2026年10月20日，国家数据集团有限公司在河北雄安新区成立。据国家数据局转载的新华社报道，该集团以数据资源开发利用为主责主业，旨在推进数据资源开发利用、释放数据要素价值、服务人工智能发展、繁荣数据产业生态。
国家数据集团的成立，使数据资源开发利用受到更多关注。同时也对企业提出了一个具体问题：业务系统运行多年，企业积累的数据如何唤醒并开发利用？
从企业应用层面看，数据资源开发利用能否转化为经营价值，首先取决于企业能否把自身分散的数据组织好、解释清楚并持续使用。对希望开展智能分析的企业而言，建设可靠的数据底座，是让AI理解经营事实、辅助业务判断的重要基础。
《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年全国年度数据生产总量达到52.26泽字节，同比增长27.28%，数据生产增量约九成来自企业数据。企业持续积累数据，也需要解决这些数据如何用于业务的问题。
从系统中的记录到决策依据，数据需要经过不断整理和确认。同一种物料在不同系统中编码不一，同一项成本指标在业务与财务部门口径不同，一份分析引用的数据又可能来自不同更新周期。管理者进一步追问时，这些差异就会显现：数字查得到，口径却要重新解释；看到了局部变化，却难以确认影响范围，这些问题也会影响AI问数结果的可信度。
企业需建设统一数据底座，把数据接入、业务定义、质量规则与使用权限组织起来，使经营问题有稳定的数据来源，分析结果有明确的计算口径，后续追问有可以复用的模型依据。
用友iuap数智化底座包含数据、智能、应用、开发、云技术及连接集成等平台能力。其中，YonData数据平台是AI-Ready、懂业务的一体化数据底座，承担数据采集、加工、治理和分析应用等工作，为企业持续供数与用数提供支撑。
企业可以围绕业务时效要求接入不同系统的数据，完成清洗与加工，并统一客户、物料、组织等基础对象的识别关系。在此基础上，明确收入、成本、库存等指标的定义、计算范围与适用期间，减少跨部门理解偏差。
企业可以将YonData的业务模型资产作为建设起点。例如，采购主题模型和供应商评价指标，可以帮助企业组织采购分析所需的数据与指标。企业仍需结合组织结构、管理制度和源系统字段，完成映射、配置与验证，再将确认后的模型用于不同分析任务。
围绕企业数据的使用与生产，YonData将数据平台与数据智能体结合，在数据开发、治理、指标建设和分析应用等环节引入智能能力。
业务人员可以用自然语言提问，通过智能问数基于语义模型查询经营数据、查看结果并继续追问；数据分析最终可以辅助生成图表与分析结果；指标开发用来辅助构建指标体系。
面向数据团队，数据治理和数据开发智能体可辅助规则推荐、建模和任务编排等工作。具体使用范围取决于已接入的数据、模型配置和岗位权限。
业务人员因此可以更直接地表达分析需求，数据团队也可以减少部分重复配置工作。结果是否可用，仍需要核对数据质量、指标口径与分析条件，特别是涉及业务归因或未来判断时，应验证相关依据。
以制造企业的采购分析场景为例，来检验从数据到业务行动的路径。
假设一家制造企业发现主要原材料市场价格回落，采购负责人希望了解：当前是否有采购优化空间，哪些品类值得优先分析，库存、合同和交付要求又会带来哪些约束？
市场价格下降，不能直接等同于企业能够实现同等幅度的采购降本。企业需要结合采购订单、合同价格、库存、生产需求和供应商履约记录，核对外部行情与内部物料的规格、计量单位和时间区间，并统一税费、运费、付款及交付条件等比较口径。
围绕这一场景，iuap数据底座可以支撑企业连接相关系统，利用YonData组织数据加工、质量检查与指标建模。采购负责人可以通过智能问数查看采购价格变化、库存覆盖及合同执行情况，进一步追问："价差集中在哪些品类？""差异对应哪些交易条件？"
基于已有数据和模型，YonData可以辅助拆解问题、呈现依据，形成供采购人员评估的分析建议。如果要进一步预测需求、比较采购方案或形成优化建议，还需要配置并验证相应的预测模型、业务规则和约束条件。
采购人员核实后，再决定是否发起询价、调整采购计划或与供应商协商。相关事项通过已配置的集成接口与业务流程，由业务系统承接并完成审批和执行。后续将实际采购价格、交付与库存变化纳入分析，跟踪措施效果。
在这一过程中，YonData负责数据准备与分析支撑，采购人员承担业务判断与审批责任。如果扩展到复杂业务语义关联、智能体任务协同和跨系统执行，则需结合YonOnto、YonWork及相应连接能力建设。
国家数据集团成立，使企业进一步关注数据资源开发利用和产业协同的机会。企业能否用好外部数据，还取决于内部的数据基础，只有明确内部数据的关联关系，才能评估外部信息对经营的参考价值。
对企业而言，当前可以着手的是选择一个高频、责任明确的经营问题，确认数据来源、指标口径、质量规则和岗位权限，再利用YonData开展查询与分析等智能应用。涉及外部数据时，还应明确授权范围、更新频率与责任人，确保数据安全；涉及业务执行时，应落实审批、留痕和结果反馈。
实践中，企业应从实际业务中的具体任务开始，让数据有可信依据，让建议有人员核实，让执行有流程承接。让YonData与iuap相关平台能力的价值，在可验证、可持续的业务应用中来检验。
