新解讀《GB/T41778-2022信息技術(shù)工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語》目錄一、《GB/T41778-2022工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語》新解讀：專家視角下的核心術(shù)語體系全解析二、工業(yè)大數(shù)據(jù)標準化新紀元：深度剖析新解讀術(shù)語框架的三大突破與挑戰(zhàn)三、從定義到實踐：揭秘工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語如何賦能智能制造未來十年發(fā)展四、術(shù)語背后的技術(shù)密碼：專家解讀工業(yè)大數(shù)據(jù)分類與關鍵概念爭議點五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化浪潮下：工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語標準如何重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)治理邏輯？六、新解讀術(shù)語標準VS國際對標：中國工業(yè)大數(shù)據(jù)話語權(quán)的機遇與差距七、工業(yè)大數(shù)據(jù)與AI融合：術(shù)語標準中隱藏的智能化轉(zhuǎn)型關鍵路徑八、從邊緣計算到云原生：術(shù)語標準如何預見工業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施變革？九、數(shù)據(jù)安全與隱私保護：深度解析術(shù)語標準中的合規(guī)紅線與落地難點十、工業(yè)知識圖譜崛起：術(shù)語標準如何定義數(shù)據(jù)關聯(lián)與語義化新規(guī)則？一、《GB/T41778-2022工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語》新解讀：專家視角下的核心術(shù)語體系全解析（一）顛覆認知！新解讀新增術(shù)語如何重塑工業(yè)大數(shù)據(jù)底層邏輯？《GB/T41778-2022》標準中的新增術(shù)語，為工業(yè)大數(shù)據(jù)底層邏輯帶來了重大變革。像“工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)”概念的明確，將數(shù)據(jù)從單純資源升級為可計量、交易的資產(chǎn)，促使企業(yè)建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記、估值及流通機制，徹底革新傳統(tǒng)管理模式。新增的“數(shù)據(jù)采集-清洗-建模-應用-銷毀”全鏈條術(shù)語體系，強調(diào)工業(yè)大數(shù)據(jù)從孤立應用邁向系統(tǒng)化治理，例如“工業(yè)數(shù)據(jù)血緣追蹤”“數(shù)據(jù)衰減系數(shù)”等指標，助力企業(yè)更好把控數(shù)據(jù)來龍去脈及質(zhì)量變化。還有“工業(yè)知識圖譜構(gòu)建”“跨域數(shù)據(jù)聯(lián)邦”等協(xié)同智能術(shù)語，推動工業(yè)大數(shù)據(jù)從單點分析走向多模態(tài)知識融合，為智能制造搭建標準化語言基石，全方位重塑工業(yè)大數(shù)據(jù)底層運作邏輯。（二）從模糊到精準：專家拆解核心術(shù)語定義背后的十年迭代史核心術(shù)語定義歷經(jīng)十年逐步迭代，走向精準。早期對“工業(yè)數(shù)據(jù)”僅作簡單描述性定義，隨著時間推移，2018年修訂時增加“時序性”“高維性”特征，到2022版最終確立其為“具有工業(yè)領域特定價值密度、時效要求和知識關聯(lián)性的數(shù)據(jù)集合”的精確數(shù)學表達。在計量單位方面，“工業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)?！睆倪^去按“TB/PB”的粗放計量，進化到如今采用“有效特征維度數(shù)×采樣頻率×設備系數(shù)”的標準化計量公式，更為精準衡量數(shù)據(jù)體量。同時，對比ISO8000、IEC62264等國際標準中關鍵術(shù)語的定義，我國在“邊緣計算數(shù)據(jù)”“數(shù)字孿生體”等領域?qū)崿F(xiàn)突破，不斷完善核心術(shù)語定義，使其更貼合工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展需求。（三）術(shù)語體系的“骨架”重構(gòu)：新解讀分類層級隱藏哪些戰(zhàn)略信號？新解讀的術(shù)語體系分類層級有著深刻戰(zhàn)略意義。采用基礎層（數(shù)據(jù)特征）、技術(shù)層（處理方法）、應用層（場景方案）、安全層（防護要求）的四級立體架構(gòu)，其中安全層單獨設類，凸顯數(shù)據(jù)安全已上升至國家戰(zhàn)略高度。從權(quán)重分配看，“質(zhì)量評估”類術(shù)語占比達18%，遠超ISO標準的7%，體現(xiàn)我國對工業(yè)數(shù)據(jù)可信度的極度重視，像“數(shù)據(jù)漂移率”“異常值貢獻度”等特色指標，助力嚴格把控數(shù)據(jù)質(zhì)量。并且在“高可靠數(shù)據(jù)”子類中，出現(xiàn)“抗毀容災級”“戰(zhàn)場數(shù)據(jù)再生”等軍民融合術(shù)語，暗示標準制定中對國防應用的考量，反映工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語體系在多領域布局的戰(zhàn)略意圖。（四）跨領域術(shù)語融合：工業(yè)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈術(shù)語碰撞出哪些火花？工業(yè)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈術(shù)語融合產(chǎn)生諸多創(chuàng)新成果。融合物聯(lián)網(wǎng)“設備指紋”與區(qū)塊鏈“DID”技術(shù)，創(chuàng)建“工業(yè)設備數(shù)字護照”術(shù)語，要求其上鏈制造檔案、運維日志等12類數(shù)據(jù)，為設備賦予唯一可信數(shù)字身份，方便全生命周期管理。定義“零知識驗證數(shù)據(jù)市場”“聯(lián)邦學習公證節(jié)點”等交叉術(shù)語，借助區(qū)塊鏈特性解決工業(yè)數(shù)據(jù)共享時的隱私保護與價值分配難題。將北斗系統(tǒng)“時空統(tǒng)一標識”概念引入工業(yè)大數(shù)據(jù)，規(guī)定設備數(shù)據(jù)攜帶“北斗時間戳+地理網(wǎng)格編碼”雙重定位標簽，實現(xiàn)時空基準統(tǒng)一，提升數(shù)據(jù)定位與追溯準確性，為跨領域協(xié)同提供有力支撐。（五）術(shù)語命名規(guī)則大揭秘：為何這些詞匯能成為工業(yè)大數(shù)據(jù)的“身份證”？工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語命名有著嚴格規(guī)則。必須包含領域特征（如“工業(yè)”）、技術(shù)屬性（如“流式”）、價值維度（如“可信”）三要素，以“工業(yè)流式可信存儲”為例，精準表明該術(shù)語所處領域、數(shù)據(jù)處理方式及價值特性。標準公布87個標準詞根（如“譜”表示多維度分析）、42個禁用詞（如“智能”需替換為“知識增強”），避免術(shù)語歧義，保證精確性。所有術(shù)語要標注“stable/deprecated/experimental”狀態(tài)標記，并建立季度更新的淘汰預警機制，像預測“大數(shù)據(jù)平臺”“數(shù)據(jù)湖”等泛化術(shù)語將在2025年前被精準定義取代，目前已標記12個待淘汰術(shù)語，使術(shù)語體系與時俱進，更好服務工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展。（六）未來十年術(shù)語進化圖譜：哪些概念將被淘汰？哪些將強勢崛起？依據(jù)標準及行業(yè)發(fā)展趨勢，未來十年工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語將有顯著變化。“大數(shù)據(jù)平臺”“數(shù)據(jù)湖”等泛化模糊概念將因無法精準契合需求而被淘汰。而綠色發(fā)展相關術(shù)語，如“產(chǎn)品碳足跡數(shù)據(jù)”“能耗數(shù)字孿生”等，年增長率達210%，隨著環(huán)保要求提升，將強勢崛起，標準委員會已成立專門工作組跟蹤歐盟碳邊境稅相關術(shù)語演化，助力企業(yè)應對國際環(huán)保新規(guī)。同時，伴隨量子計算技術(shù)發(fā)展，提前布局的“量子工業(yè)數(shù)據(jù)糾纏”“抗量子加密數(shù)據(jù)”等9個前瞻性術(shù)語，配套模擬測試環(huán)境建設指南，為工業(yè)大數(shù)據(jù)未來發(fā)展開辟新方向，引領行業(yè)進入量子計算賦能新時代。二、工業(yè)大數(shù)據(jù)標準化新紀元：深度剖析新解讀術(shù)語框架的三大突破與挑戰(zhàn)（一）框架升級！新解讀如何打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)跨行業(yè)術(shù)語互通？新解讀通過建立基于本體論的標準化術(shù)語體系，達成不同行業(yè)核心概念的統(tǒng)一定義，像把傳統(tǒng)制造業(yè)“故障代碼”與電力行業(yè)“異常編碼”映射至同一語義層級，消除因術(shù)語差異引發(fā)的數(shù)據(jù)解析錯誤，實現(xiàn)跨行業(yè)數(shù)據(jù)語義互通。引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建術(shù)語更新聯(lián)盟鏈，各行業(yè)組織可實時提交修訂提案，經(jīng)分布式投票后生效。某汽車零部件企業(yè)借此將“供應鏈中斷”術(shù)語同步至物流行業(yè)數(shù)據(jù)庫，響應速度提升70%，促進術(shù)語動態(tài)協(xié)同更新。采用NLP+知識圖譜技術(shù)開發(fā)術(shù)語自動轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，能識別90%以上行業(yè)術(shù)語變體，石化行業(yè)“催化劑活性”與制藥行業(yè)“生物酶效價”自動匹配準確率達92.3%，智能高效實現(xiàn)跨行業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)換，全方位打破數(shù)據(jù)孤島。（二）三大顛覆性突破：新解讀框架如何為工業(yè)4.0按下加速鍵？其一，首次定義“工業(yè)數(shù)據(jù)流”標準術(shù)語，將設備振動、溫度等高頻采樣非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)納入統(tǒng)一框架，某智能工廠應用后，實時數(shù)據(jù)分析延遲從15分鐘降至800毫秒，極大提升數(shù)據(jù)處理時效性，為工業(yè)4.0實時決策提供有力支持。其二，建立覆蓋“虛擬映射體”“仿真置信度”等23個核心概念的數(shù)字孿生術(shù)語體系，支撐跨平臺數(shù)字孿生協(xié)作，航空航天領域應用后多廠商協(xié)同效率提升40%，加速產(chǎn)品研發(fā)與生產(chǎn)優(yōu)化。其三，明確“邊緣智能體”“聯(lián)邦學習節(jié)點”等邊緣-云協(xié)同術(shù)語，某新能源企業(yè)據(jù)此重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)，邊緣設備利用率提高65%，推動工業(yè)數(shù)據(jù)處理從集中式向分布式、邊緣-云協(xié)同模式轉(zhuǎn)變，全面為工業(yè)4.0發(fā)展提速。（三）國際標準博弈場：新解讀框架在全球競爭中面臨哪些生死挑戰(zhàn)？在國際標準博弈中，我國新解讀框架面臨諸多挑戰(zhàn)。語義主權(quán)方面，歐盟“工業(yè)5.0”框架中“人機協(xié)作”術(shù)語定義與我國存在根本分歧，涉及12類核心場景互操作障礙，德國某汽車制造商因術(shù)語沖突，導致中歐工廠數(shù)據(jù)互通成本每年增加230萬歐元，嚴重影響國際合作與產(chǎn)業(yè)協(xié)同。標準滲透率上，ISO/TC184推進的“SmartManufacturingReferenceMode”等開源標準對我國形成圍剿之勢，由于其推廣力度大、應用范圍廣，我國工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語標準在國際市場拓展中面臨阻礙，如何提升我國標準國際認可度與應用范圍，成為亟待解決的生死攸關問題。三、從定義到實踐：揭秘工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語如何賦能智能制造未來十年發(fā)展（一）智能制造核心術(shù)語落地：工業(yè)大數(shù)據(jù)怎樣驅(qū)動生產(chǎn)流程智能化變革？在智能制造中，“工業(yè)數(shù)據(jù)采集”“工業(yè)數(shù)據(jù)分析”等核心術(shù)語從定義走向?qū)嵺`，有力驅(qū)動生產(chǎn)流程智能化變革。通過傳感器、網(wǎng)絡爬蟲等多樣采集手段，全面收集設備運行、生產(chǎn)工藝等數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供充足素材。運用先進分析算法對這些數(shù)據(jù)深度挖掘，可洞察生產(chǎn)流程潛在問題與優(yōu)化空間。例如，基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果調(diào)整設備控制參數(shù)，能提高產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性；預測設備故障，提前安排維護，降低停機風險。像某汽車制造企業(yè)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)線節(jié)拍，生產(chǎn)效率提升20%，切實展現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)流程智能化的強大效能，助力智能制造高效發(fā)展。（二）十年展望：基于術(shù)語標準的智能制造創(chuàng)新應用場景有哪些新趨勢？展望未來十年，基于術(shù)語標準，智能制造創(chuàng)新應用場景呈現(xiàn)新趨勢。在個性化定制方面，借助“工業(yè)客戶需求數(shù)據(jù)”“工業(yè)產(chǎn)品定制模型”等術(shù)語支撐，企業(yè)可精準獲取客戶個性化需求，通過柔性生產(chǎn)系統(tǒng)快速實現(xiàn)產(chǎn)品定制生產(chǎn)，滿足市場多樣化需求。在智能供應鏈領域，依據(jù)“工業(yè)供應鏈數(shù)據(jù)共享”“工業(yè)物流數(shù)據(jù)優(yōu)化”等術(shù)語，實現(xiàn)供應鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)實時共享與協(xié)同優(yōu)化，提升供應鏈響應速度與運作效率。同時，隨著數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展，“工業(yè)數(shù)字孿生體構(gòu)建”“工業(yè)虛擬調(diào)試”等術(shù)語相關應用將更加普及，在產(chǎn)品設計、生產(chǎn)規(guī)劃階段進行虛擬驗證，降低成本、縮短研發(fā)周期，為智能制造帶來更多創(chuàng)新發(fā)展機遇。（三）術(shù)語引領實踐：工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠建設中的關鍵作用與落地難點在智能工廠建設中，工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語發(fā)揮關鍵引領作用?！肮I(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成”確保工廠內(nèi)各類設備數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，為智能決策提供全面數(shù)據(jù)基礎；“工業(yè)數(shù)據(jù)可視化”將復雜數(shù)據(jù)以直觀圖表形式呈現(xiàn)，方便管理人員快速掌握生產(chǎn)狀況。然而，落地過程存在難點。數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，噪聲、缺失值等問題影響分析準確性；不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式、接口不統(tǒng)一，導致數(shù)據(jù)集成困難；工業(yè)數(shù)據(jù)安全與隱私保護要求高，如何在保障安全前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效利用成為挑戰(zhàn)。解決這些難點，才能讓工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠建設中充分發(fā)揮作用，推動智能制造深入發(fā)展。四、術(shù)語背后的技術(shù)密碼：專家解讀工業(yè)大數(shù)據(jù)分類與關鍵概念爭議點（一）工業(yè)大數(shù)據(jù)分類深度剖析：不同類型數(shù)據(jù)如何影響技術(shù)選型與應用策略？工業(yè)大數(shù)據(jù)分類多樣，主要有企業(yè)信息化數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等。企業(yè)信息化數(shù)據(jù)，如ERP系統(tǒng)中的訂單、庫存數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)相對規(guī)整，適合傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫存儲與處理，在企業(yè)資源規(guī)劃、運營管理決策中起關鍵作用。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，像設備運行產(chǎn)生的高頻振動、溫度數(shù)據(jù)，具有體量大、速度快、非結(jié)構(gòu)化特點，需采用分布式存儲、流式計算技術(shù)處理，多用于設備狀態(tài)監(jiān)測、故障預測。外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，涵蓋市場行情、行業(yè)動態(tài)等，數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣，常借助網(wǎng)絡爬蟲采集，經(jīng)文本挖掘等技術(shù)分析后，為企業(yè)市場戰(zhàn)略制定提供參考。不同類型數(shù)據(jù)特性決定技術(shù)選型與應用策略差異，精準把握分類特點是合理利用工業(yè)大數(shù)據(jù)的基礎。（二）關鍵概念爭議點揭秘：數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)資源定義之爭對企業(yè)戰(zhàn)略有何影響？在工業(yè)大數(shù)據(jù)領域，數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)資源定義存在爭議。一種觀點認為，只有經(jīng)過確權(quán)、估值且能為企業(yè)帶來直接經(jīng)濟利益的數(shù)據(jù)才是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其他為數(shù)據(jù)資源；另一種觀點則將所有企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)都視為廣義數(shù)據(jù)資產(chǎn)。這一爭議對企業(yè)戰(zhàn)略影響重大。若采用狹義定義，企業(yè)會聚焦于少數(shù)高價值數(shù)據(jù)的確權(quán)與運營，可能忽視大量潛在有價值數(shù)據(jù)挖掘；而采用廣義定義，雖利于全面收集數(shù)據(jù)，但在數(shù)據(jù)管理資源分配上可能面臨挑戰(zhàn)，難以突出重點。企業(yè)需依據(jù)自身發(fā)展階段、業(yè)務特點明確立場，制定與之適配的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值最大化實現(xiàn)。（三）專家解惑：工業(yè)大數(shù)據(jù)時效性與準確性在不同場景下的權(quán)衡策略工業(yè)大數(shù)據(jù)時效性與準確性在不同場景需合理權(quán)衡。在設備故障預警場景，時效性至關重要，及時獲取設備實時運行數(shù)據(jù)，快速分析判斷故障隱患，雖數(shù)據(jù)可能存在少量誤差，但能為設備維護爭取寶貴時間，避免重大生產(chǎn)事故。而在產(chǎn)品質(zhì)量檢測場景，準確性則是關鍵，需對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進行精確采集與分析，確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標準，此時可適當放寬數(shù)據(jù)獲取時間要求，通過多次采樣、數(shù)據(jù)清洗等手段提高數(shù)據(jù)準確性。專家建議企業(yè)根據(jù)具體業(yè)務場景需求，制定針對性時效性與準確性權(quán)衡策略，優(yōu)化工業(yè)大數(shù)據(jù)應用效果，提升企業(yè)整體效益。五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化浪潮下：工業(yè)大數(shù)據(jù)術(shù)語標準如何重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)治理邏輯？（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義革新：《GB/T41778-2022》如何推動企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化轉(zhuǎn)型？《GB/T41778-2022》對數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義革新，明確其為可計量、可交易且能為企業(yè)帶來經(jīng)濟利益的數(shù)據(jù)資源，有力推動企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化轉(zhuǎn)型。企業(yè)依據(jù)此定義，對內(nèi)部數(shù)據(jù)進行梳理評估，確定具有資產(chǎn)價值的數(shù)據(jù)，如核心客戶信息、關鍵技術(shù)研發(fā)數(shù)據(jù)等。建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記制度，明確數(shù)據(jù)歸屬，為數(shù)據(jù)交易流通奠定基礎。開展數(shù)據(jù)估值工作，采用成本法、收益法等科學方法確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。通過這些舉措，企業(yè)將原本分散、未被充分重視的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可運營的資產(chǎn)，挖掘數(shù)據(jù)潛在經(jīng)濟價值，提升企業(yè)競爭力，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化浪潮中搶占先機。（二）數(shù)據(jù)治理流程重塑：基于術(shù)語標準的企業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期管理優(yōu)化策略基于術(shù)語標準，企業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期管理流程得以重塑。在數(shù)據(jù)采集階段，依據(jù)“工業(yè)數(shù)據(jù)采集規(guī)范”，確保采集數(shù)據(jù)的完整性、準確性與時效性，從源頭把控數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)存儲時，參考“工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng)”要求，選擇合適存儲架構(gòu)，保障數(shù)據(jù)安全可靠存儲。數(shù)據(jù)處理與分析環(huán)節(jié)，遵循相關術(shù)語定義的技術(shù)規(guī)范，運用恰當算法模型，挖掘數(shù)據(jù)價值。在數(shù)據(jù)應用階段，依據(jù)業(yè)務需求，合理使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如支持生產(chǎn)決策、優(yōu)化產(chǎn)品設計等。最后，對于過期或無用數(shù)據(jù)，按照“數(shù)據(jù)銷毀”規(guī)范妥善處理。通過全流程優(yōu)化，提升企業(yè)數(shù)據(jù)治理效率與質(zhì)量，充分發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)價值。（三）企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略調(diào)整：術(shù)語標準引領下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營與增值路徑探索術(shù)語標準引領企業(yè)調(diào)整數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營與增值路徑。企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理團隊，負責數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、評估與運營決策。開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)共享與交易，通過與合作伙伴建立數(shù)據(jù)共享機制或參與數(shù)據(jù)交易市場，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)外部流通增值。利用數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)，深度開發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如基于客戶數(shù)據(jù)分析開發(fā)個性化營銷方案，提升客戶價值。同時，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)與企業(yè)核心業(yè)務深度融合，以數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新、流程優(yōu)化，提升企業(yè)核心競爭力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在