01 / 通用数据中台解决方案从数据治理到中台能力的整体介绍。
我会重点看这几件事
适合政府、园区、制造业工厂和企事业单位在做 AI 应用前先做一轮梳理。
数据能不能被找到
先看数据目录、来源、责任部门和更新周期，不然 AI 应用很容易停在演示层面。
口径能不能被统一
指标、报表、业务对象和权限边界如果不清楚，后面的建模和智能体都会反复返工。
场景能不能被验证
我更看重小场景先跑通，比如找数、问数、报表生成、风险预警，再逐步放大。
资料预览
以下为网页浏览版，用于交流展示。页面不提供原始 PPT 下载，后续可围绕具体场景继续展开。
适合交流的场景
这页更适合用来讨论：AI 应用之前，数据底座还有哪些基础工作需要补齐。
面向政府部门、产业园区、制造业工厂和企事业单位，如果已经有系统、有数据、有报表，但数据分散、口径不一、跨部门协同慢，可以先从数据治理与数据中台的轻量梳理开始。很多 AI 应用要真正跑起来，前面这层数据基础需要先整理好。