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企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路
第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。
企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。
IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”机器学习如何优化企业的数字化转型进程；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。
管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取察虚并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。
数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织缓没行赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征机器学习如何优化企业的数字化转型进程：
企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。
在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。
企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：
数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。
企业级数据地图
数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法扰哗发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。
在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。
01. 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”
围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。
在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。
从管理对象层面对数据元素进行精确表述
在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务操作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。
在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：
依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。
数据标准建立方式示例
02. 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通
在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：
03. 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理
通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。
对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。
构建应用场景一般遵循以下五个步骤：
1. 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；
2. 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；
3. 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；
4. 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；
5. 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。
在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。
深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。
01. 深化数字包容，打造文化认同
无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。
02. 规范数据管理，强健数据信息
部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。
03. 促进业务融合，立足全局视角
部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。
04. 加强数字应用，布局 敏态 运营
在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。
05. 深化人才管理，锻造专业队伍
目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。
数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。
本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。
TRIZ如何在数字化转型中发挥作用？
TRIZ如何在数字化转型中发挥作用机器学习如何优化企业的数字化转型进程？
1.定义问题：公司首先明确了生产在线的机器故障问题的范围和程度机器学习如何优化企业的数字化转型进程，并且找出问题的根本原因。
2.分析矛盾：公司运用了TRIZ的矛盾分析工具机器学习如何优化企业的数字化转型进程，找出了不同机器间存在的矛盾需求，例如稳定性和速度之间的矛盾。
3.寻找解决方案：公司运用了TRIZ的创新技术和搏亮工具，探索了不同的解决方案，例如加强机器的自没举我诊断能力、引入更高效的数据分析技术等。
4.引入新技术：公司引入了机器学习技术，使机器能够根据生产过程中的实时数据，自动调整参数和预测潜在故障，从而降低故障率。
5.整合资源：公司整合了技术资源和人力资源，设置了专门的维护团枯银碧队，负责监测和维护机器的运行状态。
6.优化流程：公司对生产在线的流程进行了优化，减少了不必要的等待时间和生产环节，提高了生产效率。
7.持续改进：公司持续进行改进和优化，不断探索新的创新机会，使生产线更加智能化和自动化
传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？
趋势一：“平台+应用”成为央企迟闭数字化转型的IT建设新模式：“码盯裂平台+应用”模式，通过平台提供公共服务和能力，应用按需调用资源和能力，简化了集成、管理工作，提升应用开发的敏捷性，推动应用构建的快速迭代。“平台+应用”模式简化开发、运行和部署，促进业务快速创新：共享平台环境，业务应用基于共享的平台环境进行构建，运行和管理。
服务沉淀共享，平台是数字化技术共享的核心关键，将企业的数字化应用的共性需求进行抽象，以接口、组件的形式共享给业务单元使用；持续运营优化，公共服务需要持续的积累和更新，不断接纳新的技术组件，接入领域公共服务，通过运营持续优化用户体。平台驱动的持续创新⼒：打破边界，整合共享；平台已经成为业务增长和创新的主要来源；平台在短时间内跨越各种边界，⾼效有序地组织、调动、整合了社会各类相关资源，并帮助有效地分⼯协作。
趋势二：混合云---云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位。通过洞察，从2021年起，各行业组织及企业都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。Gartner：2020年以后，90％的组织将利用混合云构建基础设施。IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略；Forrester：混合云日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生则毁的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘，这就是上述所讲的云+AI+5G新技术融合发展聚合所呈现的新动能。混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。
趋势三：云原生实现应用和基础设施解耦，加速业务创新。企业在数字化转型的过程中，将基于云原生的技术、架构和服务来重新定义和构建企业应用，这些应用组件松散耦合、弹性、可组合, 云原生技术也是实现混合云架构方案的最好选择，为企业的开放创新不断创造价值。云原生提升资源利用率，应用交付速度和服务共享，加速企业创新和数字化转型。新增的云原生应用在新增应用的占比2024年达到60%。
趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理。企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
趋势五：人工智能深入到全业务过程，云边结合加速渗透。领先企业使用人工智能、机器学习、机器人过程自动化等技术，尽可能多的适配应用场景，助力企业在生产、经营、维护、 管理各领域实现业务过程自动化、智能化。云端训练，边端推理成为很多领域的主流形式，尤其在生产和服务相关场景，云边结合推动AI适配更多场景。
工业数字化转型要怎么实施？
工业数字化转型需要从以下几个方面实施：
1.确定数字化转型的战略目标。企业需要明确数字化转型的目标，包括提高生产效率、降低成本、提高质量、提高客户满意度等。
2.制定数字化转型计划。企业需要制定数字化转型计划，包括数字化转型的时间表、投资预算、资源配置等。
3.建立数字化基础设施。企业需要建立数字化基础设施，包括数据采集、传输、存储、处差丛携理等系统，以及网络、安全、云计算等基础设施。
4.推广数字化技术。企业需要推广数字化技术，包括物虚伏联网、人工智能、机器学习、大数据等技术，以提高生产效率、优化产品质量和服务。
5.培训数字化人才。企业需要培训数字化人才，包括数字化技术专家、数据分析师、软件开发工程师等，以提高数字化转型的能郑帆力和水平。
6.加强数字化文化建设。企业需要加强数字化文化建设，包括强化员工数字化意识、推广数字化价值观、建立数字化管理制度等，以推动数字化转型的顺利实施。
数字化转型是一个长期的过程，需要企业不断地调整和优化数字化战略、加强数字化人才培养和文化建设，以实现数字化转型的目标。
