时间: 2024-11-11 01:41:49 | 作者: 多元酸
数字经济已成为 21 世纪全球经济稳步的增长的重要驱动力，“数字化转型”一词，放在两年前，企业尚在谈“为何要转型”、“要不要转型”，而今天，这样一些问题更多变成了“何时转型”、“如何转型”，随着数字化的经济蒸蒸日上，摆在企业面前的挑战是，如何加快新技术的采用节奏，带动商业模式创新，实现新增长。
“数字经济”是“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。中国高端制造业行业数字化转型进入“深水区”，开展数字化转型已成为业界共识，绝大部分企业已经启动了数字化转型。
数字化转型步伐不断加快，大数据技术的一直更新与迭代，数据技术加速创新融合应用，在数字化发展的不同阶段，数据管理工具历经了从数据库、数据仓库、数据集市与数据湖，再到大数据平台与如今的数据中台的发展历程。
我国数字化的经济蒸蒸日上，企业数字化转型步伐不断加快，数据技术加速创新融合应用。2019年是数据中台元年，行业快速完成了萌芽期和成长期的积累，正在积极向成熟期过渡。在需求侧，企业对数据中台的关注点已从中台本身转向了最终的数据变现能力，对中台的理解不断加深，需求也更加明确。数据中台行业的集中度和成熟度持续上升整体规模稳步增长，增速趋于平稳。
工业大国和联盟关于制造业数字化转型都在积极主动推动政策，如2012年由美国首先提出工业互联网，2013年由德国首先提出工业4.0，从世界先进制造格局中显而易见，美国和德国为实现“数字化装备”和“工业4.0”，都需要依托DT数字化。
中央人民政府:《中华人民共和国国民经济与社会持续健康发展第十四个五年规划和2035年远大目标纲要》迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字化的经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。
数据价值的三个关键点：第一步是数据资产，第二步是做一个数据分析，第三步是制造行业知识。
数据资产是数据价值的基础，是我们整个数据盘点、数据治理的过程，那我们通过盘理管用方法论，把数据梳理出来后，形成数据资产。进一步我们通过数据分析的方法论，通过算法，分析数据潜在的价值。同时我们还会引入一些行业知识、行业经验，来构建一些行业特有的行业模型，实现数据价值的最大化。如果说没有这一些行业模型的话，我们在做数据应用的时候，会偏离行业的真实需求，做出来的一些所谓应用模型很难发挥真正的价值，只能是一些我们跑出来的业务逻辑，所以数据价值的三个关键点，除了数据资产和数据分析，还要加上比如制造类的行业知识。
数据中台可帮助制造企业提升业务敏捷性、解决数据孤岛问题、实现智能化数据分析与决策支持，为产品研究开发迭代提供数据指导。
制造业是一个技术密集和资本密集的行业，面对全球经济一体化和技术加快速度进行发展的挑战，行业内的竞争日益激烈。在这种背景下， 数据中台作为连接数据与业务的关键枢纽，向制造公司可以提供了一种全新的运营模式和竞争优势。通过数据中台，公司能够更有效地 管理和利用数据，推动业务的持续创新和发展。数据中台的实施应用不仅可优化生产流程、提升产品质量，还可加快产品的市场投 放速度，实现企业的精细化管理，推动着企业业务模式与管理方式的变革，明显提升企业竞争力。
数据敏感度是对数据感知、计算、理解能力，是通过数据的表象理解事物本质的程度，所谓培养数据敏感度，本质上是培养通过数据发现问题、处理问题的能力，可以从以下几个方面入手：质量评估、识别真伪、找到因果、找出关联、判别优劣、洞察规律、预测预估。
“数据为王，业务是核心”，与其说培养理解数据的能力，不如说是理解业务的能力。只有将数据置于业务场景中，数据才能变得有意义。企业数据化转型过程中，要求数据管理和数据分析人员懂业务，理解数据的对业务价值；要求业务人员要懂数据、会使用数据。
核心在于用数据发现并处理问题，学会用结构化、量化的思维方法去分析问题、拆解问题、处理问题，能够让我们事半功倍。针对一个数据开放问题，第一，明确目标和范围；第二，明确判断依据和标准；第三，要制定策略执行计划；第四，通过数据来监控执行情况。
数据思维是一种“知行合一”的思维模式和行动总则。数据思维的建立，不仅仅需要对数字的敏感，更需要擅长观察数据，从数据中找出问题、找到规律并提炼见解，让数据赋能业务，服务管理。数据思维的建立，也不仅仅要懂数据，理解数据背后的业务含义，更需要有将数据用起来的能力，只有真正将数据用起来，才能检验数据的对错，发现数据的价值。
iuap作为YonBIP（用友商业创新平台）的PaaS平台，向下对接主流云计算基础设施包括多云对接和信创对接，向上服务整个用友云SaaS、BaaS、DaaS 及产业和伙伴生态。其中数据中台和智能中台双轮赋能，驱动企业在数据方面的创新发展，帮企业应对数据挑战。
用友iuap数据中台提供了近百种数据源的数据连接和采集能力、批处理和流式数据处理一体的数据架构、全局智能化化的数据管理能力，能轻松实现企业数据的处理自动化、数据资产管理、数据治理、智能化和数据服务便捷化。此外，其内置的能力，还包括报表、图表、预测、决策、自助式分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘等等，帮企业实现业务数据化、数据智能化的服务价值应用。
用友云加持的数据中台，已经被广泛用与制造、金融、能源、政务等各个行业，如双良集团、国家电投等客户，为各行各业实现统一的信息系统，提供数据治理服务，智能工厂升级、企业实时运营提供了可以信赖的解决方案。
如上图案例，某制造企业通过采用我们数据中台方案，从产线上收集了生产链条的各环节的数据，并基于我们数据中台提供的大数据能力，做多元化的分析、处理、可视化等，实现了设计、排程、调度、物流和服务的全链路数据化驱动，提高了公司制作成品的品质，降低了材料消耗，拉近了生产与消费者的距离。
通过用友数据中台价值应用方案和方法，企业可一举解决诸如销售线索分散、营销活动孤立、产线数据滞留边缘、供应链优化不足、经营决策不科学等困扰公司发展的问题。
用友数据中台，力图为企业从业务的视角，构建一个全域的数据中心，实现对数据有效的连接、组织、运营、分析和探索，赋能企业智能运营，实时在线，支撑企业在AI时代的数据智能创新，实现企业的经营决策的数据驱动，实现从数据架构到业务应用的全面智能化、数字化提升，帮企业进行科学、高效和智能的决策。
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