如何理解真正的数字化转型？就是对准企业经营、管理目标，围绕产业外部数据、企业内部数据，建设支持数据自由流转的价值体系，指导企业经营管理活动。

　　以数据治理为基座、以价值驱动为导向的产业数字化转型实践，希望能对诸位有所帮助。

　　我国是一个发展中的社会主义大国，坚持独立自主、自力更生，把发展的立足点放在自身基础上，是我们毫不动摇的一贯方针。“十四五”时期，信息化进入加快数字化发展、建设数字中国的新阶段。

　　习近平总书记强调，没有信息化就没有现代化。信息化为中华民族带来了千载难逢的机遇，必须敏锐抓住信息化发展的历史机遇。加快数字化发展、建设数字中国，是顺应新发展阶段形势变化、抢抓信息革命机遇、构筑国家竞争新优势、加快建成社会主义现代化强国的内在要求，是贯彻新发展理念、推动高质量发展的战略举措，是推动构建新发展格局、建设现代化经济体系的必由之路。

　　作为国民经济支柱行业--泛工业产业，其数字化转型市场规模可达数万亿，是未来数字化转型市场的重中之重。作为产业数字化转型领头羊，国资委于2020年出台系列指导文件，正式启动了以央企为代表、规模以上企业的产业数字化转型进程。

　　现阶段，产业数字化转型体现如下特征：

　　信息技术创新与数字化转型紧密结合：数字化转型是现阶段信息化的核心建设任务；产业数字化转型规划能力需提高；产业数字化转型应用市场很丰富，带来巨大市场机会，工控领域国产化进步最快、管理及工业设计软件紧随其后、云数融合智能制造前景广阔；云平台和数据中心建设出现在更多行业信息化建设规划中。信息技术创新、数据、安全成为信息化、数字化转型的主要素。

　　作为产业链中的核心力量，制造业企业上联原材料提供商，下联流通领域、消费者，制造业数字化转型为重中之重。截止到2021年，已经有超过90%的中国制造型企业开始了数字化转型。

　　制造型企业在数字化转型中，关注的主要是数字化为企业带来的利益、能够连接更多的消费者和建立以消费者为中心的组织及文化。与此同时，缺乏专业人员、团队部门之间的协作水平以及企业文化是否能够适应数字化时代，成为了制约企业数字化转型的三个主要挑战。

　　产业数字化转型需要坚持价值驱动的发展导向。优秀企业都具有的基本属性，是以明确而一贯的价值体系指导经营管理活动。近年来，产业数字化转型取得了一定成效，但面临的问题仍然不少。经过多年信息化建设，产业在人、机、物、法、环、财等各个生产、管理环节的子系统建设达到了较高水平；同时也导致烟囱似的系统建设，子系统无法联通，数据不统一，数据形成不了资产，对业务发展没有帮助。

　　以典型场景工业互联网为例，近年来产业界通过建设一批工业互联网平台，并推动企业设备数据上云，在产品开发、生产管理、供应链、产品服务等环节已形成多元化的数字化发展成果，但距离预期中智能化服务、产业链协同、智能工厂等全场景应用仍有差距。随着企业越来越重视数据在整体经营决策方面的价值体现，企业不再是为了获得数据去建设大型的物联感知系统，业界对工业互联网的思考逐渐从“数据上云”转变为 “为业务、为降本增效上云”。工业互联网发展也逐渐从重视物联感知为主，向重视数据价值的挖掘从而助力业务决策为主转变。

　　如何理解真正的数字化转型？就是对准企业经营、管理目标，围绕产业外部数据、企业内部数据，建设支持数据自由流转的价值体系，指导企业经营管理活动。

　　数据，如同农耕时代之水源、工业时代之石油，是数字经济时代最宝贵、最核心的生产要素。数据治理使数据从混乱到井井有条，从数字转变为数据资产，确保数据可用、完整、一致、安全、合规。书同文、车同轨，数据治理是产业数字化转型的基座。

　　企业在数字化转型过程中，首先需要确定企业所处阶段，按照影响范围和获得的直接收益，产业数字化转型过程中可达到的有益效果可分为以下七个层面。

 　  统一业务口径

　　统一业务口径指在整个企业层面上对业务数据及其计算方式、关联关系等进行统一的规定，使得企业现状在管理者和多个部门间统一呈现，帮助建立问题和风险的追溯体系，保障企业目标的顺利达成。统一业务口径需要打破企业各部门由于各自为政，以及业务系统相互独立形成的数据孤岛，建立一致的业务/财务核算机制，是数字化转型的基本要求。

   　风险感知分析

　　在风险事故发生前，运用数字化手段认识生产经营面临的风险，以及风险事故的潜在原因。企业风险包括环境风险、市场风险、技术风险、生产风险、财务风险、人事风险等，涉及内外部多种因素的综合作用，需要更加高效的风险感知分析手段。

　　内部优化提升

　　内部优化提升是指利用数字化手段建立内部可控因素的优化方案，以达到企业生产经营降本增效、平稳安全的效果。内部优化提升可以通过改变产品结构、改变资源投入等方式，也可以通过改善流程、提升自动化能力等手段实现，借助数字化技术对优化提升的不同路径进行分析，达到最优的效果。

　　产业链优化

　　产业链优化是指利用数字化手段改善、优化产业联盟，使产业链的运行效率和价值不断提升。产业链的优化调整需要掌控和利用大量外部数据，包括市场需求、政策、社会环境、资金、资产等关键要素的流转情况，需要充分发挥出数据作为第五生产要素的价值和作用，提升资源的利用效率，实现价值倍增。

　　数字化管理

　　数字化管理是指充分利用数字化手段实现企业管理活动的标准化和定量化，逐步建立由数据驱动的企业管理文化。数字化管理需要通过数字化技术量化管理对象和管理行为，固化和优化管理流程，建立基于数据的分析、计划、组织、执行、服务、创新、评价等活动的管理体系。

　　辅助经营决策

　　辅助经营决策是指利用数字化手段参与企业的全过程管理，通过与企业决策者的多次交互，帮助决策者解决生产经营活动中的一个或多个关键问题，成为伴随企业成长的“活字典”。辅助经营决策需要从决策者明确需要解决的问题出发，通过内外部多种因素的综合联动，制定多种可行方案，最终帮助决策者完成方案的选定和实施。

　　引领价值实现

　　引领价值实现是指以企业价值观为导向，利用数字化手段充分评估企业发展潜力与长期盈利能力，帮助企业构建清晰合理的发展路径。企业价值包括经济价值、社会价值等多个维度，利用数字化技术对这些维度进行拆分，利用量化手段进行刻画和描述，帮助企业厘清核心的价值资产，明确整体发展的最优路径，实现价值驱动下的可持续发展。

　　由此，数字化转型中的数据实施不再是原先项目型的实施方式，而是要遵循如下步骤：

　　第一步是从业务建模出发，梳理尽可能完整的数据项；

　　第二步是统一业务口径。根据业务统一描述的需要，开展数据治理和可视化呈现，自上而下地实现企业整体业务的一体化呈现；

　　第三步是对数据来源进行确定，是否可以获得？可以获得的话，是数据中台中已有的数据？如果已经进入数据中台，则直接跳到第七步。如果尚未进入中台的话，则要进一步判断是业务自身产生的数据？还是外部接入的数据？存放在哪里？如果数据不可获得，则要判断目前设计的业务方案是否需要调整。

　　第四步是进行数据验证和数据探查。通过实际数据来验证业务方案是否可行，并检查数据质量是否满足要求。如果数据质量不满足要求需要进行数据治理工作。

　　第五步是进行数据清洗/转换。

　　第六步是将数据集成到数据主题中，形成数据资产。

　　第七步是基于数据资产构建数据服务并将数据服务输出到业务当中。

　　对于数据资产中没有的数据，通过第三步到第六步不断沉淀到数据中台中，进一步丰富企业数据资产。

　　当前，越来越多的企业通过数字化转型来改善运营能力、改变运作方式，以期在未来数字经济时代市场中获取更大的竞争力。以数据治理为基石、以价值驱动为导向的产业数字化转型实践，希望能对诸位有所帮助。