行业监管标准发布 - 证监会发布3项金融行业标准，包括《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》、《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》和《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》 [2] - 3项标准自公布之日起施行 [2] 证券交易所业务数据规范 - 《证券期货业业务域数据元规范 第4部分：证券交易所》规范了证券交易所业务相关数据项的业务分类、名称、业务含义、数据类型和长度等属性要素 [2] - 该标准有助于规范数据加工存储、提升数据流通效率，强化关键领域信息披露并加快行业数字化转型 [2] 企业资产证券化业务数据规范 - 《证券期货业业务域数据元规范 第5部分：企业资产证券化业务》建立了一套适用于企业资产证券化业务全生命周期的数据元规范 [2] - 该标准旨在为行业机构提供实用通用规范，巩固行业数据治理基础、推动信息高效共享，助力构建高质量数字化的资本市场 [2] 期货公司资产管理业务监管规范 - 《期货公司监管数据采集规范 第2部分：资产管理业务》规范了期货公司资产管理业务数据要素的业务定义和数据类型 [3] - 该标准有利于提高行业数据治理水平和监管数据标准化程度，明确监管数据采集标准，推动监管数字化智能化转型 [3] 未来监管方向 - 证监会将持续做好数据治理和业务服务标准制定工作，有序推进资本市场信息化数字化建设 [3] - 下一步计划是不断夯实科技监管基础 [3]

数据治理的新范式：从局部管控到全景协同 随着工业领域数字化转型的深入，数据已成为企业的核心资产。然而，数据孤岛、质量参差、安全风险 与价值转化难等问题长期制约着企业的发展。传统数据治理模式往往聚焦于局部环节或特定类型数据， 缺乏全局视角与系统性协同，导致治理投入与成效不匹配。IDGA此次发布的白皮书，正是为了突破这 一困境。其提出的"三区一循环"架构，将数据治理划分为核心治理区、价值输出区、支撑保障区，并通 过智能循环实现体系的自我优化，形成了一个动态演进、持续改进的治理生态系统。 企业数据治理全景架构（三区一循环） 核心治理区：全链路管控的数据"中枢" 核心治理区是数据治理体系的核心，覆盖从数据产生到应用的完整生命周期。该区域强调"源头防控-过 程管控-全域覆盖"的闭环管理，具体包括源端治理、末端治理和全域治理三个部分。源端治理聚焦数 据"诞生"环节，通过规则嵌入、标准化模板和责任绑定等手段，在数据录入或采集的初始阶段确保其符 合规范，从源头上降低后续治理成本。末端治理则关注数据应用前的最后一道防线，通过数据血缘管理 和问题闭环机制，确保流向业务场景的数据可信可用。全域治理进一步突破了传统治理的边界，将非结 ...

在数字化竞争时代，客户管理软件(CRM)已从简单的客户信息记录工具，进化为驱动企业销售增长的智能中枢。据行业调研数据显示，使用客户关系管理软 件的企业，销售效率平均提升34%，客户复购率增长18%。然而，终端用户在实际应用中常面临数据孤岛、流程低效、团队协作断层等痛点。本文从工具应 用、流程优化、数据分析三个维度，系统解析客户管理软件在销售流程管理中的核心方法。 一、客户管理软件的基础应用：数据治理与流程标准化 1.1 数据治理：构建统一客户画像 客户管理系统的核心价值在于数据整合。某零售企业通过建立统一数据标准，明确客户姓名、联系方式、行业类型等必填字段，并设置自动查重功能，使客 户信息完整度从45%提升至92%。具体实施步骤包括： 数据清洗：删除重复客户记录，修正无效联系方式 字段标准化：统一行业分类、客户等级等自定义字段格式 动态更新：要求销售团队在每次客户接触后24小时内更新系统数据 通过API接口对接ERP、电商平台等系统，实现库存数据、交易记录的实时同步，避免因数据滞后导致的订单错误。某装备制造企业通过数据同步机制，将 订单创建时间从45分钟压缩至8分钟，合同条款错误率归零。 1.2 流程标准化： ...

文章核心观点 - 数据治理正从技术支撑角色转变为核心驱动力，成为金融机构转型的关键[1][3] - 行业正从“业务数字化”迈向“资产数字化”，全面拥抱数字化的机构更可能在变革中赢得先机[3] - 数据治理能力的差异将加剧银行业的马太效应，并影响保险行业的竞争格局[13][18] 金融业数字治理的重要性 - 数据治理是金融机构改革化险不可或缺的基础，尤其对存在风险的中小银行至关重要[3][4] - 缺乏数据治理能力直接导致改革方案无法执行，例如中部省份信用联社因人才和数据问题无法实施方案[4] - 人才决策的基础是数据，村镇银行信息系统混乱，数据无法接入母行或购买成本过高，导致有能力的管理者也难推动改革[5][6][7] 中小银行风险与改革路径 - 小型城商行、农信社风险问题较大，领导班子由当地干部转化，工作模式按人情社会运转，缺乏现代公司治理机制[4][5] - 支持母行对村镇银行进行“村改支”“村改分”式吸收，因母行系统外风险更大，科技发展使大银行专有部门配备更强信息技术能力是更好选择[8] - 行业曾认为美国有几千家银行、中国银行太少，但没有人才多一张牌照反而多一份风险[5] 下沉市场信贷挑战与数据解决方案 - 大中型银行下沉县域做普惠业务面临核心困难：无法理解村镇复杂性，传统抵押贷逻辑（如房产）不适用农村（如牛羊抵押）[10][11] - 村民还款来源依赖收成和自然条件，不确定性高，需要银行依据区域化风控政策设计产品[11] - 经营贷存在暴雷风险，因银行无法监控资金流向和经营成果，难以确保贷款人现金流还本付息[11] - 数据监控可改善风控，例如蚂蚁风控能力远超同业因数据维度丰富、可互相验真，银行可参考滴灌通模式通过API接口获取多维数据（如水电、客流量）建立评估机制，先小额换API再加大贷款[12] 银行业竞争格局变化 - 市场分为两大阵营：有能力自建信息系统的大行（可对外输出）和依靠第三方金融科技公司的中小银行（需解决供应商挑选和成本控制）[14] - 监管将更关注公司治理机制、信息技术系统及背后的数据收集分析能力[14] - 数据治理能力差异将强化马太效应，大行更易实现标准化复刻推广[13][14] 保险行业数据治理现状与趋势 - 保险行业需在会计准则切换时升级系统、清理历史数据，目前主要课题是数据集中和框架搭建[15][16] - 用超市类比：第一步数据集中（给产品分类贴标签），第二步重建框架（优化数据动线），部分险企已完成数据打通重建[17][18] - 未来竞争格局类似银行，大机构全能，中小险企需寻求第三方帮助，应聚焦核心优势（负债、资管或风控）并与其他机构合作形成差异化[18] - 当前同质化问题（如利率下行期拉高利率卖产品）主要靠监管引导，重点关注产品精算定价能力和消费者保护，弱化投资属性[19][20][21]

涉及的行业与公司 * 行业：网络安全、云计算、人工智能（AI）在企业端的应用 [2][4] * 公司：深信服 [1] 核心观点与论据 业务构成与财务表现 * 公司业务由网络安全（占比60%-70%）和云计算构成，预计2025-2026年两者占比将各占一半 [2][4] * 网络安全业务专注产品化，不进行运维服务，毛利率保持在80%左右 [5] * 2025年二季度已现反转迹象，包括收入增长、利润扭正、现金流改善，合同负债呈现高增长 [13] * 预计2025年现金流为13-15亿，给予30倍市盈率，安全边际约为400-450亿，公司账面还有100亿现金 [13] 市场地位与增长动力 * 深信服超融合一体机在中小企业市场份额领先，从2024年开始受益于国产替代需求，保持十几二十个点的增长，2024年上半年增长接近20% [2][7] * 超融合技术将计算、存储和网络组装成一体，满足地级市政府、金融单位、学校及制造业厂商等客户需求 [7] AI浪潮中的机遇与优势 * AI浪潮中，公司能为企业提供上云、数据治理和AI应用搭建的全面解决方案 [2][8] * 公司在AI企业端落地方面具有优势，业务是B端落地应用不可绕开的环节，特别是语音和软件部署领域 [3][8] * 优势在于其云服务背景，并能与底层云和上层大模型深度结合，而独立第三方很难做到深度整合 [2][12] * 客户群体主要是腰部客户，与阿里等巨头不直接竞争 [2][12] * 2025年六七月份推出的新产品将在10月份亮相，业绩预计在2026年上半年兑现 [12] 其他重要内容 长期发展展望与估值 * 长期估值保守估计可达1,000亿，其中云计算业务贡献显著 [2][13] * 若2026年收入增长达十几二十个百分点，估值有望进一步提升，云计算业务收入可能达到40多亿，可给予20倍市盈率即800亿，加上安全边际总体估值超过1,000亿 [13] * 通过AI技术提升自动化运维能力，例如自动检测黑客行为并处理，使得网安业务企稳并有望恢复增长 [5][6] 企业AI转型路径 * 企业AI转型需经过业务上云、数据治理、搭建To B Agent平台三个步骤，这些环节是深信服擅长且不可绕开的 [9][10][11]

文章核心观点 - 企业数据系统建设的科学性直接决定数据价值释放效率，明确建设路径和认知数据治理系统的应用价值是企业突破数据孤岛、实现精细化运营的关键[1] - 企业数据系统建设需以“标准统一、架构灵活、价值落地”为核心目标，通过科学的建设方案明确路径：先夯实数据集成与建模基础，再通过治理规范数据质量，最终实现消费场景贯通[12] - 数据治理系统的核心价值在于打破数据孤岛、降低决策成本、提升运营效率，是企业数字化转型的核心支撑，其建设需结合自身行业特性与架构需求选择适配工具[12] 瓴羊 Dataphin（阿里云） - 作为阿里巴巴全资子公司瓴羊智能科技的核心产品，是企业级数据建设、治理、运营一体化平台，源自阿里十余年内部实践的产品化输出[4] - 已服务超5万家企业，覆盖20个行业[4] - 财通证券借助该产品打通多系统数据，实现标准统一与即时接入，生成300+市场标签，从全量运营转向精细运营，提升业务转化效率[5] - 台州银行通过其构建统一数据门户，实现资产集中管理与可视化决策，加速小微业务创新[5] 腾讯云 WeData - 腾讯云推出的全链路敏捷数据开发治理平台，聚焦DataOps协作与实时分析能力，深度适配金融与泛互联网场景[6] - 核心能力包括统一元数据管理、低代码编排与异构算力调度，可无缝对接企业微信、小程序等生态数据，支持ClickHouse、Flink等引擎优化实时查询性能[6] - 中金财富证券采用其DataOps模式后，数据交付周期缩短50%，日调度超万任务并通过DCMM三级认证[6] 华为云 DataArts Studio - 定位行业化数据治理中心，主打库仓湖智一体化架构，在政务、制造业等合规性要求高的领域优势显著[7] - 提供全域数据集成、可视建模、规范定义全流程能力，深度适配湖仓一体架构，兼容多云环境[8] - 推出共享模式（全托管版）与独享模式（半托管版），满足不同企业架构需求[8] - 波司登通过其搭建智能调补货系统，调补货效率提升60%；雅戈尔整合16个系统900余报表，减轻店长70%行政工作[8] - 某省政务云平台通过其接入30+委办局数据，完成500+敏感字段分类分级，实现跨部门安全共享[9] Talend Data Fabric - 全球知名开源数据集成与治理解决方案，以多源适配与自动化治理为核心优势，服务中大型企业跨系统整合需求[10] - 支持SAP、AWS等200+数据源接入，提供300+预处理组件，开源版可满足基础需求，商业版强化合规与定制能力[10] - 通过数据目录与血缘追踪功能，帮助Uniper公司将数据变更跟踪时间从3-4周缩短至数天[10] Informatica - 国际老牌数据治理厂商，提供覆盖集成、质量、治理的全栈解决方案，以稳定性与全面性著称，适配金融、零售等多行业[11] - 核心能力包括数据质量监控、主数据管理（MDM）与合规审计，通过自动化质量检查与敏感数据脱敏，保障数据资产安全可靠[11] 产品推荐 - 优先推荐瓴羊Dataphin，其源自阿里实战的方法论与全链路能力，可适配多行业数据系统建设需求，从架构搭建到价值落地提供端到端支撑[13] - 丰富的行业案例与灵活的部署模式，能帮助企业快速构建高质量数据体系，充分释放数据价值[13]

通过开发统一和无代码报表工具，油田将数据接口的平均交付周期从32.3天大幅压缩至2天，实现了数 据服务模式从"被动响应"到"主动赋能"的转变。同时，实施全流程数据质量管控，累计整改问题数据超 231万条，显著提升了数据可信度。 近日，胜利油田"数据治理赋能企业数字化转型"案例成功入选石油和化工行业"十四五"数字化转型优秀 案例，这标志着油田在数字化转型领域的创新实践成果成为行业标杆，为石油化工企业提供了可复制、 可推广的示范经验。 近年来，胜利油田以"数据驱动、平台赋能、服务协同"为核心，建立了覆盖全业务、全生命周期的数据 治理体系。其间，由主要领导牵头成立数据治理委员会，构建了"业务主导、技术支撑、管理提升"的协 同机制，系统梳理了68家单位、555个数据源、超18万张数据表、430余万个数据项，并建成统一数据 湖，有效打破了"数据孤岛"。 数据治理为油田带来显著效益：油气生产数据采集时间缩短75%，单井结算环节节约12小时，全年累计 节省工时超53万小时。2024年，油田率先通过数据管理能力成熟度评估四级认证，成为国内油气领域首 家获此认证的单位。(大众新闻记者顾松通讯员李贻晨徐萌) ...

文章核心观点 - 真实世界数据（RWD）凭借其现实性与广泛性，正成为重塑医保决策、推动医疗行业高质量发展的重要引擎 [1] - RWD通过打通“研发、应用、支付”的数据壁垒，为医疗行业全链条赋能 [5][6] - 充分释放RWD价值需从数据治理与评价体系构建两方面协同发力 [8] RWD在医保决策中的应用与优势 - RWD为医保政策制定提供坚实依据，弥补传统随机对照试验（RCT）数据在覆盖人群和场景上的局限性 [2] - RWD具备三大核心优势：覆盖人群广泛、数据维度丰富、时间跨度具有连续性 [2] - 全国统一医保信息平台已汇集超过10亿名参保人员的诊疗和结算数据，医保部门可利用RWD开展药品多维度价值评估、分析用药需求、优化基金区域调配及评估药品性价比 [3] RWD对医疗行业全链条的赋能 - 在药物研发场景，真实世界研究（RWS）可帮助药企获取药物在更广泛人群中的使用效果、长期安全性等数据，加速研发进程并提高成功率 [5] - 在临床应用场景，RWD能帮助医疗机构分析疾病特征、发现诊疗漏洞、统一服务标准，并为特殊人群提供个体化用药指导 [6] - 在支付决策场景，RWD通过量化药品和医疗服务的真实价值，为医保目录准入谈判、支付标准调整及基金优化配置提供科学依据 [6] 释放RWD价值的关键路径 - 数据治理是基础，需建立专门的真实世界数据库，对数据进行标准化、结构化处理，并明确将RWD转化为真实世界证据（RWE）的技术路径 [8] - 应建立以RWD为核心要素的医药产品全生命周期综合价值评价机制，覆盖上市前、上市后医保准入前以及医保准入后三个阶段 [8][9] - 当前RWD应用仍面临数据共享机制不完善、分析能力有待提升、评价体系需优化及隐私保护压力等挑战 [9]

政策核心内容 - 商务部等五部门发布支持北京市率先试行世贸组织《电子商务协定》的工作方案，提出41项工作任务 [1] - 工作方案重点涵盖提升贸易数字化水平、完善数据治理体系、优化数字消费环境、优化电信业务开放透明、加强数字贸易国际合作等方面 [1] - 中国是首个试行该协定的世贸组织成员，标志着从引领规则制定迈向引领规则实施 [3] 提升贸易数字化水平 - 推广电子提单、电子仓单、电子发票、电子合同的应用，推动电子认证和电子签名的跨境互认和互操作 [1] - 依托北京双枢纽空港综合服务平台，实现空港口岸作业、海关监管、企业办事全程无纸化 [1] - 拓展单一窗口服务，支持提前申报通关，打造北京大型活动快速通关系统，推动京津冀三地单一窗口互联互通 [1] - 推动国际贸易的交易、通关、运输、支付等环节实现全流程数字化，以数字赋能提升贸易便利化水平 [1] 完善数据治理体系 - 支持北京建设数据要素综合试验区，推行数据登记制度，强化北京国际数据交易联盟作用以提升数据领域话语权 [2] - 加强个人信息保护，探索个人信息保护认证的国际互认，优化数据开放服务确保数据实时更新准确可靠 [2] - 提升跨境数据流动便利性，持续完善北京自贸试验区数据出境负面清单，拓展数据出境绿色通道服务 [2] - 建立健全数据要素交易制度，推动政府部门开放公共数据，促进个人信息保护和数据跨境流动，释放数据要素开发和使用潜力 [1] 加强数字贸易国际合作 - 利用《电子商务协定》参与方众多的特点，支持北京市拓宽与相关世贸组织成员在个人数据保护、数据流动、数字贸易标准制定、物流等领域的合作 [2] - 2024年12月，中国、欧盟、澳大利亚等71个成员在世贸组织确认达成《电子商务协定》，涵盖数字便利、数字开放、数字信任、数字包容四大支柱 [2] - 该协定纳入了电子交易框架、电子认证和签名、无纸贸易等规则，并在建立电子传输免征关税长效机制、便利电子支付等规则上实现突破 [2] - 该协定是我国在多边数字贸易规则制定方面取得的重要成果，将为全球数字贸易和数字化转型提供稳定透明可预期的规则环境 [3]

公司发展历程 - 公司成立于2006年，以UMC-物资编码管理平台开启数据治理的“起步阶段”，聚焦数据标准化 [2] - 2010年前后，公司在国内首家推出主数据管理概念及系统，推动行业进入“过渡阶段” [2] - 2013年左右，公司否定传统主数据管理理念，提出“静态数据中心”概念并推出EDG平台，实现算法校验和行为约束两大突破，推动行业进入“突破阶段” [3] - 2021年前后，公司在静态数据管理基础上推出针对全域数据的管控平台，实现数据全生命周期质量改造，引领行业步入“成熟阶段” [4] - 2024年，公司基本完成基于AI技术的新一代数据治理平台打造，标志着行业从“成熟阶段”跨越至“智能阶段” [1][5][7] 技术创新与行业地位 - 公司创下数据治理行业多个“第一”，包括国内第一家推出主数据管理系统、专业物资数据清洗工具、多类别数据管理理念等 [4] - 公司拥有服务300多家国内大型企业集团的成功经验 [4] - 2016年，公司发起成立中国企业数据治理联盟并担任秘书长单位，彰显行业领导地位 [3] - 从2020年到2025年，公司数据管控平台以每年一版的频率高速迭代，从V7.0演进至V12.0 [4] 新一代AI数据治理平台 - 新一代平台核心是将治理工作从“被动响应”转变为“主动智能”，实现“结构化+非结构化”数据的全面治理 [5] - 平台通过培养系列高度智能化“助手”和“智能体”实现治理能力飞跃，包括小翰“智能问事”智能体、小翰“智能清洗智能体”等 [6] - 平台扩展了非结构化治理与AI中台能力，提供数据采集、处理、知识治理及AI智能体开发等基础能力 [6] - 引入AI技术后，企业能更便捷运用公司积累的专业经验，显著提升知识转化效率，以更少投入实现更优的数据质量管理效果 [7]