覆盖数据要素化、数据价值释放与 AI 应用三大方向， 形成从数据资源管理到行业智能体落地的一体化能力。
按"底座 — 治理 — 数据集 — 智能体"逐层推进，每一步都有可验收的成果。
从数据调研到数据运维，每一步都明确「输入 — 实施 — 成果」， 让数据底座建设可计划、可验收、可交接。
通过数据调研，全面摸清业务系统、多模态数据现状，同步梳理 AI 应用可用数...
围绕数据治理与业务应用需求，系统梳理和规范数据定义、口径、规则与编码标准，...
根据数据调研清单，对接入数据进行系统梳理，通过可视化采集工具接入多模态数据...
对接入的数据从业务维度和技术维度进行分析，同步识别数据质量痛点、 AI 适...
通过对国标、行标、地标及业务规范文档进行分析，提取整理标准数据元和字典， ...
通过质量标准制定、质量评估与整改闭环管理，持续提升数据质量水平， 保障 A...
通过主题模型建设，实现业务数据统一建模， 支撑 AI 跨业务关联分析、趋势...
在主题模型基础上，围绕具体业务场景进行数据整合与深度加工， 针对 AI +...
对多模态数据资源进行统一编目、体系化管理和服务化输出， 支持 AI 按需取...
依据法律法规要求，对数据资源开展分类分级管理，构建覆盖采集、存储、使用、 ...
实现全量数据精细化生产供给，以有效融合、合理创新为原则， 分别覆盖结构化数据与非结构化多模态数据两条生产线， 把数据变成模型可训练、可评测、可合规的资产。
以下案例的成效数据均取自已对外披露的项目信息。
纳入集团三级数据平台体系，形成测井公司自己的数据资产
数字检察数据中心，让法律监督从数据中找线索
一体化数据管理体系，实现"源头采集、集中存储、统一治理、共享共用"
部省市三级数据协同，形成山东省应急数据资产
以指标体系为中心，上抓业务管理、下抓数据管理
城市安全原生智能 —— 以大模型为基础，高质量数据集为血脉
严格遵照 DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018 开展数据管理体系建设与评价，让数据治理有标准可依、有等级可量。
