企业数字化转型发言稿

企业数字化转型发言稿

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。数据驱动型企业发展背景（一）数据驱动型企业所面临的挑战对于大多数企业而言，新冠肺炎疫情的冲击暴露了领导者以前从未发现的组织漏洞。同时，企业共同面临着国际形势复杂、消费需求萎缩、生产材料价格上涨、融资成本升高等一系列问题。复杂多变的环境，以及后疫情时代客户消费习惯、企业行为的变化，对各行各业提出了挑战，虽然领导者可能无法控制由外部事件决定的变革步伐，但他们可以培养组织有效驾驭变革、抵御威胁和利用新机遇的能力。面对挑战，适应当前局势并寻求发展的顽强决心。在这个过程中，数字化转型和数据的利用成为了重要的一环，数字能力在韧性中发挥着关键的作用。同时，在这个快速变化的组织内外部环境下，数字化对企业获取、处理和应用数据面临新的挑战。1、高速的数据增长带来的存储、分析与数据创新的平台成本互联网和移动媒体的普及，使信息碎片化、多样化的特征显得愈加明显。企业传统信息来源多为单一的图表形式，但是在当下数字化时代，企业需要处理和使用更多样化的信息，可能是音频、图像、坐标、博文等多种信息来源，企业产生和获取的信息形式碎片化、多样化，数量级呈指数级别增长，由此带来存储、分析与数据创新的平台成本激增的挑战。2、对于复杂的业务场景，企业缺少明确的数据战略随着企业数字化应用的深入，数据正成为企业业务创新的驱动因素，数据洞察正在融入企业的整个价值链，催生了复杂多样的应用场景，包括客户互动营销、精准定价、供应链优化以及经营分析等等。同时，很多企业在实现落地企业业务场景过程中，往往面临着与业务战略脱节、运营模式不匹配、人员能力不足、数据质量和技术平台不能支撑等一系列问题，这些问题的产生究其根源是企业缺少一个明确的数据战略。3、企业难以找到发挥数据价值的方向数据需要走到企业前台，融入并支持企业战略制定和业务决策。数据的价值最终需要体现在业务场景中。数据洞察停留在纸面并不能够创造业务价值，只有将数据洞察嵌入到企业的业务流程中，嵌入到企业的经营管理决策流程中，不仅仅是分析业务，而是实现持续可跟踪的业务优化，只有将数据与业务人员连接起来，带着团队共同目标一起变革，才能实现业务价值最大化。4、不清楚如何引入新的技术或产品来支持业务创新当前大多数企业缺乏的不是数据驱动业务发展的意识，而是如何将业务场景具体化，且是找到最适合的技术或者产品来支撑其业务创新。当今，技术变革正在日益加快，技术变革带来新的产品纷繁复杂，对于企业用户而言，如何在众多技术和产品中选择出适合自己企业业务发展需要，且兼容性强的产品是一件耗时耗力的事情，企业迫切需要一个适合自己的一揽子解决方案，进而把专注力放在业务价值创新上。5、人员技能不足以支持创新型数据项目企业向数据驱动型组织转型不仅依靠平台和工具等系统建设，还需要从组织文化角度推动企业各级员工的数据化渗透率，提升员工的数据能力，建立数据人才库。向数据驱动转型正在改变工作方式，数据科学涉及了每一个领域，每一个业务部门和职能部门都要参与其中。这样的转型需要企业的支持来帮助员工进行调整，包括招聘相应人才、开展系列培训、增加对应投资等等，这样才能完成组织整体性的变革。6、数据的治理、监管和安全的挑战随着《网络安全法》、《数据安全法》、《关键信息基础设施安全保护条例》的出台，数据合的安全与合规对所有企业都提出了新的更高的要求。一方面企业要加强数据的共享，加速数据的流动以创造更高的价值，另一方面，在数据共享和流动的同时，如何建立有效的治理架构和机制，满足监管法律法规要求，保护个人隐私数据不受侵犯，保护企业的核心数据资产的安全这是向数据驱动型企业转型中度企业提出的新的挑战。（二）数据驱动型技术发展的趋势技术对企业的发展有着不可或缺的作用，技术是提升企业核心竞争力的重要手段，正在成为企业发展的原动力。1、数据驱动型企业数据共享更加便捷数据的发展是一段漫长的转型史，其本身作为数字化转型的命脉，在技术趋势中占据了重要的地位。过去强调企业对于内部数据的管理，关于如何使用数据驱动决策。后来随着机器学习和人工智能的发展，更多人意识到数据支持人类决策的局限性，更多地开始应用新技术和方法，以及新一代基于云的数据存储来做复杂的建模，让机器不止增强人类的决策能力，还能做出更多人类无法完成的更实时的、更大规模的决策。现在随着互联网和云技术的发展，企业已经无法满足于应用自身数据，如何扩大利用外部数据的能力变得至关重要。随着数字共享技术的发展，数据不再局限在企业内部，企业亟需高效、安全地在市场平台上购买或出售具有潜在价值的信息资产。尽管目前尚处于早期阶段，但数据共享趋势已日益加速。研究机构ForresterResearch在最近的调查中发现，70%以上的全球数据和分析决策者都在不断扩大自身利用外部数据的能力，还有17%的决策者计划在未来12个月着手扩大数据利用的能力。此外，仅全球FHE市场的年增长率就达到7．5%，预计到2028年总价值会达到4．37亿美元。根据Gartner预测，到2023年，积极提升数据共享能力的组织，其大部分业务指标将胜过同行。伴随着数据共享趋势的是隐私保护技术的创新与进步，将信息资产从传统的安全束缚中解放出来。2、数据驱动型企业面向行业的云解决方案云正在重新定义企业如何更快地创新，并在开发新产品和服务以及开展经营业务的过程中如何更敏捷地运行。云服务提供的可扩展性、敏捷性和创新水平使它是未来业务转型和成功的重要推动者。云不仅仅是满足企业数据需求的一种技术，这是一次使企业进入一个新的环境，带入一个充满业务创新和可能性的世界的技术飞跃。伴随着云平台的建设，许多企业已经成功构建了扎实的云基础架构，完成了数据上云的工作与维护，并进一步提出了对云分析服务的定制需求。特别是在新冠大流行的背景下，整个世界对于在线办公、远程教育、在线游戏、网络流媒体等需求产生了井喷，对云上分析服务的认可度显著提升。为了帮助企业更快速地部署并应用云分析服务，云厂商、软件供应商正在形成一系列基于云的面向特定业务场景和行业的解决方案，使消费品、医疗、制造、科技等行业实现特有业务的流程自动化。当企业采用了面向行业的云的解决方案后，企业能够花费更少的时间在基础配置上，从而更多地去关注自身的差异化竞争特性，加速数字化转型的步伐。同时，通过与云架构融合，为用户提供多元定制化的云分析体验，帮助用户实现全渠道的数据分析，建立自身优势。3、数据驱动型企业人工智能商业化应用当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，越来越多的技术商和创业企业成为行业生态圈的一员，以与5G、云计算、大数据融合作为切入点服务整个行业。人工智能对传统行业各参与方产生不同程度的影响，正在改变各行业的生态。这种变革主要体现在企业变革、行业变革与人力变革三个层次。对企业而言，人工智能正在从营销、安防、人力、助理等多方面代替并解放生产力，帮助企业更有效智能地管理与运行流程职能。通过机器学习，人工智能可以集成并打通数据生产、采集、存储、计算、传递与应用的完整数据链条，解放企业生产力去聚焦并创新业务。而数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素，没有数据，针对人工智能的数据处理将无法进行。有了数据挖掘对数据的清晰、集成、归约等预处理手段，人工智能才能拥有足够的数据进行学习。对行业而言，逐渐成熟的人工智能正在通过技术创新力重塑各个行业，实现各行各业不同的发展与保障，加快推动产业升级。人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。在教育行业，人工智能的应用在逐步深入，应用场景向覆盖教学全流程方向变革。各个行业都在经历与融入人工智能带来的发展与应用。对人力而言，人工智能带来的变革与解放是空前的。人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。4、数据驱动型企业智能物联网（AI+IoT）生态发展在解放供应链的进程中，组织的目标是将供应链从传统的后台成本中心转变为价值驱动型业务。在这个转变过程中，越来越多能够捕获数据的实体设备接入网络，从而改进产品和服务，并产生新的收益流。物联网相关技术已然成为企业的价值驱动因素，因此这就要求企业重新构思如何开展设备管控和监督工作，并重新考虑如何组织、定义、管理和培训技术队伍。新实体设备往往会生成和使用大量数据，并需要快速传输来实现实时决策，这使得企业需要考虑如何管理和维护新一代联网设备、无线网络以及边缘计算应用，来确保业务的连续性。企业需要同时管理和部署由多家供应商提供的联网设备、应用程序以及网络，所需要的部署工作繁重且重复，数据采集频率、处理时间、准确度及格式问题都需要纳入企业IT部门的考虑范围，庞大数据量带来的数据存储也不容忽视，而对于远程环境而言分布式存储和边缘计算技术将更为合适。在无线网络连接方面，5G和Wi-Fi6这类新型无线网络技术的问世使得基于物联网及其他具备低延时特性的应用可以收集和共享大量实时数据。尽管新型无线网络技术已经提升了性能，但在诸如自动驾驶、增强现实等场景下要求网络延时低至毫秒级，而这就需要边缘计算策略来予以解决。据相关行业组织预计，2019至2028年期间，在边缘计算方面的累计支出将达到8000亿美元，其中，制造业和医疗保障领域表现尤其突出。物联网技术的兴起，也带来了所有权和安全问题。设备方面，实体设备使得责任界定可能变得更为复杂，此外，远程设备的所有权以及维护所带来的责任划分问题也慢慢浮出水面。相关设备产生的元数据所有权也存在争议，近期一项针对一百多万台企业和医疗保健物联网设备开展的研究发现，其中98%的设备流量都未加密，57%的设备容易受到中高等级攻击，数据安全问题的解决刻不容缓。物联网技术可以极大地改变公司创造和交付价值的方式，但也具备一定的挑战。企业领导者可能需要衡量相关对各个业务领域的影响，考虑维护管理成本与回报之间的配比。IT部门则需要确保升级无线网络和边缘计算功能可以满足严格的延迟和吞吐量要求。5、数据驱动型企业数据安全与合规随着数据采集手段、交易方式和应用场景的日益多样化，数据采集与应用的安全与合规，个人信息与数据保护不再只是纸上谈兵。我国个人信息与数据保护法律监管体系已经逐渐成型：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法构成了我国网络安全与数据保护的基本法律框架个人信息保护法与2021年11月生效。这对企业数据的采集、存储、应用与分发的合规性提出了新的要求，企业需要重新审视自己的数据环境是否符合安全与合规的要求，在安全与合规的基础上，进行数据资产价值的开发和利用。同时，数据跨境传输是全球隐私合规的重点领域之一，在全球数据跨境流动规则框架下，没有企业可以回避数据跨境流动规则的深刻影响。企业需要高度重视数据跨境流动管控形势和发展态势，在全球业务和经营活动中应主动进行合规遵从，对冲和降低风险和不确定性压力，并将数据跨境风险控制机制化、常态化。针对数据跨境发展的趋势和面临的难点痛点，企业必须迎接数据跨境合规的挑战，一方面，了解内部数据跨境现状和外部监管规则，了解企业数据跨境合规管控重点，另一方面，以风险为导向，建立完善企业数据跨境合规管控机制，搭建立足自身、内外联动、成本效益并举、灵活可持续的数据跨境合规体系。具体而言，监管对于跨境传输的要求，主要分为两类：有条件的跨境传输和本地化存储。（三）数据成为企业差异化竞争关键随着世界变得更加动荡，数字化帮助组织应对变化和不确定性的能力将变得更加重要。数据分析和AI可以帮助发现异常和机会。与传统开发方法相比，云平台、云原生开发方法和低代码/无代码应用平台可以使组织能够相对快速地开发软件解决方案。流程挖掘和机器人流程自动化可以加快理解和自动化流程的努力，以应对激增的交易量。聊天机器人可以应对客户查询的高峰。在自动威胁检测和响应的支持下，保持警惕的网络安全态势有助于保护组织免受不断变化的威胁。为了在不确定和快速变化的世界中生存和发展，组织需要快速创新，跟上技术和行业变革的步伐，并培养更大的韧性。这是领导者投资数字化转型的主要原因之一。1、数据促进企业业务增长面对着疫情环境冲击下的消费者需求疲软以及激烈的市场竞争态势，许多传统行业由增量市场逐渐转为存量市场，企业高管如何在销售收益下滑的情况下找到新的利润增长点，是组织需要关注的重点。而数据是企业展开一系列探索和变革的关键和机会点。以传统车企为例，随着智能互联的发展，车辆本身已经不再只是交通工具，其囊括了音乐、电商等生活场景，有了丰富的数字生态体验。消费者数据种类越来越丰富，从传统的销量数据，到现在有了大量的非结构化数据、消费者行为数据，企业能够对这些数据加以分析，发现新的业务增长点。从内部供应链角度来看，车企可以通过整合各个环节的数据，车辆设计、生产、运输、售前、售后、运营、培训等，来优化产业链效率，实现流程优化。以经销商销售激励为例，数据驱动下的策略是通过对经销商的销售运营数据整体分析，以及按车型、零部件的销售、价格、销售情况，制定面向细分产品的方案。从外部客户角度来看，车企可以梳理客户消费场景全链路，挖掘消费者在选车、购车、用车、保养维修等场景下的客户痛点，采集线上、线下的进店和试车信息、售后数据以及历史消费数据，来为客户提供个性化、定制化的体验。同时，可以挖掘智能物联网下新的消费场景，与第三方伙伴合作提供更多的生态体验，增加客户粘性，促进业务增长。2、数据优化企业运营效率随着数字化进程的不断推进，数字化领先企业已经不仅在业务创新领域发展数据变革，其内部财务、人力资源、行政管理等职能部门也在利用数据开展日常工作，优化流程效率。以数据在人力资源领域的应用为例，在招聘过程中，企业招聘人员经常从外部招聘网站或社交工具上来寻找和识别候选人。外部人员数据帮助企业拓宽招聘渠道，做出更好决策。同时，人力资源管理人员运用企业内部的数据也能发现关键的见解，例如各部门员工性格分析、技能分析等。3、数据促进企业产品和服务创新企业在困境中蓬勃发展离不开产品和服务创新发展，数据在创新领域的应用同样不可小觑。近年来，消费者对远程理财能力的需求大幅增长，给客户服务呼叫中心和代理带来了挑战。银行可以通过使用聊天机器人来缓解压力，提供个性化的财务计划，加强客户关系，甚至自动化收债活动。聊天机器人的大规模应用大大减少了企业对人工客服的投入比，通过对历史聊天及语音数据的分析，航空业运用人工智能语音服务应对了因疫情反复造成的退改签业务的激增。智能投顾则可以在没有人为干预的情况下使用数据分析和回归模型分析客户当前的财务状况、目标和投资利益，然后通过聊天机器人或电话提供量身定制的财务建议（如税收损失收集、目标规划、退休规划和自动资产投资），无需咨询人员的意见。智能投顾的发展可以有效减少未来的人力投入，并通过持续迭代用自动化和AI技术为客户提供更精准的投资建议。4、数据优化企业客户体验企业对数据的运用能够让组织更好地了解其客户及其不断变化的期望。对于消费品企业来说，数据可以帮助其快速了解市场变更，跟上消费者需求，占据制胜先机。对于传统银行和保险公司来说，数据可以帮助其获得客户、增加收入并保持客户忠诚度，然后提供超个性化的客户体验。例如，在银行业，传统的大规模获取客户活动模式正在被数据驱动的方法所颠覆，传统的获客方式通常会引起客户反感，进而不愿意了解产品，但该方法专注于购买时刻使银行能够在正确的时间，向正确的客户提供正确的产品。借助数据分析，银行和保险公司有能力在客户体验的每一步深入了解客户群体及其需求，通过深入分析历史和实时的数据来提供客户细分和个性化的能力和准确性，帮助做好最佳推荐。同时，机器学习可以通过对客户历史行为的分析学习，预测客户接受服务的倾向，估计其生命周期价值及流失倾向等。通过数据驱动的360°客户体验，企业可以通过数据结合AI为客户提供智能化、定制化设计的产品和服务，推荐适合客户独特需求的产品来完善客户体验，进而增加获客机会。5、数据辅助企业决策在数据成熟度最高的组织，员工能够分析和使用数据进行决策，实现更准确、更高效的业务判断。在数据成熟度最高的组织，员工能够分析和使用数据进行决策，实现更准确、更高效的业务判断。这需要一种数据驱动的文化，包括自上而下在决策中使用数据，以及对正确的数据基础设施、解决方案、人员和工具的投资。以数字化营销为例，赋能客户精细化运营能力。人工智能使以客户为中心的营销能够实现快速决策，提升客户体验。数据驱动型企业文化变革与行动执行（一）数据驱动型企业文化与变革管理在传统模式下，企业的决策的制定过程往往是凭直觉的，这种直觉来自于企业内部多年知识和经验的积累，而基于数据和洞察进行决策模式很可能会受到来自业务部门的质疑，因为他们对数据和水晶球般的算法缺乏足够的理解和信任。企业向数据驱动型组织转型的过程，解决数据质量和数据获取的问题仅仅是冰山一角，改变企业根深蒂固的观念，改变决策思维模式同样重要。成为数据驱动型企业，需要多层次的合作、沟通、教育和变革管理来支持。如何做变革管理始终是转型为数据驱动型企业重要且具有挑战的课题，且贯穿着企业转型的每一步。在转型过程中，如何平缓过渡、得到管理层、员工甚至业务上下游合作伙伴的认可与接受，是所有转型企业均需面对的课题。变革管理始于理念转变，通过行为参与予以强化，并借助变革成果巩固。在组织转型初期，需保证企业内部愿景一致、转型理念得到有效宣贯，通常借助强化紧迫氛围、建立变革团队与高管共识变革愿景实现；在转型过程中，需借助持续沟通与价值普及、授权企业内部人员参与变革行动，开展共创，使管理者与员工主动支持变革过程；在变革初步完成后，更需充分展示变革成效，并借助知识转移与赋能培训持续巩固信念，进而深化变革，完成企业的最终蜕变。领先企业已将数据的定位由资源升级为资产。信息源自数据的提炼萃取，具有更高的业务价值。数据的生产与应用，正在以全新的方式展开。企业需要发出一个自上而下的信号，明确高效的、企业级数据管理是一个势在必行的战略举措。在现有组织架构下，众多企业都已形成麻雀虽小、五脏俱全的部门或团队，以业务单体开展运作，但在企业转型升级过程中，将更强调与关注资源的整合与专业精深的提升，打破现有的部门壁垒，实现资源的共享与灵活搭配，从而更加适应未来敏捷、灵活的业务模式。数据赋能不仅仅是一种工具应用，更是一种思维变革，推进企业向数据驱动型组织变革，关键在转变观念。转型是一个亦步亦趋、循序渐进、逐步完善的过程，需要项目带动、重点先行、榜样引领，更加需要全员参与。全员参与的过程是观念培养的过程，是文化氛围形成的过程。要推动员工思维层面转型，让组织里面的人愿意接受智能化的应用，或者将来很多决策让员工基于数据判断，而不是看员工以前的经验判断。于企业而言，首先需要建立组织管理的保障。其次，要强化数据分析知识宣贯，在企业各种业务场景中实现以数据说话，依据事实做决策的氛围，自然而然地在自身岗位上运用数据思维研究工作。于员工而言，要加强学习，不仅要积极参加企业平台提供的培训课程，更要主动运用互联网资源加强自学，逐步将数据分析理论转化为数据化化思维，要熟练运用数据分析工具，要善于运用数据分析，向以往成熟的工作程序发起挑战，用数据指导工作，用数据推动工作，真正将数据积累转变成资产积累。（二）数据驱动型企业优化业务将数据经过采集，集成，转化，加工，分析，可视化，得到了有业务含义的洞察，但是这些洞察并不会自动转化为业务产出。数据分析的最后一公里，即将洞察嵌入到业务流程和决策过程至关重要，而这种嵌入，并不是仅仅是对现有业务模式的改进，数据驱动型企业往往需要组织运作模式的演变。以新的方式和客户进行沟通互动：通过智能化的方式实现大规模消费者个性化，提供更加智能，与消费者更相关的洞察和行动建议，提升用户体验。以新的方式制定决策：通过整合多数据源以及企业级的智能分析，识别隐藏在数据后面的模式、业务规律，识别企业业务增长、业务组合和效率提升的机会点，制定更加明智的决策。以新的方式进行业务操作：基于流程机器人技术和认知技术实现对人类行为的复制和判断，以机器替代人执行重复性高，规则性强的业务流程，提高流程的智能化和效率，节约成本。值得指出的是，优化业务并不意味着数据洞察和人是对立的，也不是数据洞察完全取代人的经验，它更多的是能力的增强，是为员工进行赋能，是的员工工作的效率更高，领导层决策更有科学依据，业务模式更加智能和高效。同时，业务优化是一个持续和迭代的过程，需要建立一个常态化监控机制，对优化后的业务表现进行跟踪和持续的分析，不断改进模型和业务流程，以实现业务成果提升的目标。（三）数据驱动型企业规模化发展复杂的机器学习模型可以帮助公司有效地发现模式、揭示异常、做出预测和决策，并产生洞察力，并且日益成为组织绩效的关键驱动因素。企业意识到需要从个人英雄主义转向工程性能，从而有效地将数据分析模型从开发转移到生产和管理。然而，由于死板、脆弱的开发和部署过程，阻碍了产品团队、运营人员和数据科学家之间的协作。随着数据分析技术和应用的成熟，大量的工程和运营规程可以帮助组织克服这些障碍，有效地扩展数据分析应用，以实现业务转型。为了实现数据分析更广泛的变革性收益，手工分析时代必须让位于自动化、工业化的洞察力。DataOps使数据管道和应用程序的开发变得更加严谨，可重用和自动化，能够在开发和部署阶段，实现数据分析的工业化和规模化。加大企业数字化转型政策支持（一）加强转型引导实施中小企业数字化转型促进工程，深入开展大中小企业携手行动，推动产业链供应链上下游、大中小企业融通创新。加强中小企业数字化转型相关政策衔接，落实工信部和财政部联合开展的中小企业数字化转型试点等工作，结合当地实际出台配套措施，加强分类指导和跟踪服务，确保政策落地见效。有条件的地方可探索分行业分领域推动中小企业数字化转型。（二）加大资金支持按照企业出一点、平台让一点、政府补一点的思路，降低中小企业数字化转型门槛，有条件的地方可鼓励平台减免转型共性需求支出。发挥地方政府专项资金作用，支持对中小企业转型带动作用明显的链主企业和转型成效突出的链星中小企业。鼓励金融机构研制面向中小企业数字化转型的专项产品服务，设立中小企业数字化转型专项贷款，拓宽中小企业转型融资渠道。（三）推广试点应用结合当地重点行业和关键领域，遴选中小企业数字化转型试点示范，培育推广中小企业数字化转型案例标杆，鼓励中小企业看样学样。支持专精特新中小企业开展数字化转型，发挥引领示范作用带动更多中小企业数字化发展。培育和遴选一批可复制的产业链供应链上下游协同转型的典型模式，推广大中小企业融通创新模式，有效支撑产业链供应链补链固链强链。（四）完善配套服务构建完善中小企业数字化转型公共服务体系，加强中小企业数字化转型公共服务平台建设，提升政策宣传、诊断评估、资源对接、人才培训、工程监理等公共服务能力。组织开展中小企业数字化转型问诊服务，组织专家深入中小企业一线开展入驻式诊断服务。支持职业院校、大型企业等建设数字人才实训基地，提升中小企业数字人才供给。（五）优化发展环境加大工业互联网、人工智能、5G、大数据等新型基础设施建设力度，优化中小企业数字化转型外部环境。建设完善地方营商环境评估体系，将中小企业数字化转型成效纳入考核范围。开展中小企业数字化转型相关会议和活动，营造良好发展氛围。发挥政府引导基金作用，带动社会资本支持中小企业数字化转型服务商做大做强。基于地方中小企业数字化转型实际，优化财税金融、人才培引等政策措施，稳定中小企业转型政策预期。制定数据驱动型企业战略企业向数据驱动型组织转型的关键点之一就是：将数据视为企业构建差异化竞争优势的核心资产，并在企业高层的支持下，清晰地定义出与企业业务战略对齐的企业级数据战略。向数据驱动型企业转型并不是一个仅仅由IT驱动并交付的行动，更重要的是企业需要产生有价值的数据洞察并实现其业务价值，数据分析场景是向数据驱动型组织转型规划的核心要素，领先企业的转型路径，都是以场景为核心开展，有效场景构建的关键是跳出数据分析的视角，全面审视业务流程和模式的变革，要能够满足商用化的要求。同时，数据驱动型企业需要具备整体解决方案的能力，能够以合适的运营模式进行有效组织，以体系化的方式进行治理，并有复合型人才的支持，技术是企业向数据驱动型组织转型过程的使能器而不是驱动因素。很多企业在实践过程中往往会忽视这一点，很多企业从源系统收集了海量的数据，但在数据洞察、商业决策和业务价值之间没有形成端到端的能力整合，没有将分析洞察嵌入到企业核心的业务流程和商业决策过程中，这导致了企业数据没法真正发挥它的价值和潜力。企业数字化转型实施原则坚持企业主体，效益优先。中小企业需参考与发展需求相适配的内容，用好市场资源和公共服务，因企制宜推进数字化转型。适时评估转型成效，优化转型规划实践，以数字化转型促进提质、增效、降本、降耗、绿色和安全发展。坚持应用牵引，供需互促。中小企业数字化转型服务供给方主体应聚焦中小企业特征及需求，研制小型化、快速化、轻量化、精准化（小快轻准）产品，围绕评估、规划、实施、优化全流程提供专业化服务，基于应用反馈提升产品服务供给水平。坚持政府引导，协同联动。充分发挥有为政府作用，加强政策支持、资源统筹和管理服务，因地制宜构建中小企业数字化转型生态，深化产学研用金等多方主体协同创新，推动形成促进中小企业数字化转型的工作合力。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