企业数字化转型工作计划.docx

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企业数字化转型工作计划

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。

一、优化升级数字基础设施

（一）加快建设信息网络基础设施

建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施。

有序推进骨干网扩容，协同推进千兆光纤网络和5G网络基础设施建设，推动5G商用部署和规模应用，前瞻布局第六代移动通信（6G）网络技术储备，加大6G技术研发支持力度，积极参与推动6G国际标准化工作。

积极稳妥推进空间信息基础设施演进升级，加快布局卫星通信网络等，推动卫星互联网建设。

提高物联网在工业制造、农业生产、公共服务、应急管理等领域的覆盖水平，增强固移融合、宽窄结合的物联接入能力。

（二）推进云网协同和算网融合发展

加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。

在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地区布局全国一体化算力网络国家枢纽节点，建设数据中心集群，结合应用、产业等发展需求优化数据中心建设布局。

加快实施东数西算工程，推进云网协同发展，提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。

按照绿色、低碳、集约、高效的原则，持续推进绿色数字中心建设，加快推进数据中心节能改造，持续提升数据中心可再生能源利用水平。

推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，提供体系化的人工智能服务。

（三）有序推进基础设施智能升级

稳步构建智能高效的融合基础设施，提升基础设施网络化、智能化、服务化、协同化水平。

高效布局人工智能基础设施，提升支撑智能＋发展的行业赋能能力。

推动农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造，推进机器视觉、机器学习等技术应用。

建设可靠、灵活、安全的工业互联网基础设施，支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置。

加快推进能源、交通运输、水利、物流、环保等领域基础设施数字化改造。

推动新型城市基础设施建设，提升市政公用设施和建

筑智能化水平。

构建先进普惠、智能协作的生活服务数字化融合设施。

在基础设施智能升级过程中，充分满足老年人等群体的特殊需求，打造智慧共享、和睦共治的新型数字生活。

二、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。

三、企业数字化驱动总结与展望

过去两年，受新冠疫情的持续冲击，越来越多的企业意识到提升数字化能力对企业生存和发展的必要性。

中国企业在数字化战略、数字化投资、数字化布局、数字化成效等不同领域，从全球视角和国内视角，既有共性也存在着差异，这意味着中国企业既要借鉴全球企业已经具备的领先实践，同时也要立足自身，根据中国市场的独特性，制定适合自身的数据战略。

在向数据驱动型企业转型过程中，云原生数据战略是重要的基础前提，利用云原生数据基础设施，提升系统的效率、可用性和可扩展性，并降低成本。

打破数据孤岛，通过整合化分析，让数据实现跨组织、跨部门、跨产品流动，敏捷的灵活的分析能力帮助企业从数据中萃取业务洞察，数据驱动的智能化创新将业务洞察嵌入企业的业务流程，优化企业的商业模式，文化与变革管理保障组织在转型过程中具有敏捷性和适应性。

行业领先企业已经做出表率，他们将数据作为企业的核心资产加以管理和利用，无论是在推动业务增长，提高运营效率，创造用户体验创新，还是质量保障与风险控制都创造了新的业务价值，帮助企业建立了竞争优势。

站在今天，展望未来，技术革新的步伐将永不停歇，量子计算、指数级智能和环境体验可能会在未来十年或更长的时间内主导整个数字化领域。

新技术的出现以及伴随新技术应用而出现的新的应用场景将给企业带来全新的机遇与挑战。

那些提前做好准备，不断尝试创新的企业将会成为最后的赢家。

四、中国企业数据分析应用现状

但是随着数字化进程的发展，大部分企业对数据应用已经摆脱顾虑。

企业在建立完善基础设施的同时，应该注重价值展现、追求影响力，建立长期、可持续发展的动力。

建立数据团队与业务人员的合作伙伴关系：

只有当工作流程重新设计，数据才能带来变革性的成果，数据在付之于行动的过程中存在脱节。

企业需建立业务团队与数据团队之间的纽带，形成创新工作模式，精通业务和分析的个人可以作为纽带，表达双方的需求，辅助团队之间的沟通，才有可能创造最大的绩效价值。

领先的文化与变革管理，建立员工的信任与参与感：

如何将企业打造成信任、敏捷、创新的组织成为变革管理的关键。

企业需要搭建员工支持框架，包括沟通、培训、激励等等，而不仅仅是通过说教的方式来试图改变员工观念。

五、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，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。

六、数字经济面临形势

当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型已经成为大势所趋，受内外部多重因素影响，我国数字经济发展面临的形势正在发生深刻变化。

发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。

数字经济是数字时代国家综合实力的重要体现，是构建现代化经

济体系的重要引擎。

世界主要国家均高度重视发展数字经济，纷纷出台战略规划，采取各种举措打造竞争新优势，重塑数字时代的国际新格局。

数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。

数据对提高生产效率的乘数作用不断凸显，成为最具时代特征的生产要素。

数据的爆发增长、海量集聚蕴藏了巨大的价值，为智能化发展带来了新的机遇。

协同推进技术、模式、业态和制度创新，切实用好数据要素，将为经济社会数字化发展带来强劲动力。

数字化服务是满足人民美好生活需要的重要途径。

数字化方式正有效打破时空阻隔，提高有限资源的普惠化水平，极大地方便群众生活，满足多样化个性化需要。

数字经济发展正在让广大群众享受到看得见、摸得着的实惠。

规范健康可持续是数字经济高质量发展的迫切要求。

我国数字经济规模快速扩张，但发展不平衡、不充分、不规范的问题较为突出，迫切需要转变传统发展方式，加快补齐短板弱项，提高我国数字经济治理水平，走出一条高质量发展道路。

七、企业数据治理与数据安全

随着数字化文化的普及，越来越多的企业开始使用业务系统，利用计算机技术帮忙解决处理问题，数字资产管理的意识也日益提高，但由此也带来了一些问题。

例如不同来源的数据质量良莠不齐，数据格式五花八门，不同业务部门互不了解对方的数据资产，产生大量数据冗余，形成数据孤岛，此外也存在随时被外部攻击的安全问题。

以上问题的产生，使得数据治理的概念应运而生，数据作为一种数据资产应该实现人人均可访问，团队之间打通以及灵活可扩展的效果；数据治理应该实现更快的移动、分类和存储数据，采用受管理的存储简化数据管理、集中定义安全、管控和审计策略，且策略保持一致的执行、在组织内部和与合作伙伴间可以轻松安全地共享数据。

对于数据质量管理的衡量，也提出了三点要求，经过数据治理的数据需要具备及时性，即是否能够在数据需求定义要求的期限内获得最新的数据，或按要求的更新频率刷新数据值；数据的准确性，即数据是否符合数据标准中的业务定义；数据的完整性，即业务需求的关键数据项在系统中是否有定义，或者关键数据项是否都采集了数据。

数据治理的框架一般包括数据治理顶层设计、数据管理、数据应

用与服务的从上至下指导和从下而上推进的多层次、多维度、多视角方位框架。

为了搭建数据治理的合理框架，需要从数据战略和组织架构出发。

数据战略的制定需要企业从内外部进行分析和预测，明确制定目标，即应对数据资产的管理由分散模式转为集中模式，由此制定实施计划并进行及时的回顾和考核。

数据治理是一项全局性的工作，有效的组织架构是数据治理成功与否的有力保证，为达到数据战略目标，建立体系化的组织架构、明确职责的分工是非常必要的。

企业应根据自身的组织架构设计数据治理组织架构，对治理层、决策层以及执行层应承担的责任和享有的权限进行明确和分工，整合资源投入，以更为有效地改善数据管理局面。

八、统筹部署，多措并举确保转型工作顺利实施

（一）制定数字化转型规划和路线图

结合企业实际，制定企业数字化转型专项规划，明确转型方向、目标和重点，勾画商业模式、经营模式和产业生态蓝图愿景。

以构建企业数字时代核心竞争能力为主线，制定数字化转型方案，纳入企业年度工作计划，明确相关部门和岗位工作要求，加强动态跟踪和闭环管控。

加快企业数字化治理模式、手段、方法升级，以企业架构为核心构建现代化IT治理体系，促进IT投资与业务变革发展持续适配。

（二）协同推进数字化转型工作

建立跨部门联合实施团队，探索建设数字化创新中心、创新实验室、智能调度中心、大数据中心等平台化、敏捷化的新型数字化组织，推动面向数字化转型的企业组织与管理变革，统筹构建数字化新型能力，以钉钉子的精神切实推动数字化转型工作，一张蓝图干到底。

对接考核体系，以价值效益为导向，跟踪、评价、考核、对标和改进数字化转型工作。

九、构建企业数据一体化融合分析能力

（一）建立现代化的企业智能湖仓架构

在当前业务发展日新月异的情况下，传统的数据仓库与数据湖已经无法有效满足数据分析的需要。

传统数据仓库适合对成熟的数据进行数据分析，但支持的数据结构较为单一。

数据湖虽然支持多种类别数据的价值挖掘，但缺少有效统一的数据管理功能，无法保证源数据的质量。

要想从种类结构日渐变化的数据中获取最佳洞见，用户必须有能力轻松在数据湖与专用存储系统之间移动数据。

但随着系统中数据规模的持续增长，数据移动也变得越来越困难。

为了解决这一挑战、进而从数据中获取最大收益，智能湖仓架构应运而生。

作为一类现代化数据架构，智能湖仓将数据湖、数据仓库以及所有其他专用服务接入统一且连续的整体。

使用户可以通过正确的工具

完成正确的任务，同时提供以迭代及增量方式构建架构的良好敏捷性。

在添加新数据源、发现新的用例/需求以及开发新的分析方法时，可以通过更灵活地调整智能湖仓中的相应组件，借此满足当前及未来的各类需求，帮助用户从容运用数据资源以及蕴藏其中的重要价值。

智能湖仓的构建应通过以下五大关键要素聚焦实际业务并赋能客户。

首先是灵活扩展、安全可靠。

作为整个架构最基础、最重要的组成部分，数据湖的可靠性和大容量的数据存储能力，是确保整个智能湖仓架构有效应用的基础。

数据湖的基础组件应具有可用性、可扩展性，以及大容量的、根据用户使用习惯自动分层的数据存储能力，从而确保整个智能湖仓架构得有效应用。

同时也意味着数据湖的成本在扩展性可用性很高的情况下，依然能保持最佳的安全性、合规性、审计能力及成本可控性。

其次是专门构建和极致性能。

具体来看，智能湖仓需要为用户提供多样的数据分析的服务集合，要能够实现日常数据的查询，也要能够针对日志数据进行实时监控，还要能有效处理流数据等功能，使得用户可以更加有针对性为不同的需求挑选不同应用，来缩短获取洞察时间，实现业务的突破。

第三点则是数据网格（DataMesh），跨域创新。

在赋能员工创新与构建数据驱动型组织的过程当中，数据网格架构的一个主要优势是

允许不同的业务部门和企业部门独立运营，并将其数据作为产品提供。

这种模式不仅可让企业扩大规模，而且还将维护产品的端到端责任赋予作为数据领域专家的数据生产者。

通过数据间的壁垒打通与无缝移动，使得一个复杂查询就可以实现跨湖、仓、数据库实现数据查询。

协助用户消除数据烟囱和信息孤岛，有效构建高效的数据分析引擎。

第四，自动统一地管理数据。

以更快的移动、存储和分类数据并采用受管理的存储简化数据管理来快速构建数据湖。

通过集中定义安全、管控和审计策略以及执行一致地策略来简化安全管理。

并建立流通的数据标准，在组织内部和与合作伙伴轻松安全地共享数据。

最后是敏捷分析和深度智能。

用户首先将数据基础设施现代化水平进行有效提升，然后让数据真正地产生价值并且真正地能够挖掘出价值，最后通过深度融合的机器学习服务对决策进行更好地辅助。

将数据、数据分析服务与机器学习服务无缝集成，可以为企业提供更智能的服务，帮助企业更好地挖掘数据智能，实现数据驱动价值的目标。

（二）打破企业数据孤岛，数据无缝流动

在数据治理的要求下，数据应该在各个部门和系统中互联互通，然而随着业务的发展，业务需求和业务定义也处于常态的变化之中，业务需求的多样性也持续要求着企业加强在业务单元之间的信息串联互通能力。

在数据治理的要求下，数据应该在各个部门和系统中互联

互通，一方面既满足日渐多样且复杂的业务应用场景，另一方面保障多业务场景互联互通后的数据质量。

由此带来的数据定义和数据格式也发生了转变。

如果不使数据流动起来互通，保持更新和使用，就会生成越来越多的脏数据和无法利用的数据，带来巨大的管理和存储成本。

数据共享和数据民主化的理念逐渐步入企业的视野，越来越多的技术手段支持企业以低成本、低配置、低基础建设的方式为企业提供数据共享抓手，保障数据质量为基础去打破数据孤岛，帮助企业促进数据共享与民主化，通过实现数据互联互通放大数据价值；同时，企业也需要同步建章立制，通过内部机制或管理办法明确不同的数据生产者、消费者之间的权限、数据标准、质量要求等应用细节，对抓手的使用进行规范和指引，并设置数据共享管理机制。

在技术支撑方面，越来越多的主流和新兴公有云厂商开始提供基于云平台的数据仓库服务，这类云数据仓库不需要企业提供基础设施配置，支持不同账户、不同角色、不同地区在设置好的仓库中进行数据的共享。

同时，数据库中由表、视图或函数等元素所构成的的数据产品的访问可以分别在数据生产者和数据消费者侧进行控制，落实数据生产、维护、访问、应用的权限配置。

最终为企业提供一种安全、即时、成本可控的方式提供满足业务个性化需要的数据视图，实现数

据的互联互通，为企业的洞察分析能力的提升和业务数字化提供有效支持。

在机制设计方面，需要充分兼顾数据共享的畅通程度和数据标准落实情况；对于同时作为数据生产者和消费者的业务部门，落实数据标准制定、质量监控和优化职责，明确不同部门的相关业务数据的共享权限与应用范围；对于数据仓库管理部门或中台部门，需要设计数据共享管理机制，一方面，在中台层面或企业层面明确数据共享的基本要求，包括标准要求、权限配置等，另一方面，通过考核、检查、意见征集等管理手段，实现共享激励，弱化业务单元之间的数据壁垒。

（三）融合企业数据分析与机器学习

企业的数据从最开始的收集到最后数据驱动型决策的整个过程中涵盖了四个主要方面，分别是数据收集，数据统一，数据分析和解决方案实施，整个过程中，机器学习和人工智能技术都有用武之地，企业应该部署相关能力来强化自身的数据战略。

在数据收集端，合约信息可以通过图像识别，文本提取，嵌入式

图像识别信息系统、语音识别等手段来建立企业自身的数据资产；数据统一端主要关注数据标识和涉及的数据隐私问题，人工智能和机器学习技术可以通过以往的标识策略学习并推断可能的标识方案，文本分析等技术也对合规问题的解决提出了高效的施行方案；人工智能和

机器学习最主要的应用场景就是对数据的分析上，有如此多的数据输入，机器学习相关技术可以帮助企业实现人群细分、和行为预测，而正是这些分析结果形成了企业的竞争优势，为企业下一步的成效改革提供有力支撑。

精密的机器学习模型有助于企业更高效地发现规律、找出异常、进行预测以及做出决策，形成洞察。

通过人工智能与机器学习技术的相结合，从三个方面为企业发起助力，即认知自动化、认知参与和认知洞察力。

目前，很多企业数据湖/数据仓库准备就绪，数据分析人员也想快速利用机器学习模型进行探索创新，经常会因为机器学习理论或编程门槛偏高而放弃。

在认知自动化方面，主要通过机器学习技术实现机器人流程自动化（RPA），可以看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。

其中手写和字符识别，例如NLP和OCR技术可以帮助企业降低风险和成本，支持更为复杂和繁琐的日常办公需要；认知参与体现了人工智能的代理特性，认知系统使用例如：

图像、音频、视频等非结构化数据信息，为客户定制化产品和服务并创造新的收益。

由此也产生了一些新型的应用场景，这些场景需要人工智能接触到更复杂的信息并完成数字化任务；认知洞察力是指从收集到的数据流中需要隐含的关系和相关问题的答案，从而获得更深入和可操作的洞见。

有了足够数据量的支持，人工智能做出观察和预测的准确性也得到提高，人工智能不仅可以了解已经发生的事情，分析正在发生的事情，还将带着洞察预测接下来会发生的事情，这有利于管理层制定商业战略，帮助员工提升效率。

十、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。