观察 | 大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）组织编制《高质量数据集实践指南（1.0）》

主要观点总结

本文介绍了《高质量数据集实践指南（1.0）》在2025数据智能大会上的正式解读。该指南为数据管理、人工智能研发等领域相关人员提供方法论与操作指引，旨在助力构建并用好高质量数据集，推动数据要素赋能经济社会高质量发展。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

当前数字化时代，数据成为各行业创新与发展的关键战略资源，高质量数据集对人工智能领域尤为重要。然而，产业界面临高质量场景数据供给不足、建设路径不清晰等问题，制约了数据价值的释放。

关键观点2: 指南的主要内容

《高质量数据集实践指南》深入剖析数据集的概念、分类及高质量的内涵，提供高质量数据集的建设方法，包括需求分析、规划设计、采集处理、质量评估到运营管理的全生命周期的建设方法与实践要点。同时，结合业界实践案例，为方法论落地实施提供参考。

关键观点3: 指南的适用范围

本指南主要面向从事数据管理、人工智能研发、数据产品运营的企业管理者、数据工程师、算法科学家及相关从业人员。

关键观点4: 指南的意义

《高质量数据集实践指南（1.0）》的发布具有重要意义，它将为相关企业和从业人员提供系统的指导，填补当前在高质量数据集建设与运营方面的方法论空白。通过理清概念、提供科学建设方法、结合实际应用案例以及展望发展趋势，有助于推动人工智能等技术在各行业的深度应用与创新发展。

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