版权声明 本报告版权属于国家数据发展研究院和华为技术有限公司，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：国家数据发展研究院和华为技术有限公司”。 违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 序 言 在数字文明加速演进的时代背景下，数据已成为驱动经济社会变革的 核心生产要素。随着全球数字化、智能化进程的不断深入，数据要素的流 通效率与安全保障能 当前，我国正处在由数据大国向数据强国迈进的关键阶段。面对数据 流通中存在的“互信难、协同难、效率低”等深层次矛盾，亟需构建一套 能够兼顾安全、效率与合规的技术体系，以系统性、前瞻性的基础设施支 撑数据要素市场高质量发展。可信高速数据网的提出，正是立足国家数据 战略全局、顺应数字经济发展趋势的一项关键技术创新，是推动数据要素 市场化配置、完善国家数据治理体系的重要实践路径。 可信高速数据网以“安全 合新技术聚焦“数算、数网、数安协同”的演进主线，旨在破解数据流通 中的技术性瓶颈。其核心价值在于，不仅实现了数据资源的安全确权与 动态防护，更通过网络与数据/算力的深度融合，提升了数据调度的实时 性、灵活性与经济性。 可信高速数据网的建设，有助于我国构建“横向联通、纵向贯通”的 全国一体化数据流通格局，推动形成统一开放、竞争有序的数据要素市场 体系，也体现了中国在数据治理领域的技术引领能力。面向未来，我们不

01. 数据孤岛问题 公司中的各个部门都有自己的数据，无法有效 连接或整合，不仅导致信息隔阂，还会影响决 策效率和数据分析的准确性，进而 影响整个组 织的运营效率和竞争力。 02. 数据复用难题 由于系统的限制，相同的数据在不同的系统中 不能复用，导致需要进行数据重复加工，不仅 提高了工作量，也增加了出错的可 能性。 03. 高昂的系统集成成本 由于各个系统间的数据定义和存储方式不同， 使得系统间的集成、交互和协作成本高，同时 也带来了巨大的数据治理成本。 04. 缺乏统一的开发和数据标准 由于缺乏统一的开发标准和数据标准，导致在 研发过程中需投入大量的时间和精力，造成了 资源浪费。 保险企业级数据中台解决方案 业务痛点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号 产品简介 中电金信保险企业级数据中台解决方案方案基于中国电子金融级数字底座“源启”的核心平台之一“源启”数据资产平台”， 借鉴业 借鉴业内经典数据模型建设理念，实现了数据的汇聚、整合与加工，完成统一数据湖以及双层主题域数仓模型的构建，搭建了 湖仓一体数据架构，全面整合内外部数据，实现全域数据统一管理，统一集中开发，统一融合分级共享，实现多个应用服务， 沉淀通用数据资产与专业数据资产，建立数据资产目录，提供全面的数据资产视图，推动数据高质量发展，快速释放数据要素 价值。 方案亮点 中电金信软件有限公司 扫码关注 微信公众号

数据中台 方案汇报 第一部分 什么是数据中台 数据中台的由来 阿里启动中台战略的起因是一次商务拜访。 2015 年中，马云拜访了芬兰赫尔辛基的手游公司 Supercell ，税前利润 15 亿美元的公司。 其最令人熟知的作品包括了《卡通农场》、《部落冲突》、《海岛奇兵》、《部落冲突：皇室战争》《荒野乱 斗》 ， 2016 年 6 月，腾讯以 86 亿美元收购了 Supercell 一款新游戏，并能鼓励员工充分试错。 数据时代 Data 1.0 “ 描述过去，看结 果；看了，然后呢” Data 2.0 “ 数据驱动业务， 野蛮生长、重复建 设、孤岛烟囱” Data 3.0 “ 更多数据驱动业 务、更多活数据云 和端互通流动应用、 数据质量” 组织架构 淘宝商城（天猫） 共享业务事业部 （业务中台） 聚划算 数据平台事业部 （数据中台） 大中台、小前台 战略 基础设施发展 Oracle Hadoop Odps Storm 08 年 09 年 10 年 11 年 12 年 13 年 淘数据 广告 个性化 推荐 御膳房 Base SkyBridge 数加 聚石塔 IdMapping 风控 生意 参谋 数据中台的由来 中台战略

联想中奥数据中台解决方案 联想企业科技集团 2019 年在广州召开的公安部会议， 确定了新的大数据应用建设标准， 未来将在全国公安行 业推行， 同样各行各业都在制定自己行业的数据标准 随着 5G 、人工智能行业的发展， 大数据建设作为 5G 、人工智能的基础能力会越来越受到重 视。新技术带来新挑战 2020 年 5 月 22 日，《 2 02 0 年政府工作报告》大数据中心作为我们国家提供数字转型、 年的疫情发生， 大数据的智能研判在这些旧的行业（医疗、人员管控） 中能起到更大 的作用 政策背景 大数据新基建是国家战略发展方向， 未来有更广的市场需求和前景 新挑战 新标准 新机遇 新基建 需求分析 数据孤岛 数据无关联、数据孤岛 烟囱式的数据应用导致 数据多源 数据应用来源多数据采集 困难，数据治理难度高 重复开发 缺少规范和共享机制，导致 数据重复开发，浪费严重 技术门槛 大数据技术需要众多大数据 基础技术支撑，数据门槛高 工具复杂多样 搭建数据中台需要众多平 台支撑，搭建成本高 缺少治理经验 数据治理难度大，没有整 体统一的数据治理流程 方案概述 整合数据、产品技术能力、提供统一的数据对外服务。覆盖了数据采集、同步、处理、开发、运维、 API 服 务 等过程，最终将数据资源转化为数据资产，为业务提供服务。 数据探查 数据对账 全量、增量

1 农业大数据技术应用与思考 内 容 一、大数据、农业大数据的概念 二、农业进入大数据时代 三、农业大数据的关键技术 四、大数据技术在农业中的应用 五、存在的问题和未来展望 一、大数据、农业大数据的概念  大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具 进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 信息资产。目前，大数据企业达到了 8900 多家，大数据产业规模总 量超过 1100 亿元。 资料来源：中国电子信息产业研究院、中商产业研究院  农业大数据是指在现代农业生产、经营、管理等各种活动中形成的， 具有潜在价值的、海量的、活的数据。一切与农业相关的数据，涉及 农业生产、经营、管理和服务的方方面面。农业领域的诸多问题，如 土壤治理、病虫害预测与防治、农业结构调整、粮食安全、农副产品 土壤治理、病虫害预测与防治、农业结构调整、粮食安全、农副产品 消费等等，都可通过大数据的应用进行预测和改善。 2018 数博会来了！要放假啦？ 以“数化万物 智在融合”为主题的 2018 中国国际大数据产业博览会 将于 2018 年 5 月 26 日至 29 日在贵阳举行，数博会作为全球首个大 数据主题博览会，已在贵阳连续成功举办了三届。 除了放假，本届博览会的几大看点： 1.“ 同期两会”：即在举办数博会的同时，同期举办中

基于数据运营的新型智慧城市 实践与思考 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 二、智慧城市数据运营 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 1. 智慧城市的技术基础 2. 智慧城市的基本概念与发展概况 3. 智慧城市的创新理念与发展模式 4. 新型智慧城市的重点建设方向 5. 智慧城市的建设运营保障体系 技术进步对城市发展模式的影响 电能普及 汽车普及 数据普及 田园城市的产生 田园城市的产生 汽车主导城市 智慧城市时代的到来 历史上，颠覆人类生活方式的技术进步往往伴随着新的城市发展理论的诞生 如今，大数据的普及应用为新的城市分析和运行模式带来了可能，正在改变着规划师、政府和普通市民对城市的理解  技术与工具沿革——技术进步伴随着城市理论的演进 智慧城市技术基础 智慧城市技术基础 智慧城市技术基础：云计算  云计算技术  云计算是一种可以随时随地方便的、按需的通过网络访问来配置 实现了全市教育资源共享，通过广州教育城域网，把中心城区的 百年名校与偏远的乡村中学接入到同一个教育资源平台中，首先 在信息流上做到了从化、远郊的孩子们也能共享华师附中、执信 中学的优质教学资源，具备了教育均衡发展的条件。 数据中心高低压配电系统 智慧城市技术基础：物联网  物联网技术  物联网是通过射频识别（ RFID ）、红外感应器、全球定位系统、 激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联

大数据中台架构分享 数据中台背景洞察 华为数据中台顶层设计 华为云数据中台解决方案 DAYU 目录 业务模块 数字化应用 数字化运营 数字化指标运营系统 质量管控 工序数据质量实时监控预警 E2E 融合质量数据预警系统 数据可靠性分析 物联网数据 应用 数据资产管理 物流数据采集系统 IT 产线数字化 生产安全数字化 制造能耗数据管理 云制造数据 分析 测试，仪表，诊断，维修数据 测试，仪表，诊断，维修数据 / 智能诊断， 装备维护，大数据云调度 制造数据 可视化 订单全流程可视 制造测试网络监控可视 质量管控数据可视 生产运营可视化 质量管控 质量大数据（ 事后） | 质量预测模型（事前） 智能制造 资产管理 | AGV 厂区物流 | 产线预防性维护 | 智能安全监控 | 工厂能耗管理 | 设备虚拟化 | 设计 生产一体化 智能供应链管理 第三方风控 接 基于先进技术与工具，物流信息自动感知与采集，实物 流全程可视 数字化 大数据分析 网络资源 规划 WMS&TMS 能力规划 业务场景：智慧物流与智能仓储数字化运营 客户需求、风险、外部运力等信息及时感知，自动给出预 测性方案 智能化 料

卷首语 在数字化浪潮中，数据与人工智能的融合已成为企业实现智能化转型、提升竞争 力的关键。阿里云作为行业的领军者，其 Data+AI 技术体系正引领着无数企业 迈向数据智能的新纪元。 本书整理了阿里云在 Data+AI 领域的最新实践案例与深度洞察，涵盖电商、游 戏、营销、运营等多个行业的成功经验，以及技术专家对数据库与 AI 融合趋势 的专业解读。通过理论与实践的结合，我们将共同探索 的专业解读。通过理论与实践的结合，我们将共同探索 Data+AI 如何成为企业 智能化转型的核心驱动力，帮助每一位读者找到属于自己的数据智能之路。 目录页 第一部分：Data+AI 大咖观点 ............................................................... 1 1. 大咖说 | Data+Al：企业智能化转型的核心驱动力 重磅升级，阿里云发布首个"Data+Al"驱动的一站式多模数据平 台 .................................................................................................................................... 9 3. 媒体声音 | 专访阿里云数据库周文超博士：AI 就绪的智能数据平台设计思 路 ..

的高度集中区域，已成为我国控碳减碳的重要靶点。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 界定园区碳数据 管理边界和目标的基础上，开展二氧化碳（以下简称“CO ”）排放源活动水平数据的收集、核算、汇 总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 方法学、规范及程序 工作流程 数据收集 数据核算 质量保证及质量控制 报告和数据管理 01 05 08 09 11 13 14 18 20 21 27 28 30 36 22 23 25 16