今年以来，全国各地加速数据要素市场布局，推动新质生产力下的数字经济产业快速发展。北京市提出了以通州区台湖区域为核心建设北京数据基础制度先行区，探索国家数据基础制度和政策的先行先试。打造政策高地、可信空间、数据工场，加快数据要素流通和应用，力争成为国家数据基础制度综合改革的试验田和数据要素的集聚区。

基于此背景，为了更快地推进建设全国一体化数据市场，推动数据要素的数据应用场景的落地，赋能数据相关企业。9月25日，2024-ADD数据应用场景大会暨Talk@Taihu台湖见面会在北京市通州区台湖镇隆重举行。作为数据治理领域的领先企业，Datablau数语科技受邀参加了此次活动，公司联合创始人&CTO朱金宝先生在圆桌论坛上分享了独特见解与实践经验。

朱金宝先生首先简要介绍了Datablau数语科技的基本情况：“Datablau数语科技成立于2016年，专注于数据治理，服务于金融、汽车、芯片、能源制造等多个行业的国内客户。我个人在数据行业拥有丰富的经验，亲历了数据行业从数字舱时代到BI时代，再到如今的泛化应用，包括机器人流程自动化和数据知识变现的全过程。”

他接着谈到了本次大会的主题——数据要素：“我们服务的客户遍布全国，涵盖了各个行业的顶尖企业。他们在数据要素的应用上代表了国内的最前沿方向。今天，我非常荣幸能与各位领导和专家共同探讨这一话题。”

数据要素作为贯穿整个产业链上下游的关键点，对于产业的发展有很大的促进作用。他进一步指出了，“企业数据要素应用的两个主要循环——内循环和外循环”

内循环：

管理层面：内循环主要集中在企业管理层面，如查看财报、监测业绩增长等。

技术进步：从2016年起，随着大数据基础设施的完善和机器学习、大模型算法的引入，数据治理进入了新的阶段。

内循环赋能生产力：

物流行业：无人速递的实现打通了信息流。汽车制造业：数字化追踪汽车制造过程，包括每一个零部件的流向，实现了全面的数字化管理。

外循环：

数据要素过去和金融业结合比较多，现在大家想用资产化的形式放大数据要素的作用，能够更开放去合作，跟国家大形势以及其他的企业结合起来。总体来说，外循环还在探索中，尤其是在国企和央企，也在思考如何实现数据要素的外循环。

面对在整个的数据的生产消费链条中，有大量的数据还没被应用起来，如何能够更大化的，更大化利用在生产消费各个环节中所产生的数据，为企业创造更大的价值时，朱金宝先生强调了数据治理在数据应用中的关键作用：“数据并不是天生就能直接应用的，它们是日常经营活动的记录，需要通过数据治理过程将其转化为有价值的信息和知识。这需要从供给端和消费端两方面入手，确保数据在企业内部平等地流通。

· 消费端

业务需求：财务是一个典型的消费端场景，业财一体化在当前经济形势下尤为重要。

AI应用：治理过程从消费端开始，AI技术的引入极大地提高了数据处理的速度和效率，降低了成本，但未来的驱动力主要在于数据本身的质量和可用性。

· 供给端

数据生产：数据的产生和积累往往由不同的部门负责，需要通过数据治理将这些数据整合流通起来。

数据质量：高质量的数据是实现数据价值的前提，即使模型简单，也能提供良好的服务。”

此外，朱金宝先生就人工智能在数据要素中的作用也发表了独到见解：“AI正在塑造一种新的生产力模式，已经从知识的共享，逐步发展到多模态的赋能生产力。尽管以大型模型为代表的AI技术正逐渐成熟，并受到社会各界的广泛关注，但企业不应仅仅关注大型模型。许多企业在基础数据能力方面仍然较为薄弱，需要采取双向策略：既追求先进的AI技术，又加强基础数据能力的建设，以迎接未来的挑战和机遇。”

作为国内数据治理创新厂商，Datablau一直在推动AI技术在数据治理中的应用探索，早在AI Open之前，Datablau就已将深度学习算法等AI技术应用于核心产品DAM、DDC中，帮助大量企业客户显著提升数据资产盘点和咨询实施的效率。

未来，Datablau数语科技将继续发挥自身优势，通过其一系列创新产品，助力各行业客户实现数字化转型。

此次大会不仅为参会者提供了一个宝贵的交流平台，更促进了数据要素相关技术的普及与应用，也为数据要素产业的发展注入了新的活力。