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数据要素与数据治理
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播详情预告 简 介 2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一道列为生产要素 本课程以推动数据要素市场化培育为主题，分别从数据要素、数据开放、数据产权、数据保护、数据流动等方面探讨国际前沿趋势及国内现状、问题，对数据要素的市场化培育进行深度解析和探讨，提出建议和对策。
35320编辑于 2023-05-29 - 来自专栏数据猿
中国系统：打造数据要素闭环样板，激发数据要素潜能
数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 党的十九届四中全会首次将数据作为新的生产要素，十九届五中全会再次确立了数据要素的市场地位。 2022年1月12日，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》（国发〔2021〕29号），对数据要素作出专章部署，提出强化高质量数据要素供给、加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发利用机制等重点任务举措 多份权威文件反复提及数据要素，从宏观层面来看：数据要素已成为关键显著的生产要素。积极推动数据共享、数据流通，让数据要素最大程度发挥潜在价值的目标已经刻不容缓。 数据要素的重要性在凸显，但发展却停滞不前？ 数据要素市场正在日益壮大，市场规模也在高速增长。十三五期间，以数据采集、数据清洗、数据标注、数据交易等核心数据要素环节构成的中国数据要素市场规模快速增长。 可以见得，数据要素市场的生态体系建设已经引起广泛关注。 中国系统也同样高度关注数据要素市场生态建设。刘国栋说：“在数据要素生态体系里面我们定位的是基础场景自研，主抓设计，然后强化生态联盟。
48640编辑于 2022-05-19 数据要素开发利用与安全治理中的技术底座 | 数据要素行业洞察
数据要素市场建设需要构建可信、高效的数据基础设施体系。 腾讯云区块链产品，支撑数据要素流通领域5大核心能力，主要体现在数据的授权确权、数据再加工、数据价值评估、数据要素资源化、数据交易流通。典型案例包括：某地大数据局公共数据平台，支撑首批数据资源入表。 胡仲义 腾讯云大数据基础产品中心专家数据要素价值释放有两个关键点：一个是数据流通，一个是数据增值，也就是基于多维度数据实现数据价值增值。 大数据引擎成为数据资源和业务价值间的骨干网络核心部件，是企业数智化转型和数据要素价值发现的核心引擎。我们主要提供数据基础设施里面PaaS的大数据处理能力。 腾讯的数据要素安全成熟案例主要以头部金融机构、政府单位为主。在实际应用中，仍然存在两方面问题：一方面，计算服务的多源数据诉求难以得到完全满足。
45910编辑于 2024-04-11多层次市场下的数据要素流转与场景创新 | 数据要素行业洞察
数据要素是数字经济时代的关键生产要素，多层次的数据要素市场建设是繁荣产业生态的重要保障。 当前，国家数据管理体制机制不断完善，数据要素基础制度建设逐步推进，如何构建多方参与、促进数据要素发展的市场生态成为各界高度关注的话题。 为了更好的总结提炼有关经验做法，助力数据要素市场建设和经济社会数字化转型，腾讯研究院组建了数据要素联合研究团队，并于近期组织召开了数据要素创新发展研讨会。 最终，通过多次融合和转化，这些要素化的数据就可以转化成为新的生产资料，为整个文旅产业注入新能力和新动能，完成数据要素化过程。 张丽君 腾讯研究院高级研究员数据要素驱动广告行业从数字化迈向智能化新阶段。广告领域的精准营销是数据要素开发利用的典型场景。
75210编辑于 2024-04-09- 来自专栏数据猿
数据要素市场，存在城市“鄙视链”？
“数据要素全国大洗牌！一线城市抢枢纽，二线城市抢品类？ 大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 2025年的中国城市，表面上风平浪静，实则暗流涌动。 城市进入数据要素精细化分工的新时代 2025年11月6日，北京全面启动数据要素综合试验区建设，以“一区三中心”战略定位抢占数据发展制高点。同日，全国首个“数据元件专区”正式在郑州上线运营。 2022年，明确提出“数据作为新型生产要素”，要求建立“数据产权、流通交易、要素定价、治理安全”四大制度体系；2023年《数字中国建设整体布局规划》明确国家要构建全国一体化数据体系；进一步对数据跨境流通 这种方式的核心是“可规模+可组合+可复用”，让数据真正成为基础设施级别的生产要素。 国家数据局发布的《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）》中明确指出，以培育数商生态为核心，促进数据要素产业化发展。
18010编辑于 2025-12-21 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【观点】数据挖掘三要素解析
这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。 在处理数据的过程中，我第一个感受最大的就是数据质量。 无非就是： 聪明的人在数据产生之前就定义好标准，并在数据产生之时就在干数据清洗的工作。 一般的人是在数据产生并大量堆积之后，才来干这个事。 所以，我觉得，数据分析的结果并不仅仅只是把数据呈现出来，而更应该关注的是通过这些数据后面可以干什么？如果看了数据分析的结果后并不知道可以干什么，那么这个数据分析是失败的。 总结 综上所述，下面是我觉得数据挖掘或机器学习最重要的东西： 1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。
78550发布于 2018-04-18 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
数据要素开发利用与安全治理中的技术底座 | 数据要素行业洞察（三）
数据要素市场建设需要构建可信、高效的数据基础设施体系。 腾讯云区块链产品，支撑数据要素流通领域5大核心能力，主要体现在数据的授权确权、数据再加工、数据价值评估、数据要素资源化、数据交易流通。 典型案例包括：某地大数据局公共数据平台，支撑首批数据资源入表。 胡仲义 腾讯云大数据基础产品中心专家 数据要素价值释放有两个关键点：一个是数据流通，一个是数据增值，也就是基于多维度数据实现数据价值增值。 大数据引擎成为数据资源和业务价值间的骨干网络核心部件，是企业数智化转型和数据要素价值发现的核心引擎。 我们主要提供数据基础设施里面PaaS的大数据处理能力。 腾讯的数据要素安全成熟案例主要以头部金融机构、政府单位为主。在实际应用中，仍然存在两方面问题：一方面，计算服务的多源数据诉求难以得到完全满足。
50310编辑于 2024-04-11 - 来自专栏资讯分享
从“互联网＋”迈向“数据要素×”
数据已成为重要的生产要素和战略资源，此次提出“数据要素×”12项行动计划，标志着我们从“互联网+”时代迈向“数据要素×”时代。如下图表所示。互联网和数据是数字技术的统一体。 “互联网+”为“数据要素×”发展奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，是顺应数字经济趋势的战略选择。 数据要素是驱动经济发展的“助燃剂”，乘数效应十分显著。我们要大力推动“数据要素×”，发挥协同、复用和融合作用，期待数据要素与各行各业将要发生的物理反应和更加神奇的化学反应。 生产要素的前生今世生产要素属于历史范畴，数据并不是一开始就成为生产要素的。 数据是诞生于数字经济时代的生产要素，是新质生产要素，是加尔布雷思所指的那种，与在农业社会、工业社会就发挥作用的生产要素有着极大不同。目前，人们还处于努力提高对数据认识的阶段。
35910编辑于 2023-12-22 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP 成本要素主数据维护操作
成本要素主数据维护包括： 创建初级成本要素； 创建次级成本要素； 维护成本要素组 一、创建初级成本要素及次级成本要素（KA01/KA06） 步骤1：输入创建初级成本要素信息 ? 说明： 成本要素：包括初级成本要素和次级成本要素 初级成本要素是FI到CO的桥梁，和财务会计的费用科目一一对应，目前费用会计科目的明细科目都设置为初级成本要素，初级成本要素记账的时候系统默认必须指定一个成本对象 说明： 初级成本要素类别：确定交易业务所使用的成本要素，在创建“初级成本要素”中的“成本要素类别”主要有以下几种，01-初级成本/成本降低产生的利润，11-收入要素，12-销售扣除，22-结算要素，03 说明： 成本要素类别 必填； 成本要素代码由系统自动产生 有效的起始日：一般指年日历第一天至9999.12.31 二、维护成本要素组（KAH1） 步骤1：输入创建成本要素组信息 ? 说明： 成本要素组：需要进行费用计划的成本要素或分摊的共同费用，可以将相应的初级成本要素分组，以便通过分摊功能将组中的费用通过42类型的次级成本要素分摊和体现到接收的成本对象中； 可以将相似的成本要素建立成本要素组进行统计分析
3.5K30发布于 2019-06-04 数据要素的社会价值、经营管理价值与知识产权保护 | 数据要素行业洞察
国家数据局等17个部门联合印发了《“数据要素X”三年行动计划》，强调通过数据深化应用，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。数据要素在社会价值创造、提升企业经营管理决策能力方面具有显著价值。 与此同时，随着数据要素市场的深入发展，数据知识产权也从概念讨论进入到政策试点阶段。 农业数据要素价值实现的机制创新：农业产业数据化和数据产业化是构建农业新质生产力的重要内容。 王轩 腾讯云数据资产服务中心数据平台组负责人数据资产管理在数据要素价值实现中发挥着基础性作用，应区分数据场景和数字化场景差异性，不断提升企业数据管理和应用成熟度水平。 企业对于内部数据资产管理和数据开发利用，有利于提高企业的经营效率和生产效率。从国家整个数据要素市场构建的角度来看，数据开发利用、流通共享等均有多种模式。
45110编辑于 2024-04-10- 来自专栏分母为零
十二要素
"十二要素" 简介 12-Factor 为构建如下的 SaaS 应用提供了方法论： 使用标准化流程自动配置，从而使新的开发者花费最少的学习成本加入这个项目。 对应用程序而言，通过一个 url 或是其他存储在配置中的服务定位/服务证书来获取数据。 12-Factor 应用的任意 部署 ，都应该可以在不进行任何代码改动的情况下，将本地 MySQL 数据库换成第三方服务（例如 Amazon RDS）。 6、进程 以一个或多个无状态进程运行应用 任何需要持久化的数据都要存储在 后端服务 内，比如数据库。 Session 中的数据应该保存在诸如 Memcached 或 Redis 这样的带有过期时间的缓存中。
92620发布于 2019-07-04 - 来自专栏机器人网
深度学习三要素：数据、模型、计算
数据 数据来源：主要通过对初始数据图片进行人工标注和机器标注。数据样本非常的重要，好的样本等于成功了一半。
1.6K20发布于 2018-07-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
数据模型的三个要素
数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式架构。一般地讲，数据模型是严格定义的概念的集合。这些概念精确描述了系统的静态特性，动态特性和完整性约束条件。 因此数据模型通常由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成 （1）数据结构 是研究的对象类型的集合，是对系统静态特性的描述。 （2）数据操作 是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许进行的操作的集合，包括操作及由关的操作规则，是对系统动态特性的描述。 （3）数据的约束条件 是一组完整性规则的集合。 完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态及状态的变化，以保证数据的正确、有效相容。解析数据模型是数据库系统中重要的概念之一。 要通过学习真正掌握数据模型的概念和作用。数据模型是数据库系统的基础。任何一个DBMS都以某一个数据模型为基础，或者说支持某一个数据模型。数据库系统中，模型有不同的层次。
1.7K20发布于 2020-09-29 - 来自专栏大数据文摘
成为大数据时代巨头的5个要素
大数据时代也是一样。 在大数据领域有一家叫做MapR的公司发展十分迅速，它就是一个从平台转换成生态系统的例子。 企业客户可以在这个生态系统当中利用现成的大数据工具和应用轻易地部署和扩展大数据方案。 另外一个例子是MongoDB，这是一个业界领先的开源NoSQL数据库，被多家公司用于各种类型的应用当中。 在大数据时代彻底改造商业智能，在获取数据的同时提供分析结果 像Business Objects能够帮助行业管理人员获取数据分析的结果，于是它成为了主从式计算时代的行业巨头。 大数据时代的未来 我们还需要关注的另外一个领域是物联网，因为它将会以各种全新的方式提供数据，从而改变技术产业的格局。 现在这些数据的来源可以是恒温器、手机和手表，甚至是水杯这样的物品……以后的数据将会来自我们从来没有想过的地方。关于数据的所有权、生命周期和提取的全部观念都要经过重新定义，届时将会催生出一大批新的公司。
42730发布于 2018-05-23 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP CO主数据介绍-次级成本要素
如果说初级成本要素是FI 与CO 之间的桥梁，那么次级成本要素就是CO 内部进行成本流 转的载体。 与初级成本要素不同，次级成本要素就是CO 内部的一种主数据，只用在CO 的 内部记账，不会体现到FI 中去。 次级成本要素更多的是一个传载体，将一个成本要素中的 金额按照规则转移到另一个成本要素中去，这个转移的过程就是通过次级成本要素来实现 的。 创建次级成本要素：控制成本要素会计>主数据>成本要素>单个处理> KA06 - 创建次级 成本 ? ? 次级成本要素一般选择43 类型；对于销售订单、项目结果分析及结算中使用的次级成本要 素，选择31 类型；对于生产订单在制品分析中使用的次级成本要素也是31 类型；用于分摊 的次级成本要素为42 类型。
2.9K20发布于 2020-12-14 - 来自专栏人人都是极客
机器学习三要素之数据、模型、算法
即算法通过在数据上进行运算产生模型。 下面我们从数据，模型，算法上来深入分析机器学习的过程。 数据 我们都知道，机器学习需要大量的数据来训练模型，尤其是训练神经网络。 在这种数据集划分法中，我们将数据集划分为k个子集，每个子集均做一次测试集，每次将其余的作为训练集。 一般构建一个模型，我们需要经历以下步骤： Step-1：数据准备。 Step-1.1 数据预处理：收集数据、清洗数据、标注数据。 Step-1.2 构建数据的向量空间模型（将文本、图片、音频、视频等格式的数据转换为向量）。 Step-1.3 将构建好向量空间模型的数据分为训练集、验证集和测试集。 损失函数针对一个训练数据，对于所有的训练数据，我们用代价函数（Cost Function）来描述整体的损失。
5.7K21发布于 2018-10-24 一文讲清数据要素，数据资产，数据治理和数字资产
它意味着，数据已经与土地、劳动力、资本、技术并驾齐驱，成为了一项基础性的生产要素。 简单来说，当我们在说“数据要素”时，我们谈论的是数据在国民经济层面所扮演的基础性角色，就如同石油和电力一样，是驱动社会经济发展的核心动能。 市场化的前提：作为生产要素，数据就具备了在市场上流通、交易和定价的理论依据，从而催生了数据产业。参与分配的资格：谁在生产和经济活动中贡献了数据要素，谁就理应参与价值的分配。听着是不是很熟悉？ 数据已经确定了其关键生产要素的地位。所以说，数据要素它解决的是数据的“名分”问题。理解了数据在宏观层面的战略定位，接下来我们看看它在企业中具体是如何“安家落户”的。 总结我来总结以上内容的梳理，帮你把这条逻辑线彻底打通：数据要素是顶层设计，是战略宣言，确立了数据在社会经济中的基础性地位。
52310编辑于 2025-11-03- 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP CO主数据介绍-初级成本要素
主数据是ERP 的根本所在，ERP 所有的运算、操作都是基于主数据的。 在CO 的主数据中，基本上都存在着组的概念。从概念上讲，组是一类具有相同特征的主数据集合。在建好主数据后，可以根据对主数据的需求进行相应的分组。 如成本要素主数据中，差旅费-交通费和差旅费-住宿费就可以定义成为一个成本要素组— 差旅费。 初级成本要素 首先从业务的角度来讲，可以认为初级成本要素是损益类科目，反映如各种收入、成本和费 用科目性质的主数据。也可以从上面的表述中看出来，一个初级成本要素必须是会计科目， 而后才是成本要素。 B.创建初级成本要素 控制成本要素会计>主数据>成本要素>单个处理>KA01 - 创建初级成本 ? 到此一个初级成本要素就已经创建好了。对于初级成本要素的类别，一般使用1 类型。
3.8K31发布于 2020-12-14 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP CO主数据介绍-成本要素组
成本要素组是针对成本要素的层次结构，通过这种组织结构可以对成本要素进行任意组合和 分类，以满足不同层面的管理和分析需求。 创建次级成本要素：控制成本要素会计>主数据>成本要素组> KAH1 - 创建 P100 直接人工分割对应成本要素组 6100 直接人工费用 9100 直接人工费用分摊 P200 燃料动力分割对应成本要素组 6200 燃料动力费用 9200 燃料动力费用分摊 P300 折旧费用分割对应成本要素组 6300 折旧费用 9300 折旧费用分摊 P400 其它制造费用分割对应成本要素组 6400 其他制造费用 9400 其他制造费用分摊 5001020400 生产成本-辅助生产成本 关键注意事项 根据利润表科目和有效期间维护初级成本要素 创建初级成本要素之前首先确定其对应的会计科目 按照相关资产负债表科目和有效期间维护统计型初级成本要素 根据作业成本核算和分摊的需要设置和维护次级成本要素
2.1K20发布于 2020-12-14 - 来自专栏数据分析1480
数据分析4要素，轻松掌握小“套路”！
要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。 任何数据分析过程都逃不掉四大要素 任何数据分析过程都包括四大要素：场景+数据+工具+方法，数据分析起点必须来源于某个场景下的需求，根据需求目标（场景），搭建分析框架（方法），提取需要的数据指标（数据）， 数据类型：数据可分为结构性和非结构性数据。 结构化数据是指可以用数字量化的，相对规整的数据，比如生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，数据分析和方法很长时期都集中在这类数据上，这块的方法和工具也相对成熟；但相比结构化数据，非结构化数据存储量更大 以上就是数据分析4要素，希望您对数据分析岗有全面的了解。
1K20发布于 2019-05-22
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