企业数字化转型活动策划

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1、企业数字化转型活动策划推动新一代信息技术与制造业深度融合，打造数字经济新优势等决策部署，促进企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平。当前，世界经济数字化转型成为大势所趋。中小企业是实体经济的重要组成部分，也是产业数字化转型的重点和难点。一、 突出重点，打造行业数字化转型示范样板（一）打造制造类企业数字化转型示范以智能制造为主攻方向，加快建设推广智能工厂、数字化车间、智能炼厂、智能钢厂等智能现场，推动装备、生产线和工厂的数字化、网络化、智能化改造，着力提高生产设备数字化率和联网率，提升关键工序数控化率，增强基于数字孪生的

2、设计制造水平，加快形成动态感知、预测预警、自主决策和精准执行能力，全面提升企业研发、设计和生产的智能化水平。积极打造工业互联网平台，推动知识能力的模块化、软件化和平台化，加快产业链供应链资源共享和业务协同。（二）打造能源类企业数字化转型示范加快建设推广智慧电网、智慧管网、智能电站、智能油田、智能矿山等智能现场，着力提高集成调度、远程操作、智能运维水平，强化能源资产资源规划、建设和运营全周期运营管控能力，实现能源企业全业务链的协同创新、高效运营和价值提升。（三）打造建筑类企业数字化转型示范重点开展建筑信息模型、三维数字化协同设计、人工智能等技术的集成应用，提升施工项目数字化集成管理水平，推动数字

3、化与建造全业务链的深度融合，助力智慧城市建设，着力提高BIM技术覆盖率，创新管理模式和手段，强化现场环境监测、智慧调度、物资监管、数字交付等能力，有效提高人均劳动效能。（四）打造服务类企业数字化转型示范着力推进智慧营销、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供应链等建设，推动实体服务网点向虚拟智慧网点转变，打造智慧服务中心，发展基于互联网平台的用户服务，打造在线的数字服务产品，积极创新服务模式和商业模式，提升客户体验，提高客户黏性，拓展数字服务能力，扩展数字业务规模。二、 提升企业数字化转型供给水平（一）增强供需匹配度互联网平台企业和数字化转型服务商等供给方主体，聚焦中小企业数字化共性需求，研发即

4、时沟通、远程协作、项目管理、流程管理等基础数字应用。遵循大企业建平台、中小企业用平台思路，大型企业打造面向中小企业需求的工业互联网平台，输出成熟行业数字化转型经验，带动产业链供应链上下游中小企业协同开展数字化转型。细分行业数字化转型服务商研发推广具备行业特性的产品服务。低代码服务商持续提升产品的可拓展性，帮助业务人员自主高效构建数字化应用，满足即时个性化需求。（二）开展全流程服务数字化转型服务商、互联网平台企业、工业互联网平台企业等通过线上线下结合方式，展示场景融合应用和转型方法路径，增强中小企业数字化转型意识和意愿。数字化转型服务商和第三方评估机构等主体，聚焦中小企业个性化转型需求，帮助中小

5、企业制定数字化转型策略。电信运营商、智能硬件企业、数字化转型服务商等帮助中小企业开展网络建设、硬件改造连接和软件应用部署等，开展配套数字技能培训。基于中小企业阶段性转型需求，数字化转型服务商整合生态资源，为中小企业匹配与现阶段需求适配的产品和服务，推动中小企业转型逐步深入。（三）研制轻量化应用数字化转型服务商聚焦中小企业转型痛点难点，提供小快轻准的产品和解决方案。研发推广低代码产品服务，助力中小企业自行创建、部署、使用和调整数字化应用，提升中小企业二次开发能力和需求响应能力。发展订阅式软件服务，有条件的数字化转型服务商可面向中小企业提供免费试用版服务，探索发展以数字化转型收益支付服务费用等方式

6、，降低中小企业数字化转型顾虑和成本。工业互联网平台企业汇聚工业APP，沉淀工业技术、知识和经验，建设工业APP商店，加速工业APP交易流转应用。（四）深化生态级协作工业互联网平台、数字化转型服务商和大型企业等各方主体，推动产业链供应链上下游企业业务协同、资源整合和数据共享，助力中小企业实现链式转型。大型企业搭建或应用工业互联网平台，面向上下游中小企业开放订单、技术、工具、人才、数据、知识等资源，探索共生共享、互补互利的合作模式。工业互联网平台、数字化转型服务商和金融机构加强合作，开展物流、资金流和数据流等交叉验证，创新信用评估体系和风险控制机制，提升中小企业融资能力。三、 深刻理解数字化转型的

7、重要意义将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段，不断深化对数字化转型艰巨性、长期性和系统性的认识。发挥新一轮科技革命和产业变革浪潮中的引领作用，进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型理念，系统组织数字化转型理论、方法和实践的集中学习，积极开展创新大赛、成果推广、树标立范、交流培训等多种形式的活动，激发基层活力，营造勇于、乐于、善于数字化转型的氛围。四、 技术赋能，全面推进数字产业化发展（一）加快新型基础设施建设积极开展5G、工业互联网、人工智能等新型基础设施投资和建设，形成经济增长新动力。带动产业链上下游及各行业开展新型基础设施的应用投资，丰富应用场景，拓展应用

8、效能，加快形成赋能数字化转型、助力数字经济发展的基础设施体系。（二）加快关键核心技术攻关通过联合攻关、产业合作、并购重组等方式，加快攻克核心电子元器件、高端芯片、基础软件、核心工业软件等关键短板，围绕企业实际应用场景，加速突破先进传感、新型网络、大数据分析等数字化共性技术及5G、人工智能、区块链、数字孪生等前沿技术，打造形成国际先进、安全可控的数字化转型技术体系。（三）加快发展数字产业结合企业实际，合理布局数字产业，聚焦能源互联网、车联网等新领域，着力推动电子商务、数据资产运营、共享服务、平台服务、新零售等数字业务发展，打造规模化数字创新体，培育新业务增长点。面向企业数字化转型需要，加强资源整

9、合优化，创新体制机制，培育行业领先的数字化服务龙头企业，研发和输出数字化转型产品和系统解决方案。五、 基于数据驱动型企业战略构建能力支柱（一）人才数据驱动型企业需要来不开复合型能力的人才能力支撑，对于一个数据驱动型组织来说，在对数据进行分析和建模时，能够问出正确的问题，从而获得洞察来解答这些问题，随后再采用具有说服力的方式将洞察进行表述，是极其重要的能力；这样的能力可以是集中体现在一个高水平的个人身上，也可以借由一个团队通过互补来实现，无论如何，拥有这些的综合能力，是获得成功至关重要的一环。复合型人才既能够处理海量复杂数据，能够进行数据的分析、可视化也能够进行数据的管理和数据治理；同时，复合型

10、人才也要掌握丰富的业务知识，能够和业务人员进行高效沟通，具备敏锐的商业洞察能力和复杂项目管理管理能力。当然，达到数据复合型人才标准的候选人在市场上是炙手可热，随着需求量的增加，该类人才呈现结构性短缺的局面。向数据驱动型组织转型的企业，在从外部引进人才的同时，也需要逐步建立自身的复合型人才培养体系，将数据驱动组织的工作场景和员工个人的职业生涯发展进行联接，打造数字化培训和学习环境，为员工进行赋能，打造复合型能力。（二）流程最近几年，越来越多的企业已经开始致力于将数据中获得的洞察融合到运营及决策过程中去。随着组织所面对客户，员工及运营经验的日益个性化，那些可以正确理解洞察的企业所获得的收益将是明确

11、并巨大的。但这还不够。市场的快速变化需要业务机构能够从自身的错误中学习，并在所关联的范围内对其修正。洞察的落地要求将正确的信息，在正确的时间，以正确的方式发送给正确的人。另外，概念验证中的关键成果需要能够整合到已有的输出和各个关联的运营过程中去。在将决策分析融入组织，并成为数据驱动型企业的道路上，必须思考整个流程和环节对员工，科技及数据治理等的影响。具体而言，可通过以下六个步骤实现从想法到洞察再到落地，形成用于测试和规模化决策分析的流程闭环。（三）技术平台传统的报表分析平台分层体系架构，实现数据从源系统到最终用户可视化呈现的流动。这种分析架构能够很好地满足描述性分析和诊断性分析的业务用例，但是

12、越来越不适用于下一代的预测、规范性与认知分析。而这些分析有赖于机器学习和人工智能来发现和产生洞察。近年来，随着机器学习与人工智能的业务场景逐步丰富，高级分析被嵌入到更多的业务流程和应用中，包括业务前端提升客户体验的触点和APP应用，以及减少欺诈、提升效率的后台应用。同时这些系统应用也产生着比以往任何时候都多的数据，为挖掘数据价值提供了更多的机会。下一代的数据架构要具备更高的灵活性，实施和批处理结构化和非结构化数据，具有可扩展和按需应用的功能，允许用户进行更大规模的数据探索分析，能够跨消费者渠道提供企业级的视图。同时，关键的一点，平台承载的数据需要得到良好的管理和质量保证。数据治理与数据管理体系

13、的建设和落地，是确保数据发挥价值的重要基础性支撑。平台需要提供能力以实现企业级的数据治理体系的建立，包括构建企业级数据模型，明确数据标准体系的建设内容，构建覆盖整个企业的数据认责体系，构建数据质量管理机制，建立数据治理工作考核机制，推动数据治理工作有效开展。六、 中国与全球企业数字化市场的对比大多数的中国企业认识到数字化举措对于保持竞争力的重要性。成功建立在明确的战略基础之上，当管理层有了数字化认知之后，仍需要建立与之匹配的战略规划，并传达和激励员工在企业运营中扩展和应用。在数字化领域投资方面，大多数公司仍然计划在下一个财年增加相应支出。从投资金额上看，中国企业在数字化方面的投资相当可观，在1

14、0-100万美元的投资方面，超过了全球平均水平。从企业数字化布局目标上看，中国企业更注重以增长为导向的目标，即创造新产品和服务，改善现有条件，并进入新市场。全球企业则平均更关注流程高效、收入增长和改善决策等。数据分析应该为企业级战略服务，不能单一地让数据科学家或者IT部门来推动数据战略，高级业务领导应该与数据团队通力合作，根据核心业务战略推动数据战略。在布局实施数字化以来取得的成果角度上，中国企业在发现新见解、增加收入、进入新市场和预测需求等大多数参数上，取得了比全球平均水平更高的成功。由此看来，数据给中国企业带来了新的商机。组织在数字化转型发展中，不能丧失以员工为本的原则，也不能过渡强调效率

15、目标，企业需要寻找在效率、增长与创新及员工体验目标之间的平衡，以寻求更长远的可持续发展。从实现目标所需员工技能角度上看，领导能力和管理经验、数据科学、计算机科学专业是中国企业关注的技能要求。全球企业则更多关注批判性思维、勇气、灵活性、适应性等员工性格特质。由此也可以解释为什么数字化的发展在中国企业中给企业员工带来了危机感，企业转型应该给员工建立足够的信任，帮助员工将转型融入工作日常中，而不是一味追求技能领域的专业性。企业应该同时关注员工性格特质中勇于挑战、灵活应变的品质，这些品质能帮助员工更快更好地适应企业转型的工作。从促进数据应用的成功因素分析，中国企业往往归功于强大的数据能力和先进的技术能

16、力。全球企业相对更多关注高层领导的支持、员工的培训以及正确的用例。这本质是一种文化和变革管理的差距。数据转型涉及每一个业务部门和职能部门，变革也许起初会引起不适，但这对于组织的集体性影响是完全值得的。企业需要给到员工一定的支持来进行调整，仔细规划新技术如何改善员工体验和提高价值交付的能力。总体看来，中国企业和全球市场仍存在一定差距。数据是确立当今和未来市场领导地位的关键，对于已经处于数字化成熟期的企业，应继续推动自身的差异化发展，对于起步者，应着手加速自身产品、流程和人才方面的数字化转型，制胜未来。七、 利用新技术、云计算实现打造企业云原生数据基础设施（一）专门构建企业云原生数据库如今的组织很

17、拥有大量具有潜在价值，但尚未开发的数据。其中一些可能是保存在数据库、文件和系统中的传统企业数据；而其他一些则可能是由机器或移动设备生成的最新数据，还有一些可能是非结构化文本数据，或者是存为视频或音频记录的非传统数据。这些数据在以往很难以经济高效的方式采集和利用，或者用起来成本太高，因此多半处于闲置状态。而如今，随着技术的快速发展，组织正在尽可能地拥抱更广泛的数据。因此，尽可能全面地采集数据至关重要。在存储方面，各组织已不再那么注重存储能够整齐有序地填入表格中的干净数据。为了向机器学习算法和高级分析工具提供数据，很多组织正在探索各种机会，以各种云原生数据库技术存储来自物联网、社交媒体和AI的大量

18、非结构化数据。关系型数据库：一方面传统的本地化部署的数据库服务模式已经难以满足企业发展和成本控制方面的要求，另一方面越来越多的主流和新兴公有云厂商开始将基于云平台的数据仓库作为一项服务来提供。这类整合了企业内不同来源的数据，并提供给用户供其进行实时处理和挖掘。这种转为云平台打造的关系型数据库基于权限的集中式系统，消除了数据必须在同一地点存储和数据管道的需求。除具备定序和存储功能外，云数据仓库通常还提供搜索引擎统计，以用于数据查询和分析能力。有云的易用性、上下拓展的灵活性、高级数据处理和分析工具相结合，正在推动云数据仓库市场的显著成长。键值型数据库：作为一种非关系数据库，键值型数据库使用简单的键

19、值方法来存储数据，将数据存储为键值对集合，并将键作为唯一的标识。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容，具备高度扩展性，允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展，因此适用于海量数据场景，例如电商系统、游戏应用程序等。文档型数据库：这种数据库可以让开发人员使用他们在其应用程序代码中使用的相同文档模型格式，从而更轻松地在数据库中存储和查询数据。文档和文档数据库的灵活、半结构化和层级性质允许它们随应用程序的需求而变化。文档模型可以很好地与目录、用户配置文件和内容管理系统等使用案例配合使用，其中每个文档都是唯一的，并会随时间而变化。文档数据库支持灵活的索引、强大的临时查询和文档集合分

20、析，覆盖内容管理、移动应用等场景。内存数据库：内存数据库常用于缓存、排行榜、广告等应用场景，内存中的数据存储主要通过消除访问磁盘的需要来实现最小的响应时间，并实现微秒级别的延迟。时序数据库：在过去的两年中，时序数据库技术的普及程度大大增加，覆盖了物联网应用、业务事件跟踪、工业遥测等应用场景。时序数据库会跟踪并记录数据变更以及变更的特定时间，并将每次变更的数据作为唯一值插入数据集中来自IoT和监控技术的临时数据规模呈爆炸式增长，在这一背景下，无论是历史分析还是预测分析都越来越依赖于查询某个时点的数值，并能持续精准和高效跟踪该数值的能力。图形（Graph）数据库：充分分析和利用高度关联的数据可能是

21、一件具有挑战的事情。随着数据量的增加和结构化程度的降低，数据关系正呈现指数级增加，这导致数据关系在传统数据库模型中变得难以管理，也无法进行查询。而图形数据库不仅能够存储数据，而且还能存储每个数据点关系的相关信息。使用这种模式，就能快速、高效且更为准确地查询数据之间的复杂关系，在欺诈检测、身份解析、知识图谱、推荐引擎等场景用广泛的应用前景。随着存储成本持续下降，聚合和整理海量数据已不会再因成本问题而被叫停。随着存储成本持续下降，聚合和整理海量数据已不会再因成本问题而被叫停。此外，现代化的数据架构具备自我修复能力和强容错能力，无需进行太多的维护，从而可以降低管理和修复成本。因此，增加存储容量的潜在

22、好处，将远远超出可能要承担的任何成本。机器学习和高级分析能够在繁复的数据关系中辨别出低显著性的指标，使机器学习和高级分析的分析能力显著提升，这是使用传统的数据存储和建模技术几乎不可能做到的。（二）企业云原生数据分析服务数据分析用于将原始数据转化为可行的见解。它包括一系列工具、技术和过程，用于通过使用数据来发现趋势并解决问题。数据分析可以塑造业务流程，改善决策，并促进业务增长。借助云原生完全托管大数据分析，可以在几分钟内配置一个大数据集群，轻松扩缩资源，一键式完成高可用部署，轻松的重新配置集群。而专门构建的云原生数据分析服务，可以让用户在任意场景获得最佳性价比。并且大数据于机器学习的联动，也是云

23、原生数据服务的强大之处。借助云原生的Serverless技术可以帮助客户最大化数据价值的同时最小化运营开销。亚马逊云科技提供了广泛的、专门构建的数据分析服务，包括处理大量非结构性数据（使用ApacheSpark和Hive等开源大数据框架）的AmazonEMR，处理实时数据流AmazonMSK，以及用于数据仓库的AmazonRedshift。虽然这些服务已经为客户提供了强大的功能，但仍有客户希望能进一步帮助他们处理具有高度不确定性或者间歇性的工作负载，不必管理底层基础设施，并自动根据应用程序需求增减资源。为了消除扩展和管理基础设施的复杂性，亚马逊云科技于2014年在计算领域引入无服务器、事件驱动

24、的概念。借助亚马逊云科技的无服务器技术，包括用于实时数据流的AmazonKinesisDataStreams、用于数据集成的AmazonGlue以及用于交互式仪表板和可视化的AmazonQuickSight，大量客户已经实现了自动部署、按需缩放、按需付费。亚马逊云科技新推出的AmazonEMR、AmazonMSK和AmazonRedshift的无服务器功能，进一步扩展了其数据分析的无服务器能力，让客户能够更轻松地将数据分析扩展到更多用户，最大化数据价值，同时降低成本。八、 数字经济发展目标到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%，数字化创新引领发展能力

25、大幅提升，智能化水平明显增强，数字技术与实体经济融合取得显著成效，数字经济治理体系更加完善，我国数字经济竞争力和影响力稳步提升。数据要素市场体系初步建立。数据资源体系基本建成，利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同。数据要素市场化建设成效显现，数据确权、定价、交易有序开展，探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制，激发市场主体创新活力。产业数字化转型迈上新台阶。农业数字化转型快速推进，制造业数字化、网络化、智能化更加深入，生产性服务业融合发展加速普及，生活性服务业多元化拓展显著加快，产业数字化转型的支撑服务体系基本完备，在数字化转型过程中推进绿色发展。数字产业化水平显

26、著提升。数字技术自主创新能力显著提升，数字化产品和服务供给质量大幅提高，产业核心竞争力明显增强，在部分领域形成全球领先优势。新产业新业态新模式持续涌现、广泛普及，对实体经济提质增效的带动作用显著增强。数字经济治理体系更加完善。协调统一的数字经济治理框架和规则体系基本建立，跨部门、跨地区的协同监管机制基本健全。政府数字化监管能力显著增强，行业和市场监管水平大幅提升。政府主导、多元参与、法治保障的数字经济治理格局基本形成，治理水平明显提升。与数字经济发展相适应的法律法规制度体系更加完善，数字经济安全体系进一步增强。展望2035年，数字经济将迈向繁荣成熟期，力争形成统一公平、竞争有序、成熟完备的数字

27、经济现代市场体系，数字经济发展基础、产业体系发展水平位居世界前列。九、 加快推动数字产业化（一）增强关键技术创新能力瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链、新材料等战略性前瞻性领域，发挥我国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，提高数字技术基础研发能力。以数字技术与各领域融合应用为导向，推动行业企业、平台企业和数字技术服务企业跨界创新，优化创新成果快速转化机制，加快创新技术的工程化、产业化。鼓励发展新型研发机构、企业创新联合体等新型创新主体，打造多元化参与、网络化协同、市场化运作的创新生态体系。支持具有自主核心技术的开源社区、开源平台、开源

28、项目发展，推动创新资源共建共享，促进创新模式开放化演进。（二）提升核心产业竞争力着力提升基础软硬件、核心电子元器件、关键基础材料和生产装备的供给水平，强化关键产品自给保障能力。实施产业链强链补链行动，加强面向多元化应用场景的技术融合和产品创新，提升产业链关键环节竞争力，完善5G、集成电路、新能源汽车、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系。深化新一代信息技术集成创新和融合应用，加快平台化、定制化、轻量化服务模式创新，打造新兴数字产业新优势。协同推进信息技术软硬件产品产业化、规模化应用，加快集成适配和迭代优化，推动软件产业做大做强，提升关键软硬件技术创新和供给能力。（三）加快培育新业态新模式推

29、动平台经济健康发展，引导支持平台企业加强数据、产品、内容等资源整合共享，扩大协同办公、互联网医疗等在线服务覆盖面。深化共享经济在生活服务领域的应用，拓展创新、生产、供应链等资源共享新空间。发展基于数字技术的智能经济，加快优化智能化产品和服务运营，培育智慧销售、无人配送、智能制造、反向定制等新增长点。完善多元价值传递和贡献分配体系，有序引导多样化社交、短视频、知识分享等新型就业创业平台发展。（四）营造繁荣有序的产业创新生态发挥数字经济领军企业的引领带动作用，加强资源共享和数据开放，推动线上线下相结合的创新协同、产能共享、供应链互通。鼓励开源社区、开发者平台等新型协作平台发展，培育大中小企业和社会开发者开放协作的数字产业创新生态，带动创新型企业快速壮大。以园区、行业、区域为整体推进产业创新服务平台建设，强化技术研发、标准制修订、测试评估、应用培训、创业孵化等优势资源汇聚，提升产业创新服务支撑水平。