数字化≠数智化：数据，通往数智化的关键阶梯

从基础治理到智能赋能的演进路径

数字化转型已成为企业适应数字经济时代的核心命题，而数智化则是这一进程的更高阶段。数据作为连接两者的关键桥梁，既是转型的基石，也是驱动智能化的燃料。

如何通过数据治理、整合与应用，从“数字化”迈向“数智化”？本文结合行业实践与前沿方法论，探讨数据在这一演进中的核心作用。

一、数据治理：数智化的地基

数字化转型的起点是数据的规范化与标准化。无论是零售、制造还是金融行业，数据孤岛、格式混乱、质量参差不齐等问题普遍存在。例如，雅戈尔集团在数智化初期面临超过3亿行冗余数据和十多个孤立系统，导致数据调用效率极低。通过启动数据中台、统一指标体系和治理标准，其门店管理效率提升60%-70%，实现了数据从“沉睡资产”到“决策引擎”的转变。

数据治理的核心在于构建统一的数据“度量衡”。金融行业尤其强调这一点：台州银行通过统一数据中台和可视化看板，打通了用户体系与业务系统，使不同层级员工能按需获取可信数据，业务响应速度显著提升。这一过程不仅需要技术工具支持，更需组织文化与制度的同步变革。例如，贵州电网通过梳理985项业务流程，去除冗余环节，最终将核心业务效率提升58.2%，验证了“流程匹配数据流”的必要性。

二、数据驱动：从业务提效到智能决策

当数据治理完成基础建设后，其价值开始向业务场景渗透。这一阶段的关键是将数据转化为可操作的洞察，并逐步引入智能化工具。

1. 业务提效：精准化与实时化

• 在酒水饮料行业，洋河股份通过“经销商五力评估模型”分析库存周转率、费效比等指标，实现8000家经销商的分层管理，资源投放精准度显著提高。

• 华为在合同管理中，通过AI技术实现多语种合同要素的智能提取与比对，将风险作业时间从2小时压缩至5分钟，展现了数据驱动的高效协同。

2. 智能决策：AI与数据的深度融合
   

   数据智能化的终极目标是实现自主决策。用友BIP平台通过超融合数据库和智能分析资产包，支持企业从数据加工到业务洞察的全链条闭环。例如，牧原集团利用其“事项会计”系统，不仅实时核算生猪出栏数据，还能预测市场投放策略，推动生产端与消费端的动态匹配。
   

三、行业实践：数据赋能的差异化路径

不同行业因业务特性差异，数据应用的侧重点亦有所不同：

• 制造业：云南白药的牙膏智能工厂通过物联网与数字孪生技术，实现生产全流程的自动化与可视化管理，产能提升30%以上，体现了数据在工业4.0中的核心作用。

• 医药流通：九州通依托“智药通”APP和供应链平台，实时链接18万用户与上游厂商数据，使销售时效性与精准度大幅提升，验证了数据在复杂供应链中的协同价值。

• 能源行业：贵州电网通过构建3111个数字分析场景，将设备缺陷发现率提升9.5倍，展示了数据在传统基础设施运维中的革新潜力。

四、挑战与未来：数据生态的构建

尽管数据价值已被广泛认可，企业仍面临多重挑战：

1. 技术与业务融合的深度不足
   

   华为陶景文指出，AI需与业务流程、组织架构深度结合，而非孤立应用。其“三层五阶八步”方法论强调，智能场景的选择需基于业务痛点的优先级。

2. 数据安全与伦理风险
   

   随着AI技术的普及，数据质量与隐私保护成为关键。用友提出“教科书级数据质量”标准，通过超融合数据库确保数据的准确性与安全性。

3. 组织与文化转型滞后
   

   彭剑锋教授认为，数智化不仅是技术升级，更是组织关系的重构。未来，碳基（人类）与硅基（AI）劳动力的协同将成为核心竞争力。

未来，数据驱动的数智化将向“生态化”演进。例如，睿服科技的DMAP平台通过“数据即服务”模式，构建零代码数智生态，推动跨行业的数据共享与场景创新。政策层面，国家对中小企业数字化转型的扶持（如“链式转型”模式）也将加速数据要素的普惠化应用。

结语

从数据治理到智能决策，数字化转型的本质是通过数据流动实现业务价值的螺旋式上升。正如《业务数智化》一书所言，数据不仅是“资源”，更是“连接器”与“催化剂”——它打破部门壁垒，重塑业务流程，最终推动企业从经验驱动迈向智能驱动。在这一进程中，唯有夯实数据地基、拥抱技术变革、重构组织生态，方能真正攀登数智化的阶梯，迎接新质生产力时代的全面到来。

参考文献：本文案例与观点引自瓴羊《102个增长实例》、华为全联接大会演讲、贵州电网实践等权威行业报告与企业公开资料。