企业数字化转型会议纪要

企业数字化转型会议纪要

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。数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。十四五时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。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。向数据驱动型企业转型的关键路径向数据驱动型企业转型不仅仅是一个技术议题，而是一个融合了战略、组织、人才、技术、数据、文化与变革等诸多因素的系统性工程。战略层：战略层需要回答的问题是数据驱动型企业所要实现的愿景和目标是什么？以数据驱动的方式在不同的业务领域能够创造哪些价值？典型的业务场景及其优先级如何定义？实现目标愿景需要什么样的运营模式支撑，实现目标的路线图。能力层：能力层需要回答的问题包括，成为一个数据驱动型企业需要什么技能的人才？企业需要建立什么的从数据到分析到业务产出的流程，以及需要什么技术和平台能力的支撑。执行层：执行层需要回答的问题包括，转型到数据驱动型企业，企业员工需要具备什么样的思维模式，如何将数据洞察嵌入业务以及怎么样实现数据价值的规模化。数据驱动型汽车企业典型业务场景近两年来，受国际国内疫情的发生反复以及原油价格的飙升，汽车销售受到了一定的冲击。就国内来说，随着疫情防控和复工复产的统筹推进，车企和经销商的生产经营活动正逐步回归正轨，广大汽车从业者应认真总结本次疫情紧急事件带来的冲击，并以此为契机升级企业管理机制，运用数据提升企业治理和经营管理的现代化水平。（一）软件定义汽车（自动驾驶运行模拟）在万物互联、以及CASA（连接性、替代动力系统、共享出行和自动驾驶）带来的颠覆性变革的背景下，主机厂、供应商面临着一个多世纪以来最大的课题：软件定义汽车。保即使在AmazonEC2竞价型实例由于需求量大而无法使用时模拟仍可运行。利用AmazonS3构建数据湖来存储和访问不断增加的从自动驾驶汽车和模拟中所收集和存储的数据量达到PB级的信息。该公司利用AutoScaling等产品，在高峰时段，管理数量高达8倍的乘客，并利用AmazonRedshift获得客户见解，为其拼车产品LyftLine提供支持。使用AmazonKinesis通过系统收集生产事件，并利用AmazonDynamoDB的可扩展性实现了多数据存储，其中包括一个为所有乘车服务存储GPS坐标的乘车跟踪系统。在6个月内将每次乘坐的IT成本降低40%；向领导和开发团队提供详细的成本指标；允许工程师减少浪费并验证支出减少；使工程师能够制造新工具并节省资金。（二）云数据中心赋能数据驱动型解决方案在过去几年里，宝马集团一直致力于使用数据和预测分析来保持其在汽车行业数字化转型领域的前沿地位。同时该集团也面临数据分散、不易获取、IT设施陈旧，支持新的需求反应速度慢的挑战。为此，宝马集团需要开发具有足够敏捷性的解决方案，支持各内外部需求，同时赋能数据使用者实施访问的权限，并遵守隐私和安全法规要求。重新构建其本地部署数据湖，并将其迁移至亚马逊云科技，云数据中心（CDH）可处理并整合来自车辆传感器和整个企业其他来源的匿名数据，使创建面向客户的应用程序和内部应用程序的内部团队能够轻松获取这些数据。转向了混合式托管服务，通过差异化组件以及创建能够扩缩以满足数据工程师需求的环境来降低设置的复杂性。借助云上数据门户，使用高级搜索算法和可轻松查询的数据帮助CDH用户发现可信赖的数据集，进而生成全新的洞察。普及大规模数据使用，每天处理来自数百万车辆的数TB遥测数据。这赋能宝马集团运用从CDH摄入、收集和细化的车队数据更好地解决问题，将问题解决在萌芽之时。为宝马集团开发数据驱动型IT解决方案奠定了基础，加速创新。（三）在自动驾驶领域连接和管理大量设备的IoT自动驾驶对基础设施的核心需求就是海量数据的采集和处理。Momenta的测试车利用安装在车上的各样传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，进行静态/动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合高精度地图数据，实现自动驾驶的能力。一辆测试车，每天路面测试产生的数据可达TB级。除了测试车以外，随着Momenta面向高/快速道路的MpilotHighway和面向泊车场景的MpilotParking发布，也会产生大量的数据需要处理。一个稳定、可靠、高性能、易扩展的IT基础架构，对高速成长的Momenta来说非常重要。使用AmazonS3进行车端传感器数据收集，一方面车端系统会在行车过程中随时根据传感器采集到的信息进行驾驶决策，另一方面，每一辆测试车也会在路面测试中实时地、智能化地筛选和采集高价值数据，传回上云后通过众包标注，供模型训练使用。借助亚马逊云科技IoT服务，构建车云一体的数据平台，实现实时位置回传、指令下发、车辆控制以及大量IoT设备的管理。在深度学习模型训练方面，Momenta将所有在车端采集的有效数据传回云端，云端根据这些数据产生更好的算法，再推至车端，车端更新之后，使得算法更加稳定、精确度更高，这就形成了一个闭环。利用云上机器学习基础设施，对底层和训练框架进行优化，以实现对特有场景的支持。在公司创新加速时，更加稳定高效。通过使用AmazonIoT服务，Momenta只用了两周时间，就快速搭建出一个量产自动驾驶解决方案的产品原型，并且验证了设计方案的可行性。提升开发效率，节省运维成本。使用云上机器学习基础设施，使Momenta能够以经济高效的方式快速训练模型并进行调优。此外，Momenta维持了非常精简的运维团队。同样的规模，如果不用云，至少需要10人以上的运维团队。Momenta的业务覆盖全球市场过程中，一方面可以通过亚马逊云科技全球的区域实现快速部署；另一方面可以有更多机会利用整个亚马逊的全球资源进行市场拓展。（四）据驱动型消费品与零售企业典型业务场景目前，零售企业对于数据的应用仍然不足，61%的零售商不能快速获取信息以应对多变的环境；88%的零售商难以从数据中获取可执行的洞见；平均只有43%的数据被零售商视为可操作；仅有16%的零售商利用数据发展和提升竞争优势。对于客户旅程中所产生的大量数据，零售商应有的放矢地进行使用，例如在客户参与、销售与规划、线上线下门店运营、供应链和分销、数据科学以及核心零售业务应用程序等场景中进行数据驱动模式布局。1、精细化分层，数据赋能消费者体验升级个护行业某头部美护发品牌由于新锐品牌不断强势崛起，面临存量竞争激烈，以及店铺会员规模急速提升的问题。提升高价值会员长期价值贡献与溢价能力成为品牌亟待深挖优化的一大课题。品牌需要从产品思维转换向用户思维的运营模式。核心是围绕消费者全生命周期，精准聚焦各阶段各渠道目标消费者的需求，增强和消费者的互动，提升消费者的终身价值，实现以消费者为中心的数字化转型。站内外精细化运作会员触点，以新会员专享入会礼做高效承接，有效提升用户回购频次，回购率较历史大促上升明显。打造会员心智，提升高价值会员粘性：通过店铺不同优惠券权益与人群核销率数据分析发现，员人群已形成领券及会员日心智，表现为发券面额与领券率成正相关，并与会员日等特定活动有高相性；同时激活了部分优质沉睡会员，有效提高了高价值会员的长期价值。客群精细化分层，群聊互动玩法承接：通过深挖私域人群画像并进行分层，利用差异化的权益吸引入群，打造基于人群消费价值的群聊分层体系。会员日运营效果高于同行同层TOP5品牌均值，新会员绑卡率、会员人群活跃率均较之前实现了有效提升。通过细分化运营策略，有效提高了会员进店浏览转化率，从而实现消费者精细化运营提效。2、产品组合与匹配传统的产品组合优化方法成本高、速度慢、容易出现人为错误，并且依靠每年一次的手动审查无法最大限度地提高产品的可靠性和可持续增长，而且手动审查无法满足当今消费者快速变化的期望。某智能手机品牌使用数据驱动进行产品组合优化可以帮助零售商做出更好、更可持续的决策，以有效地为客户提供他们需要的产品。预测消费者需求和下一步行为。数据分析可以根据过去的购买行为预测消费者的下一步行为及其对市场趋势的反应。这使零售商能够更好地了解哪些商品预计需求量较大，从而能够更明智地决定哪些商品需要优先进货。分析多源的客户数据。利用机器学习挖掘和分析来自相关品牌、竞争对手和社交媒体的数据，然后将这些见解与零售商客户的消费行为进行比较，帮助以更低的成本开展更准确的产品组合预测。此外，算法可以在数据发生变化时自动更新结果，使零售商能够实时跟踪消费者的需求。成本更低的产品组合规划：通过使用AI技术实现产品组合规划过程的自动化，零售商可以实时分析消费者的期望，同时避免年度手动审查的运营成本。更有效的库存决策：数据可以生成更准确的产品推荐，使零售商能够就库存做出更明智的决定。（五）据驱动型工业制造企业典型业务场景作为助力本轮科技革命和产业变革的战略性技术，以深度学习为代表的新一轮人工智能技术呈现出爆发趋势，工业智能迎来了发展的新阶段。通过海量数据的全面实时感知、端到端的深度集成和智能化建模分析，工业智能将企业的经营管理分析与决策水平提升到了全新高度。目前，相当一部分制造企业已经构建了传统的数据管理体系，以数据的存储、关键词检索为主。但企业内部业务流程复杂各异，传统的数据系统较为粗放，难以有效的沉淀并在业务场景中赋能企业员工，缺少可用性、易用性，发展瓶颈较为明显。因此，部分制造业的龙头企业正在积极推进部署基于人工智能技术的新一代数据体系，为业务赋能、赋值、赋智，助力企业在激烈的市场竞争环境中占据一席之地，并实现业务增长。1、数据流程分析助力工业制造企业增产升能随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营和绩效。通过有效监测与分析数据，关注数据异常流程，从而优化生产模式是自动化制造企业不可避免地数字化之路。从所有大众工厂接受的综合数据（通过链接机器和旧的应用程式），改进大众的生产流程。基于整个企业的标准平台，跨工厂扩展生产中的解决方案（如数字车间管理解决方案）。通过可扩展性的数据湖为工厂提供标准，并通过标准方法中获得的实施速度，灵活性和文化理念帮助加速项目的落地实施。将生产效率和生产率提高30%。通过物联网核心和亚马逊云科技平台服务将车间连接到一个中央数据目录，使用ML/AI完成繁重的工作，并为整个企业建立良好的安全标准。通过一系列微服务驱动和扩展平台功能，大众商业社区可以迅速采用这些微服务，而不用基于每个用例。（六）据驱动型技术、媒体与通信企业典型业务场景在技术媒体和通信领域，数据应用的成熟度因行业而异。电信公司在拥抱数据方面往往走得最远，这要归功于该行业长期以来对运营效率和客户获取/保留的关注。数据技术已经广泛用于面向客户的活动，如联络中心和客户参与，以及后台活动，如制造和物流。展望未来，使用数据分析进行预测，并打造更多权限用户体验，可以将大量客户数据转化为有价值的见解，从而进一步促进业务增长。（七）据驱动型生命科学与健康管理企业典型业务场景精准医学（在考虑医疗选择时考虑个人的遗传、环境、历史和生活方式）已成为一种有效且成本低廉的疾病治疗和预防形式。医疗数据（个人数据以及匿名历史医疗数据）的可用性和数量不断增加，这使医疗从业者能够更精确地满足患者的需求并采取适合的治疗。同时，医疗保健组织不仅为患者做出医疗决定，他们还将做出运营决策，与企业一样，医院需要确保供应充分满足需求。1、数据驱动精准医疗和个性化健康行业发展如何使用预测性见解，根据个人的生活方式、现实环境、生物识别数据和基因组学，主动诊断、预防和治疗未来的疾病。查找跨多个数据集的连接。通过机器学习算法将治疗结果与健康数据集（例如患者数据、医学文献、生活方式信息、基因构成和病史）连接，从而为医疗保健专业人员提供详细的见解和预测以采取行动。快速收集和分析海量数据。借助AI和机器学习功能，企业可以比手动流程更有效地收集、存储和分析大量数据。帮助他们能够根据大量患者的遗传变异数据更快地进行研究，并更快地开发靶向疗法。开发个性化的治疗和护理。通过AI数据分析，医疗保健提供者可以发现、呈现和利用基于个人独特特征的信息。这有助于为每位患者提供个性化的护理。早期诊断可提高效率并降低成本。全面详细地了解患者的医疗状况和基因构成，实现早期诊断。早期治疗通常更有效、成本更低，并能够促进健康的生活方式改变。更有效的治疗。专为个人设计的药物（而不是万能的药物）可以更有效地治疗医疗问题，并节省资金和资源。更健康的社会规范。对生活方式如何影响医疗保健结果的更实证、数据驱动的理解可以告知和促进更健康的社会行为。2、数据驱动医院管理，塑造更智能的医院新冠疫情大流行下，医院患者的人流量不断创造新高，巨大的压力使得医疗资源极度紧张，如何通过数据预测患者数量的高峰和低谷，并相应地有针对性的调整医院人员配置和资源水平，已经成为了各个医疗保健组织不得不重视的问题。未来资源需求的预测：数据挖掘、建模和分析应用可以帮助组织根据历史数据和实时情况分析做出面向未来的预测。例如，确定最佳库存以满足医院再入院率的上升，或者需要哪些新机器/用品来满足季节性需求。全面分析大量详细数据，提供更清晰的健康状况图景。识别具有高影响力的模式和趋势：对各种数据源的AI支持的彻底分析，从而揭示潜在的影响的趋势和模式，例如，供应短缺的高风险地区。更快的资源水平调整，导致更低的成本和更好的结果。帮助医疗保健组织在面对未来可能出现的情况时，更快地做出反应（甚至采取先发制人的行动），降低成本并创造更好的健康结果。在重大风险发生之前预测并解决它们。数据预测分析可以重点关注大规模风险领域，帮助组织避免机构失败和患者的次优健康结果。（八）据驱动型金融服务企业典型业务场景金融服务业正面临包括数据监管制度、合规风险等外部挑战，也面临着敏捷性需求以及业务目标与转型需求不匹配的内部挑战。因此，金融服务业都在寻求数字化转型的成功路径，开放数据、提升客户体验、价值链去中介化等颠覆性力量在不断塑造着金融服务业的未来。1、应用数据来预测、预防和检测欺诈和可疑的金融交易某商业银行面临严峻的交易欺诈挑战，需要更快速、更准确地预测和发现欺诈，以减少年度欺诈损失，更好地管理欺诈解决客户体验，提高客户和合作伙伴的信任度和交易合规性。在解决欺诈问题的过程中，数据驱动的方式可以实现以下三个方面的助力：实时监测欺诈行为：银行部署的机器学习模型，可以监测实时交易的可疑数据，并立即发出警报。发现人工不注意的可疑活动：银行使用AI模型可以在大量数据中快速准确地识别可以活动，这将使银行能够分析可疑交易和转账。同时还可以帮助减少误报的数量，从而降低合规成本。标记消费者交易欺诈：机器学习模型通过研究传统和非传统数据中的历史交易模式，使用异常监测发现异常账户活动，进而预测未来交易的潜在欺诈。以自动识别和分析个人和组织的风险因素，不断扫描众多数据源中的线索，从而再潜在欺诈发生前加以解决。减少欺诈，提高信任：银行可以使用监测模型显著减少整体欺诈，从而提高客户信任度和整体客户体验。减少人工审计、降低欺诈检测成本：数据支持的欺诈检测模型可以减少人工审计的需要，从而潜在地降低银行欺诈检测操作的总体成本。2、数字化核保提升运营效率传统保险核保方法的最大局限在于，它们依赖于与具有相似属性的人群相关的精算和统计数据，而不是根据被保险人的实际。某保险企业尽管过去几年对获客和保单续保的数字化进行了大量投资，但进展依旧缓慢，未能有意义地扩大其现代化核保的投入，使得核保效率低下。自动化核保过程：通过文本挖掘和NLP技术赋能无需人工干预的自动化核保平台，大大减少了处理申请所需的时间。定制化保险申请：机器学习模型使得保险公司用较少的信息准确评估风险，有利于简化保险申请并消除侵入性的测试和问题，使得整个过程更具人性化。简化风险评估：使用机器学习，保险公司可以识别不同类别的风险，便于后续业务的定价和评估。加速流程改进：通过数据驱动的AI技术，保险公司可以加快开发和部署数据增强和数据驱动的产品购买旅程。降本增效：自动化的核保流程可以简化调查和问卷的人工接触点，降低核保成本提高利润，并实现业务增长。（九）据驱动型公共事业企业典型业务场景在公共服务中，数据的应用和成熟度往往因政府机构不同、现有基础设施对原有系统的依赖以及工作人员的流畅性而异。纵观公共服务领域，一个共同的趋势是越来越多的数据驱动的智能化技术被使用，这更好地支持了政府雇员，同时减少或消除了他们专注于重复和耗时的人工活动的时间。1、赋能数字化政府事务，提升办公效率某机构因处理繁多的书面材料而备受困扰，其用于将书面材料信息录入后台系统和数据库的时间过多。许多后台功能都依赖于纸质文档的信息，这使得数字化转型迫在眉睫，而下游人工数字化的缺乏也造成了效率瓶颈。捕获和准备数据：广泛使用计算机视觉来数字化纸质文档，并使用自然语言处理，支持对采用数字形式提交的表单和应用程序进行智能搜索。流程自动化：自动化系统与机器学习相结合，帮助了解评估策略，以及制定特定标准下的潜在行动计划。进度可视化：智能自动化可以显示案例状态，电子通知和账户余额，并形成一体化流程以衡量服务水平，并不断提高程序性能。后台自动化作为政府机构的一项基本赋能技术，帮助政府减少开支，提高工作效率，以帮助政府机构应对人力不足的持续压力。突出重点，打造行业数字化转型示范样板（一）打造制造类企业数字化转型示范以智能制造为主攻方向，加快建设推广智能工厂、数字化车间、智能炼厂、智能钢厂等智能现场，推动装备、生产线和工厂的数字化、网络化、智能化改造，着力提高生产设备数字化率和联网率，提升关键工序数控化率，增强基于数字孪生的设计制造水平，加快形成动态感知、预测预警、自主决策和精准执行能力，全面提升企业研发、设计和生产的智能化水平。积极打造工业互联网平台，推动知识能力的模块化、软件化和平台化，加快产业链供应链资源共享和业务协同。（二）打造能源类企业数字化转型示范加快建设推广智慧电网、智慧管网、智能电站、智能油田、智能矿山等智能现场，着力提高集成调度、远程操作、智能运维水平，强化能源资产资源规划、建设和运营全周期运营管控能力，实现能源企业全业务链的协同创新、高效运营和价值提升。（三）打造建筑类企业数字化转型示范重点开展建筑信息模型、三维数字化协同设计、人工智能等技术的集成应用，提升施工项目数字化集成管理水平，推动数字化与建造全业务链的深度融合，助力智慧城市建设，着力提高BIM技术覆盖率，创新管理模式和手段，强化现场环境监测、智慧调度、物资监管、数字交付等能力，有效提高人均劳动效能。（四）打造服务类企业数字化转型示范着力推进智慧营销、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供应链等建设，推动实体服务网点向虚拟智慧网点转变，打造智慧服务中心，发展基于互联网平台的用户服务，打造在线的数字服务产品，积极创新服务模式和商业模式，提升客户体验，提高客户黏性，拓展数字服务能力，扩展数字业务规模。拥抱数字经济已成为企业必然选择当前，新一轮科技革命进程不断深入，各领域数字化转型持续加速，驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，数字经济的发展可谓方兴未艾。2021年我国数字经济规模已达45．5万亿元，占GDP比重已经提升至39．8%，预计十四五末期，有望进一步提升至45%，数字经济正日益占据中国经济的半壁江山，成为引领中国经济增长和推动经济社会高质量发展的重要力量。近年来，得益于大数据、云计算、人工智能等数字技术和数字资源的加速应用，企业数字化转型案例呈爆发式增长，与会者分享的企业数字化转型案例都很典型，具有很强的示范性和借鉴意义。这其中既有传统消费巨头、基建龙头企业数字化转型的成功探索之路，也有互联网大厂、人工智能领军企业数字化进阶的更新迭代之路。这些企业本身都是各行业翘楚，同时又棋先一步，在数字经济浪潮中成为弄潮儿和佼佼者。加快推动数字产业化（一）增强关键技术创新能力瞄准传感器、量子信息、网络通信、集成电路、关键软件、大数据、人工智能、区块链、新材料等战略性前瞻性领域，发挥我国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，提高数字技术基础研发能力。以数字技术与各领域融合应用为导向，推动行业企业、平台企业和数字技术服务企业跨界创新，优化创新成果快速转化机制，加快创新技术的工程化、产业化。鼓励发展新型研发机构、企业创新联合体等新型创新主体，打造多元化参与、网络化协同、市场化运作的创新生态体系。支持具有自主核心技术的开源社区、开源平台、开源项目发展，推动创新资源共建共享，促进创新模式开放化演进。（二）提升核心产业竞争力着力提升基础软硬件、核心电子元器件、关键基础材料和生产装备的供给水平，强化关键产品自给保障能力。实施产业链强链补链行动，加强面向多元化应用场景的技术融合和产品创新，提升产业链关键环节竞争力，完善5G、集成电路、新能源汽车、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系。深化新一代信息技术集成创新和融合应用，加快平台化、定制化、轻量化服务模式创新，打造新兴数字产业新优势。协同推进信息技术软硬件产品产业化、规模化应用，加快集成适配和迭代优化，推动软件产业做大做强，提升关键软硬件技术创新和供给能力。（三）加快培育新业态新模式推动平台经济健康发展，引导支持平台企业加强数据、产品、内容等资源整合共享，扩大协同办公、互联网医疗等在线服务覆盖面。深化共享经济在生活服务领域的应用，拓展创新、生产、供应链等资源共享新空间。发展基于数字技术的智能经济，加快优化智能化产品和服务运营，培育智慧销售、无人配送、智能制造、反向定制等新增长点。完善多元价值传递和贡献分配体系，有序引导多样化社交、短视频、知识分享等新型就业创业平台发展。（四）营造繁荣有序的产业创新生态发挥数字经济领军企业的引领带动作用，加强资源共享和数据开放，推动线上线下相结合的创新协同、产能共享、供应链互通。鼓励开源社区、开发者平台等新型协作平台发展，培育大中小企业和社会开发者开放协作的数字产业创新生态，带动创新型企业快速壮大。以园区、行业、区域为整体推进产业创新服务平台建设，强化技术研发、标准制修订、测试评估、应用培训、创业孵化等优势资源汇聚，提升产业创新服务支撑水平。中国与全球企业数字化市场的对比大多数的中国企业认识到数字化举措对于保持竞争力的重要性。成功建立在明确的战略基础之上，当管理层有了数字化认知之后，仍需要建立与之匹配的战略规划，并传达和激励员工在企业运营中扩展和应用。在数字化领域投资方面，大多数公司仍然计划在下一个财年增加相应支出。从投资金额上看，中国企业在数字化方面的投资相当可观，在10-100万美元的投资方面，超过了全球平均水平。从企业数字化布局目标上看，中国企业更注重以增长为导向的目标，即创造新产品和服务，改善现有条件，并进入新市场。全球企业则平均更关注流程高效、收入增长和改善决策等。数据分析应该为企业级战略服务，不能单一地让数据科学家或者IT部门来推动数据战略，高级业务领导应该与数据团队通力合作，根据核心业务战略推动数据战略。在布局实施数字化以来取得的成果角度上，中国企业在发现新见解、增加收入、进入新市场和预测需求等大多数参数上，取得了比全球平均水平更高的成功。由此看来，数据给中国企业带来了新的商机。组织在数字化转型发展中，不能丧失以员工为本的原则，也不能过渡强调效率目标，企业需要寻找在效率、增长与创新及员工体验目标之间的平衡，以寻求更长远的可持续发展。从实现目标所需员工技能角度上看，领导能力和管理经验、数据科学、计算机科学专业是中国企业关注的技能要求。全球企业则更多关注批判性思维、勇气、灵活性、适应性等员工性格特质。由此也可以解释为什么数字化的发展在中国企业中给企业员工带来了危机感，企业转型应该给员工建立足够的信任，帮助员工将转型融入工作日常中，而不是一味追求技能领域的专业性。企业应该同时关注员工性格特质中勇于挑战、灵活应变的品质，这些品质能帮助员工更快更好地适应企业转型的工作。从促进数据应用的成功因素分析，中国企业往往归功于强大的数据能力和先进的技术能力。全球企业相对更多关注高层领导的支持、员工