中国数据智能管理峰会

1、条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再其次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI， Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了数据资产管理实践白皮书。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、工具平台和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工。

2、据对企业转型升级的重要作用，数据资产管理应运而生。
主数据是指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的企业（组织机构）基础信息。
主数据意义一是建立企业基础数据共享“语言”，打破各系统信息交互壁垒，可以支撑客商、物料、设备、指标等重要基础数据能够在多个系统内充分共享、高度复用；二是通过制定主数据标准，在系统建设中规范使用数据标准，进而为业务报表编制、数据统计分析提供基础条件；通过主数据建设，将为企业在数据应用与管理奠定基础。
主数据管理是一系列规则、应用和技术，用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据。
主数据管理重要性是消除数据冗余；提升数据处理效率；提高公司战略协同力。
在数据资产管理的领域里，主数据的管理是最为基础的部分，因为主数据是可以跨业务、跨组织、跨系统被重复利用的数据，通过构建准确、唯一、权威的数据来源建立企业主数据标准管理体系，是提高企事业单位数据质量和数据资产价值的关键因素。
然而主数据的管理还处于摸索阶段，面临诸多挑战。
一是认识不统一，领导不重视。
主数据的概念尚未得到广泛普及，企事业单位对主数据管理不够重视，缺乏顶层设计。
二是各自为政，标准不统一。
企事业单位内部难以在标准和规则层面达成一致，主数据代码难统一。
三是历史包袱重，落地实施难。
各企事业单位中存在着信息系统庞杂、建设年代跨度久远等问题，一些早期的。

3、智能电视大数据月度报告 OTT Big Data Monthly Report 2020年03月 01 智能电视整体行为概览 02 媒体榜单 03 节目榜单 04 应用榜单 前言 “疫情”得到控制，迎来全面复工，日活率50%，直播场景日活率 26%，点播场景日活率40%。
频道排行榜中，CCTV-1排名第一；经过“疫情”高峰期后，各频道 月活规模逐渐恢复平稳。
安家在本月大结局，热度、口碑双丰收，。

4、同样对于AI技术有着极大的兴趣。
尽管他们认识到AI可以为金融市场、客户以及他们的内部工作带来诸多益处，但也认识到那些受监管公司当采用AI时可能会产生的潜在风险以及意料之外的后果。
近些年来，值得注意的是，金融服务业因对客户和市场的失当行为，从而受到众多经济上及其他形式上的制裁。
由此产生的对于公平对待客户和保证市场诚信问题，以及AI技术在监管领域中未经测试与未经检验的特性的关注，都意味着金融服务企业对于采用AI解决方案应该时刻保持谨慎。
“有效的风险管理已经不再是抑制创新的因素，而是公司成功使用AI技术的关键。
” 为了能解决这些困难，从而实现充分利用AI技术的优势，并且避免未来可能出现的问题，董事会和高级管理人员必须充分理解这项技术，包括它在企业中现有或潜在的用途，并从风险的角度出发来仔细考虑AI的影响。
在这种环境下，有效的风险管理已经不再是抑制创新的因素，而是公司成功使用AI技术的关键。
“我们认为企业面临的重大挑战不是在处理全新类型的风险，而更多应该是关注那些难以用有效且及时的方式去分辨的风险，或它们已经以不同以往的出现方式而显现的风险。
”关于刚刚提到的后一点，这将是本文之后所讨论的重点。
我们认为企业面临的重大挑战不是在处理全新类型的风险，而更多应该是关注那些难以用有效且及时的方式去分辨的风险，或它们已经以不同以往的出现方式而显现的风险。
在这篇。

5、作目标之一，立足保险资管，面向大金融市场，深入理论研究与业务实践，依托市场平台、凝聚行业力量、整合行业资源、形成行业合力，致力于成为提升行业能力、引导行业创新、推动行业发展的重要力量。
协会秉持对我国保险资产管理业金融科技创新的持续跟踪与研究，整合多方资源完成中国保险资产管理业金融科技发展报告（2018-2020），详细分析保险资产管理业金融科技最新发展动态及未来发展保障措施。
中国保险资产管理业金融科技发展报告（2018-2020）全文分为五章。
其中，第一章通过金融科技的基本定义、发展历程以及商业模式，全面梳理国内外金融科技发展现状；第二章从全球及中国保险资产管理业数据出发，结合行业自律组织、资管机构及科技公司等多个主体的金融科技实践应用，对我国保险资产管理业应用金融科技的现状与挑战进行深入分析；第三章提出中国保险资产管理业金融科技发展的战略目标、基本原则、发展模式以及实现路径；第四章从中国保险资产管理业业务角度出发，分别从投资决策、投资运营、客户服务以及 IT 服务四个维度详细阐述中国保险资产管理业金融科技的应用场景；第五章基于金融科技建设的复杂性、长期性和保险资产管理行业的实际业务情况，提出中国保险资产管理业金融科技发展的保障措施。
本报告集中展示了中国保险资产管理业在金融科技领域的创新实践，深入分析金融科技在保险资管行业中的应用场景，并针对行业发展情况探索。

6、下半场争夺核心是场景。
场景本身的价值提升，基于业务中台，实现场景内数据闭环，成为竞争的关键。
跨场景要寻找数据洼地数据智能公司的天花板由单个行业天花板和跨场景能力决定。
数据智能在各个行业发展不平衡，金融、政务、品牌营销相对成熟，工业、农业相对处于早期。
跨场景要选择数据基础设施较差、格局相对分散的数据洼地场景。
技术能力强和具备独特数据资源的公司更容易跨场景。

7、条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI， Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了数据资产管理实践白皮书。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗。

8、安全发展的关键因素。
与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。
部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。
本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

9、不同需求导致企业存在数据服务能力重复建设的问题等。
而数据中台能够实现数据汇聚、统一标准与口径，形成数据资产，进而为业务提供高效的数据服务;同时数据中台面向业务场景而建，将数据抽象封装成服务，能够实现数据的资产化、服务化,具有跨部门的普适性业务价值能力，赋能业务部门人员进行数据分析和数据应用;连接数据前台和后台，实现企业的数据开发能力的复用。
因此，数据中台成为企业实现数据智能应用的核心。
以业务场景应用为指引规划数据中台建设企业建设和运营数据中台需要从业务战略目标出发，以业务场景应用为指引贯穿数据中台建设与运营全流程，包括顶层战略规划、应用场景规划、数据治理体系搭建、技术平台建设、业务价值实现、持续运营等。
第一，企业数字化转型过程中，数据中台建设的核心目的是服务于企业的整体战略目标与业务目标，企业建设数据中台建设要从顶层战略规划出发，根据业务目标，从战略层面规划数据中台建设路径、调整组织架构、调配相关资源；第二，数据中台的价值最终需要通过在业务场景的数据应用来体现，不同行业和企业处在不同阶段所需要的数据中台是不同的,因此,应用场景需要规划先行,企业需要明确应用场景实现的优先级，率先实现部分场景应用，打造业务场景的闭环，实现业务收益。

10、这是一种听起来“过时”且效率低下的“经商方式”，它使创建客户的单一、准确的视图不切实际。
当品牌部署不同的系统来管理客户数据时，这会导致不必要的复杂性，不必要的复杂性要求聘请昂贵的顾问或“解决方案专家”来解决。
客户数据管理问题解决方案1.主数据管理：主数据管理被业务中的各个部门使用，从销售团队到客户服务团队，再到市场营销团队。
然而，客户的已知数据通常仅限于名称、电子邮件地址、物理地址和任何其他基本的已知标识符。
要想有价值，这些数据必须完全准确，这意味着需要定期的丰富和卫生。
2.客户关系管理：其侧重于沟通角度的数据，保存客户和潜在客户记录，以获得销售团队和营销部门的利益。
从这个意义上说，使用客户关系管理中包含的信息创建分段受众是最大的价值。
当你通过最重要的销售和营销渠道：电子邮件与客户和潜在客户建立联系时，情况尤其如此。
3.数据管理平台：就客户信息而言，可以将收集并保存在数据管理平台中的匿名数据链接到品牌的第一方数据，但是“丰富数据”仅用于满足数字广告和付费媒体部门的需求。
对于在品牌范围内运营的其他利益相关者，数据被隔离。
4.客户数据平台：其有许多类型，围绕这些平台的定义充其量是模糊的。
一般来说，客户数据平台支持来自各种来源的数据集成。
然而，能够利用客户数据平台提供的业务运营和应用程序受到其所包含数据的深度和质量的限制。
通常，在客户数据平台环境中创建的受众和片段无法轻易激活。
展。

11、 乌镇世界互联网大会 数据赋能 智能无限 中国人工智能发展报告 2016 DT 大数据产业创新研究院（DTiii）AI 研究中心 2016-11-18 1 数据赋能，智能无限 中国人工智能发展报告 2016 目录 前言 .。

12、滴滴智能风控平台探索实践 胡均海 2020.12.17 目录 赋能全球的风控技术体系02 滴滴的风控场景 01 智能风控平台的探索演进03 我们遇到的挑战04 实践经验与心得06 风控平台当前的建设情况05 滴滴的风控场景01 2016 2。

13、硅谷设计思维 视觉拓展体验 工作坊线上线下双师模式 2020年11月21日 成都 社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p社区公众号：De v Op s 社区Me e t u p 社区公众号：De v Op s 社区Me e。

14、用智能的手段助力智慧的管理 东深河湖长制管理信息平台 深圳市东深电子股份有限公司 邓娟 2020.1 东深电子简介 1 河湖长制管理信息平台简介 2 服务模式简介 3 主要内容 东深电子简介 1 河湖长制管理信息平台简介 2 主要内容 公司。

15、Microsoft Online Tech Forum 微软在线技术峰会 李辉 微软特约资深讲师 微软技术社区 Regional Director 通过智能身份和访问管理，保护企业安全 Microsoft Online Tech Forum。

16、pspan style;fontfamily:宋体;fontsize:14px14span stylefontfamily:宋体家物业公司数据跟踪spanspanppspan style;fontfamily:宋体;fontsize:14p。

17、2016年，中国人均葡萄酒消费量仅为1.3升，与法国意大利德国有很大差距，也低于全球平均水平。
中国葡萄酒消费还有很大的发展空间。
在传统渠道，进口葡萄酒已占据了国内大卖场49的市场空间。
在电商渠道，进口葡萄酒占比高达8未来进口葡萄酒在国内。

18、从传统救火式运维转化为业务健康运维，由被动故障处理转化为主动故障侦测的全新运维体系。
全面掌握信息系统运行数据，提升信息系统运行水平，强化运行数据分析能力。
实现信息系统横向分析，做到事前预警，事中处置，事后分析;闭环管理，IT运维可管可视可查。

19、运营商智能运营的发展主要包含两个方面，一个是网络本身的智能化，一个是业务和服务的智能化。
随着 5G 的商用网络技术及架构的演进，网络本身具备动态灵活的特征，实现网络的自调整自维护和自优化等功能;业务和服务的智能化，是指面向客户的不同业务及服。

20、中国女性所受职业歧视数据解读对女性职业歧视的四大因素女性普遍面临着工作和家庭的双重负担。
大部分女性在职业中段或晋升到高层的时候就因为家庭因素而主动离职缺乏能够激发及鼓励其他女性的女性模范人物，以及缺乏晋升所需的重要人脉关系等也都是绊住女性的。

21、质量管理质量管理系统是制药企业智能制造体系的重要组成部分。
质量贯穿于药物的全生命周期，广义的质量管理系统与此相对应，是指在药物研发生产存储运输的过程中与质量管理相关的系统的总和。
而狭义的质量管理系统是指质量管理组织在日常工作中常用的计算机化。

22、银行数据安全管理实践 2021.07 韦海晗 索信达控股专业服务总监资深金融咨询顾问 逾15年金融科技服务经验主要客户 国家开发银行 中国银行 中信银行 光大银行 民生银行 浦发银行 渤海银行 中国人寿 华融资产管理公司 数据管理和数据分析。

23、明树数据 1 VWkUlYaXjZ9UzWMBaQbP7NmOqQmOnMjMnMtReRtRpM7NmMvMwMrMqRxNnMnO 明树数据 1 近期英国第二大建筑承包商老牌 PFI 投资人 Carillion 公司的破产震动基础设施投。

24、数据中心绿色节能与智能运维目录CONTENTS1数据中心行业发展2中国航航信数据中心现状3数据中心智能运维实践4数据中心管理一些思考及建议绿色智慧数据中心新型基础设施国家层面时间会议相关要求1月3日国务院常务会议大力发展先进制造业，出台信息。

25、数字化转型系列报告数字决策：中国商业数据智能行业研究22022.3 iResearch Inc. 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
摘要SMS驱动因素：中国商业数据智能市场具备良好的发展前景，其驱动因素主要包括以下方面：行业政策支持以信息。

26、财富管理的数据分析变革之道2022年2月作者： Anutosh Banerjee Vishal Kaushik Aditya Saxena Fumiaki Katsuki Sanchit Suneja Renny Thomas 曲向军Joh。

27、南方电网数据资产管理体系白皮书知知识识产权产权声声明明南方电网公司拥有本作品的知识产权，未经南方电网公 司书面许可，任何单位和个人不得擅自使用包括但不限于 复制发行转载通过信息网络传播等，否则，南方电 网公司将依法追究法律责任。
Intell。

28、阿里巴巴人工智能驱动大数据资深算法专家 杨红霞阿里巴巴 数据技术及产品部复杂的大数据全域实体识别自动化标签生产系统总结12345数据清洗复 杂 的 大 数 据阿 里 巴 巴 数 据 生 态Online and Mobile Commerce。