数据多跑腿，流程优化，行政审批网络申报全链；不离开社区享受当地甚至上海医疗专家服务；老年人可以得到餐饮、清洁、紧急、医疗、浴；进出东台各智能停车场自动识别提杆……这些新的服务形式就在我们身边，给公众带来了越来越多的便利。加强综合创新，提高数字治理水平，使我们的城市更加美丽。
但扩展到不同的行业并不是那么简单，或者是一个相对较长的过程。中国所有数字软件的研发，无论是底层的湖仓库集成数据平台，还是数据应用，实际上都需要花费巨大的劳动力成本。因此，企业可以购买一些相对标准的数字软件，然后添加一些定制服务，但核心是将这些人集中在主营业务上。
迷诺技术是一家专注于智能停车、智能充电、智能加油等智能城市领域的大数据平台企业。公司基于汽车云油电（智能停车、云服务、智能加油、智能充电）四大智能汽车生活基础应用，以云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，服务于国家新的智能静态交通，致力于促进城市一体化，建设宜居、工作的智能城市。
智能燃气是一个综合复杂的系统建设项目。信息化、自动化、智能化、智能化是其发展的4个 阶段。感知层、数据层、传输层和应用层4 层次组成。
加强政府部门的数据管理职责，明确数据收集、共享、开放、应用、安全、存储、归档等责任，形成有效的运行机制，促进数据开放和共享。优化和完善各类基础数据库、业务资源数据库及相关专题数据库，加快建设标准统一、布局合理、管理协调、安全可靠的国家综合政府大数据系统。
在最早的信息阶段，企业致力于通过数据的标准化和标准化、数据的开放和集成，实现业务流程管理和客户管理的在线；在数字阶段，深入挖掘数据价值，推动智能决策，实现业务、产品和服务的优化，是企业的普遍追求。
为了培育数据要素市场，数据需要完成从资源到生产要素的跨越，即数据要素化和市场化过程。数据要素化是使数据资源满足原始性、机读性和质量标准要求的过程，使数据资源具有可用性，支持数据智能的价值生产和实现。从我国政策实践出发，培育数据要素市场的基本途径不是建立交易场所式的单一技术支持，而是建立适应数据要素及其流通特征的基本市场形成机制。探索构建从数据产品生产激励到产品描述、产品发现和价值实现的数据要素治理框架，实现基本服务和基本系统的供应，促进数据要素价值的创造、流通和实现，提高国家数据经济的发展水平。
数据标准管理数据标准管理的目标是设计一套标准系统，包括数据质量标准、数据操作标准和数据应用标准，形成一个可流通和共享的信息平台。数据标准主要由业务定义、技术定义和管理信息三部分组成。业务定义包括业务、名称和接口的定义，技术定义包括数据类型和数据结构的定义，管理信息包括业主和管理人员的定义，如图4所示。
其次，提出智能或智能的业务需求也导致了数据业务和技术的深代表了企业业务的智能化、城市交通的智能化等场景。