（一）推进数字化转型应遵循技术导向、业务导向还是价值导向？

在数字化发展的“数字转换”阶段
，主要任务是利用数字技术将信息由模拟格式转化为数字格式，利用技术拟解决的问题相对单一
、具体和明确
，可采用技术导向，以技术本身的能力和水平作为技术应用的评判依据和准则
。

在数字化发展的“数字化”阶段，主要任务是利用数字技术实现业务流程打通和管理优化等
，利用技术拟解决的问题相对多样
、复杂和多变，技术导向容易导致“两张皮”现象，造成技术应用浪费和失效，可采用业务导向
，以业务流程集成优化与提升的需求和最终成效作为技术融合应用的评判依据和准则。

在数字化发展的“数字化转型”阶段，亦即网络化、智能化发展阶段
，主要任务是推动传统业务创新转型、重塑客户价值主张和增强客户交互与协作等，利用技术拟解决的问题聚焦于开放合作、共享共创，业务导向容易导致“围城”现象，阻碍业务体系的系统性创新和变革，可采用价值导向
，以通过打造数字新能力开辟数字经济价值增长新空间作为技术融合和创新应用的评判依据和准则。

【Note】

当前，大多数企业（组织）处在数字化发展的“数字化”阶段
，受制于业务部门对数字技术应用认识和动力不足
，积极性缺乏，参与度不高
，信息部门又对业务缺乏深入认知
，很容易导致技术导向，甚至“唯技术论”
，技术应用与业务需求脱节，造成“两张皮”现象，最终技术应用难以有效支持和推动业务优化，浪费严重。

而进入数字化发展的“数字化转型”阶段，关键是要利用互联网
、大数据、人工智能等数字技术加速业务创新和转型，实现企业（组织）之间资源

、能力等的开放共创，如果仍仅坚持业务导向，技术应用很容易被束缚于服务现有业务体系，阻碍创新和变革
。而价值导向不仅能较好地打破传统业务壁垒
，推动企业（组织）内部业务系统性融合与创新，更重要的是它也能较好地解决跨企业（组织）动态合作的动力和机制。

（二）数字化转型是否应以数字能力建设和应用为主线？

在较好地实现数字化的基础上
，数字化转型主要发生在网络化、智能化发展阶段
，关键是要基于数字技术赋能作用提高企业（组织）内部和外部社会化资源的平台化协同和动态配置水平，从而实质性推动业务体系变革
、商业模式创新，开辟新空间，创造新价值
。企业（组织）将自身的核心技能进行数字化、模型化、模块化和平台化，有条件时可与其他合作伙伴共同打造生态化数字能力平台，基于数字能力（平台）向下赋能新型基础设施资源按需配置，向上赋能以用户体验为中心的业务生态化发展，才能大幅提升对日益个性化
、动态化、不确定性市场需求的响应水平
，从以物质经济规模化发展为主，转向以数字经济多样化发展为主

。同时，在企业（组织）价值体系创新和重构过程中

，只有以数字能力建设和平台化应用这一价值创造和传递新路径为主线，承载战略布局的价值新主张，形成支持价值创造和传递的系统性解决方案，构建保障价值创造和传递的数字化治理体系，才能更好地打破传统的管理层级和业务壁垒束缚
，更有效地赋能业务创新转型，打造价值获取新模式，实现系统化、体系化统筹协调发展。

（三）如何才能建好用好数字能力？

能力是个人或组织按照特定价值目标完成相关活动或任务的要求与要素组合以及由此具备的综合素养
。数字经济时代的新型能力就是数字化生存和发展能力
，即数字能力。建好用好数字能力不只是关注数字化的软硬件工具，至少应从三方面系统推进
：一是数字能力建设
、运行和优化的过程管控机制
。即构建能力策划，支持、实施与运行
。评测与改进的“PDCA”（P

：Plan
、D：Do、C
：Check、A：Act）过程管控机制，确保能力建设和运用过程可管可控、可持续优化，从而不断实现能力的优化升级，推动价值效益的逐级跃升。二是数字能力建设、运行和优化的系统性解决方案。即形成涵盖数据、技术
、流程和组织等四个要素的系统性解决方案，充分发挥数据驱动潜能
，推动信息技术、管理技术与专业领域技术（如工业技术）等的集成应用，以及四要素之间的融合、迭代创新，支持能力和价值目标有效实现。三是数字能力建设
、运行和优化的治理体系保障机制
。即建立涵盖数字化治理、组织机制、管理方式和组织文化等的治理体系保障机制，确保能力能够被有序、高效、协调打造和运用，从而最大限度地发挥其价值创造的潜能
。

【Case】

中广核工程有限公司作为中国广核集团的主要成员企业
，是中国第一家专业化的核电工程管理公司
。围绕其成为国际一流工程承包／咨询公司的战略愿景
，开展了数字能力建设和应用，成效明显，其建设质量、施工安全等方面指标均有效提升。本案例以中广核工程有限公司构建工程项目协同管控能力为例，说明如何建好用好数字能力
。

1．过程管控机制

中广核工程有限公司为打造工程项目协同管控能力，建立了“PDCA”的过程管控机制
。在能力策划方面，围绕企业品牌战略、国际化战略、同心圆战略等三大战略
，系统开展了企业内外部环境和对标分析，明确工程建造精细化管控、设计建造一体化等竞争合作优势需求
，提出打造工程项目协同管控能力，进而形成了以管控
、组织、业务为核心的业务协同管控实施方案和《统一业务流程平台》技术规范书等策划文件。在能力支持、实施与运行方面
，通过建立统一业务流程平台
，以“核电工程业务协同、核电工程管控协同”为切入点，将能力分解为“安全隐患按期关闭率”等七个指标
，并进一步将其细化为智能工程部等十余部门的工作任务，在此基础上推动系统性解决方案的技术实现和治理体系的创新完善
。在评测与改进方面，采用进展监测
、里程碑评审
、内审、评估与诊断等方式实现对解决方案和治理体系进行评估，不断推动数字能力建设、运行和优化
，促进能力等级迭代升级。

2．系统性解决方案

中广核工程有限公司为打造工程项目协同管控能力，形成了涵盖数据
、技术、流程、组织等四要素的数字能力建设

、运行和优化的系统性解决方案。数据方面，统一数据标准，实现工程文件索引（index of engineering document，IED）
、时间、成本（设备费、工时量）、风险、知识、文档等数据全面集成
，并实现数据可视化
，推动平台数据的有效对接
，促进数据的共享、综合应用与数据流、管控流的精准交互

。技术方面
，基于“应用服务器+数据服务器+文件服务器+缓存服务器”的网络部署架构，生产
、管控各类业务支持平台实现对接
，进度、成本、风险、技术
、文件、知识等各个项目管控领域实现全面集成与联动
。流程方面，打通了核电工程全周期业务流程，实现板块间专业间业务流程显性化、标准化
；建立了项目范围管理的编制
、审批

、执行流程；优化了文档分发等管理流程
。组织方面
，根据流程优化结果
，开展了总体统筹岗等岗位职责调整。

3．治理体系保障机制

中广核工程有限公司为打造工程项目协同管控能力
，开展了治理体系机制的优化
。数字化治理方面
，形成了总经理推动，各主要部门全面参与的推进机制；平台开发过程中多次进行安全测试
；为支撑能力建设，编写了32项相关文件；并匹配了支撑数字能力建设所需的人员和资金。组织机制方面，成立智能工程研发项目部、智能工程部
，落实范围管理的部门及其职责。管理方式方面
，依托平台工具，实现网络化
、电子化运作及员工、技术
、质量、风险、知识等管理客体的精益管控。组织文化方面，召开启动大会进行宣传贯彻
，并多次开展培训，全员达成了支持能力建设的共识；并将数字能力建设与企业“责任担当、严谨务实、创新进取、客户导向、价值创造”的价值观相结合
，形成了推动能力建设的良好文化氛围。

（四）如何构建层次化的新型产业结构？

以数字经济为代表的范围经济时代，新型基础设施（资源）、能力平台、业务生态将实现在产业内、甚至跨产业分层整合和协同发展，逐步构建形成新型基础设施（资源）
、能力平台
、业务生态分层发展的新型产业结构。

新型基础设施（资源）建设投入大，公共服务属性强
，投入回报周期长，主要强调集约化建设和共享化利用，其建设运营一般由专门的大型企业负责
，支持相关应用企业（组织）实现轻量化发展。新型基础设施层产业集中度高，企业规模巨大，数量少。

有核心能力的企业（组织）将“Know How”（技术诀窍、专业能力等）进行数字化、模型化、模块化加工并进行平台化部署
，打造能力平台，虽然平台经济本身具有赢者通吃的特征，但能力平台建设具有较强的专业领域属性，一般会走先垂直深耕
，再横向扩展的模式。能力平台层产业集中度不如新型基础设施层那么高，企业（组织）规模也没那么大，数量相对较多。

基于能力平台赋能，大幅降低业务活动专业门槛，推动业务活动以用户体验为中心，机动灵活地按需供给，实现协同化、社会化
、多样化、生态化发展。业务生态层产业集中度低
，企业（组织）或创业团队的规模一般不大，数量却非常庞大
，且动态变化。

（五）数字化转型是否应该“先开枪后瞄准”？

过去几十年
，通过借鉴国外先进经验和模式，我国信息化取得了快速发展
，而进入数字化转型这一系统性、颠覆式创新的新阶段后，我国在很多领域已处在“无人区”，全球都还没有可供借鉴模仿的最佳范例
，而即便是有可对标的对象
，在“赢者通吃”的互联网时代
，简单复制也绝非企业（组织）的战略选择，只有走出一条差异化的创新之路，才能实现可持续发展
。数字化转型是覆盖企业（组织）全局的系统性创新过程，如果没有准确的战略判断，单纯依靠“摸着石头过河”“先开枪后瞄准”的模式，企业（组织）很难“瞄准”
，更做不到有目标的持续迭代

。企业（组织）应不断强化“系统观念”，采取“战略蓝图+总体方法论”和“边开枪边瞄准”并行的方式，先从数字时代可持续竞争合作优势出发构建战略蓝图和总体方法论，注重战略蓝图设计过程中的全员参与和全员共识，制定战略蓝图分解和落地执行过程中小微迭代创新机制
，使得数字化转型既具有前瞻性
、系统性的顶层设计

，又能在总体框架下进行动态创新和持续改进
。

（六）数字化转型规划应该怎么做
？

数字化转型规划不是支撑企业（组织）现有业务发展的信息系统建设规划，而是从创新、重构企业（组织）价值体系出发开展整体蓝图和推进策略设计。一是要明确数字时代的可持续竞争合作优势，确定数字化转型企业（组织）的状态
、差距和需求。二是要开展业务场景分析和设计
，以用户体验为中心，明确支撑转型需求的关键业务场景。三是要设计价值模式，明确价值目标
、价值创造体系和分配分享机制。四是要策划数字能力体系，明确相关业务场景和价值模式需打造的数字能力
。五是要设计数字能力建设工程
，从过程管控机制
、系统性解决方案、治理体系三个方面明确数字能力建设工程的主要内容和步骤。六是要构建支撑保障体系，优化支持能力体系建设和应用的数字化治理体系、改革举措和企业（组织）文化。七是要形成以数字能力赋能业务创新转型的方案和路径

，明确业务数字化、业务集成融合
、业务模式创新以及数字业务发展的计划
。

（七）一把手重视是否数字化转型就一定能成功？

数字化转型是一项长期的战略和系统工程
，“一把手”的重视程度、变革决心和领导能力对转型的成败起着至关重要的作用，但并不能确保转型成功。数字化转型必须是“一把手”工程
，但又不能仅是“一把手”工程，还需要各级“一把手”和全员的一致认同、主动参与和有效作为
，通过全员宣贯、全员赋能

、全员激励等，将数字化转型的价值理念、战略目标、主要任务和方法策略融入全员的日常行动中
，系统提升组织总体效能，确保数字化转型战略目标有效达成
。

【Note】

1．全员宣贯

，形成共识

企业（组织）应以实现员工个人与企业共同发展为宗旨
，建立员工培养和发展机制
，通过培训、文化宣贯等让全员对数字化转型的重要性、理念、方法、路径等形成共识
，把数字化转型工作融入组织基因和日常行动。

2．全员赋能，提升创造力

企业（组织）要充分利用新一代信息技术推进员工工作、学习和发展方式的创新变革，提升员工工作效率
，赋能员工学习成长。推动物联网
、人工智能
、协同工作平台
、虚拟现实等数字技术在工作场所的深度应用，打造高效
、透明、协同的数字化工作环境
，提高团队生产力。建立完善企业（组织）知识图谱
，推动企业（组织）内外知识成果的系统梳理、整合、展示、流通、利用，支持员工知识水平和业务能力的持续提升
。打造集聚知识
、技术


、资金
、人才
、资源等要素的开放式创新平台，通过赋能赋权激发员工充分发挥创造力，高效完成岗位工作

，快速响应用户需求和市场环境的变化

。

3．全员激励
，激发内生动力

动态灵活的组织架构和管理方式使得传统的以职能和部门为核心的绩效考核和激励体系已经难以匹配数字时代人才培养使用的要求。企业（组织）应充分发挥数据的驱动作用，明确员工的数字化转型相关职责
，精准评价员工的贡献
，建立以价值贡献为导向的数字化转型人员绩效考核
、薪酬和晋升机制，有效解决数字化转型工作高阻力、低参与、对工作成败不担责以及“大锅饭”等问题，引导全体员工积极主动参与数字化转型工作
。

（八）数字化转型一定要长期推进才能见效吗？

数字化转型是一项长期的战略，也是一个持续的改革进程，需要关注其长期利益，更要高度重视每一项数字化转型行动的价值可实现性和快速变现的可能性，只有不断取得实效
，才能更好地破除改革阻力
，不断凝聚共识，更加坚定地做到持之以恒。企业（组织）应从数字时代可持续竞争合作优势出发
，着眼于长期价值和绩效提升

，构建战略蓝图和总体方法论
，在此基础上以价值为导向，建立战略蓝图分解和落地执行过程中快速迭代创新和持续改进机制
。具体而言，可借鉴《数字化转型　价值效益参考模型》（T/AIITRE 10002—2020）给出的价值效益参考分类，从价值显现度高且可快速实现的场景试点切入
，不断迭代和改进完善
，水滴石穿，久久为功，最后完成从量到质的转变
。

（九）企业推进数字化转型相关部门的工作侧重点分别是什么？

数字化转型不仅是IT部门的职责，应构建起覆盖全员的职能职责体系和协同工作机制
，主要涉及的部门和职责有：一是战略部门。牵头负责数字时代企业（组织）内外部环境分析

，结合企业（组织）发展战略明确数字时代可持续竞争合作优势需求，制定数字化转型战略，确保企业（组织）发展战略与数字化转型战略协调一致，甚至融为一体。二是IT（数字化发展）部门
。统筹开展数字化转型跨部门协调沟通
，以及评价和改进
；搭建数字能力平台
，灵活赋能业务发展；有条件的企业（组织）可牵头开展数字化转型战略蓝图设计和落地实施机制策划；有条件的部门还可牵头负责流程优化设计、创新管理等。三是业务部门。牵头负责以用户为中心开展业务场景和价值模式设计，完成业务流程优化调整，开展必要基础资源数字化和标准化，开展数据建模
。四是人力资源部门。负责依据数字能力建设要求，完善组织机制建设
，及时调整岗位职责并明确技能要求
；建立数字化人才的教育培养体系
，搭建学习、交流和赋能平台
；制定和执行覆盖全员数字化转型考核激励机制，并纳入企业（组织）整体绩效考核体系。五是财务部门。负责对数字化转型相关资金统筹管理做出制度化安排，开展资金统筹优化、协同管理和精准核算，确保资金投入有效性
、稳定性和持续性。

（十）能够大范围系统推进企业数字化转型的工作抓手已经有哪些？

数字化转型是一项系统性的创新工程，在工作推进过程中，企业（组织）需要从战略全局
、全员、全要素、全价值链等出发，开展统筹协同和迭代优化

，在全方位宣贯动员的基础上，可构建“诊断、贯标、示范、服务
、平台、政策”等“六位一体”的协同工作体系和工作抓手。通过数字化转型诊断发现问题，找准方向
，解决干什么的问题
；通过以数字化转型为核心内容的两化融合管理体系升级版贯标
，引导企业（组织）系统构建转型体系和机制，解决怎么干的问题；通过基于数字化转型方法论分阶段遴选和培育一批示范企业（组织），解决干成什么样的问题

；通过以数字化转型方法论、工具集等赋能，将过去以对标经验转移为主的服务转变为围绕用户差异化发展要求的创造创新式启发服务，解决如何有效落地实施的问题；通过构建线上线下协同工作体系，搭建以数字化转型方法论牵引的能力平台
，推动知识技能快速扩散和迭代，解决如何开放合作的问题；通过深入研判国际国内形势，策划一体化政策与落地方略
，解决如何系统改革创新的问题
。其中

，数字化转型诊断和两化融合管理体系升级版贯标已构建覆盖全国的协同工作生态，在数万家企业（组织）实现了大范围推广应用
，取得了显著工作成效
。

数字化转型诊断是一套“把脉问诊”解决方案，围绕企业（组织）数字化转型“往哪儿走”“做什么”“怎么做”“结果如何”等方面，提出企业（组织）数字化转型指标体系，并依托线上服务平台（www.dlttx.com/zhenduan）
，支持各方对企业（组织）数字化转型的现状和问题进行诊断。企业（组织）通过开展诊断

，可量化梳理和评判数字化转型总体现状、薄弱环节
、发展趋势

，分析企业（组织）数字化转型的战略方向、发展目标、工作重点和路径
，形成数字化转型路线图
。持续开展诊断工作，有助于企业（组织）以数据优化决策
，支持数字化转型推进工作的动态改进和优化。

两化融合管理体系升级版贯标是一套“强身健体”解决方案，引导企业（组织）以价值为导向、能力为主线、数据为驱动，按照《信息化和工业化融合管理体系　要求》（GB/T 23001—2017）
、《信息化和工业化融合管理体系　新型能力分级要求》（T/AIITRE 10003—2020）等标准，从战略一致性管控、全要素解决方案策划与实施
、能力建设全过程闭环管理等方面入手，系统地构建转型创新机制，实现数字化转型实践从关注局部向统筹全局转变

，从关注单一要素向全要素协同创新转变，支撑企业（组织）系统性建设、运行和优化数字能力体系，稳定获取转型价值成效。

【Note】

1．数字化转型诊断

开展数字化转型诊断有利于导入数字化转型体系方法。通过构建和宣贯一套诊断体系有利于企业（组织）各相关主体对数字化转型的价值导向、体系框架、方法机制达成认识，形成上下统一的共同话语体系。

数字化转型诊断是支撑企业（组织）数字化转型工作决策的重要工具。通过开展数字化转型诊断，企业（组织）可以全面量化梳理和评判企业（组织）发展现状，准确把脉存在问题
，开展企业（组织）内外部对标分析，从而明确企业（组织）数字化转型的方向
、目标
、重点和路径。周期性开展诊断工作，可以使企业（组织）以数据优化决策，支持数字化转型推进工作的动态改进和优化。

数字化转型诊断是政府和企业（组织）推动数字化转型的重要抓手。数字化转型诊断工作是政府和企业（组织）推进数字化转型的风向标和晴雨表。通过常态化的诊断对标摸清现状、找准问题、明确路线图，建立动态改进和优化机制，提升转型工作针对性和成效
。

数字化转型诊断是促进供需精准对接和服务创新的重要纽带。通过诊断，支持服务机构系统梳理用户数字化转型的现状和需求
，提高售前咨询、项目实施、售后服务
、价值评估等全生命周期的针对性和匹配性，提升服务效率

、质量和体验。

2．两化融合管理体系升级版贯标

两化融合管理体系是企业（组织）系统地建立、实施
、保持和改进两化融合过程管理机制的通用方法

，覆盖企业（组织）全局，可帮助企业（组织）依据为实现自身战略目标所提出的需求，规定两化融合相关过程

，并使其持续受控
，以形成获取可持续竞争合作优势所要求的信息化环境下的新型能力。企业（组织）可参照执行该方法体系
，保障在两化融合过程中统筹推进战略、业务
、技术、管理等方面。

两化融合管理体系升级版的主要改进就是以价值为导向、能力为主线、数据为驱动，系统性融入了数字化转型方法论
。升级版聚焦转型
、分级分类、突出能力、全程服务
，提供从发现问题到解决问题的全程方法论支持，解决数字化转型过程中方法工具支持、解决方案实施、管理机制落地、成效跟踪优化等问题，支持企业（组织）围绕转型更有效地开展创新活动
，稳定获取转型价值成效
。

两化融合管理体系（升级版）评定结果可衡量企业（组织）数字能力建设的水平阶段，已成为政府、行业
、市场、社会各界评判企业（组织）数字经济时代可持续发展潜力的重要依据，逐步成为项目支持、供应链合作伙伴遴选、表彰奖励等的采信指标
。

3．哪里获取诊断、升级版贯标、培训等服务

数字化转型服务平台

：www.dlttx.com

数字化转型诊断服务平台：www.dlttx.com/zhenduan

两化融合管理体系评定管理平台：www.dlttx.com/gltx

点亮人才·数字化转型培训服务平台：www.dlttx.com/peixun

点亮百问·数字化转型在线社区
：baiwen.dlttx.cn

（十一）大型企业如何平衡数字化转型培育的新业务与传统主营业务之间的竞争合作关系？

数字化转型培育的新业务与传统主营业务之间的竞争主要是对有限资源的竞争，平衡其关系的衡量准则主要是资源的投入回报率，总体而言
，相较于传统业务，数字新业务可持续发展空间更大，价值模式更有竞争力，但当前不够成熟
，存在试错风险。企业（组织）领导层应认识到数字化转型的必要性、必然性和紧迫性，认识到这是一场投入高、有风险、收益大的战略行动
，需要树立数字新业务培育的正确期待

，不要仅专注于短期利益，而要兼顾长远利益和近期价值成效

，在做好总体战略平衡的基础上，积极培育壮大数字新业务，并尽可能做到事事有着落，步步见成效。为了尽可能减少数字新业务与传统主营业务之间的竞争，企业（组织）应注重建立二者之间的相互正向赋能作用，利用传统主营业务的技术

、资源等优势支持推动数字新业务发展，利用数字新业务在新一代信息技术方面的能力为传统主营业务注入新活力、新动能，并持续带来新客户和增长新空间，尽可能实现二者相辅相成、协同发展。

【Note】

数字化转型培育的新业务与传统主营业务之间的竞争主要是对资源的竞争
。在企业（组织）内部，资金、人力、技术等关键资源要素都是有限的，如果需要在经营传统主营业务的同时培育新业务势必会涉及资源分配的问题。如何进行合理的资源分配来平衡两类业务的需求是企业（组织）领导层面临的关键挑战
。

首先，企业（组织）需要明确“新业务”的界定，新业务既可能是在传统主营业务基础上进行的小步创新
，也可能是在与传统主营业务关联性较低的领域进行大步探索
。

如果是在传统主营业务基础上进行的新业务培育，那么企业（组织）可以通过一些业务设计手段来让两类业务产生协同效用，而不是维持对立竞争的关系。一方面
，企业（组织）可以利用在传统主营业务上的技术优势和资源积累来拓展新业务，让新业务的培育事半功倍
；另一方面，企业（组织）可以利用信息技术在两类业务之间建立联结
，让培育出来的新业务反过来助力传统主营业务的发展，为传统业务注入新的增长活力。

如果是在与传统主营业务关联性不高的领域进行新业务培育，那么企业（组织）可能会面临一定的增长困境，即传统主营业务受资源约束
，增长乏力；而培育新业务又是一项需要长期
、大量资金和人力等资源投入的工作，且见效周期长，短期内可能无法转化为收益。在这种“双业务”并驱的模式下

，企业（组织）传统主营业务是获得和保持当前盈利及增长的核心，它需要为新业务的培育提供稳定
、可靠的现金流和资金保障。

具体来说


，尽管传统主营业务可能面临着资源约束和增长乏力的问题，但是企业（组织）可以利用信息技术来对传统业务进行转型升级，将其做精做细，激活传统业务的增长动能
，创造增量发展空间
，实现“开源”；另一方面，企业（组织）可以借助平台力量，减少在经营管理等有关方面不必要的
、非核心的支出
，提高生产运营效率，实现“节流”。最终通过“开源节流”的方式为新业务发展提供充分的时间和空间。

除此之外
，做好传统主营业务和培育新业务之间的平衡，最基本也是最重要的一点是

，企业领导层应该深刻认识到数字化转型的必要性
、重要性和紧迫性
，建立对新业务正确的期待，坚定推动新业务培育的决心。领导层需要明确培育新业务必定是一项前期投入高、投资回报不稳定
、收益获取周期不确定的战略性工作，且工作推进过程中会面临诸多挑战和压力，短期业绩表现可能会受到一定影响

。因此，领导层应该主动承担新业务培育的风险，并且坚定信心和决心，坚决推动落实新业务培育的举措
，同时发挥带头作用

，营造“敢想敢做”的开放性氛围，为转型打好意识和理念层面的铺垫。

【Case】

1．在传统主营业务基础上进行的新业务培育

北京汉光百货有限责任公司（简称“汉光”）作为一家传统的线下百货商场
，从2018年开始培育其线上业务，进而打造自己的智慧零售体系。首先
，推出“汉光会员卡”小程序来提供一码结算服务，缩短客户排队付款时间，优化用户体验，同时也将线下收银台从200个减少至18个，降低了运营成本。此外
，会员数据信息可有助于用户画像和精准营销的开展。之后，汉光推出“汉光百货+”小程序

，推广闪购等一系列活动
，加速客户的购物决策，并最终实现客户资源从线上到线下的引流，助力传统主营业务发展。借此，汉光线上收入同比增加70%左右
，共有超过10万的用户从线上转移至线下，复购联单率达40%
，创造了超千万营业收入。

2．在与传统主营业务关联性不高的领域进行新业务培育

大众汽车集团2016年6月发布战略规划“TOGETHER Strategy 2025”（简称“战略2025”）

，主要包括加快电动汽车发展
、研发自动驾驶技术、扩张移动出行业务成为新的利润增长点等。落实“战略2025”，大众汽车集团旗下的合资企业一汽大众汽车有限公司着重从产品数字化和管理数字化两方面推进传统业务转型。产品数字化方面，采用“模块化”生产方式，保持产品技术升级的便利性
，进一步缩短汽车的开发
、生产和上市周期，同时通用化的零部件和总成也可以大大提高研发效率并降低制造成本
。管理数字化方面
，一汽大众汽车有限公司在加速物流
、生产、工程等流程数字化的同时，对财务、人力、营销等职能部门进行数字化转型，提高管理效能，释放人力
、物力，减少不必要的成本支出
。2020年，大众品牌终端销量超过128万辆，奥迪品牌终端销量突破72.6万辆
，捷达品牌终端销量超过15.5万辆，尤其宝来、速腾、迈腾等三款车型均进入中国轿车销量排行榜TOP10，三大品牌在各自的细分市场居领先地位，成为公司销量增长的稳定器。在保持现有产品和业务稳定增长的同时
，一汽大众汽车有限公司也在车联网、移动出行等新兴业务领域发力，为企业提供新的利润增长点，2018年4月推出共享出行服务品牌——摩捷出行，在行业中首创“自由取还+网点取”还模式
，实现一汽大众在移动出行领域从0~1的突破
，并成为长春
、成都等地领先的共享出行服务商。

（十二）是否应万事俱备才能开展数字化转型？

数字化转型已经成为关乎企业（组织）生存和发展的必然选择，用户需求的快速变化
、技术变革的迭代更新
、商业模式的颠覆重构
、竞争环境的诡谲多变都使得企业（组织）数字化转型迫在眉睫
，绝不可等万事俱备才付之于行动。

数字化转型是一个利用新一代信息技术进行全方位、全链条、多场景创新的过程，无论是技术创新、产品创新还是模式创新，都具有明显的头部效应
，赢者通吃
，最先获得成功者也将会是最大受益者。对有前瞻远见的企业（组织）而言
，无论是从生存还是发展的角度，都亟须抢占数字化转型先机，但创新的收益和风险并存

，收益越高，风险越大。因此
，企业（组织）的数字化转型也不能盲目跟风冒进，应该应用系统性架构方法

，降低转型的风险，提高稳定获取创新成效的能力。其一
，选择科学、系统的方法论，准确把握数字化转型的基本规律，指导企业（组织）系统性开展数字化转型顶层设计
、战略布局和落地实施
。其二，坚持价值导向、能力主线、数据驱动

，始终以价值效益作为推进数字化转型工作的出发点和落脚点，以数字能力为主线构建战略动态调整和闭环管控机制，充分发挥数据要素的驱动作用，加快构建基于数据要素的新业务体系、新商业模式。其三，与客户、供应商、合作伙伴共同搭建开放式生态合作体系，共担风险，共享收益
，借助生态合作伙伴的资源和能力，提升应对不确定性的合力，平衡数字化转型风险，提升转型成功的概率
。

（十三）数据管理如何才能更好地服务于数字化转型战略全局？

将数据作为关键资源
、核心资产进行有效管理
，充分发挥数据作为创新驱动核心要素的潜能，深入挖掘数据作用
，是企业（组织）推进数字化转型，开辟价值增长新空间必须具备的新型能力
。为了避免为数据管理而数据管理
，将数据管理全面融入企业（组织）数字化转型全过程，应将数据管理纳入数字化转型核心能力体系，以价值效益为导向，系统开展数据管理和开发能力建设和应用
，以该新型能力赋能业务创新转型
，构建竞争合作新优势，改造提升传统动能

，形成新动能，创造新价值，实现新发展

。数据管理和开发能力既包括开展跨部门、跨企业（组织）、跨产业数据全生命周期管理
，提升数据分析、集成管理
、协同利用和价值挖掘等能力，也包括基于数据资产化运营，提供数字资源、数字知识和数字能力服务，提升培育发展数字新业务等能力。

新型能力的建设是一项系统工程
，应强调其系统性、体系性和全局性，按照价值体系创新和重构的要求
，从过程维
、要素维
、管理维三个维度系统开展数据管理和开发能力的识别
、建设和应用
，形成与之相匹配的涵盖策划

、支持、实施与运行、评测和改进等过程管控机制，涵盖数据、技术、流程、组织等四要素的系统性解决方案，涵盖数字化治理
、组织机制、管理方式和组织文化等治理体系，确保数据管理和开发能力更有效地服务于数字化转型战略全局。

（十四）如何更有效地开展数据管理？

数据管理涵盖数据采集
、存储
、处理
、治理

、集成、访问等数据全生命周期的管理能力。数据资产是企业（组织）合法生成和治理形成，由企业（组织）控制和管理，并且具有分析价值的数据资源，是数字化转型的基础生产材料和驱动要素。只有将数据作为关键资源

、核心资产进行有效管理
，才能充分发挥数据作为创新驱动核心要素的潜能，深入挖掘数据作用
，开辟价值增长新空间。

——王晨　清华大学

【Note】

数据管理的主要价值是通过数据要素资产化管理，提供来源更全面、格式更规范、质量更加高的持久化存储数据，更加有力地支持数据要素价值挖掘，充分激活数据创新驱动潜能。为加强数据要素的开发利用，按照数据生命周期，数据管理过程包括数据采集、数据存储


、数据处理、数据治理
、数据集成与访问等方面。

一是数据采集。通过完善数据采集范围和手段，利用传感技术、网络爬虫技术、数据同步技术等

，实现设备设施、业务活动
、供应链／产业链

、产品全生命周期、生产全过程乃至产业生态相关数据的自动／半自动采集，完成数字化体系中最为基础的感知工作
，并通过网络传输
、物理拷贝等方式完成数据向边缘侧或云端存储介质的传递
，解决企业（组织）有什么数据的问题

，其业务覆盖面、数据采集频率、测量精度等决定了数据资产的基础质量。

二是数据存储
。数据完成采集后，以数据后续持续使用为目的，需要完成在数据持久化介质上的存储，根据不同的数据类型，可以选择文件系统
、关系型数据库
、图数据库
、时序数据库等不同的数据管理系统存储
，按照不同的使用目的，可选择数据库
、数据仓库
、大数据平台分别处理在线事务处理（OLTP）
、联机分析处理（OLAP）、大数据分析等不同的工作负载，最终提供数据资产的对外访问能力。

三是数据处理

。数据处理任务本质上完成数据集到新的数据集的转换，而这种转换的目的是通过对数据的加工
，使得数据中所包含的信息进一步显性化
，例如对单件销售数据进行分类统计
，形成各品类销量对比数据，抑或是对时间序列数据进行频域变换
，得到其谱特征，都是通过对数据的处理得到新的二次数据的过程，最终丰富企业的数据资产体系
，并进一步提升数据资产在业务层面的可用性
。

四是数据治理
。数据治理以数据为对象
，通过一系列的框架和方法指导企业开展数据资产管理工作，回答数据在哪里、数据是什么、数据谁负责等核心问题
。管理必须和技术紧密结合，其重点内容涵盖数据治理战略，包括数据治理的规划、方向、目标
、原则等；数据治理组织架构，包括数据治理委员会、数据治理归口管理部门及数据治理岗位人员等；数据治理制度流程

，包括元数据管理、数据模型管理、数据标准管理
、数据质量管理等。

五是数据集成与访问
。从数据资产管理的角度
，数据集成技术立足于降低多源异构数据访问复杂性，通过采用数据接口、数据交换平台等，使能多源异构数据实现在线交换

、数据同步、数据连接和集成共享。在大数据场景下
，数据湖等技术还提供了使用不同数据模型和差异化的访问接口的异构数据管理引擎的统一访问能力。此外
，数据中台等架构体系进一步提出可以通过数据服务的方式将集成好的业务数据通过服务化接口
，甚至自然语言等访问方式提升数据资产使用的易用性。

除了上述五方面之外
，数据安全问题也是数据管理中不可忽略的一个重要方面
，包括数据的分级分类、隐私保护、权限管理
、访问行为审计、数据加密等多个方面，主要解决如何让数据资产使用得更安全的问题。

（十五）如何有效地推动数据流动和资产化运营？

数据资产化运营是合理配置
、充分交换（流动）、有效利用数据并创造价值的所有活动。为了更好地实现数据资产化运营
，其前提就是有效促进数据按需流动
，无法流动的数据很难创造价值，因此应避免过度关注数据本身的价值，而主要强调数据流动到不同场景中的应用价值，形成在数据资产化运营中按贡献分配的新机制。此外
，数据流动和资产化运营是一项新事物，需要技术
、组织能力、经济、法律等多方面的共同努力
。一是技术层面
，需要建立流通平台与机制（包括服务、管理、技术保障等），构建数据安全与防护的技术体系；二是组织能力层面，需要构建完备的数据治理体系，保障数据供给侧的质量

，为数据资产化运营奠定基础；三是经济层面，需要建立合理的数据应用价值评价体系

，通过价值流来推动数据流
；四是法律角度，需要构建数据确权体系，对数据的所有权
、管理权、使用权、经营权、知晓权等有明确界定。只有经过多个方面的系统推进，才能更有效地推动数据流动，促进数据的资产化运营。

——王晨　清华大学

【Note】

数据的价值属性需要在数据的应用和流通中体现

，数据流动范围越广，其应用价值就越大
。数据资产化运营可以为数据创造更多的附加价值，让数据真正流动起来
，实现价值的倍增效应
，加速数据价值变现。数据资产化运营的关键在于数据价值的变现

，通过分析挖掘数据，并将其应用到相关业务场景，将数据变现为用户价值、企业价值或社会价值
。为加速数字经济发展，需要大力推进数据流动，不断提高数据资产化运营的水平。具体而言
，需要从技术、组织能力、经济
、法律等多个角度共同努力。

一是在技术层面，需要建立流通平台与机制（包括服务
、管理、技术保障等）

，构建数据安全与防护的技术体系
。我国已经形成政府大数据
、互联网大数据
、行业大数据等三大类数据资产的格局
，因此
，以数据资产化运营手段唤醒单个组织内部的数据，不仅可以帮助蕴藏在不同组织相对隔绝的数据，碰撞出新的可能性
，承担起经济调结构、稳增长的重任，还可以深度参与供给侧结构性改革的历史进程，实现从数据资源汇聚到数据资产化运营、数据价值变现的路径演变。在缺乏流通平台（及背后的交易规则
、定价标准等）的情况下

，数据交易通常一对一交易，定价困难
、交易效率低

、成本高，制约了数据资产的流动。通过流通平台
，构建多对多的交易机制，将大幅提高数据的可得性。此外
，通过数据安全意识培养和安全防护发展
，避免数据泄露
，从技术角度支持解决数据流通面临的诸多问题
，将促进数据价值的充分释放

。

二是在组织能力层面，需要构建完备的数据治理体系，保证数据具备交换的价值基础
。数据治理试图通过一系列的框架和方法，引导企业有效开展数据管理工作
，解决数据在哪里
、数据由谁负责等问题。数据治理不仅仅是一项技术工作，还需要管理和技术紧密结合，就工作内容而言是“七分管理
、三分技术”。不同机构对数据治理体系的划分不完全相同，但至少包含以下三项内容。（1）数据治理战略，包含数据治理的规划、方向、目标、原则等
；（2）数据治理组织架构，一般在决策层成立数据治理委员会、“一把手”挂帅，管理层设立对数据治理的归口管理部门，操作层则明确相应的岗位和人员；（3）数据治理制度流程，推进企业内部的数据管理制度建设
，涉及元数据管理
、数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等方面。

三是在经济层面，需要建立合理的数据价值评价体系
，通过价值流来推动数据流。数据资产具有无形资产的属性，具有无消耗性、增值性、依附性
、价值易变性等特征。数据只有应用在具体场景中，才会体现其价值，伴随着不同的场景，同样的数据会表现不同的价值。因此
，数据资产的价值评估和现有资产的评估方法有很大不同
。数据资产价值的评估可以基于两个主要因素：数据成本和数据收益。数据成本主要是从数据拥有方予以考虑，是数据拥有方制定数据价格的主要出发点
。数据收益主要是从数据使用方予以考虑
，可探索在数据资产化运营中，根据不同的应用场景，形成按贡献分配的价值评价和分享机制，从而更有利于促进数据按需流动和更有效实现资产化运营。

四是在法律层面，需要构建数据确权体系
，对数据的所有权、管理权、使用权、经营权
、知晓权等进行明确界定
。数据已经成为一种重要的生产要素，如果数据可确定为资产
，那就要从法律层面解决数据确权的问题。包括
：（1）数据资产的产权方
，或者实际控制人
，这与数据产生的物理装置的所有权和商务约定有密切关系，数据的生产者不一定是数据的拥有者。在设备代运维或租赁模式下，设备的状态监测数据的产权方应该是设备所有者，而不是业主，但工艺量数据归业主；在工业服务模式下（例如
，提供工业气体服务，而不是空压机）
，无论是设备状态监测数据还是工艺过程量的所有权都归服务提供商
。（2）数据采集的合法合规性，即通常说的“合法正当原则”“知情同意原则”“必要性原则”。（3）使用场景和手段
，即便企业对数据拥有100%的产权
，或者合法合规的实际控制权
，也不能对数据不分场景地任意使用
。因此，数据管理的一项重要工作就是定义数据的使用场景。什么样的数据，可以应用于什么场景？谁来使用？使用的前提条件是什么？这些都需要认真思考，需要必要的规章制度。（4）数据安全责任
，包括存储安全管理
、关键信息匿名化、访问权限管理等。在技术上，区块链是一种可行选择，它可在网络上实现去中心化分布式数据存储
，并且通过智能合约，当合约中的条款被触发时将会自动执行条款内容
。

（十六）数字化转型安全体系建设的关键点有哪些
？

伴随数字化转型深入发展，企业从封闭走向开放，安全形势日趋严峻

，必须统筹安全技术体系、管理体系
、运营体系建设，加快从过去静态被动、单点防御的安全体系向主动防御、立体全面的安全体系转型
，持续强化网络
、数据、系统
、平台

、人员等安全能力建设。现阶段，数字化转型安全体系的建设重点主要包括工业控制系统安全防护
、人员安全可靠
、数据安全保护


、体系化的网络安全防控方案等。

——杨晨　中国科学院软件研究所

【Note】

工业控制系统安全防护是指提升工业控制系统安全态势感知、安全防护
、应急处置等能力，夯实工控安全保障
。

人员安全可靠是指负责建设
、运维等人员要忠诚可靠
，不会泄露企业数据信息和破坏系统运行
。

数据安全保护是指企业要采用技术、管理等措施对所拥有的重要数据
、个人信息等进行安全保护，满足相关法律法规及政策管理规定。

体系化的网络安全防控方案是指企业推进实施数字化转型时

，要同步规划、同步建设
、同步运行网络安全方案
，采用必要的技术措施
、管理机制确保数字化转型安全
。