联通发布智数·万象数据产品矩阵 让沉睡数据变身发展新动能

©原创   2026-06-10 09:01   刘桃熊

“数据散在各个系统里,想找个数据要跑三四个部门;成本核算全靠人工统计,误差大还滞后;好不容易把数据治理好了,又不敢对外共享,价值根本释放不来。”这是当下很多企业和政府部门在数字化转型中遇到的共同难题。

5月28日,中国联通河北省分公司正式发布智数・万象数据产品矩阵,直击行业“数据盘不清、价值流不动”核心痛点,以“可信治理+可信流通”双轮驱动,打通数据“资源-资产-资本”全链路价值通道,让沉睡在服务器里的数据真正成为驱动高质量发展的核心动能。

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从“成本中心”到“价值中心”:数据治理重构企业发展逻辑

“过去我们做一次全公司的数据盘点,要抽调十几个人干一个多月,还经常漏数、错数;生产、库存、财务各系统数据不通,同一个物料在不同部门叫不同名字,发料订货频频出错。”一家制造企业信息部负责人说起以前的窘境,连连摇头。

联通万象・数据治理平台打破了这一困局。平台提供贯穿“采、汇、存、治、析、服”的数据全生命周期治理服务,面向管理者、业务用户、数据工程师三类客户精准赋能:为管理者打造“数据智囊”,全局指标一屏掌控;为业务用户搭建“数据超市”,按需取用、自助分析;为数据工程师提供“高效管道”,大幅降低开发门槛,真正让数据治理从“花钱的成本中心”变成“创造价值的服务中心和价值中心”。

在河北一家化工生产企业,平台仅用7天就完成了全量数据资产盘点,自动打通ERP、MES、设备运维等10余个业务系统,让原本割裂的生产、库存、财务数据像血液一样在企业内部自由流动。通过统一物料编码、指标算法等核心数据标准,企业业务沟通效率提升超40%,彻底解决了“一数多义、报表打架”的问题。

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“现在排查产品质量问题,时长从2小时追溯缩短到30秒,能精准定位到具体工序和批次;库存周转和订单交付效率同步提升30%,车间员工生产效能提高25%。”企业生产总监算了一笔账,仅成本管控和效率提升两项,每年就能为企业节省近千万元。目前平台已在企业落地200多个数据应用看板,真正实现了从“人找数据”到“数据找人”的转变。

医疗行业同样受益显著。一家省级三甲医院过去科研数据分散在HIS、LIS、PACS等多个系统,科研人员整理一份病例数据要花几周时间;门诊候诊时间长、床位资源错配等问题也长期困扰医院运营。万象・数据治理平台为医院构建了新一代数据要素中心,建立五级数据分类体系10000+质控规则,累计拦截脏数据(重复、无效数据)4.2亿条,数据采集、准确率、完整率均达100%。

如今,医院科研人员通过科研专病库,一键就能获取4700万+病例、560万+患者数据,科研转化率提升30%;门诊平均候诊时间缩短40%,急诊报告平均回报时间压缩至15分钟以内;通过国考、三甲评审等200+指标的动态监测分析,医院全国排名一举提升11位。

从“静态资产”到“流动资本”:可信流通解锁数据要素价值

“数据治理好了,但确权难、安全风险高,不敢共享也不能流通,只能躺在服务器里‘睡大觉’。”这是很多城市和企业在数据要素市场化过程中面临的最大堵点。联通万象・可信数据空间平台构建了“平台+运营”一体化服务体系,打造“可用不可见、可控可计量”的安全流通环境。

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通过主体实名认证、跨平台互信实现安全接入;依托资产登记确权、全链路存证审计明确数据边界;集成隐私计算、数据沙箱技术保障数据“可用不可见”;提供多种流通方式、可视化运营管理与智能合约支持,国数局政策匹配度达90%……联通万象・可信数据空间平台具备可信接入、明确权属、安全流通、运营赋能四大核心能力。

不同于单纯的技术平台输出,中国联通创新推出“建运一体”服务模式,从标准化建设到全链路运营一站式搞定,既帮客户筑牢合规底座,又帮客户打通数据变现通道。目前,中国联通已承建河北省内三个国家级可信数据空间试点,构建起“城市-行业-企业”三类空间完整体系。

在河北某地城市可信数据空间,平台已汇聚8大类、406亿条公共数据,上架400余款数据产品,吸引140余家数商入驻,年运营收入超800万元,成功破解了公共数据“供不出”的难题。“以前企业申请公共数据要跑十几个部门,现在通过平台一键申请,数据‘可用不可见’,既保护了隐私安全,又满足了企业的用数需求。”一家入驻数商的负责人表示。

在资源行业可信数据空间,中国联通平台打通了跨领域数据壁垒,解决了行业“数据流不动”的问题;某企业可信数据空间激活了涉密数据的合规应用,实现了“数据用得好”的目标,为不同领域的数据要素流通提供了可复制、可推广的样板。

从工业车间的精准管控到医院的智慧诊疗,从城市公共数据的授权运营到行业数据的跨域流通,联通智数・万象数据产品矩阵正在千行百业落地生根。未来,中国联通将持续深耕数据要素领域,以技术创新驱动价值释放,携手各界共建数据要素生态,共享数字经济红利,共赴数据时代新未来。(刘桃熊)

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