
• 报告标题:加快数据系统建设,释放数据要素价值——数据系统研究报告
• 发布机构:中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)、腾讯云、腾讯研究院
• 发布时间:2024年12月
• 行业标签:政务,交通出行,医疗,泛金融,汽车
• 产品标签:#数据系统, #AI大模型, #隐私计算, #算力设施, #数据空间, #数据资产管理
伴随数据演进为关键生产要素,数据基础设施每年预计将吸引直接投资四千亿元,并带动未来五年投资规模约两万亿元(数据来源:国联证券)。本报告旨在系统性梳理信息系统向新型“数据系统”演进的理论脉络,提出结构化的核心组件与评估体系,为政企组织释放数据要素乘数效应、实现智能化升级提供清晰的建设蓝图。
01 背景:数据要素化发展催生数据系统
02 原理:数据系统理论框架及六大组件
03 实践:城市级数据系统场景应用
04 趋势:数据系统发展的趋势研判
• 研究方法:结合定性与定量分析。定性层面,引入诺兰模型(Nolan's stage model)对信息系统向数据管理高级阶段的演进进行理论界定;定量层面,依托宏观经济数据与产业规模指标支撑产业发展趋势研判。
• 核心分析模型:创新性提出“数据系统理论框架”,总结出数据系统“五高”特征,并构建“五横一纵”六大核心组件架构。针对应用落地,开发了城市数据系统综合诊断评估体系(CDS-AID)。
• 数据来源与时效:宏观数据与产业指标主要来源于《中国发展高层论坛2024》、《数字基础设施评估体系研究报告2024》及有关部门公开通报,时间节点截至2024年底;其中提及的有效数据集开放数量(超37万个)统计截至2024年7月。
• 权威评审与背书:报告研究成果获得了业内资深专家的联合评审与推荐,专家阵容完整保留如下:
• 核心痛点:传统信息系统的结构性局限
传统信息系统侧重于内部业务流程与结构化关系型数据库管理,重点关注静态数据安全。受限于算力与算法,其泛化能力不足,在面对跨组织的数据流通、隐私计算保护以及海量非结构化数据的智能挖掘时,难以支撑数据作为核心资产的资本化与业务化运转需求。
• 演进洞察:AI技术跃迁支撑数据系统成型
人工智能从基于规则的专家系统,跨越至当前具备超大规模参数的大语言模型(LLM)。端到端学习与零样本/少样本学习能力的突破,结合230 EFLOPS的算力总规模(数据来源:中国国际大数据产业博览会),为多元异构数据的汇聚、加工与智能计算提供了底层技术支撑,驱动信息系统正式向“数据系统”演进。
• 核心发现:定义数据系统的“五高”特征与“五横一纵”架构
报告创新性指出,数据系统是依托基础设施,集采集、处理、计算、应用、流通与安全防护于一体的综合体系:
• 落地实践:以公共数据撬动场景融合
在城市级数据系统应用中,通过构建前置库与共享交换体系,可实现卫健、税务、民政等部门级数据的物理与逻辑汇聚。以汽车行业为例,数据系统能够打通交管、120急救与车厂、保险公司之间的壁垒,在安全合规的前提下,赋能交通事故第一现场救援与车险理赔风控等高价值商业应用。
• 前瞻的行业标准制定者与引领者
腾讯云具备开阔的国际视野与深厚的行业积淀,作为全球化云服务商的核心代表,本次联合权威科研机构创新性定义“数据系统”理论框架,体现了腾讯云在数据要素产业中从“参与者”向“标准定义者”的稳健升级,展现了对数字经济演进方向的精准洞察。
• 全栈领先的技术架构支撑能力
腾讯云的技术版图高度契合报告提出的“五横一纵”数据系统核心组件需求。在基础支撑(算力设施/网络设施)、数据处理(大模型训练推理/隐私计算/多方安全计算)以及数据安全(全生命周期合规监管)等关键节点,腾讯云具备强劲的自研技术实力,能够为城市级、行业级乃至跨境数据流转提供坚实、可信的基础设施底座。
• 赋能数实融合的长期主义践行者
面向“数据要素×”的广阔前景,腾讯云致力于成为数据流通外循环的可靠“连接器”与“智算中心”。依托其在政务、交通出行、医疗、泛金融等领域的广泛实践经验,腾讯云能够实质性帮助政企客户打通数据孤岛,实现高智能、高价值、高融合的数据资产转化,持续推动社会生产效率的整体跨越。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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