基于百度复杂业务和数据场景下锤炼的数据治理、管理、应用实践，以及To B服务行业经验积累，百度智能云大数据产品负责人李德禹向现场嘉宾分享了相关实践方法。
李德禹表示，企业数据资产构建和应用面临数据孤岛治理困难、数据资产管理效率低、业务应用场景繁杂等挑战。为帮助行业实现数据治理更有序、数据资产管理运营更高效、数据应用价值发挥更广泛，百度智能云提供了从数据治理实施、数据资产化管理运营到数据应用落地的全方位解决方案。
数据治理实施的首要步骤是"搭班子”，即数据提供方、数据治理实施方、数据应用方、管理者形成有效协同；接着是"做盘点”，从数据、IT架构、业务需求盘点要全面，为实施和应用做好准备；继而要"定标准"，数据主题分类、模型、质量等，要完整统一。这样的企业数据治理的实施，就能够分段分层，有序进行。
在资产管理运营层面，构建起数据资产管理平台能够帮助企业实现数据“好管理”、“好找到”、“好理解”、“好应用”。 运营过程中企业需要建设配套的运营体系，数据覆盖、数据质量、数据成本、数据价值的有效运营对于优化和指引企业未来规划有非常大的价值。
最后落实到数据应用上，企业构建数据应用要以成效为先，解决真痛点，实现大收益。李德禹分享了百度智能云与徐工合作的案例。她提到，百度智能云为徐工提供的综合管理决策驾驶舱，能够提升企业的业务协同效率；通过资源调度的优化，确保服务的及时性；帮助分析收支平衡关联，降低其还款风险等。百度智能云帮助企业将大数据技术落实到各个应用场景，助力企业实现数据资产价值最大化。
来自陕西广电融媒体集团创新中心技术总监陈科分享了大数据助力媒体融合创新的案例。陈科表示，媒体在融合创新方面面临着数据缺乏治理和应用、多渠道客群运营、内容和运营深度融合的挑战。百度智能大数据助力陕电媒体建设了媒体融合数据资产，最终实现了以数据驱动多渠道综合管理、媒体精准化运营、实时舆情监测。
智能网联汽车配备了摄像头、激光器和电子控制单元，可以将车辆变成移动传感器。从行驶距离和速度到车内人员所播放的娱乐内容，各种数据都可以被收集到。野村综合研究所(Nomura Research Institute)首席商业顾问Tomoki Hamano表示：“对于在电气化领域竞争的汽车行业来说，将智能网联汽车的运营数据转化为收入是当务之急。”
本田汽车并不是唯一旨在利用智能网联汽车数据的车企。丰田汽车与NTT集团合作开发了一项技术，该技术在检测到交通拥堵后，可以控制一个地区的交通流量。自2020年以来，丰田在日本和美国销售的乘用车几乎都是智能网联汽车。现在，丰田正在建造一个基础设施来使用这些数据。
丰田希望通过Uber Technologies等合作伙伴将这些数据货币化。丰田已经与日本的Aioi Nissay Dowa保险公司合作，分析车辆运行数据，并提供汽车保险折扣。
东京市场咨询公司Fuji Keizai称，到2035年，全球销售的新车中约80%(9,420万辆)将是智能网联汽车。纽约商业咨询公司麦肯锡的一份报告显示，到2030年，车辆运行数据每年将为汽车行业带来4,000亿美元的额外收入，这笔收入主要来自服务、数据销售和成本削减。
NTT Data的Yu Chiba表示，另一方面，“如果你不能确定哪些数据是有价值的，管理这些数据所花费的成本将超过你所获得的收益。”根据NTT data的数据，500万辆智能网联汽车在一个月内产生的车辆控制相关数据达104pb，足以填满400万张25G的蓝光光盘。再加上摄像机镜头等其他数据，这个数据可能会增加100倍以上。第三方平台由此应运而生。
Wejo是一家由通用汽车支持的英国初创企业，运营着一个海量智能网联汽车数据交易平台。Wejo从汽车公司收集和处理实时数据，并以随时可用的格式向客户提供这些信息。日本财产保险公司Sompo Holdings正与微软联手，向Wejo投资2500万美元，它计划与合作伙伴一起开发新的业务领域和保险产品。
Wejo竞争对手Otonomo经营着一个类似的平台，宝马、戴姆勒和其他14家汽车公司也加入了这个平台，销售自己公司的车辆数据。这个平台拥有100多个来自保险、支付、广告等行业和地方政府的数据买家。Otonomo从销售额中抽取35%作为中间费，其余75%归汽车公司。
