商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安全存储、高质量处理与结构化整合，才能将其转化为驱动决策的“高纯度燃 料”。 而数据治理的终极目标是通过数据应用赋能业务。数据价值的释放 可管理、可消费的数据底座，更 要通过智能应用让数据智能真正转化为业务效能。 本书聚焦“数据治理-数据应用-AI 创新”三大核心维度，深度拆解企业如何从数据沉淀起步，通过治理破局数据 孤岛与质量困境，通过应用赋能销服与渠道管理场景，最终通过AI+CRM实现数据价值的指数级释放。希望本书能为 正在探索数据价值的企业提供方法论参考与实践启示，助力更多企业在数智化竞争中构建“数据资产-业务效能-商业 成效，三步落地业务 数据治理 01 在数字化转型加速的今天，业务数据与客户数据已成为驱 动企业增长的核心引擎。然而，海量业务与客户数据并未 化为企业增长动能，反而在数据应用过程中陷入"数据沼 泽"困境： 数据量大却难以 支撑精准决策 客户画像持续模糊 导致资源错配 低质量数据影响 数据应用效率 出现上述情况主要原因，是企业在采集、存储业务及客户数据的过程中，并未进行数据治理，导致在数据应用时出现

行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 .................. 7 （一） 技术侧痛点：AI 能力的本质局限 ............................ 7 （二） 工程侧痛点：人机协作的实践困境 ...........................8 （三） 行业侧痛点：通用模型难以支撑行业特性 .....................9 三、 建设思路：软件工程智能化分层演进与全域覆盖框架设计​ 键环节，仍需人工介入进行逻辑校验和修正。研究表明，在需要严格 数学推理的代码生成任务中，LLM 的验证通过率远低于人类开发者， 且错误类型主要集中在数学假设不成立和边界条件处理缺失。 （二）工程侧痛点：人机协作的实践困境 1.智能组件“悬浮式”嵌入现象普遍，全生命周期呈现 断层 需求-开发-运维的数据孤岛阻断智能反馈闭环，单点 AI 工具“悬 浮式”嵌入现有流水线致 CI/CD 失败率激增。智能工具模糊开发者、

决方案，支撑国家能源集团 整合区域资源，实现大型新能源场站的远程控制，发挥区域的统一调度 能力。 新能源装机规模化与地理分散化的矛盾，新能源场站分布极为 广泛，广阔的分布导致传统管理模式面临多重困境。 国家推动能源行业数字化转型与新型电力系统建设，要求能源 企业提升集约化管控能力和智能化运营水平。 2022年，国家能源集团正式启动覆盖27个省（区、市）的新能源 “一区域一集控”项目建设，其核心目标是构建“集中控制、智能

科技创新滞后：中医药在数字化、智能化方面的应用尚处于起 步阶段，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广 和科技创新等方面实现跨越式发展。例如，利用 DeepSeek 平台对 中药材的种植环境

SOA的出现本质上是两种力量驱动的结果：需求拉动、技术推动。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问 题；技术发展的推动，使得SOA具备了技术上的可行性，软件技术的发展推动了IT创新的商业价值。 需求方面，主要来自于两种信息化困境。一个是“信息孤岛”造成系统之间互联互通的整合需求；另一个是业 务变化导致对适应业务变革的IT灵活性的需求。 目前国内外基本情况类似，经过长期信息化建设，许多企业和政府部门都在不同时期、应用不同技术、与不

车辆发生费用需要辅助 核算到每一台车辆 根因分析过程 根因 8 6.5 费用报 销 M M 33 研发项目核算 —— 构建基于研发部门业务驱动的项目核算管理，走出目前研发费用 核算脱节的困境，同时满足多种口径统计需求，反映产品和研发项目真实成本 按大系列算，彩电每年有十几个项目组合， 末级子项目每年 800~1000 个， 每月同时在进行的项目有 70~80 个； 项目是动 态 发

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