温馨提醒：1.6w字详细拆解，篇幅教长，建议先收藏喔~数字化浪潮正在席卷全球，践行数字化转型和提升企业的运营水平与竞争力，已经成为各国企业角力全球市场的重要议题。为此，很多国家政府都推出了鼓励和推动本国企业数字化转型的相关政策。在国内，旧的增长方式难以为继，企业面临迫切的转型压力，而以数字化转型驱动的业务转型，成为中国企业提高运营水平，迈向新增长模式的重要路径。下面，我们就中国企业数字化转型的大环境、转型的必要性及价值，以及数字化转型的方法与路径等做如下分享。数字化转型分析模型：数字化转型分析模型一、数字化转型战略：业务导向，数据驱动1、业务转型推动数字化转型中国数字化转型的先进企业对于数字化战略与自身业务发展战略的强耦合有深刻的理解。它们一方面依照整体业务发展战略制定其数字化转型的策略与规划，使其与企业的整体战略高度契合；同时，将其数字化战略作为企业战略的重要组成部分，确保其获得领导层支持与足够的资源投入。对此，白色家电巨头美的集团的观点很有代表性。美的认为，企业的转型是一把手工程, 有企业转型才有企业的数字化转型，企业转型是数字化转型的前提。美的董事长方洪波主导的转型, 涵盖了产品升级、营销模式转型, 以及客户运营的提升， 这些都是美的数字化转型的前提和基础。美的集团服务于企业业务转型的数字化转型，其核心诉求是实现企业精益和敏捷运营。数字化转型与业务转型的深度融合，主要体现在如下方面：支持企业增长：海外市场拓展与多元化在很多场合，企业的数字化战略成为其实现/保持业务增长动力的重要途径。 例如， 作为全球家电行业巨头的海尔，就将其数字化转型战略与企业发展战略实现了无缝融合，将其作为拓展海外市场、实现全球化运营的重要手段。 海尔将‘企业无边界’ 作为数字化战略的目标之一，致力于汇集全球资源支持其全球运营，并通过数字化转型强化基于平台的全球研发。推动业务转型，实现制造业服务化：今天的中国，随着经济增长模式的转型，越来越多的企业把业务转型作为持续价值创造的战略重心。如知名的激光加工设备生产商大族激光，把推动企业从产品制造向服务提供的业务转型，作为其数字化战略的核心内容。为了推动企业从单机提供商向智能设备、解决方案乃至智慧工厂服务商转型，大族激光通过研发创新与工厂生产流程的数字化 ， 借助云平台打通企业运营的上下游，实现业务创新与运营优化。提升竞争力，实现可持续发展：在一些行业，中国企业在技术与产品等方面与全球巨头的差距不断缩小，甚至实现赶超。此时，企业的战略重心转移到如何打造持久的竞争优势，实现可持续发展的轨道上。对于这类企业而言，数字化转型将成为其实现可持续发展，打造百年老店的重要途径。经历了南北车合并和中国高铁建设高潮，目前已经成为轨道交通领域世界级企业的中车集团，已经把“高端、智能、绿色、服务”作为未来企业发展的方向。通过发力“互联网+高端装备+制造服务”，建设“数字化中车” 的数字化战略，中车集团希望通过数字化运营获得持续发展动力，抢占未来竞争制高点，实现永续经营。2、数据驱动的运营：目标与路径数据驱动的运营， 是企业数字化战略的核心目标，已成为众多企业数字化运营践行者的共识。白色家电巨头美的充分肯定数据资产的价值，认同数据驱动运营在其数字化战略中的核心地位：数据是改变的考量依据,流程的优化、产品的创新、商业模式的变革都由数据驱动。在确定了数字化战略之后，企业将制定数字化转型路径和数字化战略的总体目标，转化为一系列先后有序、分步实现的具体目标。数字化战略践行者的数字化转型之旅，都遵循了从基础建设到应用部署、从内部实施到外延推广的路径。一些已在数字化运营方面多有斩获的企业的转型路径，能为后来者提供借鉴：美的集团实现数字化转型“三部曲”：（1）、2012 年至 2015 年搭建基础信息平台，实施 632 战略：六大运营系统、三大管理平台以及门户和集成两大技术平台，实现“一个美的、一个体系、一个标准”;（2）、2015 年至 2017 年战略升级，集团 3 大战略主轴+双智战略出炉，融合智能制造、移动化、大数据技术推进 632+，支撑美的向数字化企业转型；（3）、2017 年至今，以数字化 2.0 实现全价值链卓越运营，实施数字化 2.0，构建大规模柔性化定制(C2M)能力，实现全流程的可视化和数字驱动。二、数字化基础设施与能力：实现数据资产全生命周期赋能包括物联网、大数据、云计算、社交网络和人工智能等一系列数字技术，成为数字化运营的赋能工具。它们的不断发展和融合，使企业数字化转型的内涵不断拓展。如下图：技术的演进与融合1、拥抱产业物联网，强化数据资产生成与利用产业物联网以其广泛多样和海量的连接对象，将以数字化方式统筹工厂车间、实体产品、厂内员工以及企业各部门和流程，释放巨大的潜在价值，激发数字化运营的强大动力。实时且更广泛的连接，使运营与流程更加透明可控以物联网为核心的工业物联网的推广，展现了在工业制造领域复制 2C 数字经济辉煌的光明前景。工业物联网平台的部署，多种传感器的应用，使得企业生产制造流程中数据的生成量呈几何级的增长。这些都使生产制造流程更加透明，实时监控与管理大大增强。例如，工程机械巨头徐工所搭建的 Xrea 平台, 具有机械制造领域非常广泛的连接范围，并由此产生了相关流程的海量数据。目前 Xrea 平台累计接入设备数量超 45 万台，连接数据种类超 7000 种，设备种类超 1000 种，覆盖全球 20 多个国家。作为国内快速崛起的乘用车龙头企业，吉利通过物联网平台实现了工厂各项数据的实时获取与传递，几乎所有 生产现场的信号、程序都可以实时反馈到监控室里面，让监控室实时同步地对生产现场环境进行模拟监控。同时吉利还十分注重系统的移动性：各项系统同时通过 Android 和苹果系统来进行开发，使相关员工可以实时对吉利数字化系统进行访问。行业平台推动场景应用工业物联网对于设备，产品，流程和人员的连接，使其具备了实现行业运营整合，推动基于场景的行业应用的巨大优势。以轨道交通装备巨头中车为例，借助以物联网为核心的数字技术，通过资源虚拟化、能力服务化和过程协同化方式打造工业云服务平台，实现整个轨道交通装备产业链的资源共享与协同。中车工业云平台成为涵盖轨道交通装备全生命周期的智能化平台，包括了智能制造、智能物流、智能质量管理、智能产品、智能服务等不同场景的数字化应用内容，将产品研发、制造和运营过程中的所有数据以平台方式呈现，并实现接口之间的互联互通，直接面向生产制造的终端——工位，实现人、机、信息、网络的深度融合，从而大幅提高生产效率，减少成本，提高产品质量。“中车云”所有的数据均来自生产一线，所有指令与控制都由平台自动发出，彻底改变了传统制造过程中各系统单独运行却又相互缠绕、边界不清的状况。催生工业 APP，促进知识与经验共享，加速创新移动互联时代，基于智能终端的的移动 APP 的发展，催生了繁荣的开发者经济和应用商店等新的商业模式。随着制造业与互联网融合发展向纵深推进，APP 模式也向工业领域快速渗透。工业 APP 的发展与繁荣，对于产业物联网的发展有重要意义，代表着制造业数字化、网络化、智能化转型升级的新路径。工信部印发《工业互联网 APP 培育工程实施方案(2018-2020 年)》中，将工业互联网 APP(简称工业 APP)定义为：“基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果”，并把促进工业 APP 的发展作为推动工业互联网应用生态加快发展的重要推手。当前，整体而言，国内工业 APP 的发展尚处于初始阶段。相较于移动终端上的APP，工业互联网 APP 开发的门槛更高，难度更大：工业 APP 需要通过数据交换与设备互动。但是，先行企业已经开始在不断摸索中前进。以工程机械巨头徐工为例，徐工通过工业 APP 把工业技术、工艺经验、制造知识和方法这些 “工业智慧”加以数字化、软件化复用，力图解决工业企业核心技术创新能力不强等问题。目前，在徐工信息 Xrea 工业互联网平台上已经有 5000+的工业 APP，并且已经在50 多个行业，350 多家客户得到应用。2、云架构与平台模式：混合云日渐盛行，平衡灵活与安全当前，云架构正逐渐成为企业 IT 基础设施主流。知名研究公司 IDC 在 2017 年完成的调研表名，超过一半的受访中国企业已经开始部署云架构的基础设施（52％的企业部署了私有云解决方案，在公有云方面，而 54％的受访企业已经开始使用基础设施即服务（IaaS）。对于大型企业而言，兼顾公有云的灵活性和私有云的数据安全可控的混合云，正成为主流的云架构部署模式。海尔在迈向云端的过程中，便采用了兼容私有云和公有云的混合云架构：以私有云为基础——伴随着工业园区的扩张，海尔以十多个数据中心为基础搭建私有云环境；公有云为辅助——出于经济性的考虑，海尔就将一部分涉及弹性计算和前端的web 应用放在公有云上。出于数据安全考虑，海尔在公有云应用上拥有一套完善的定级机制，主要合作对象也是 3A 即“AWS、Azure、阿里”。多个云平台组成行业云集群，增强产业链协同基于云架构的行业应用，以其快速部署，高效运营和极佳的可扩展性，为越来越多的企业所采纳。随着越来越多的应用被部署于云端，以及应用使用者有企业内部扩展到行业内价值链的上下游，行业云已初具雏形。企业在打造行业云、连接整个行业价值链的过程中，不断赋予行业云更多的功能，扩展行业云所覆盖的流程，使行业云逐渐发展成为由多个不同场景的功能性云平台集群，对于增强产业链上下游协同、共同创造客户价值的作用不断增强。白色家电巨头打造了由多个流程云组成的全价值链企业云，包括：美的智造云是聚焦交付精准、效率提升、品质改善和数字化透明的智能制造信息化及工业以太网集成解决方案；“协作云”：将带动企业拥抱互联网，将采购寻源、供应商管理订单执行和采购分析变得高效、透明；“美云智数”：将自主研发的信息化和智能化解决方案落地执行，拉动整个价值链，构建透明可视的智慧工厂；“美信云“：通过端到端的连接，打造全价值链的企业移动信息化解决方案；“慧享云”：塑造赋能型后台职能（人力资源，财务等）；“营销云“：包括三大模块, 即涵盖整个客户生命周期的慧销云，聚焦线下渠道数字化营销的渠道云，以及实现全方位电商管理的电商云。而国内知名服装服饰企业报喜鸟集团，通过部署云翼互联智能，创建了云翼智造“三朵云”的架构体系：首先是透明云工厂，即通过智能制造，实现产品的柔性化生产，并通过数据驱动的运行，优化资源分配，提高运营效率，并实现生产全过程的透明可视；其次是定制云平台，构建客户信息集成管理系统，实现线上线下协同和一人一版、一衣一款的模块化全渠道服务模式；第三是数据云中心，整合服装行业大数据，打通上下游生态产业链，实现与关联方的互联互通与合作共享。能力输出与交付平台，加速新技术与能力推广云平台所具备的应用快速部署以及可扩展的特征， SDK 和 API 等开发工具及其带来的创新的应用开发模式，使其成为大数据，AI 等新技术实现快速部署与推广的模式与通道，加速了新技术与能力的推广。华为消费者业务群所打造的HiAI平台，是面向移动终端的AI计算平台，提供云、终端、芯片三层的 AI 能力开放，让伙伴们能够基于HiAI，开发各种人工智能的手机应用，优化消费者体验。具体而言，云端的HiAI服务，能够根据用户所需，实现服务的智能推送；终端层面的HiAI引擎，将AI能力与APP集成，提高APP的智能水平；芯片端的 AI 基础，能够快速转化和迁移既有模型，借助异构调度和NPU加速获得最佳性能。其中HiAIAPI是平台中的人工智能计算库，能让开发者便捷高效地编写移动设备上的AI应用程序，专注于开发新颖的 AI 应用程序，而不用关注针对计算的性能调优。它提供了包括人脸识别、图片识别、语义分析和码识别等多项功能，目前已经有快手、抖音、京东、美团、Prisma 等第三方应用接入。3、数据分析与AI应用，完成由数据到洞察的转变更智能的人机交互，提升用户体验，深化用户洞察人机交互作为人工智能的重要领域，正在受到越来越多的重视。语音识别、语义分析、文字识别等相关技术的发展，使人机交互更加自然和智能。人机交互在产品端和服务端的应用，将为客户带来更优的体验。而交互过程中产生的数据，又成为企业实现客户画像、深化客户洞察的重要途径。以海尔的智慧家庭语音助手 u+智慧家庭语音助手——“小优管家” 为例：作为基于海尔 U+人工智能平台和物联网技术研发的分布式语音交互系统，它能够提供包括语音识别、语义解析、语音合成在内的全流程语音交互体验。依托海尔智慧家庭，小优管家能够提供深度定制的智能家电语音交互服务。同时，利用海量用户与网器交互数据，对用户和网器设备进行画像，在所形成的用户洞察支持产品与服务创新的同时，也开放大数据应用，使生态增值，共同提升用户体验。预测性分析，提高运维科学性预测性维护就是从运行中的设备中采集数据，预测未来的维护需求，即从传感器反馈的数据中预测某个机械组件会发生故障，或是提高组件质量，从而彻底避免故障出现。其中，对于制造业而言，无论机械电子类的产品，还是工厂和物流系统中的生产和运输设备，预测性维护在降低宕机时间，提高设备利用率的同时，避免不必要维护产生的零备件及人工耗费。经验表明，预测性维护技术能为企业节省近12%的维修成本和近 30%的整体维护成本。预测性维护的案例，国外关于 GE 和罗尔斯罗伊斯在航空发动机方面的应用已经广为人知。在国内，这一应用领域同样发展迅速。以徐工为例，借助于 Xrea 工业互联网平台，徐工信息为某手机壳生厂商的数控加工中心刀具进行了预测性维护：通过机床作业过程和本身特性的分析，得出机床的声音、震动和电流与刀具的损坏程度具备较强的相关关系。借助边缘计算、人工智能技术，结合工业机理模型，开发了刀具寿命预测工业 APP，最终的预测准确效果接近 100%，在降低维护费用的同时，帮助其良品率从 87%提到 99%。实现自我优化，迈向智能运营相较于人机互动和决策分析支持等单项应用，实现整个业务流程的自我优化和自主运营意味着更大的难度，同时也会带来更大的收获。在达到这一目标的过程中，数字化统筹的智能运营流程将进一步向纵深和精细化发展，员工参与会降至最低水平。系统的自我优化则是实现自动运营之后的新突破。借助于强大的分析能力，系统将不同传感器中汇集而来的运营状态信息进行分析，自动识别运营中的薄弱环节和改进空间，并通过控制系统发出指令完成修正，实现运营的自我完善。华为运营商业务群利用 AI 技术提高网络的智能水平， 实现网络“自动驾驶”，为运营商带来更加高效和安全的网络。通过把 AI 注入到 SoftCOM 的架构和解决方案中，形成新一代的架构 SoftCOM AI，借助于架构创新，实现了电信网络的自动、自治、自愈、自优，提升网络的利用率和运维效率，构建一个 “自动驾驶、永无故障”的网络，给包括最终用户、运营商和设备商在内的全产业链带来价值。4、技术融合，低代码数字孪生与数字主线赋能端到端智能运营毋庸置疑，低代码，物联网，云计算，大数据与人工智能等数字化技术，其单独应用已经给企业的数字化运营带来巨大价值。这些技术的整合应用将产生的巨大颠覆性力量，作为多项技术（低代码，物联网，传感器，数据分析与人工智能，云计算等）融合的更高级别的应用，低代码数字孪生和数字总线代表了企业数字化运营的更高水平。低代码数字孪生作为物理产品的数字化表达，以及数字主线对于涵盖整个产品生命周期环节的流程的数字镜像，正在给制造业企业的包含研发，生产以及售后服务等的整个产品生命周期带来价值。美的集团运用低代码数字孪生理念开发数字样机，加速了研发进程，降低了研发成本。避免了传统的研发流程下，大量的样机测试和不断的结构修改，通过样机的不断地迭代最后达到开发目标的模式所带来的产品研发周期较长、成本较高，且难以精确定位产品的市场需求等的痼疾，数字孪生模式通过数字样机和数字实验循环优化产品设计，让样机变成最终方案的验证。在这一模式下美的对于油烟机产品的研发，提高了研发资源利用效率和产品创新速度，并以设计优化带来消费者体验升级。而快速崛起的国内汽车制造商吉利，则其利用数字总线理念加速了整个制造流程的优化。通过对于包括冲压、焊装、涂装和总装等车间和流程工序的 3D 仿真， 实现了生产流程的虚拟世界和物理世界的高度一致：首先是仿真数据跟现场数据的误差只有 13 毫米；其次是所有的 CT 节拍误差控制在了 0.5 秒；再就是所有机器人在仿真系统的数据跟现场实际完全一致。于是，吉利生产车间的监控人员在控制室里可以控制现场任何一台机器人的启动、停止，可以调动现场任意一个程序。整个流程的高精度数字化镜像，使得现有流程的优化，以及新产品上线时生产线的调整等，都可以在仿真系统中进行设计和预演，大大缩短了实体工厂的调整时间，提高了生产线的利用效率，降低了单车成本。在两个制造基地的试点成功后，吉利正将这一实践迅速推广到集团更多工厂。除此之外，吉利作为一家集团型企业，仍然需要大量的技术人员来满足各事业部门的日常数字化需求。在去年引入了“织信Informat”低代码平台，通过其高效的低代码开发能力，赋能技术与业务人员，大大提升了需求交付效率，解决了需求常年堆积的难题。三、业务系统推进企业数字化转型，优化生态体系的价值创造企业整个价值创造流程的数字化，将带来效率提升、质量改善以及深化客户关系，以差异化产品拓展新市场实现增长等“有形”价值。国外的测算表明，对于一家年营收 500 亿美金的汽车制造商，数字化运营所带来的潜在价值可超过息前利润的35%。同时，数字化技术的应用为新的商业模式与运营模式赋能，将是企业实现可持续运营所需要面对的更深刻的变革。数字化运营价值创造：以一家年营收５００亿美元的汽车制造商为例1、优化既有业务运营，提高效率与质量对于企业管理者而言， 运营优化与效率提升是永恒的主题。通过数字化运营提升运营效率方面，企业高管们一直有着很高的期望。不同先前机械化和信息化浪潮所带来的效率提升，数字化运营的贡献，其核心在更加广泛的连接和无处不在的分析能力所带来的更广泛更紧密的协同。基于数字化生态体系的开放协同，将带来提升效率与优化运营的巨大机会。这些机会将贯穿于整个价值创造流程，并为众多的协同价值创造参与者所共享。数字化研发协同：研发流程的数字化，尤其是数字孪生模式下的数字样机以及仿真代替实际实验的盛行，使跨地区跨企业的研发协同更加易于实现。而基于数字化平台的协同工具与工作流，进一步提高了研发协同的效率。基于这一模式，中国领先的工业企业纷纷建立并强化其全球研发网络，汇集不同地区在不同领域的人才等资源优势，加速全球范围内的产品研发。全球家电巨头海尔在世界范围内已经构筑起“10 大研发中心、5 大创新中心、1 个社群平台”的三层研发体系，利用全球研发中心的辐射力，创建全球创新合伙人社群平台，根据不同的用户痛点，24 小时开放并联无上限的 N 个全球研发力量，直至开发出最佳解决方案。除了促进企业内部不同研发中心之间的协同之外，中国企业也在开放创新方面不断向前。不同企业之间在新产品开发方面的合作， 各取所长，带来创新性的产品。中国乘用车巨头上汽与阿里巴巴在互联网汽车研发方面的合作即是很好的例子。基于双方所签署的“互联网汽车”战略合作协议，上汽和阿里联合组成了一个 200 多人的研发团队，双方约定硬件研发由上汽负责，软件研发则由阿里巴巴负责，双方各自承担研发费用，知识产权共享。其所开发出的上汽首款互联网汽车上汽荣威 RX5获得市场好评，推动了上汽自主品牌 SUV 的快速增长。智能工厂：今天，面临劳动力和土地成本飙升的压力以及自身转型升级迫切性的中国制造业企业，纷纷把智能工厂作为制造业转型的重要领域，以期获得更高的效率和更稳定的质量。无人工厂、互联工厂等等实践在各地纷纷展开。实现自动化运营提高效率与质量：对于中国制造业企业而言，建设数字化工厂的首要目标即是效率的提升，以便应对不断上涨的运营成本，以及激烈市场竞争带来的利润率的侵蚀。在这一领域，机器人的大规模应用发挥了重要的作用。 以国内重要的电子零部件厂商长盈精密技术为例，为了完成工厂的智能改造，累计投入机器人2000 多台，自动机 1500 多台，生产能力、产品品质、生产效率、安全性大幅提升，并通过实施能源监控，实现了节能降耗、绿色环保。 “无人工厂”自动化系统使用智能管控系统和机械手臂从事生产制造工作，大幅提高工作效率和产品质量，其目标是建成后缩减 90%的人工数量。工业物联网平台打通流程，迈向柔性精益生产：新一代消费者对于个性化定制化产品的需求越来越高，加之企业为满足不同细分市场需求而不断扩充产品品类，企业基于大规模制造的精益生产已经不足以赢得竞争所需的能力，迈向柔性精益生产成为企业提升竞争力的重要领域。位于青岛的海尔中央空调互联工厂，通过 RFID 等技术实现员工与设备之间、设备与产品之间、设备与用户之间互联互通： 在这座工厂里，安装有 6 万个探测器，每天记录大量的生产数据。通过这些数据，企业可以很快了解到制造过程中的具体问题，实现生产量的增加和不良率的下降，实现了中央空调这样的大型商用设备柔性制造和大规模定制化生产。每一个员工都被鼓励创新，都可能成为工厂的创客明星。融合传统工业软件，迈向智能化运营 (大族激光 MES升级等)：以工业物联网为基础的数字化工厂的发展，使得新的数字化生产系统与企业既有的MES等应用的连接与配合成为重要课题。两者的互联互通与协同，在使企业应用系统获得更加实时和准确数据的同时，也提升数字化工厂在支持企业决策方面的价值。大族激光通过MES系统的升级与建设，整合物流、信息流、计划等生产前端要素，把控生产制造过程，通过数据采集分析，为后续生产体系的改善提供最真实、最有效的保障。通过制造管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、采购管理等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。数字化供应链：传统制造企业组织层级化严重，企业通常呈线性结构，各部门各自为政。其供应链聚焦实体产品的高效运转，不擅长建立灵活的生态系统关系。供应链的数字化变革，将需要打破条块分割的部门窠臼，重新梳理目标的优先级，打造协同的供应链计划和交付能力。2B电商平台优化供应商与采购管理：于制造业企业而言，借助数字化电商平台对于供应商和采购流程管理的优化是易于实现和迅速见效的领域。中车集团开发的供应链电子商务平台中车购，是面向轨道交通行业的供应链协同电子商务平台。它提供了涵盖采购招标、供应链协同、市场营销、物流、金融等一体化服务，其主要模块包括：为全球客户提供统一的数字化客户服务的中车售，以一体化的创新业务模式提供贸易、物流、金融、租赁服务的中车金、中车运，面向中车全球化采购业务提供透明高效的数字化采购服务的中车采，以及实现中车的供应商体系统一的数字化管理的中车信。数字化物流，提高效率，降低成本： 物流环节的数字化，将为企业带来更高的效率和成本优势，助力企业实现精益生产。物联网、大数据分析以及机器人技术的不断推广，为物流数字化提供了强大的技术支持。越来越多的企业在自动化物流中心、运输车队管理等方面投入资源，提升物流数字化水平，在透明可视、实时监控以及精准预测计划等方面取得进展。随着数字化水平的不断提升，物流在客户价值创造中也逐渐走向前台，差异化的服务逐渐成为优化客户体验的重要领域，并完成由成本中心向利润中心的进化，而物流交付环节与客户的数字化互动，也是其成为收集用户数据、完善用户画像拼图、累积用户洞察的重要环节。华为的智慧物流与数字化仓储项目对其高效与智慧化运营发挥重要作用。利用物联网、大数据、IT 服务化平台等技术，结合业界的数字化转型领先实践经验，华为与整个物流生态链伙伴一起，在物流领域开展物流对象过程数字化、资源规划智能化、实物履行自动化等方面的建设。通过实时可视、安全高效、按需交付的物流服务能力构建，主动支撑交付保障，提升客户体验，改善物流运营效率。在物流的关键节点，智慧物流可依据不同节点类型及场景优化流程，并匹配最适宜的自动化工具和设备，从而实现小时级的履行能力。以华为位于深圳松山湖的自动物流中心为例：该物流中心采用射频（RF）、电子标签拣货系统（PTL）、货到人挑选（GTP）、旋转式传送带（Carrousel）等多种技术，集物料接收、存储、挑选、齐套、配送功能于一体，按功能模块分成不同区域，包括栈板存储区及料箱存储区、货到人拣选区、高频物料拣选区、集货区等，以多位一体的模式，实现物流端到端业务可视及业务智能处理，提升物流各环节协同运作效率。高效供应链协同，全球供应链平台使能全球运营： 众多企业的实践经验表明，借助数字化平台实现供应链的高效协同，是供应链环节数字化转型的重要方面。随着中国企业国际化运营的不断深化，全球范围内的供应链协同成为其运营全球化的重要推手。借助其多年的“一个美的、一个体系、一个标准”的企业数字化转型实践，美的集团实现了供应链环节以软件、数据驱动的全价值链运营，使供应链与研发计划、品质跟踪、客服安装等全价值链的各个环节无缝整合，实现了端到端的协同。数据驱动的供应链平台，使得美的位于全球多个基地能够高效服务其全球的客户网络，提升了全球化运营的效率。2、创新与差异化体验创造客户价值对于致力于数字化转型的中国企业而言，效率的提升与成本的降低更多来自于对既有业务的优化，为企业带来利润率的改善。同时，也将致力于实现可持续的业务增长这个数字化转型的核心目标。数字化/智能化产品与服务：产品与服务的智能化与数字化，是企业数字化转型的重要领域。首先是互联产品，这是产品数字化与智能化的前提。一方面，遥控和实时的运行状态信息获取，能够改善用户体验，创造客户价值；同时，产品的联网也使用户使用行为等数据能够实时传回，加深用户洞察。其次，数据分析与人工智能的应用，将是产品与服务具备自动运营的能力；同时，越来越多的产品功能通过软件实现，使产品的升级可以通过软件的迭代实现，大大加速了产品创新的速度，降低了个性化与定制化的成本。智能化产品自动感知客户需求，强化客户洞察：智能化产品自动感知客户需求，强化客户洞察：以全球家电巨头海尔为例，其 U+智慧生活 X.0 平台，以 U+大数据为基础，借助知识图谱为核心的 U+云脑，实现了家电的自感知、自适应、自学习，通过对网器行为、用户行为的感知，分析用户生活轨迹和生态服务喜好，自动感知用户习惯和需求，让智慧家庭的服务变被动为主动，将定制权交给用户。海尔持续迭代 UHome OS 系统，提升 U+智慧生活平台智能化和升级用户体验，实现了智能家电销量 、U+平台用户数 以及用户大规模定制产品的同步高速增长。数字化智能产品的运营模式数字化服务提升客户价值：华为全球技术服务(GTS)部门华为服务计划在三年内投资 2 亿美元及众多内部资源来打造“数字化 GTS”,形成平台和人才两大支柱。在平台方面，华为 GTS 将充分利用云、人工智能以及大数据等技术打造新的数字化平台，并在平台中整合华为在网络、流程、技术支持等领域积累的经验和数字化资产，为客户提供智能化服务，帮助客户提升效率和投资回报率。在人才方面，针对企业数字化转型对人才的要求有其特殊性。华为重新定义了企业数字化转型人才的类型，在其中增加了业务架构师(BA)、系统架构师(SA)和数据科学家等新的类型。数字化营销与个性化用户互动优化用户体验，加速营销循环数字化营销和个性化的用户互动，一方面是基于用户洞察的用户数字化体验的创造，同时，营销和互动过程中也在不断产生新的客户数据，使用户画像和用户洞察不断深化和更新。美的集团拥有近 1.5 亿带手机的唯一身份用户, 并且用户数据每天以至少 12 万的速度在递增。美的实现了用户购买的记录、购买渠道、地域、使用偏好等等信息全部标签化：一条用户记录可以打上近 600 个标签和多级标签属性, 形成完整的 360 度的用户画像。这些用户洞察被用于精准营销和商品推荐等，例如用户画像推荐模型会帮助服务一线导购和售后，完成了从线上线下整个立体空间对用户的了解和定位。3、迈向新的商业模式与运营模式制造业企业的数字化转型，在实现既有业务的提效和增长的同时，赋能新的商业模式和运营模式，助其跨越产品与行业生命周期，实现永续运营。平台化运营，制造业服务化以及数据变现的商业模式，正成为众多数字化转型先行者们的新的竞技场。数字技术发展推动商业模式演进工业云推动平台化运营，能力开放创造新商机：打造数字化平台，形成数字化生态体系，使企业平台化运营的核心。根据行业特点和企业自身条件可选择建设或参与不同模式的平台。平台模式下，除了既有的通过向客户提供产品和服务并以此获取收入之外，企业将获得新的营收产生渠道：通过数字化平台的能力开放，并因此收取相关资源与能力的使用费，将成为新的营收来源。行业云发展初期，为了吸引更多生态体系伙伴参与进来，平台运营者多采用了能力免费开放的促销手段。但长远而言，平台能力与资源使用的付费化将不可避免。2017 年，中国家电行业三巨头相继实现智能制造能力的输出，虽然输出内容迥异，但都通过提供智能制造解决方案完美开启了“第二跑道。” 海尔相继发布智慧家庭人工智能解决方案，以及涵盖人工智能交互系统、基于深度学习的智慧家庭解决方案两大平台级应用落地成果，并联合搜狗、中科院、先声互联、阿里、灵隆科技、出门问问等共同启动海尔 U+智慧家庭“+AI Family”计划，共建智慧家庭领域的人工智能开放生态，推动人工智能与智慧家庭的融合。同时，将自己研发的 AI 技术向行业开源，赋能智慧家庭行业，打造智慧家庭行业的创新和开放平台。不同类型的数字化平台与全球企业示例大规模定制与 C2M：迈向体验经济与成果经济作为数字经济孕育的新模式，大规模定制将颠覆传统的大规模生产，然后以营销手段向用户销售的模式带来根本性变化。从非差异化产品的大规模生产，到客户分群后基于客户群共同特征的差异化产品，再到大规模定制这一最终模式，消费类产品生产商在满足用户需求，提升用户体验方面走过了漫长历程。基于用户数据和柔性生产技术相结合的大规模定制，使得原先仅有高端客户专享的定制化产品与服务走入寻常百姓家，提升用户体验。以知名服饰企业报喜鸟为例，其服装定制通过“三化”得以实现：首先是数据化，就是把传统的客户需求转换为体型、版型、工艺、面辅料 4 大数据，存储在智能衣架的 RFID 芯片中，进行工序生产，客户信息录入后可直接下单，实现了成衣库存从 50%到 0 的转变；其次是部件化，就是将一件衣服拆分成若干部件，通过智能排版，个性化流水线以及手工制作的融合，提升客户个性化定制服装的效率和品质；第三是智能化，通过六大系统集合的生产过程智能控制系统，以自动化传感技术整合吊挂系统和显示系统，实现对 396 道工序的管控，最终实现部件化生产和人机协同，成为数字化驱动工厂。数据资产变现，迈向数字经济新天地随着产业物联网和大数据分析，人工智能等技术的应用不断推广，企业运营的数字化程度不断加深，企业所积累的客户和运营等方面的数据资产不断增多，如何将这一规模日益增长的资产变现，则成为企业数字化转型继续深化所面临的重要课题。数据资产变现领域，制造业企业尽管远远落后于BAT等数字平台型企业，但不断地探索也带来可供借鉴的案例。例如， 海尔涉足消费者金融，即是将其多年积累的海量用户数据变现的有益尝试。依托海尔集团1.5 亿实名用户大数据和 3 万多家线下网点，先后推出了海尔家电 “零首付、零利息、零手续费”的“0 元购”消费金融新模式，取得了良好的市场反响。海尔消费金融在不断寻求跨产业战略合作，扩展消费场景，将分期业务全面覆盖了家电、家装、家居、教育、健康、旅游、数码3C等领域。海尔消金上线了够花、嗨付两款 APP，并在2017年实现了 132.16%的总资产增长，与海尔云* 共同形成成了海尔集团消费者金融业务的主力。四、企业数字化转型的未来展望未来，数字技术的不断突破将带来产品、服务、运营模式和商业模式的不断革新。因而对于企业而言，数字化转型将是持久的不断演进的持续过程。以下趋势的不断发展，将对企业的数字化运营产生深远的影响：1、智能化运营走向深入，对企业的运营模式影响深远数字技术的不断发展，数字化的虚拟世界与物理世界的界限正在逐渐模糊，而这趋势将在未来二十年变得愈发强烈。与此同时，工业格局将变得更加分散，快速成型、大规模定制、分散和快速制造将成为常态。从前需要半年才能得到的原型，届时在一周之内便可完成。此外，在超级云计算、动态和虚拟网络架构以及认知计算的基础上，互联网及其在产业界的分支——产业互联网将充分释放潜能，以意想不到和快速变革的方式实现自身发展。这些，都将全方位地颠覆传统制造业的运营，智能化运营将在多个方面获得迅速发展：先进的工业机器人将使大型工厂获得史无前例的生产力，仅需少数几个高技能主管在工厂和控制台监管即可。协作机器人将应用于企业各个部门，帮助研发和客服部门大幅提升生产力。据估计，到 2030 年，最少有 30%到 40%的工业岗位将被协作机器人取代。内含智能算法的协作机器人甚至可充当白领，成为董事会成员。自动化流程优化、可穿戴计算机、机器学习和情境感知服务所带来的巨大优势，必将给企业的管理工作带来影响。过去，分配任务和协调是企业主管的工作。但随着原本面向众包和企业应用的软件算法可胜任这类工作并取代主管，中层管理者这一职位将逐渐走向衰亡。到 2030 年及其以后，企业的日常运营需搭配先进的预测性工具。工业数据的庞大规模，使将其传回中央处理器以供分析和自动化流程控制的模式难以为继，因而边缘计算或雾计算也将得到广泛应用；软件即服务的概念将成为渗透整个工业界的标准。2、变革将成常态，企业数字化转型成为长期持续的过程瞬息万变的数字化进程表明，数字化的大变革已在如火如荼地展开，并将长期持续。为了应对瞬息万变的技术与市场，不断推进数字化转型并最终迈向智能化运营，企业应当积极应对变化：聚焦对业务影响的关键点展开变革，对于变革效果仔细评估后迅速推广，扩大规模；主动适应、敢于尝试、保持好奇；建立灵活的企业组织结构，乐于改变，不禁锢于传统产品、各自为政的部门、企业、行业和市场的框架。数字化时代的本质就是不断改变，所以企业也必须持续地变革。一次变革的完成也意味着另一次变革的开始。这一过程循环往复，永无止境。3、迈向拉动式经济，重构价值创造流程与生态体系数字技术的不断发展，也将催生商业模式乃至企业形态的根本性变化。当前业务模式的主流是推动式经济，这一模式下，企业试图预估需求，据此设计出标准化的硬件产品，再通过标准化的营销和分配方式将这些硬件产品推入市场。而拉动式经济的运作流程则恰好相反，客户需求这一拉动因素将成为主导：借助于物联网技术以及智能化的人机互动，企业可率先感知需求，甚至要早于客户自身的认识，其特征是：以一对一的专属营销为基础，能实时检验创意和推出个性化产品。拉动经济的盛行，将带来企业组织结构与运营方式的深刻变革，企业将演变为开放、灵活、模块化、松散耦合的生态系统。这些生态系统利用和协调来自各行业、各地区的大量专业化企业， 进而将催生“复合企业”，能在需求的驱动下集结，在规模更小的专业化部门装配工业部件。而且某些开拓型企业已经在按此方式运营。例如，英国的服务提供商瑞德（RPD International）为大型企业设计制造和开发流程。只要提出想法，瑞德就可提供设计、制造原型，并通过其全球合约制造商网络制出产品，甚至还将产品配送到客户手中。拉动式经济：数字经济模式演化在拉动式经济中，可随时根据需求建立临时的合作关系，之后再解散，恢复到一般关系网络，等待下一次生产的召唤。工厂、后勤部门、研发部门、供应链、营销团队、转包商和生态系统合作伙伴都将做到有效地数字化互联。因此客户仅需点击几下鼠标，就可从快速重构的供应商那里得到超个性化、超本地化的专属工业产品。以上就是本次回答的全部内容，喜欢的朋友记得“一键三连”喔~如图所示，祝点赞者暴富！！1、名词解释：C2M（Consumer to Manufacturer）“顾客对工厂”的缩写，而其中文简称为“客对厂”，是一种新的基于互联网商业电子商务平台的商业模式。它实现了用户到工厂的直连，去除中间流通环节，连接设计师、制造商，为用户提供个性且专属的商品。这一模式颠覆了从工厂到用户的传统零售思维，由用户需求驱动生产制造。低代码（Low code）低代码的概念是相对于All Code（高代码）和No Code（无代码）的一个中间概念。它的主要特点是：用户不需要懂编程代码，只需使用低代码平台就可自主开发“企业系统、Web应用、APP、小程序、网站”等应用或服务，省略了编写代码的过程，通过可视化+组件化模块实现系统的高效搭建。而像国内目前比较有名的低代码平台有钉钉宜搭、腾讯云微搭，以及最近的低代码“黑马”平台：织信Informat等等。数字孪生（Digital Twin）是一个物理产品的数字化表达，以便于我们能够在这个数字化产品上看到实际物理产品可能发生的情况。它通过数字对物理对象的精确“描述”，以贯穿于产品生命周期各环节间一致的数据模型为基础, 实现物理机械和分析技术的融合。数字主线（Digital Thread）是指利用先进建模和仿真工具构建的，覆盖产品全寿命周期与全价值链，从基础材料、设计、工艺、制造以及使用维护全部环节，集成并驱动以统一的模型为核心的产品设计、制造和保障的数字化数据流。DPLS（Digital Product Life Cycle System）数字化产品全生命周期系统（缩写为 DPLS），是企业价值创造流程数字化的战略核心。DPLS 为全流程提供产品同源数据，通过支撑功能系统一体化、价值网络一体化和价值创造一体化，赋能企业端到端系统竞争力提升和快速商业变现，实现使能业务高效运作、价值快速变现和生态网络构建。2、参考文献：华为：ICT 新视界 – 数字化转型观点与案例华为：GIV 2025：打开智能世界产业版图埃森哲：物联网：推动中国产业转型埃里克 · 谢弗尔，吴琪，黄伟强： 工业 X.0: 实现工业领域数字价值海尔王养浩：让 IT 成为业务和创新的赋能者浦镇“中车云”让列车制造更智慧华为推进“全面云化”战略，使能行业数字化转型徐工信息：工业物联网大数据平台支撑新一代智慧工业大族激光智能装备集团与易士软件携手打造“大族云”海尔发布物联网行业智慧家庭解决方案 助力企业快速转型丁国祥：吉利的数字化转型从云上起步机械制造+数字化转型，看徐工怎么做 美的，利润增长的背后是靠数据驱动的管理哲学美的谷云松：数字化转型的IT策略以上部分内容来自于网络，侵删（请私信）

1. 基础理论知识1.1. 数据数据（Data），或称数据资源，是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。1.2. 大数据大数据（Big Data）指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据技术的不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。1.3. 数据源数据源（Data Source）是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，可以找到相应的数据库连接。常见的数据源类型有：关系数据库、时序数据库、键值存储数据库、列存储数据库、文档数据库、图形数据库、搜索引擎存储、对象数据库、MPP数据库、大数据库、工具或文件等。1.4. 数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的数据集合。一般情况下，它是主要职能是数据存储，为了给组织输出分析性报告，为支撑决策的目的而创建的。 同时，也可以提供指导业务流程改进，监视和管理数据接入时间、数据成本、数据质量。由于数据仓库是数据汇总的数据存储空间，一般情况下，会对数据仓库进行分层，常见分层有贴源层（ODS）、数据整合层（EDW）、主题模型层(FDM)、共性计算层/共性加工层(ADM）、应用集市层/数据集市层(ADS）。每种分层组合会根据具体实施情况，完成数据仓库分层设计。下图是实施常见的分层架构图。图 1 数据仓库分层架构图1.5. 数据中台数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。 数据中台需要具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现四个核心能力，让组织的员工、客户、伙伴能够方便地应用数据。数据中台是一种概念、理论，并不是一个独立系统的名称，它是在数据仓库（数据中心）的基础上引申出来的新的概念。职能定位是所有数据的汇聚之所，以及为上层数据应用提供支撑的平台基础，即数据赋能。若想全面了解数据中台，区分数据仓库和数据中台的异同，需要从数据来源、建设目标、数据应用三个层面进行说明。在数据来源层面：数据仓库的数据来源主要是业务数据库，数据格式也是以结构化数据为主。数据中台的数据来源期望是全域数据包括业务数据、日志数据、埋点数据、爬虫数据、外部数据等。数据格式可以是结构化数据，也可以是非结构化的数据。在建设目标层面：数据仓库建设主要用来做BI报表，目的性单一，只抽取和清洗该相关分析报表用到基础数据。若新增一张报表，需要从ODS到ADS做一遍数据加工。建立数据中台的目标是为了融合组织的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。数据中台通常会对来自多方面的的基础数据进行清洗，按照主题域概念建立多个以事物为主的主题域比如用户主题域，商品主题域，渠道主题域，门店主题域等等。数据中台遵循三个one的概念： One Data, One ID, One Service，基于该理念，数据中台不仅仅是汇聚企业各种数据，而且让这些数据遵循相同的标准和口径，对事物的标识能统一或者相互关联，并且提供统一的数据服务接口，完成数据赋能。在数据应用层面：数据仓库主要是面向BI报表，数据应用的建设就是传统烟囱式建设，每次都从头再来的开发方式。数据中台上的数据应用不仅仅只是面向于BI报表，更多面向营销推荐、用户画像、AI决策分析、风险评估、经营分析等。而且这些数据应用，基于数据中台已经汇总、沉淀完毕，能快速为相关系统提供数据，完成快速数据开发工作，同时之前工作成果都能被多个应用共享。1.6. 数据管理数据管理(Data Management)是为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付以及提升，对政策、实践和项目所做的计划、执行和监督。一般包含以下三层含义：（1）数据管理包含一系列业务职能，包括政策、计划、实践和项目的计划和执行；（2）数据管理包含一套严格的管理规范和过程，用于确保业务职能得到有效履行；（3）数据管理包含多个由业务领导和技术专家组成的管理团队，负责落实管理规范和过程。1.7. 数据治理国际数据管理协会（DAMA）给出的定义：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。《GBT34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分》给出的定义：数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。数据治理域包括数据管理体系和数据价值体系。国际数据治理研究所（DGI）给出的定义：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。另一种解释：侠义数据治理为了满足内部风险管理和外部监管合规的需要。通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。广义的数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），指导其他数据管理职能如何执行，在高层次上执行数据管理制度。组织为实现数据资产价值最大化所开展的一系列持续工作过程，明确数据相关方的责权、协调数据相关方达成数据利益一致、促进数据相关方采取联合数据行动。最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。再来一种解释：数据治理（Data Governance）是指将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作，是对数据的全生命周期管理。我的理解：数据治理从词组组成上分数据和治理，治理有改革的意思。既然有改革，那么就需要有相关制度、流程、工具完成对数据的重新梳理、归类，以满足数据的使用要求。数据治理的目标是提高数据质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接、共享和综合应用，从而提升企业管理水平，充分发挥信息化在经营管理中的作用。数据治理相关制度、流程会引申出数据治理咨询，如《数据治理组织架构及人才管理方案》、《数据治理实施路径》、《数据应用场景实施路径》、《元数据管理办法及流程》、《数据标准管理办法及流程》、《数据质量问题分析及整改方案》、《未来N年数据治理发展规划》等；数据治理工具会引申出相关管理系统，如元数据管理系统、数据安全系统、数据标准系统、数据质量系统等，一般偏向基于数据治理咨询成果完成当期数据治理实施与落地。1.8. 数据资产数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。《GBT34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分》给出的定义：组织拥有和控制的、能够产生效益的数据资源。2. 数据治理相关理论知识2.1. 数据模型数据模型（Data Model），经常简称为模型，是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型从抽象层次上描述了数据的静态特征、动态行为和约束条件。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作（其中ER图数据模型中无数据操作）和数据约束，形成数据结构的基本蓝图，也是企业数据资产的战略地图。数据模型按不同的应用层次分成主题域数据模型、概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型四种类型。主题域数据模型：简称主题域模型，是最高视角的规划蓝图，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类，并进行分析利用的抽象。一般情况下主题域模型按业务、系统、部门等划分。概念数据模型：简称概念模型，是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述现实世界的概念化结构，与具体的数据库管理系统（DBMS，Database Management System）无关，一般只有实体集，联系集的分析结构。逻辑数据模型：简称逻辑模型，是一种以概念模型为基础，根据业务条线、业务事项、业务流程、业务场景的需要，设计的面向业务实现的数据模型，一般包括具体的功能和处理信息。逻辑模型是面向DBMS的模型，用于指导在不同的DBMS系统中实现。逻辑数据模型常见形式有网状数据模型、层次数据模型等。物理数据模型：简称物理模型，是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构。物理模型的设计应基于逻辑模型的成果，以保证实现业务需求。它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关，因此，在设计模型时需要考虑系统性能的相关要求。2.2. 元模型&元数据元模型（Meta Model）是关于模型的模型，是描述某一模型的规范，具体来说就是组成模型的元素和元素之间的关系。元模型是相对与模型的概念，离开了模型元模型就没有了意义。元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。元数据按用途不同分为技术元数据、业务元数据、操作元数据、管理元数据。数据模型、元模型、元数据之间的关系：模型是数据特征的抽象，是组建元模型的理论基础。元模型是元数据的模型，是存储元数据的数据模型，由于元数据的多样性，因此不同类型及子类对应的元模型也不尽相同，需要根据具体的元数据进行设计。技术元数据技术元数据（Technical Metadata）：描述数据系统中技术领域相关概念、关系和规则的数据；包括数据平台内对象和数据结构的定义、源数据到目的数据的映射、数据转换的描述等。技术元数据如果细分，还可以分为结构性技术元数据和关联性技术元数据。结构性技术元数据：结构性技术元数据提供了在信息技术的基础架构中对数据的说明，如数据的存放位置、数据的存储类型、数据的血缘关系等。关联性技术元数据：描述了数据之间的关联和数据在信息技术环境之中的流转情况。技术元数据的范围主要包括：技术规则（计算/统计/转换/汇总）、数据质量规则技术描述、字段、衍生字段、事实/维度、统计指标、表/视图/文件/接口、报表/多维分析、数据库/视图组/文件组/接口组、源代码/程序、系统、软件、硬件等。在实践中，技术元数据的采集的内容会根据不同数据库做具体内容的调整，如关系数据库常见的表、字段、存储过程、函数、视图，键值存储数据库就诶有视图、存储过程这种概念。业务元数据描述数据系统中业务领域相关概念、关系和规则的数据；包括业务术语、信息分类、指标、统计口径等。从另一个维度来说，业务元数据是数据仓库环境的关键元数据，是用户访问时了解业务数据的途径，内容来源包括多个方面：用例建模(Case Modeling)工具、控制数据库、数据库目录和数据抽取／转换／加载的工具。在实践中，常见的数据指标、数据元素（数据元）、数据标签、报表表头等都属于业务元数据。操作元数据与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程，以及系统日常运行产生的操作数据。操作元数据管理的内容主要包括：与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程、项目、版本，以及系统生产运行中的操作记录，如运行记录、应用程序、运行作业。简单理解，操作元数据是描述数据处理过程的数据。在实践中，一般操作元数据主要存储的数据是：数据ETL信息、数据加工处理策略数据信息、数据处理调度信息、数据处理异常信息等。管理元数据描述了数据的管理属性，包括管理部门、管理责任人等，通过明确管理属性，有利于数据管理责任到部门和个人，是数据安全管理的基础。常见的管理元数据包括：数据所有者、数据质量定责、数据安全等级等。简单理解，管理元数据是描述数据管理归属的数据。在实践中，一般管理元数据主要存储的数据是：数据归属信息(业务归属、系统归属、运维归属、数据权限归属)、各个数据库里面创建的用户访问库\表\视图\存储过程等的权限信息（含数据安全信息）等。元模型怎么基于不同业务场景、数据库类型定义，技术元数据、业务元数据、操作元数据如何采集，等后续编制《元数据管理系统建设》文章时具体陈述。2.2. 数据标准数据标准（Data Standards）是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。在数字化过程中，数据是业务活动在信息系统中的真实反映。由于业务对象在信息系统中以数据的形式存在，数据标准相关管理活动均需以业务为基础，并以标准的形式规范业务对象在各信息系统中的统一定义和应用，以提升企业在业务协同、监管合规、数据共享开放、数据分析应用等各方面的能力。数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系，同时也是是建立一套符合自身实际，涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。它包括基础类标准和指标类标准。基础类数据标准基础类数据标准是为了统一组织所有业务活动相关数据的一致性和准确性，解决业务间数据一致性和数据整合，按照数据标准管理过程制定的数据标解决业务间数据一致性和数据整合，按照数据标准管理过程制定的数据标准。基础类数据标准主要的内容，包括数据元、代码集、数据集、编码规则。数据元( Data Element)，也称为数据元素，是用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。数据元可以理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定的次序组成一个整体结构即为数据模型。对应的是数据元标准。代码集是用于说明信息基本数据集中数据元素的分类编码。代码基于某一个代码集的分类编码下的可排序数据集合，一般情况下代码是无序的对象集合，包含唯一值CODE，和对应的值VALUE。为了扩展性，体现树状代码模式，还会有父类CODE。由于代码一词在业务人员理解中会产生开发代码的概念，有时候会将代码集改成编码集，对应的是编码标准。指标类数据标准指标类数据标准一般分为基础指标标准和计算指标（又称组合指标）。基础指标具有特定业务和经济含义有特定业务和经济含义，且仅能通过基础类数据加工获得，计算指标通常由两个以上基础指标计算得出。2.3. 数据质量数据质量（Data Quality）是保证数据应用效果的基础，是描述数据价值含量的指标。衡量数据质量的指标体系有很多，典型的指标有：完整性（数据是否缺失）、规范性（数据是否按照要求的规则存储）、一致性（数据的值是否存在信息含义上的冲突）、准确性（数据是否错误）、唯一性（数据是否是重复的）、时效性（数据是否按照时间的要求进行上传）。通常从技术方面、业务方面、管理方面寻找数据质量问题。技术方面在技术方面，一般从数据库表设计、数据生产、数据采集、数据传输、数据装载、数据存储整个数据生命周期的各个环点寻找数据质量问题。数据库表设计环节：在业务系统建设时对表结构、字段约束、数据校验规则的设计不合理，造成数据录入无校验或校验不当，引起数据重复、不准确、不完整等。数据生产环节：指业务系统产生生产数据，在业务系统中未控制数据写入权限、对数据收集页面未做数据校验、对数据重复提交未做限制、数据之间的逻辑未做控制等引发数据重复、不准确、不一致等。各个业务系统通用或者依赖数据未做统一的管理，各业务系统各自为政，烟囱式建设系统，导致系统之间的数据不一致。数据采集环节：数通过API、DB Link等方式获取数据，在采集点、采集频率、采集内容、映射关系、采集参数和流程设置的不合理，导致的数据采集效率低下、采集失败、数据丢失、数据映射与转换失败等问题。数据传输环节：网络不可控、数据传输过程中未加密，造成数据传输环节数据被篡改、丢失引发的数据质量问题。数据加工环节：指通过ETL、数据开发等方式，在编制数据清洗规则、数据转换规则、数据装载规则时，未做合理的限制、验证等方式，造成数据重复、映射错误等问题。数据存储环节：数据存储区设置不合理、人为在数据存储上调整数据，引发数据丢失、无效、失真、重复等问题。业务方面在业务方面，由于需求不清晰、需求频繁变更、数据输入格式不规范、数据造假造成数据质量问题。需求不清晰：业务规则、业务流程、业务采集信息项不清晰，影响设计环节构建的数据模型不合理，进而引发数据生产环节数据质量问题。需求频繁变更：一般也是由于需求不清晰导致需求变更频繁，影响数据在技术层面所有环节，在频繁变更的情况下，稍有疏忽或者设计不合理或者数据迁移逻辑错误，导致数据质量问题频繁发生，且不好治理。数据输入格式不规范：一般主要针对大范围内容数据的输入场景，由于输入内容的大小写、全半角、特殊字符未留心注意，造成数据失真、数据丢失等问题。数据造假：操作人员为了提高或降低考核指标，亦或是快速完成相关数据收集工作，对一些数据在录入时进行了处理，使得数据真实性无法满足质量要求。管理方面在管理方面，主要是对数据质量认知薄弱，没有或者未履行数据质量制度，数据认责、数据考核机制匮乏，导致数据管理方面缺失引发的数据质量问题。数据质量认知：没有认识到数据质量的重要性，关注系统建设缺少对数据生产的关注，认为系统是万能的，数据质量差些也没关系。数据质量制度：数据质量问题从输入、发现、指派、处理、优化没有一个统一的流程和制度支撑，造成数据生产时数据不规范、数据丢失、数据冲突等问题，接下来的数据发现、指标、处理、优化也没有控制和管理，出现数据问题也没有相应的数据认责、考核机制做到行为约束，导致整个数据质量问题没有形成闭环。影响数据质量也可以从客观因素和主观因素分析。在数据各环节流转中，由于系统异常和流程设置不当等客观因素，引起的数据质量问题。在数据各环节处理中，由于人员数据意识低和管理缺陷等主观因素，造成操作不当而引起的数据质量问题。2.4. 数据交换数据交换（Data Switching）在基于数据中台、数据仓库、数据治理场景下，不是指基于多个数据终端设备（DTE）之间，为任意两个终端设备建立数据通信临时互连通路的过程；而是指将分散建设的若干应用信息系统中的数据进行整合，使若干个应用子系统进行信息/数据的传输及共享，提高信息资源的利用率，成为进行信息化建设的基本目标，保证分布异构系统之间互联互通。简单理解，当前的数据交换主要将应用系统产生的数据，通过数据卸数、数据装数完成异构数据库（源）之间的互联互通。常见的数据交换模式有库到库、库到文件、文件到库、文件到文件。2.5. 数据服务数据服务（Data Service）是将全企业级的数据提供服务能力，通过服务化包装，以服务接口的方式对业务系统提供数据。数据服务除了将原来散布各处的数据服务整合，实现数据服务的统一对接及出口，也可以支持基于数据服务配置数据API，通过统一接入统一管理的方式，实现全企业级数据服务的发布、申请、对接调用、鉴权、监控、限流管控，从而实现数据服务的统一管控。数据服务是从系统应用层面为数据使用方提供安全、统一的数据。2.6. 数据生命周期任何事物都具有一定的生命周期，数据也不例外。数据生命周期（Data Life
Cycle）是从数据的产生、加工、使用乃至消亡，基于有一个科学的管理办法，将极少或者不再使用的数据从系统中剥离出来，并通过核实的存储设备进行保留，不仅能够提高系统的运行效率，更好的服务客户，还能大幅度减少因为数据长期保存带来的储存成本。数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段（有时还会进一步划分为在线归档阶段和离线归档阶段）、销毁阶段三大阶段，管理内容包括建立合理的数据类别，针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式、注意事项等。2.7. 数据开发数据开发（Data Development）指围绕数据全生命周期打造全流程统一标准化的工具能力，对数据模型设计、数据加工处理程序开发、测试、上线等进行统一管理的活动。一般情况下，数据开发包含离线开发和实时开发。离线开发，又叫做离线数据开发，指通过编制数据加工表达式处理昨天或者更久前的数据，时间单位通常是天、小时。实时开发，又叫做实时数据开发，处理即时收到数据，时效主要取决于传输和存储速度，时间单位通常是秒、毫秒。2.8. 数据安全数据安全（Data Security）为数据处理系统建立和采用的技术和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和恶意的原因遭到破坏、更改和泄露。由此计算机网络的安全可以理解为：通过采用各种技术和管理措施，使网络系统正常运行，从而确保网络数据的可用性、完整性和保密性。数据分类目录，又称数据目录，指根据组织数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用组织数据的过程。数据目录是数据保护工作中的一个关键部分，是建立统一、准确、完善的数据架构的基础，是实现集中化、专业化、标准化数据管理的基础，也是数据资产盘点重要的依赖数据。图 2 数据分类（示例）数据分级，又称敏感等级，是指在数据分类的基础上，采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异，按照一定的分级原则对其进行定级，从而为组织数据的开放和共享安全策略制定提供支撑的过程。图 3 基于《金融数据安全数据安全分级指南》梳理数据等级（示例）静态脱敏，是将数据抽取进行脱敏处理后，下发至测试库，脱敏后的数据与生产环境隔离，满足业务需要的同时保障生产数据库的安全。静态脱敏是不可逆的动作，可以概括为数据的“搬移并仿真替换”。动态脱敏，是基于脱敏规则，对敏感数据的查询和调用结果进行实时脱敏，确保返回数据可用性和安全性。动态脱敏可以概括为“边脱敏，边使用”。3. 数据资产相关理论知识3.1. 业务数据业务数据（Business Data）是业务处理过程中或事物处理所产生的数据，也称交易数据。业务数据生成主要有三种情况：一、业务交易过程中产生的数据，例如：计划单、销售单、生产单、采购单等，这部分数据多数人为产生；二、系统产生的数据，包括，硬件运行状况、软件运行状况、资源消耗状况、应用使用状况、接口调用状况、服务健康状况等；三、自动化设备所产生的数据，IOT物联网的各类设备运行数据、生产采集数据等等。不论来源何处，这里数据有一个共同的特点就是时效性强、响应高、数据量大。3.2. 主数据主数据（Master Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是企业核心业务对象、交易业务的执行主体。是在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用和各系统之间进行数据交互的基础。从业务角度，主数据是相对“固定”的，变化缓慢。主数据是企业信息系统的神经中枢，是业务运行和决策分析的基础。例如客户、企业组织机构和员工、产品、渠道、科目等。3.3. 数据价值数据价值（Data Value）是对数据内在价值的度量，可以从数据成本和数据应用价值两方面来开展。数据成本一般包括采集、存储和计算的费用（人工费用、IT设备等直接费用和间接费用等）和运维费用（业务操作费、技术操作费等）。数据应用价值主要从数据的分类、使用频次、使用对象、使用效果和共享流通等方面计量。3.4.资产目录数据资产目录(Data Asset Catalog)，简称资产目录，是指对数据中有价值、可用于分析和应用的数据进行提炼形成的目录体系。编制数据资产目录主要是建立业务场景和数据资源的关联关系，降低理解系统数据的门槛。4. 相关关系4.1. 数据管理&数据治理&数据资产的关系数据管理包含数据治理，“治理是整体数据管理的一部分”这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。数据资产是在数据治理的基础上，核心是如何实现数据价值，体现数据价值，完成数据赋能。数据管理、数据治理、数据资产管理三者关系如图所示。图 4 数据管理、数据治理、数据资产管理三者关系4.2.数据治理框架GB/T34960《信息技术服务治理》第5部分提到，数据治理框架包含顶层设计、数据治理环境、数据治理域和数据治理过程四大部分。图 5 数据治理框架顶层设计包含数据相关的战略规划、组织构建和架构设计，是数据治理实施的基础。数据治理环境包含内外部环境及促成因素，是数据治理实施的保障。数据治理域包含数据管理体系和数据价值体系，是数据治理实施的对象。数据治理过程包含统筹和规划、构建和运行、监控和评价以及改进和优化，是数据治理实施的方法。在数据治理域中，数据管理体系主要组织应围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生存周期等，开展数据管理体系的治理，至少包括：ａ） 评估数据管理的现状和能力，分析和评估数据管理的成熟度；ｂ） 指导数据管理体系治理方案的实施，满足数据战略和管理要求；ｃ） 监督数据管理的绩效和符合性，并持续改进和优化。数据价值体系主要组织应围绕数据流通、数据服务和数据洞察等，开展数据资产运营和应用的治理，至少包括：ａ） 评估数据资产的运营和应用能力，支撑数据价值转化和实现；ｂ） 指导数据价值体系治理方案的实施，满足数据资产的运营和应用要求；ｃ） 监督数据价值实现的绩效和符合性，并持续改进和优化。4.3.数据治理&数据资产&数据的关系从数据层面来看，数据体系包括治理、管理和应用三个部分。治理是负责解决人与人、人与数据之间的事，管理负责各个职能领域，应用则是数据价值的实现。根据这三个维度，数据治理重点在治理，一般包含数据治理咨询和数据治理实施，是数据在治理与管理的结合；数据资产偏重的是资产，一般重点体现数据的价值和数据的应用，基于数据资产盘点及价值分析，展示数据资产的价值和提供数据应用。或者说，数据治理是在高层次上执行数据管理制度，对数据行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行），数据资产重点是发现数据价值，通过提供数据应用的能力助力企业发展、提升企业运营能力。数据是企业信息化的原料，数据治理是企业信息化的基石，数据资产基于数据治理的数据，挖掘数据价值，通过数据运营、数据分析的手段，为企业赋能，助力企业信息化的腾飞。

2022-09-15 15:30
来源:
龙智造工业云发布于：重庆市
01 数据中台的定义
1、一切基于数据
数字化转型成功的企业，其内部和外部的交互均以数据为基础。业务的变化快速反馈在数据上，企业能够迅速感知并做出反应，而其决策与考核基于客观数据。
<内外部业务交互基于数据>
<业务变化反映在数据>
<感知和反映基于数据>
<决策和考核基于客观数据>
2、数据自动化
同时，数据是活的，是流动的，越用越多，越用越有价值。随着数据与业务场景的不断交融，业务场景将逐步实现通过数据自动运转和自动优化，进而推动企业进入数字化和智能化的阶段。
02 新模式与传统模式数据交互问题
传统IT建设方式下，企业的各种信息系统大多是独立采购或者独立建设的，无法做到信息的互联互通，导致企业内部形成多个数据孤岛。
互联网、移动互联网的发展带来很多新的业务模式，很多企业尝试通过服务号、小程序、O2O平台等新模式触达客户、服务客户，新模式是通过新的平台支撑的，产生的数据与传统模式下的数据也无法互通，这进一步加剧了数据孤岛问题。
分散在各个孤岛的数据无法很好地支撑企业的经营决策，也无法很好地应对快速变化的前端业务。
因此需要一套机制，通过这套机制融合新老模式，整合分散在各个孤岛上的数据，快速形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台。
数据中台是一套机制：融合新老模式的业务系统数据，整合分散的数据，形成数据服务。
03 数据中台定义
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
<即：数据服务>
04 数据中台的核心能力
1、汇聚整合
企业内部往往有多个信息部门和数据中心，大量系统、功能和应用重复建设，存在巨大的数据资源、计算资源和人力资源的浪费，同时组织壁垒也导致数据孤岛的出现，使得内外部数据难以全局规划。
数据中台需要对数据进行整合和完善，提供适用、适配、成熟、完善的一站式大数据平台工具，在简便有效的基础上，实现数据采集、交换等任务配置以及监控管理。
数据中台必须具备数据集成与运营方面的能力，能够接入、转换、写入或缓存企业内外部多种来源的数据，协助不同部门和团队的数据使用者更好地定位数据、理解数据。
同时数据安全、灵活可用也是绝大多数企业看重的，他们期望数据中台能协助企业提升数据可用性和易用性，且在系统部署上能支持多种模式。
<数据整合和完善，将不同业务系统数据整合起来>
<数据集成和运营能力，收发存储使用不同来源的数据>
2、提纯加工
数据就像石油，需要经过提纯加工才能使用，这个过程就是数据资产化。
企业需要完整的数据资产体系，围绕着能给业务带来价值的数据资产进行建设，推动业务数据向数据资产的转化。
传统的数字化建设往往局限在单个业务流程，忽视了多业务的关联数据，缺乏对数据的深度理解。
数据中台必须连通全域数据，通过统一的数据标准和质量体系，建设提纯加工后的标准数据资产体系，以满足业务对数据的需求。
<数据资产体系>
<数据整理、提纯、加工、使之成为数据资产>
3、服务可视化（资产服务化）
为了尽快让数据用起来，数据中台必须提供便捷、快速的数据服务能力，让相关人员能够迅速开发数据应用，支持数据资产场景化能力的快速输出，以响应客户的动态需求。
多数企业还期待数据中台可以提供数据化运营平台，帮助企业快速实现数据资产的可视化分析，提供包括实时流数据分析、预测分析、机器学习等更为高级的服务，为企业数据化运营赋能。
此外，伴随着人工智能技术的飞速发展，AI的能力也被多数企业期待能应用到数据中台上，实现自然语言处理等方面的服务。数据洞察来源于分析，数据中台必须提供丰富的分析功能，数据资产必须服务于业务分析才能解决企业在数据洞察方面的短板，实现与业务的紧密结合。
<对外：迅速将数据资产转换为有价值的应用服务>
<对内：利用数据资产形成可视化的运营平台>
4、价值变现
数据中台通过打通企业数据，提供以前单个部门或者单个业务单元无法提供的数据服务能力，以实现数据的更大价值变现。
企业期待数据中台能提升跨部门的普适性业务价值能力，更好地管理数据应用，将数据洞察变成直接驱动业务行动的核心动能，跨业务场景推进数据实践。
同时，企业对于如何评估业务行动的效果也十分关注，因为没有效果评估就难以得到有效反馈，从而难以迭代更新数据应用，难以持续为客户带来价值。
如前所述，数据中台是一套持续地让企业的数据用起来的机制，要想把数据用起来，四个核心能力都需要不断迭代和提升。从战略上来看，汇聚整合、提纯加工、服务可视化和价值变现的能力是数据中台最核心的竞争力， 是企业真正将数据转化为生产力、实现数字化转型和商业创新、永葆竞争力的保障。
总结：数据中台-整合、加工、服务、变现
来源
企业数字化咨询
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