業市場競爭地位亦隨之上升。

“數據”與“能力”沉淀，一站式服務全方位契合數據應用場景，服務商、企業用戶、普通受眾都因此有所得，是共贏的最佳詮釋。