企业购买了昂贵的AI模型，却发现没有“好数据”来喂养？花费巨资建立了数据湖，数据却依然躺在硬盘里“睡大觉”，难以驱动业务价值？在“数据要素×”行动计划加速落地的背景下，这些是企业最焦虑的现实问题。
近日，普元信息技术股份有限公司（科创板股票代码：688118）副总裁张宝国在接受第一财经专访时指出，解决困境的关键不在于堆砌技术，而在于构建“通畅的水网”。他深度解析了普元通过“易数”智能数据资产治理平台等产品体系，帮助企业构建数智基座，打破“数据空转”与“技术悬空”的僵局，实现从数据到业务价值的闭环。

普元“易数”+“即联”：不做低效的“拉水渠”，而是构建全局的“水网枢纽”驱动全域数据流动

张宝国指出，企业的数据分布就像散落在大地上的江河湖海。传统点对点的接口开发，像水利建设中的初始拉水渠一样，效率极低。普元通过基座化、服务化、场景化三个核心步骤，构建有序流动的“数据水网”驱动全域畅通。

• 基座化，理清家底：不仅仅是存储，更要建立“资产目录”

企业内部数据往往是无序的。普元通过“易数”智能数据资产治理平台，为企业建立全局的数据资产目录。这就好比建立“水利枢纽”，让管理者一目了然：拥有什么数据？质量如何？谁在使用？这是流通的基础。

• 服务化，即时调用：将静态数据封装为标准API服务

数据不应死锁在数据库中。普元的“即联”数据集成平台适配了70多种数据库，覆盖从传统关系型数据库到NoSQL数据库、时序数据库、云端数据服务等全栈数据生态场景，可以像“水闸”一样汇聚异构数据，并将其封装为可复用、可度量的API服务。业务方需要数据时，像拧开水龙头取用“自来水”一样便捷。

• 场景化，量身定做：拒绝“一把锤子敲所有钉子”

治理黄土高坡和江南水系的方法截然不同。普元主张以业务场景倒推数据建设。无论是制造业的产研打通，还是政务的科研评估，必须根据实际痛点定制符合核心业务场景需要的流通方案，确保数据产生实际业务价值。

关键价值：解决AI落地的两大痛点——“数据空转”与“技术悬空”

AI大模型需要高质量数据作为燃料。张宝国结合普元行业实践，指出了当前AI实际落地中普遍存在的尴尬现状。

• 痛点1——数据空转：企业花费预算建立了漂亮的数据湖和目录，但缺乏技术手段去挖掘和利用。结果是，数据只是在服务器里“沉睡”，或者只能在企业局部使用，无法运用到价值产业链中转化为业务洞察力和生产力。
• 痛点2——技术悬空：拥有先进算法的AI公司，往往拿不到真实、持续更新的行业数据来训练模型。没有数据“喂养”，再好的算法也无法落地，导致技术价值“悬在半空”。

普元的破局之道，也是公司一直倡导的方向：融合数商的产品、技术以及场景提供方的各类实况，形成若干的价值闭环，打造高质量数据集。“人工智能+行动到哪里，高质量数据集的建设就要到哪里。”普元通过扎实的数据治理技术，扮演了连接者的角色：

• 数据炼化：帮助企业将海量原始数据清洗、治理，转化为通识、行业通识、行业专识三类高质量数据集。
• 价值闭环：连接“懂算法”的技术商和“有数据”的场景方（企业/政府），打通价值实现的最后一公里。

落地实践：帮助客户实现从数据到业务价值的闭环

理念最终体现为业务价值。张宝国分享了两个典型场景。

• 重型核电装备企业——打通甲乙方数据，大幅降低返工成本

问题：过去，设备制造厂（乙方）和核电运营商（甲方）数据不通。设备的设计缺陷往往要等到生产甚至交付环节才被发现，导致巨额返工成本。

普元方案：构建跨企业的数据流通链路。

成效：在监管平台上，能直接看到工厂的设计BOM（物料清单）和实时生产进度。设计指标与生产实况的偏差被第一时间发现，大幅降低了返工率，将单纯的买卖关系转变为价值共创。

• 科研创新区政府——跨部门数据汇聚，让科研补贴精准落地

问题：科研投入涉及科经委、人社厅、企业等多个主体，数据分散，导致政策制定缺乏依据，补贴落地难评估。

普元方案：利用DWS数据开发平台，汇聚科经委项目数据、大数据中心法人库、人社厅人才数据等。

成效：通过多维数据的比对分析，政府能精准掌握科研投入趋势和企业真实情况，形成科学的“数据大脑”，确保每一分科研补贴都用在刀刃上。