12月15日國家數據局起草并發(fā)布了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》。通過實施“數據要素×”行動，發(fā)揮我國海量數據規(guī)模和豐富應用場景優(yōu)勢，推動數據在不同場景中發(fā)揮千姿百態(tài)的乘數效應。

數據正在以前所未有的速度滲透到各行各業(yè)，成為驅動業(yè)務創(chuàng)新、管理變革、乃至再造商業(yè)模式的關鍵要素。

例如，在采購環(huán)節(jié)，數據分析具有極其重要的戰(zhàn)略意義，是優(yōu)化供應鏈和采購決策的核心大腦。基于歷史交易日志，挖掘供應商數字化交易行為，通過數據智能技術，發(fā)現供應商偏好和意圖。面向企業(yè)大宗集采的供應商推薦，縮小尋源范圍，準確鎖定最合適供應商，節(jié)約采購成本。

結合歷史銷量、倉儲計劃、用戶需求綜合分析預測市場需求，針對性排產，提高產能利用率，降低庫存積壓，減少訂單延誤率，促進產銷平衡，規(guī)避經營風險。

國家數據局局長劉烈宏公開表示，數商作為以數據為生產經營關鍵要素的企業(yè)，在盤活數據要素價值中發(fā)揮著關鍵作用。數商分為服務型數商、應用型數商和技術型數商。其中，應用型數商是數據價值的“轉化者”，促進數據用起來。通過提供數據開發(fā)利用工具、數字化轉型服務等，幫助千行百業(yè)挖掘數據價值，將痛點難點轉化為新增長點，將投入成本轉化為新的利潤來源。

用友作為應用型數商，在充分激發(fā)企業(yè)數據價值中發(fā)揮著重要作用。用友認為，數據創(chuàng)造價值應該遵循這樣一個模型，數據通過分析提煉，到信息，由信息通過歸納演繹成知識，通過知識總結洞察形成啟示性、前瞻性的洞見。并按照確定目標、現狀分析、任務藍圖和任務推進路線圖四個步驟，制定數據治理體系化規(guī)劃，確保后續(xù)相關工作扎實有序推進。

從數據化到數智化，數據的乘數效應有待激發(fā)

充分發(fā)揮數據生產要素價值，實現數據驅動業(yè)務，是數字經濟時代企業(yè)的核心訴求。

信息化是用軟件系統(tǒng)承載業(yè)務，實現了效率提升。在信息化階段，企業(yè)完成了數據的“原始積累”，從信息化到數據化，企業(yè)將信息化建設存留的數據匯集到一起，進而產生新的數據支撐業(yè)務的開展。

在用友看來，國內各個行業(yè)的數據化程度存在差異，數字化某種程度上是信息化與數據化的融合發(fā)展。而隨著大語言模型的流行，從信息化到數據化、智能化、智慧化，進而躍升到數智化。

數據化可以簡單理解為數據驅動，通過收集、分析和挖掘數據，來揭示隱藏的業(yè)務模式和趨勢，進而做出更明智的決策和采取更有效的行動。

數據驅動既是一個過程，也是一個結果。這個過程需要經過多個步驟，包括數據采集、清洗、分析、可視化、決策和行動等，是一個持續(xù)的數據循環(huán)和反饋機制。

從結果的角度來看，數據驅動的重要性在于，它能夠為企業(yè)提供更深入的洞察和預測能力，從而幫助企業(yè)更好地理解客戶需求、市場趨勢和業(yè)務運營。同時，數據驅動還可以提高企業(yè)的決策效率和準確性，降低風險，提高競爭力。

在數據化過程中，企業(yè)需要做好三件事——有數據、管好數據、用好數據，其主要矛盾是數據基建與數據應用的協(xié)作與平衡問題。

所以在實現數據價值之前，一個有效的數據管理體系必不可少。數據治理是在數據管理和使用層面之上進行規(guī)劃、監(jiān)督和控制，釋放數據的價值，通過數據要素驅動企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，實現經營和管理的變革。

六橫三縱，做好數據管理體系

數據價值的發(fā)揮重點在“用”的過程中體現。用友總結出企業(yè)數據應用的三個階段：第一個階段，數據資源化。通過數據采集工具，企業(yè)實現各異構系統(tǒng)數據的統(tǒng)一采集和集中存儲，打通數據孤島，支持初步的數據分析和展現；第二個階段，數據資產化。通過實施數據治理，讓企業(yè)的數據資源轉化為數據資產，實現了數據資產入表，支持數據的智能化應用。第三個階段，數據資本化。隨著數據管理和應用的進一步深化，企業(yè)完成數據資產確權和評估，具備數據流通和交易能力，實現數據的變現。

對應數據應用的三個階段，用友提出數據驅動的企業(yè)數據服務“5級寶塔模型”，分為展現級、分析級、控制級、決策級、創(chuàng)新級，構成了企業(yè)數據服務的完整體系。“5級寶塔模型”離不開全面數據治理，夯實企業(yè)數據要素基礎。

數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為，不僅是指通過對數據的管理促進數據使用，同時也強調數據管理的流程劃分與權責體系，是一套關于數據管理的技術、過程、標準和政策的集合。

一個健壯的數據管理體系，涉及數據安全、標準、體系、質量等要素。比如數據質量是保證數據應用效果的基礎，衡量數據質量的指標體系主要包括：真實性、準確性、唯一性、完整性、一致性、關聯性、時效性。

用友在幫助企業(yè)完成數智化轉型及企業(yè)數據治理方案及數據工具的落地過程中總結發(fā)現，想要更好的落地企業(yè)數智化轉型發(fā)展背景下的數據治理工作，需要有清晰、規(guī)范、準確、完整、可度量的理論及評估體系作為指導和支撐。

與此同時，企業(yè)更應結合企業(yè)自身的管理體系、管理現狀、數據管理與數據應用中遇到的問題，制定適配其業(yè)務戰(zhàn)略發(fā)展的合理布局。同時可以參考與了解、學習國內數據治理領域相關框架與標準。更好的服務企業(yè)數字化轉型的業(yè)務戰(zhàn)略。

目前，數據管理體系建設可以參考數據管理能力成熟度評估模型（DCMM）和DAMA的數據管理理論框架。

DCMM是我國首個數據管理領域國家標準，其借鑒了國內外數據管理的相關理論思想，同時也結合了中國大數據行業(yè)的發(fā)展趨勢，提出符臺中國企業(yè)的數據管理框架?？蚣軐⒔M織數據營理能力劃分為8個能力域：即數據戰(zhàn)略、數據治理、數據架構、數據應用、數據安全、數據質量、數據標準、數據生存周期。

對標DCMM，用友提供“六橫三縱”數據治理體系，即數據架構管理、數據標準管理、數據質量管理、數據安全管理、數據生命周期管理和數據應用管理等“六橫”，以及管理組織、制度/流程和技術/平等“三縱”為企業(yè)進行以業(yè)務價值為導向的全局數據治理提供保障，通過數據梳理與入湖、數據資源資產化、數據服務共享化、數據應用和共享，幫助企業(yè)構建以業(yè)務價值為導向的有活力的數據生命周期管理體系。

在產品層面，用友iuap數據中臺以全域數據應用為目標，以各種數據管理理論為依據，以云原生、微服務、大數據和人工智能等數據加工處理技術為基礎，提供數據治理、數據采集、數據建模、計算加工、資產的構建和共享、數據分析挖掘等能力，支撐企業(yè)在指標管理、分析展現、決策支持、知識發(fā)現、人工智能等數據驅動的各種場景應用。從而幫助企實現數據的展現、分析、控制、決策、創(chuàng)新五個層級的價值，將數據真正融入到業(yè)務中間，驅動業(yè)務高效科學的運行。

用友iuap數據中臺提供十大核心能力：數據移動、數據開發(fā)、數據治理、數據指標、數據挖掘、語義模型、數字大屏、移動分析、智能分析云、智能報告。

通過這些能力讓數據采集、加工、治理、應用更加便捷，以保證數據質量，加速從數據到價值的服務生產過程，打造高響應力且更加智慧的業(yè)務，從面實現數據驅動的業(yè)務創(chuàng)新。

數據作為數字經濟的關鍵生產要素，已成為極其重要的新型資產之一，而數據資產“入表”正是對其作為資產發(fā)揮價值的合法確認。數據資產“入表”，是推動數據資產化的第一步，也是數據要素市場發(fā)展的關鍵一步。數據資產應用充分體現了數據價值變現的成果，其一方面得到數據資產管理的支撐，另一方又會不斷發(fā)現問題，促進數據資產管理的優(yōu)化！

用友BIP數據資產入表解決方案助力盤活企業(yè)數據資產、激發(fā)數據要素價值。用友通過提供咨詢、設計、產品、交付、運營等全流程的解決方案與服務，幫助企業(yè)完成數據資產基礎入表、統(tǒng)一數據治理和釋放數據價值，并拉通數據服務到數據交易的通路，增強企業(yè)數據的開放、流通和變現能力，加速數據要素的社會級流轉。

企業(yè)數智化領先實踐，打通數據供應鏈

數據要素深度融合業(yè)務場景才能得到“最優(yōu)解”，用友BIP的數智服務正是為了讓數據要素啟動“數據飛輪”，發(fā)揮“乘數效應”。

首先，企業(yè)需要加強數據文化的認知，對于數據管理體系建設達成共識。其次，數據知識體系比較龐雜，數據中臺、數據湖、湖倉等概念非常多，企業(yè)需要對齊這些概念，擁有對技術有深入認知的技術型人才。而用友從底層計算引擎、數據開發(fā)，到全面的數據治理、上層應用實現了全覆蓋，還提供數據咨詢、數據服務、數據應用服務、大模型服務。除了數據能力體系與數據服務產品外，用友基于服務眾多領先企業(yè)的數據管理領先實踐，從客戶實際業(yè)務場景、需求場景和應用場景出發(fā)，真正助力企業(yè)激發(fā)數據價值。

南光集團，是唯一一家總部設在澳門的國務院國資委直屬中央企業(yè)。在用友的幫助下南光集團構建集團數據治理體系，規(guī)范數據標準，提升數據質 量，探索數據資產化管理。通過用友iuap數據中臺，打造一個“多組織、多業(yè)態(tài)、多級次”的大數據平臺，落地“一中心二庫三統(tǒng)一”模式，即：一個業(yè)務運營智能監(jiān)控中心、兩個指標庫、三個統(tǒng)一（一套治理體系、一個數據湖、一套數據資產）。實現了數據“采存管用營”的一體化管理，為運營決策、采購、人力資源、財務、法律風控、戰(zhàn)略投資等提供統(tǒng)一準確的數據服務支持，為集團的數智化轉型奠定基礎。

世界500強企業(yè)中建五局，是中國建筑股份有限公司的全資骨干企業(yè)。中建五局以用友iuap平臺為數智底座，利用大數據、人工智能技術，構建數字化管理運營平臺。依托生產經營數據庫和知識文檔庫，構建了一個大數據中心，提升數據化決策能力。實現企業(yè)運營管理在線分析、在線檢查、在線考核、風險線上預警，平均審批時間縮短5.6天;線上簽訂2.23萬份合同，簽定時間由20多天縮短至7天，業(yè)務辦理效率提升了75%以上，每份合同節(jié)省成本約240元。自主研發(fā)資產盤活系統(tǒng)，累計在線成交金額超過22.39億元，較傳統(tǒng)手段降低材料損耗30%。

中國500強企業(yè)濟寧能源，通過用友BIP從數據采集開始，通過數據治理、數倉建模、指標加工、數據挖掘，以及分析展示的數據全過程管理，打造了一個可視化的數據管理平臺。借助平臺的管理駕駛艙，從不同維度進行分析、匯總，用數據反應當前業(yè)務客觀情況，實時跟蹤工作進展，從而達成預判風險、優(yōu)化制度、調整工作安排的目的?，F在僅用3天就可以完成月度采購計劃的80%，大大縮短了采購周期。

某全球領先的水產飼料生產企業(yè)，圍繞“看清人才、看全人才、激活人才、科學配置”的人才管理宗旨，通過打破異構系統(tǒng)的障礙，重新整合數據集成，集中匯聚所有人才數據，結合基于體系化人才模型和標準，依托用友BIP數據分析基座，構建起數字化可視化人才畫像；結合全維度對比分析；實現看清看全、科學識人。并通過實時分析能力，開展人才動態(tài)監(jiān)控，如連續(xù)績差、年齡過大、任期過長、過期培訓、違反規(guī)定紀律、人才新任等，從而實現快速響應和科學配置。

浙江省某縣工商聯，通過用友BIP企業(yè)健康體檢服務，建立區(qū)域企業(yè)的“企業(yè)健康寶”。通過對區(qū)域企業(yè)財務數據、企業(yè)工商數據、知識產權、經營風險等多維度數據的精準畫像和風險問題智能預警預測，可以充分了解轄區(qū)企業(yè)的整體經營情況及排名，另一方面通過財務數據了解企業(yè)在經營過程中所遇到的困難，如資金流不足，存貨積壓等問題，可以更好的為企業(yè)提供針對性的政策支持和幫助。

某大型民營股份制企業(yè)存在數據孤島較多、政策監(jiān)管強度高、數據標準不一致等問題，在整體數據治理架構體系中，用友以指標體系指標業(yè)務標準作為核心切入點，幫助該集團構架了三個“1”的指標管理體系。在數據標準落地過程中，用友與客戶一起完成了一千余個指標的梳理及落標，其中包括了從心梳理和定義了200余個重復定義或標準不清晰、多標準、多主體的指標，確立了明確的指標標準。從業(yè)務屬性、技術屬性、管理屬性實現了清晰、準確、規(guī)范的要求。同時在數據層也完成了相應的數據質量稽核，提升了數據質量與數據應用分析的高價值。最終，用友與客戶以數據架構為基礎，指標體系為依托，構建數據生命周期線條，成立相應的數據運營組織，制定流程、制度及相應的考核方案。使數據治理方案和數據中臺產品緊密銜接、精準落地。

目前用友正在將服務眾多領先企業(yè)的數智化領先實踐形成可復制的解決方案，例如“基于工業(yè)互聯網平臺的廢鋼智能判級解決方案”采用最先進的基于卷積神經網絡的深度學習算法，通過對海量廢鋼圖片的訓練構建廢鋼智能識別模型，實現廢鋼檢驗遠程監(jiān)控、廢鋼的智能判級以及扣雜數量的智能判定，廣泛應用于鞍鋼集團、濟源鋼鐵、閩源鋼鐵、鑫陽鋼鐵、敬業(yè)鋼鐵、新華冶金等10余家鋼鐵企業(yè)，累計降本增效達千萬元，助力減排二氧化碳288萬噸。

寫在最后

數據二十條、國家數據局等一系列政策驅動數據要素市場的發(fā)展，伴隨著企業(yè)數字轉型及各領域數據流通需求的不斷增長，企業(yè)數智化轉型的內驅力不斷增強，越來越多的企業(yè)對數據管理和數據治理及相關方案及工具的需求更為迫切。

用友的定位是幫助企業(yè)建設數據管理體系，而不是數據治理廠商或者中臺廠商、數據應用廠商，而是全生命周期陪伴客戶，優(yōu)先打通數據供應鏈，借助技術領先的數智化平臺以及千行百業(yè)的領先實踐，成為懂技術、懂場景、懂需求的企業(yè)數據管理體系建設與運營解決方案供應商。

未來，數據離不開智能，從數據驅動到智能運營，用友已經在深化布局數智應用服務能力，構建數據要素生態(tài)，讓數據真正成為企業(yè)價值資產。（來源：《企業(yè)數智化領先實踐》電子刊）

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