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本文目录一览：
- 1、大数据赋能业务创新的5个阶段
- 2、大数据赋能教育教学国家标准是什么
- 3、?大数据如何更深度更有力地“赋能”千行百业、服务千家万户
大数据赋能业务创新的5个阶段
业务监控： 收集用户数据、产品数据、运营数据等，形成回顾性的报告或者报表，以业务监控为手段看业务的最新进展、异常报警。这是业务赋能的最初始阶段，往往很多企业只是因为有了dashboard或者业务报表而沾沾自喜，觉得自己公司进入了大数据时代，实则这只是数据化转型的开始。
数字赋能的五个阶段分别是业务监控、业务洞察、业务优化、洞察变现和业务转型。如今是一个大数据时代，数据是很重要的信息，业务监控主要是收集用户数据、产品数据、运营数据等，形成报告或者报表，业务洞察是根据数据分析结论，对潜在客群，产品运营进行洞察。
在第三阶段——价值输出时代，即数据赋能时代/DI时代，随着企业数据化的实现，此阶段中企业不仅可以洞察业务规律提升效率，而且实现自动化，动态的优化营销策略等。
第一阶段：从进入者到领先者。通过科技的手段，实现管理的标准化，在此基础上才能达到规模化，及其中的管控效率提升；第二阶段：引领者：基于在线化和数据化，带来的“生产要素”和“生产关系”新变量，推动商业模式升级；第三阶段：定义者：面向未来，重新定义标准与规则。
第一，深挖潜能，实现决策管理的数据驱动。第二，开拓创新，加快运营机制的敏捷重塑。第三，与时俱进，聚焦业务模式的智慧再造。第四，多向赋能，推动生态体系的协同共建。第五，披坚执锐，强化风险防控的科技武装。
生态培育获得新发展，培育一批具有生态主导力和重要竞争力的骨干企业，建设2-3个有国际影响力的开源社区。产业发展取得新成效，规模以上企业软件业务收入突破14万亿元，年均增长12%以上。
大数据赋能教育教学国家标准是什么
大数据赋能教育教学国家标准是《智慧教育数据管理规范》。该标准是由中国国家教育部、财政部、国家标准化管理委员会、国家信息中心等单位共同制定的，于2017年正式发布，旨在规范学校在收集、整合、利用和共享教育数据方面的行为。
数据收集与整合标准。确保数据来源的准确性、全面性和及时性，***用科学的数据***集方法和技术手段，将各种教育相关数据进行整合和清洗，确保数据的质量和可靠性。
推进教育大数据赋能教育教学改革中推行了以下标准：教育大数据存储和管理标准。此类标准通常关注于如何存储和管理大量的教育数据，包括数据的***集、加工、存储、分类和检索等方面。、学习数据分析标准。这些标准旨在提供一套规范的分析方法，以从大规模数据中提取知识。教育数据隐私和安全标准。
数字化教育***建设和管理标准：数字化教育***是大数据赋能高校教育教学的核心。需要建立数字化教育***建设和管理标准，包括课程设计、内容编写、***共享、版权保护等。需要保证数字化教育***的质量和可用性，同时注重***的更新和优化。
数据质量标准：为了确保教育大数据的准确性和可靠性，学校制定数据质量标准，包括数据收集、整理和处理的规范。提高数据的可比性和可用性，使其成为有效的决策依据。教育数据共享和交流规则：建立数据共享和交流的规则，促进教育数据在不同部门和教育机构之间的共享与流通。
推进教育大数据赋能教育教学改革，关于所在学校主要推行了以下方面的标准和管理规范：信息安全管理规范：制订并严格执行《数据安全管理办法》，保障教育大数据安全与合法使用。数据开放利用标准：与相关单位合作，制定数据开放与利用标准，为教育大数据的科学应用提供依据。
?大数据如何更深度更有力地“赋能”千行百业、服务千家万户
1、要让大数据更深度、更有力地“赋能”千行百业、服务千家万户，需要从多个方面入手。需要加强数据基础设施建设，提高数据质量和安全性；加强人才培养和技术创新，提高数据处理和分析能力；加强数据开放和共享，促进数据流通和价值释放。
2、在江苏精研 科技 构建的5G+AI智造新工厂，通过在车间部署5G MEC专网，打造5G+工业大数据云平台，开发5G+AI质检机产品，替代了3C产品零部件人工质检方法，单台质检机可减少质检人员12~16人，大大提高了检测效率和精度，降低了人工检测工作对工人视力及身体的损伤，预计节省人力成本3000万元/年。
3、推动“5G+工业互联网”与实体经济深度融合，融入千行百业。同时也要丰富应用场景，呈现千姿百态。 工业互联网赋能赋智赋值作用凸显 前不久，工业互联网产业联盟开通“5G+工业互联网”系列科普问答栏目。
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