（原标题：创新应用场景 释放数据价值——“数据要素×”大赛全国总决赛见闻）
新华社北京10月25日电 题：创新应用场景 释放数据价值——“数据要素×”大赛全国总决赛见闻
新华社记者严赋憬
10月25日，2024年“数据要素×”大赛全国总决赛在北京中关村国际创新中心落下帷幕。
历时5个多月，累计超1.9万支队伍、近10万人参赛，全国参与评审的专家超过千人，线上评审与线下路演答辩相结合……一批应用成效显著、创新性强、引领效应好的数据要素开发应用解决方案从大赛中脱颖而出。
据介绍，此次大赛12个赛道共119支队伍获奖，其中一等奖12个，二等奖23个，三等奖36个，单项奖48个。
国家数据局局长刘烈宏在25日的颁奖仪式上说：“大赛已经成为推动数据要素市场化配置的重要一环，在树标杆、提品质、促发展等方面发挥了积极作用，将数据要素的乘数效应传递到各行业各领域。”
数据要素丰富的应用场景正通过这次比赛走入大众的视野。
杭州知衣科技有限公司是一家开发时尚行业数据价值的创新型企业。创始人兼CEO郑泽宇告诉记者，他们参赛的“智能化时尚数据分析平台”，凭借图像识别、数据挖掘、智能推荐等技术，为服装企业和设计师提供流行趋势预测、设计赋能、款式智能推荐等服务。
“当下时尚行业的个性化需求越来越多，借助数据的分析能够为服装品牌提供更精准的趋势观察。目前企业已经服务了超过5000家服装品牌。”郑泽宇说。
来自浙江东阳的东阳数据资源有限公司带来的项目是“激发影视产业数据价值打造影视文化产业新高地”。依托当地发达的影视产业，企业深入挖掘产业数据，为全国的影视公司提供在线勘景、选景预约排档、专业群演匹配、优质服化道供应等服务。
东阳市大数据发展中心主任陈皖东说：“通过用数据赋能影视行业，我们希望实现影视制作的标准化、规范化，推动影视产业高质量发展。”
与时尚相结合，提升影视产业标准化……以往让人感到陌生的数据要素，透过行业内的优秀案例，展示出乘数效应。
中国工程院院士邬贺铨说，大赛催生了一批有价值、有实效、创新性强的数据开发和利用实践成果，看到了许多开发利用的新模式、新路径，值得在赛后认真地总结推广。
在参赛过程中，不少企业对于数据开发利用有了更深的认识。
北京浪潮云计算有限公司此次参加的是现代农业赛道，通过沉淀农业环境、生产、经营等各方面数据，借由大模型的分析与加工，企业希望将这些数据转化为农事决策的最优解，以实现作物产量平均提高20%，农药、化肥使用量减少30%等目标。
浪潮云基层政府事业部副总经理周洋表示，数据本身要用起来，才能发挥价值。“大家都知道数据要素的重要性，但怎样与一线场景融合、解决具体问题，是我们需要集思广益的。一个个参赛作品正是在探索如何活用数据。”他说。
对于宁夏乐道智能科技股份有限公司而言，参加比赛也让他们意识到未来的挑战。
企业技术总监周泓宇说：“我们的项目是依托‘无废城市’的理念，通过汇聚来自多行业、多领域、多地区的固废数据资源，开展数据治理，促进循环经济产业链发展，帮助解决城市固体废物处理效率低、资源回收利用难等问题。在项目推进过程中，也遇到了数据整合难度大、市场需求不确定以及数据应用不彻底等挑战。”
挖掘数据价值方兴未艾，无论是加强制度建设，还是培育壮大数据市场，都离不开政策的加力。
刘烈宏说，国家数据局挂牌成立一年以来，已出台多项政策文件，并加快实现数据资源的市场化、价值化，同时着力繁荣数据开发利用生态，支持有关部门共同开发典型应用场景。
“下一步我们将对大赛认真分析、总结，及时分享典型案例的经验，继续坚持以数据要素市场化配置改革为主线，促进数据‘供得出、流得动、用得好、保安全’，构建统一开放、繁荣活跃、竞争有序的全国一体化数据市场，拓展数据应用的广度和深度，探索多样化、可持续的价值释放路径。”他说。
什么是湖仓一体？如何通过巨杉数据库释放全量数据价值？
在2021年的数据管理领域，湖仓一体(Lakehouse)这一新兴技术犹如一颗璀璨明星，首次登上了Gartner的成熟度模型报告，引发了业界的广泛关注。 本文将深入探讨湖仓一体的内涵、架构特点和其带来的价值提升。 湖仓一体，巧妙融合了数据湖的灵活性与数据仓库的生产优化特性，构建了一个全方位的数据管理基础设施。 它整合了从原始数据到精炼数据的全流程，旨在提供优化后的数据，供各类角色，如数据科学家、工程师和业务分析师，甚至是临时的数据看板使用者，以高效、便捷的方式访问和分析。 湖仓一体的核心优势在于简化交付流程，加速数据获取，降低大数据分析的复杂性和成本。 它通过构建统一此余液的数据管理平台，提升了数据科学家的创新空间，为数据驱动的决策提供了有力支持。 巨杉数据库的SequoiaDB，凭借其100%自主研发的分布式数据库内核，为湖仓一体提供了万亿级数据服务平台，覆盖历史数据、全量数据和实时分析等多个场景。 SequoiaDB凭借其多模、兼容SQL、NoSQL、Object等多种接口的特性，构建了统一的数据基础设施，优化了跨引擎事务管理，提升了业务开发和运维效率。 它不仅支持高性能的列存分析，还提供了流式计算能力，确保在事务一致性下进行实时分析。 这种全面的解决方案，有助于打破数据湖与数据仓库的割裂，为企业实现数据管理升级、降低成本、提升运营效率和用户体验提供支持。 作为众多金融行业的首选，巨杉数据库已在超过100家客户中规模化应用，其中包括国有银行、股份制银行等，其最大规模的系统运行在1.2万亿行数据和3PB容量的集群上，成功案例众多。 这些实森物践证明，湖仓一体是释放全量数据价值的关键路径。 在大数据的交融中，湖仓一体描绘了一幅数据存储与分析的全新画卷。 巨杉数据库将继续优化其服务，探索更多创新解决方案，助力企业最毁烂大化数据价值，书写数据驱动的未来篇章。
数据创新的三要素是什么
数据创新的三要素是：数据资源、技术创新和应用场景。 首先，数据资源是数据创新的基础。 大数据时代，数据无处不在，但并非所有数据都有价值。 数据资源指的是那些经过处理、整合后，能够为创新提供有力支持的数据。 例如，在医疗领域，通过对海量的病历数据、健康数据进行分析，研究人员可以发现新的治疗方法或者预防策略，这就是数据资源的价值所在。 其次，技术创新是数据创新的核心驱动力。 随着技术的发展，数据处理、分析、挖掘等技术手段不断更新迭代，为数据创新提供了更多的可能性。 比如，机器学习、深度学习等人工智能技术的应用，使得我们可以从海量数据中自动发现规律、预测趋势，从而推动各个领域的创新。 最后，应用场景是数据创新的落脚点。 无论数据资源多么丰团亏富，技术手段多么先进，如果不能将其应用到实际场景中解决问题，塌搜神那么数据创新就失去了意义。 因此，找到合适的应用场景，将数据资源和技术手段相结合，是解决实际问题、推动社会进步的关键。 例如，在智慧城市建设中，通过收集和分析城市运行数据，可以优化交通管理、提高能源利用效率等，这些都是数据创新在应用场景中的体现。 综上所述，数据创新的三要素相互依存、相互促进。 数据资源提供了创新的基础材料，技术创新提供了创新的方法和工具，而应用场景则是创新的实践舞台。 漏信只有三者紧密结合，才能推动数据创新不断向前发展。
数据创新的三要素是哪三要素
数据创新的三要素是：数据资源、技术创新、应用场景。 首先，数据资源是数据创新的基础。 在数字化时代，数据已经成为一种重要的资产，它们蕴含着丰富的信息和潜在的价友段值。 数据资源不仅包括企业内部运营数据，如销售记录、客户资料等，还包括外部市场数据、公共数据等。 这些数据资源为数据创新提供没辩了原材料，使得企业能够通过分析和挖掘数据，洞察市场趋势，优化业务流程，提升决策效率。 例如，电商企业通过分析用户的购物数据，可以精准推荐商品，提高销售额。 其次，技术创新是数据创新的关键驱动力。 随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断发展，数据处理和分析的能力得到了极大的提升。 技术创新使得企业能够更高效地收集、存储、处理和分析数据，从而挖掘出更多有价值的信息。 同时，新技术也催生了新的数据应用模式，如数据可视化、实时数据分析等，进一步拓展了数据创新的可能性。 例如，借助机器学习技术，企业可以对海量数据进行自动分类和预测，为决策提供科学依据。 最后，应用场景是数据创新的价值体现。 数据创新最终需要落实到具体的应用场景中，解决实际问题，产生实际效益。 不同的行枯告缺业和领域有着各自独特的数据应用场景，如金融风控、智能制造、智慧城市等。 在这些场景中，数据创新能够帮助企业优化业务流程，提高运营效率，降低风险成本，从而实现转型升级和可持续发展。 例如，在金融行业，通过大数据分析客户的信用记录和行为模式，可以有效提升风险控制能力，减少不良贷款的发生。 综上所述，数据资源、技术创新和应用场景共同构成了数据创新的三要素。 这三者相辅相成，缺一不可，共同推动着数据创新在各个领域的应用和发展。
