《2025 高质量数据集实践指南（1.0）》由大数据技术标准推进委员会编制，系统地阐述了高质量数据集相关内容，为数据管理人员、人工智能研发者、数据产品运营者及各行业数据应用从业者提供了实用的方法论与实践参考。

高质量数据集是核心纽带

数据要素价值实现的载体：数据要素需形成高质量数据集，才能在市场中高效流通和交易，释放价值。如行业专用高质量数据集，经清洗、标注等处理，成为企业专属数据资产，用于精准营销、风险评估等业务，提升数据要素商业价值。

人工智能发展的关键支撑：人工智能模型训练依赖高质量数据集。以图像识别领域为例，大量标注精准的图像高质量数据集，可提升模型识别精度和泛化能力，决定人工智能应用效果和性能 。

数据标注是关键环节

构建高质量数据集的必要步骤：原始数据经数据标注，赋予标签和注释，才能成为高质量数据集。如自然语言处理中，对文本数据标注语义、实体等信息，让数据结构化，满足模型训练需求，提升数据集质量和可用性 。

连接数据治理与人工智能的桥梁：数据治理规范数据标注，保证标注准确性、一致性和合规性。标注后的数据用于人工智能模型训练，实现数据从治理到应用的转化，推动人工智能发展 。

数据治理是重要保障

支撑高质量数据集建设：数据治理为高质量数据集建设提供规范和标准，从数据采集、存储到使用全流程，保障数据质量、安全和合规。如制定数据质量评估体系，规范数据标注流程，提升数据集质量 。

促进数据要素有序流通：通过建立数据产权、交易规则，数据治理推动数据要素合规高效流通，为高质量数据集建设提供丰富数据来源，促进数据要素市场发展 。

数据要素是基础资源

高质量数据集的来源：高质量数据集源于数据要素，经采集、处理、标注等环节，将分散数据要素整合加工。如从企业生产运营、用户行为等数据要素中提取、处理，形成高质量数据集 。

人工智能发展的物质基础：数据要素为人工智能提供原始素材，大量多样的数据要素经处理成高质量数据集，满足人工智能模型训练需求，推动人工智能技术创新和应用拓展 。

人工智能推动各环节发展

提升数据标注智能化水平：人工智能技术应用于数据标注，如自动化标注工具，利用机器学习算法自动标注数据，提高标注效率和准确性，降低人力成本 。

优化数据治理和高质量数据集建设：借助人工智能数据分析、挖掘技术，数据治理能更好发现数据问题和价值，优化治理策略；同时改进高质量数据集建设流程，提升数据集质量和适用性 。