深挖数据要素价值 加快推进企业数字转型

深挖数据要素价值 加快推进企业数字转型

当前,以数字化网络化智能化为主要特征的第四次工业革命蓬勃兴起,我国工业经济正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期。在这个重要的历史交汇时期,一个最显著的变化就是,数据正在成为核心生产要素。在时代浪潮面前,深挖数据价值,释放数据潜能,“走好前三步,打造五能力”,将是企业乘势而上,推动业务升级和产品创新,抓住发展红利的重要路径。

加快数字转型越发成为各界共识

数字转型的本质是运用信息技术,汇聚数据资源,创新商业模式和服务模式,推动企业实现数字化网络化智能化融合发展。数字化强调对企业商业运行的全景感知,网络化强调对生产经营资源要素的全面连接,智能化强调对生产要素和参与主体的全维赋能。数据在企业业务流程全生命周期流动中,通过与业务场景不断交互释放价值。数据汇聚为信息,信息提炼为知识,知识转化为决策,让企业获得应对和解决生产经营过程中复杂性和不确定性的新型能力。

不同于土地、劳动力、资本、技术等其他生产要素,数据具有多个方面的独特属性。高赋能性,能够发挥乘数效应放大其他生产要素在价值链流转中的价值;高渗透性,能够推动企业生产经营全要素、全环节互通协同;高复用性,能够打破自然资源有限供给对增长的制约。这些独特属性,使数据成为推动数字转型的基础,加快数字新基建的底座,催生新模式新业态的引擎。

在新冠肺炎疫情防控和复工复产中,互联网、大数据、人工智能、工业互联网、区块链等数字技术发挥重要作用,数据驱动的协同研发、无人生产、远程运维、柔性转产、产能共享等新模式新业态成为破解良方,远程办公、视频会议、网上培训等工作方式也就势成为流行常态,加快数字转型越发成为各界共识。

数字转型必由之路需要走好“前三步”

企业数字转型是一项长期艰巨的系统工程,要求企业必须从战略层面高度关注和重视数字化,做好顶层架构和路线图设计,关键是走好“前三步”。

纳入长期战略是基本前提。企业要做好顶层设计,解决数字转型的整体性、协作性、可持续性问题。在实践过程中统筹开展战略逐层解码,从业务视角思考转型的目标和路径,探索数字技术对业务变化的支撑点,从底层架构到应用场景,强化数据的采集、汇聚以及与业务流程融合打通,提升数据质量,规范数据标准,完善融合机制,实现数据互通、信息共享和业务协同,为业务经验有效沉淀、数据资产逐步积累、技术架构平滑演进打下坚实基础。

倡导数据文化是关键保障。企业要逐渐培育惯于以数据洞察变化、善于以数据支撑决策、勇于以数据驱动创新的数据文化。尤其是行业领军企业更要将数据作为保持和强化竞争优势的利器,增强决策的科学性、敏捷性和前瞻性。结合实际情况,企业可以在决策层设立首席数据官,加强数据管理和应用水平,推进企业数字文化培育,释放企业数据潜能。

培养跨界人才是重要基础。企业数字转型初期高度依赖人才驱动。当前,既懂业务又懂数据的复合型人才匮乏,一线业务人员往往不了解数据,缺乏数据分析经验,而数据分析人员即使能看懂数据报表,但因缺乏业务经验很难做出预判。应建立双向培养模式,提高业务人员的数字素养,提升数据工程师的业务素质,并加强两类人员的合作交流。

构建数据驱动发展能力需要重视构建“五能力”

在“前三步”基础上,企业需要根据数字转型战略需求,识别和聚焦五项核心能力,快速补齐能力短板,加快构建数据驱动的新型能力图谱,并推动形成实际业务价值。

提升数据采集能力。规范数据采集标准和统计口径,确保数据的完整性、准确性和一致性,动态类数据要及时更新维护,减少重复采集造成的资源浪费和数据冗余。

提升数据汇聚能力。把散落、孤立、割裂的数据汇聚起来,将数据之“沙”汇聚成“塔”,将海量数据资源盘活。行业领军企业可以开放数据平台,引导中小企业专业深耕,构建大中小企业融通发展的良性生态。

提升数据分析能力。数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂,从繁杂的数据中挖掘萃取高价值、强关联的数据,需要建立并不断提升数据建模分析能力。通过构建与业务场景紧密融合的数学模型,从业务逻辑中凝练出规律,从数据异动中研判出趋势,让数据会说话,让数据能决策,实现数据多向赋能,提高数据应用对业务价值提升和敏捷创新的影响力。

提升数据应用能力。基于企业业务定位,整合宏观经济、物流物资、财务资金、业务动态等多渠道数据,鼓励业务部门为工作流程建立数据分析应用清单,组织内定期就数据分析应用汇报分享并鼓励创新,确保业务实现数据驱动。

提升数据治理能力,加强对数据资产、数据模型等数据要素管理,建立目录台账,开展分类分级,依法采集使用,强化数据安全,严防数据泄露、篡改、损毁与不当使用,保护数据主体权利,实现数据弹性高效管理和有序安全流转,提升数据质量及应用效果。

(黄鹏 国家工业信息安全发展研究中心信息政策所所长)

责任编辑:王妗校对:张弛最后修改:
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