企业数字化转型实施计划

企业数字化转型实施计划

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。数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性等优势特点。数字技术、数字经济可以推动各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合，助力市场主体重构组织模式，实现跨界发展，打破时空限制，延伸产业链条，其本身不仅是新产业、新经济的重要组成部分，更是改造和提升传统产业的利器。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。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。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。数字经济发展基本原则坚持创新引领、融合发展。坚持把创新作为引领发展的第一动力，突出科技自立自强的战略支撑作用，促进数字技术向经济社会和产业发展各领域广泛深入渗透，推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新，形成以技术发展促进全要素生产率提升、以领域应用带动技术进步的发展格局。坚持应用牵引、数据赋能。坚持以数字化发展为导向，充分发挥我国海量数据、广阔市场空间和丰富应用场景优势，充分释放数据要素价值，激活数据要素潜能，以数据流促进生产、分配、流通、消费各个环节高效贯通，推动数据技术产品、应用范式、商业模式和体制机制协同创新。坚持公平竞争、安全有序。突出竞争政策基础地位，坚持促进发展和监管规范并重，健全完善协同监管规则制度，强化反垄断和防止资本无序扩张，推动平台经济规范健康持续发展，建立健全适应数字经济发展的市场监管、宏观调控、政策法规体系，牢牢守住安全底线。坚持系统推进、协同高效。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，构建经济社会各主体多元参与、协同联动的数字经济发展新机制。结合我国产业结构和资源禀赋，发挥比较优势，系统谋划、务实推进，更好发挥政府在数字经济发展中的作用。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。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。数字经济发展现状十三五时期，我国深入实施数字经济发展战略，不断完善数字基础设施，加快培育新业态新模式，推进数字产业化和产业数字化取得积极成效。2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重达到7．8%，数字经济为经济社会持续健康发展提供了强大动力。信息基础设施全球领先。建成全球规模最大的光纤和第四代移动通信（4G）网络，第五代移动通信（5G）网络建设和应用加速推进。宽带用户普及率明显提高，光纤用户占比超过94%，移动宽带用户普及率达到108%，互联网协议第六版（IPv6）活跃用户数达到4．6亿。产业数字化转型稳步推进。农业数字化全面推进。服务业数字化水平显著提高。工业数字化转型加速，工业企业生产设备数字化水平持续提升，更多企业迈上云端。新业态新模式竞相发展。数字技术与各行业加速融合，电子商务蓬勃发展，移动支付广泛普及，在线学习、远程会议、网络购物、视频直播等生产生活新方式加速推广，互联网平台日益壮大。数字经济国际合作不断深化。《二十国集团数字经济发展与合作倡议》等在全球赢得广泛共识，信息基础设施互联互通取得明显成效，丝路电商合作成果丰硕，我国数字经济领域平台企业加速出海，影响力和竞争力不断提升。与此同时，我国数字经济发展也面临一些问题和挑战：关键领域创新能力不足，产业链供应链受制于人的局面尚未根本改变；不同行业、不同区域、不同群体间数字鸿沟未有效弥合，甚至有进一步扩大趋势；数据资源规模