企业数字化转型经验汇报 企业数字化转型经验汇报在制定以数字化转型为核心内容的发展战略过程中，结合内外部环境分析、数字化转型诊断对标结果，运用适宜的方法工具，充分考虑与外部相关方的竞争与下面是小编为大家整理的企业数字化转型经验汇报 ,供大家参考。
企业数字化转型经验汇报
在制定以数字化转型为核心内容的发展战略过程中，结合内外部环境分析、数字化转型诊断对标结果，运用适宜的方法工具，充分考虑与外部相关方的竞争与合作关系，识别与其发展战略相匹配的、差异化的可持续竞争合作优势需求。随着内外部环境的快速变化，组织的战略应适时优化，组织确定的可持续竞争合作优势需求也应相应动态调整，组织间竞争关系也应逐步向竞争与合作关系转变。
一、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。
二、保障措施
（一）加强统筹协调和组织实施
建立数字经济发展部际协调机制，加强形势研判，协调解决重大问题，务实推进规划的贯彻实施。各地方要立足本地区实际，健全工
作推进协调机制，增强发展数字经济本领，推动数字经济更好服务和融入新发展格局。进一步加强对数字经济发展政策的解读与宣传，深化数字经济理论和实践研究，完善统计测度和评价体系。各部门要充分整合现有资源，加强跨部门协调沟通，有效调动各方面的积极性。
（二）加大资金支持力度
加大对数字经济薄弱环节的投入，突破制约数字经济发展的短板与瓶颈，建立推动数字经济发展的长效机制。拓展多元投融资渠道，鼓励企业开展技术创新。鼓励引导社会资本设立市场化运作的数字经济细分领域基金，支持符合条件的数字经济企业进入多层次资本市场进行融资，鼓励银行业金融机构创新产品和服务，加大对数字经济核心产业的支持力度。加强对各类资金的统筹引导，提升投资质量和效益。
（三）提升全民数字素养和技能
实施全民数字素养与技能提升计划，扩大优质数字资源供给，鼓励公共数字资源更大范围向社会开放。推进中小学信息技术课程建设，加强职业院校（含技工院校）数字技术技能类人才培养，深化数字经济领域新工科、新文科建设，支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实施数字技能提升专项培训计划，提高老年人、残障人
士等运用数字技术的能力，切实解决老年人、残障人士面临的困难。提高公民网络文明素养，强化数字社会道德规范。鼓励将数字经济领域人才纳入各类人才计划支持范围，积极探索高效灵活的人才引进、培养、评价及激励政策。
（四）实施试点示范
统筹推动数字经济试点示范，完善创新资源高效配置机制，构建引领性数字经济产业集聚高地。鼓励各地区、各部门积极探索适应数字经济发展趋势的改革举措，采取有效方式和管用措施，形成一批可复制推广的经验做法和制度性成果。支持各地区结合本地区实际情况，综合采取产业、财政、科研、人才等政策手段，不断完善与数字经济发展相适应的政策法规体系、公共服务体系、产业生态体系和技术创新体系。鼓励跨区域交流合作，适时总结推广各类示范区经验，加强标杆示范引领，形成以点带面的良好局面。
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、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。
五、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。
六、重塑创新引擎，实现数据驱动的业务价值规模化落地
数据驱动型企业在从公司战略到数据/洞察战略并实现规模化应用的道路上，战略和分析能力要齐头并进。从企业战略出发，沿着企业的价值链设想构思业务用例并进行优先级排序。选择典型业务场景进行概念验证，设计企业的数据战略以及未来的运营模式，同时基于概念验证的发现，调整和细化业务用例，最后通过规模化的实施，实现业务价值的落地。
（一）企业数据驱动战略
向数据驱动型企业转型的起点是企业战略，通过对企业战略的解读，探索数据能够带来的业务变革可能性以及可能的领域，理解数据要如何承接与对齐业务战略的要求，探索如何利用数据创建/改善企业的竞争差异，如何利用数据驱动产品和服务的创新，如何利用数据提高运营效率和利润水平？同时企业还需要对数据分析的成熟度进行评
估，理解企业当前在数据与分析方面存在哪些短板，识别哪些能力需要补齐。企业还需要定义数据与分析的价值范围，明确分析的策略。
（二）企业数据驱动用例构思
通过对企业的业务战略进行解读，明确了数据在哪些领域可以承接企业业务战略，接下来具体的就是要落实到具体的业务用例上。在业务用例构思环节，可以基于业务战略进行价值树的分解，例如为了实现收入增长目标，企业可以在价格与销量上进行优化，而价格与销量的驱动因子包括定价，销售机会，消费者覆盖/渗透等9个因子，针对每一个因子分析，有哪些分析场景可以应用到业务优化过程中，即识别和构思分析用例。
除了从业务战略目标出发识别的业务用例，还有一类用例是从数据自身出发，包括数据资产目录管理、数据标准管理、数据质量的管理和评分等，这一类用例，是帮助企业怎么更好的管理好数据，为数据资产化打好基础。
在得出一个初始的业务用例构思列表以后，进一步需要基于对用例涉及业务范围的理解、对业务影响程度估算用例对业务价值带来的影响，并对用例适用的业务范围，业务目标，关键用户，数据需求，算法，可视化和应用方式等进行定义，得出用例卡片。
（三）排定优先级
完成业务用例的构思以后，需要基于业务用例的业务价值大小、业务需求紧迫性以及技术实现的复杂度，排定业务用例的优先级。企业在排定用例优先级的过程中，首先要定义优先级评定的框架，确定通过哪些主要的维度进行评估，确定评定的尺度和评分的标准。接下来，需要进行业务影响评估，分析每一个业务用例影响的业务范围，使用的频率。接下来还需要对该用例涉及的数据的质量进行评估，包括数据的可得性，数据质量，数据在安全与合规上有什么要求。最后综合以上步骤，对候选业务用例进行优先级的排序，选择典型业务用例，规划用例实现的路线图以及定义哪些业务用例优先进行概念验证。
（四）概念验证
对典型的高优先级业务用例进行概念验证，在概念验证阶段，依据业务用例定义的数据需求，先进行数据探索，理解数据的可得性和质量，理解数据以及数据背后是否能否发现一些初步的和业务用例相关的规律与模式。基于数据探索的结果对业务用例进一步细化，包括数据处理、分析模型算法的选择、分析结果的呈现方式等。接下来，数据工程师、算法工程师、业务分析师组成联合团队执行概念验证的具体操作。
对概念验证的关键发现进行解读，对比分析结果与业务假设哪些是吻合的，哪些有差异，差异产生的原因是什么，有什么新发现，这
些新发现对业务优化有什么启示。最后基于概念验证的结果，总结在数据、技术、应用不同层面对数据战略会产生什么影响。
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（五）企业数据战略与运营模式
在概念验证的基础上，进一步明确数据驱动型企业的数据战略，包括数据驱动型企业的愿景，数据发展战略以及对业务模式变革的影响。同时对非技术性的运营维度进行设计和评估，包括数据组织、数
据管理和应用的流程、数据人才与能力要求和数据治理。最后明确数据运营和技术运营的模式。
（六）企业数据战略业务用例细化
在明确了企业的数据战略与运营模式的前提下，企业需要重新审视业务用例，并对业务用例进一步细化。包括远期，中期和近期企业分别要实现哪些业务用例，明确业务用例实现的组合和路线图；基于路线图制定明确实施规划，以及实施各个阶段对资源的需求，资源既包括软硬件分析环境和设施，也包括IT，数据和业务人员的参与，以及对外部供应商的需求。进一步评估业务用例带来的业务影响，对商业用例进行定稿，作为后续行动成功衡量标准的基准。结合项目计划和资源需求分析数据举措的对组织结构的成本影响以及估算项目实施成本。
（七）企业数据战略规模化应用
在完成了业务用例细化以后，数据驱动型企业开始按照计划执行项目行动举措。这包括软硬件基础设的设计与环境部署；开始数据治理相关的设置与启动工作；进行数据的采集、集成、加工与处理；按照运营模式要求，进行数据相关组织的设置与调整；成立项目管理办公室，对项目群进行管理，执行沟通与变革管理相关工作，推动数据业务用例的规模化开发落地与应用。
七、数字经济指导思想
立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量发展，统筹发展和安全、统筹国内和国际，以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑。
八、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。
九、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。
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