公共数据价值的释放，并非简单的技术部署，而是一个涉及制度、技术、运营和生态的复杂系统工程。在国家数据局公布的文旅、医保、防灾、工业、农业、文化等各领域成功案例中，“数治金字塔（AI+）1.0”的“六段”A-EO决策框架为系统性、可持续地释放公共数据要素价值提供了一个可复制、可推广的参考范式。
从这一框架提炼出公共数据开发利用的最佳实践路径——一个遵循 “定义(D)-动作/行为(A/B)-控制(C)-执行(E)-优化(O)” 逻辑的螺旋式上升过程。
一、基于A-EO决策框架的公共数据最佳实践分析
始于清晰的制度与场景定义，依托于平台化汇聚与标准化治理，受控于全周期的安全机制，落地于场景化的产品与生态协同，并最终通过持续的量化反馈与迭代实现价值跃升。
D (定义 Definition)：明确目标与范围，建立权责清晰的制度基础
最佳实践始于清晰的顶层设计与制度保障。这要求首先明确数据开发利用的边界、目标和参与主体的权责。成功的案例均非盲目汇集数据，而是针对明确的痛点场景（如“入园难”、“融资难”、“防灾响应慢”）进行精准定义。
例如，在物流数据开放互联中，首要举措便是“机制先行”，由国家多部门联合发布行业首个公共数据共享清单，明确数据权属、共享边界与安全责任，从源头保障数据“供得出” 。
在文化遗产领域，敦煌研究院通过系统研究，构建了一套涵盖确权、授权与保护的文物数字资源管理体系，为数据开放奠定了法律与制度基础。因此，最佳实践的第一步是定义清晰的应用场景、数据目录、使用规则与责任主体，形成“制度+规范”的先行框架。
A (动作 Action) & B (行为 Behavior)：构建汇聚共享平台与标准化处理流程
在制度框架下，需要采取具体动作并形成可持续的行为模式，核心是建设统一的数据底座并实施标准化治理。这涉及两个层面：
- 一是物理动作，即建设或升级数据平台，如“惠游重庆”数字化平台背后的文旅专题数据库集群 、安徽省的新能源汽车数据专区 、以及国家航天局的民商卫星指挥调度平台 。
- 二是标准化行为，即对汇入平台的数据进行清洗、治理和融合，形成高质量、可互操作的数据集。浙江省医保“一人一画像”平台，通过归集多部门数据并遵循统一标准进行处理，确保了数据准确率在99%以上 。
天地图通过建立国家-省-市县三级在线更新体系和统一标准，推动数据更新周期大幅缩短，实现了跨层级、跨部门的地理信息数据融合 。因此，最佳实践要求将平台建设与持续的标准化数据治理行为紧密结合，打造高质量、可流通的数据资源体系。
C (控制 Control)：实施全周期安全管控与可信流通机制
数据流通必须安全可控。最佳实践强调在数据“可用”与“可见”、“流通”与“安全”之间建立平衡的管控机制。这并非一味封锁，而是通过技术和管理手段实现受控的开放。核心原则包括“原始数据不出域、数据可用不可见”和最小化使用。
国际贸易“单一窗口”在提供金融数据服务时，坚持数据使用必须经企业授权，并通过模型运算结果而非原始数据对外提供服务 。医药数据平台通过构建“可信数据空间”和“统一监管”体系，确保数据在共享实验室和资产中心内安全合规地流通。
低空经济中的“一网统飞”平台，通过“后端统数据”和“飞行安全管理”等模块，实现对政务无人机数据的统一管控。因此，建立贯穿数据采集、传输、处理、应用、销毁全生命周期的安全防护与审计溯源能力，是赢得各方信任、保障数据有序流通的关键。
E (执行 Execution)：以场景化产品驱动服务落地与生态协同
数据的价值最终通过执行来体现。最佳的执行模式是以具体的业务场景为牵引，开发即取即用的数据产品或API服务，并推动跨主体生态协同。这意味着避免“为存数据而存数据”，而是直接面向用户需求。
例如，旅游景区项目开发出“免证购票入园”和“客流监测预警”两项具体服务，直接赋能景区和游客 。医药数据平台面向监管、企业、投资机构等不同用户，开发定制化的信息查询核验、产业监测等数据产品。在汽车产业，执行落地的形式是“自动驾驶仿真数据服务”和“电池健康评估模型”等具体应用 。
同时，执行过程注重生态共建，如安徽采用的“赛道+合伙人+场景”模式 ，以及物流试点中的“部委协同+政企联动” ，都强调了联合执行的重要性。因此，最佳实践要求将数据能力封装成解决实际问题的标准化服务或产品，并通过构建多元参与的生态来推动规模化应用。
O (优化 Optimization)：基于反馈持续迭代，提升价值与效能
公共数据应用不是一次性项目，而是一个需要持续优化的过程。最佳实践包含建立基于效果反馈的迭代机制，不断拓展数据应用的广度、深度和效能。这体现在多个方面：
一是数据资源的持续优化，如天地图引入“政府发包、公众参与”的众包更新模式，让数据保持动态鲜活 。
二是应用场景的拓展深化，如低空经济从城市治理扩展到消防救援、物流配送；敦煌从建设素材库升级到开发沉浸式文旅项目。
三是业务效能的量化提升，例如“单一窗口”将国际结算耗时从5小时压缩到2分钟 ；卫星遥感助农实现变量施肥，达到节本增效；医保平台将商保理赔周期从30天缩短至10分钟 。这些具体的成效指标，为下一轮的优化提供了明确的方向和依据。
因此，建立可量化评估的闭环，并利用业务反馈、技术升级和模式创新驱动数据应用体系的持续进化，是确保公共数据价值长期释放的保障。
二、 驱动产业：数据成为转型升级的核心引擎
数据要素的价值，在产业经济层面体现得尤为直接。它正在重塑传统行业的运营模式，催生新业态，并为决策提供前所未有的洞察力。
汽车产业，特别是新能源与智能网联汽车，是数据驱动的典型代表。安徽省针对该领域存在的“数据孤岛”和产业协同薄弱问题，打造了新能源与智能网联汽车数据专区。
其创新之处在于“赛道+合伙人+场景”的生态共建模式，以实际应用场景需求来牵引各方共同参与。 截至2025年底，该专区接入了超过38万辆新能源汽车，数据量超600亿条，覆盖了从车辆运行、充电能耗到电池状态的各类信息。
这些数据不仅用于支撑充电站、换电站的智能调度和精准布局，更衍生出两项前瞻性应用：
- 一是为自动驾驶研发提供高质量的合成数据训练服务，降低实车测试的成本与风险；
- 二是探索基于实时驾驶行为的动态保险定价模型，推动汽车保险的数字化革新。
在物流行业，降本增效是永恒的主题。国家通过在东中西部16个试点城市推动物流数据开放互联，旨在破解这一难题。
其路径清晰：
- 先是建立机制，保障交通、铁路、海关、港口等部门的公共数据能够“供得出”；
- 然后通过平台赋能，让企业数据能够“流得畅”；
- 进而推动制造业、商贸业与物流业的数据“融得通”；
- 最终在具体场景中“用得好”。
例如，武汉等地通过数据互联，提升了多式联运的组织效率，使制造业物流成本降低了3%-4%。 而国际物流数据的综合服务，则致力于实现跨境物流的“一站式”追踪，提升了我国物流体系的整体运行效率。
医药行业关系国计民生，对合规与精准的要求极高。国家药监局通过梳理高质量的药品监管数据资源，建设了“医药行业可信数智创新服务平台”。
这个平台的核心是构建一个可信的数据空间，并引入人工智能大模型能力。 它为产业链上的不同角色提供精准服务：
- 帮助药品交易平台和供应链企业快速核验产品信息，降低违规风险；
- 为投资机构提供产业全景画像和研发赛道分析，辅助其做出精准投资决策，避免同质化竞争。
- 这体现了数据在提升行业透明度、辅助科学决策方面的巨大潜力。
三、 夯实底座：统一平台与标准引领数据奔流
纵观以上各领域的实践，可以发现几个共通的成功要素，它们构成了数据要素价值释放的“基础设施”。
首先是构建统一的数据汇聚与共享平台。无论是安徽的汽车数据专区、浙江的医保画像平台，还是国家航天局的卫星调度平台、文旅部门的专题数据库，其首要步骤都是将分散、多源的数据汇聚到一个可控、可管理的平台上。这个平台是数据流通的“枢纽”和“集市”。
其次是建立跨部门的协同机制与统一标准。数据要流动，必须先打破行政和系统的壁垒。这既需要制度层面的改革，如安徽合肥为无人机管理制定的“政务飞行管理办法”，也需要统一的数据标准，如农业农村领域为遥感数据建立的规范体系。
在地理信息领域，通过打造“共建、共享、共用”的统一地理底图，要求各部门基于同一张“底图”叠加业务，极大地促进了跨领域数据的融合应用。
最后是聚焦场景，以需求牵引数据开发。数据的价值最终体现在应用中。所有成功的案例都紧紧围绕明确的场景展开：
景区围绕“入园便利”和“客流预警”，医保围绕“精准服务”和“基金监管”，汽车产业围绕“自动驾驶研发”和“智慧保险”…… 这种以场景为导向的模式，确保了数据产品的开发有的放矢，能够快速产生实效。
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来源：国家数据局、数治网shuzhi.me
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