数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。
一、利用新技术、云计算实现打造企业云原生数据基础设施 （一）专门构建企业云原生数据库
如今的组织很拥有大量具有潜在价值，但尚未开发的数据。其中一些可能是保存在数据库、文件和系统中的传统企业数据；而其他一些则可能是由机器或移动设备生成的最新数据，还有一些可能是非结构化文本数据，或者是存为视频或音频记录的非传统数据。这些数据在以往很难以经济高效的方式采集和利用，或者用起来成本太高，因此多半处于闲置状态。而如今，随着技术的快速发展，组织正在尽可能地拥抱更广泛的数据。因此，尽可能全面地采集数据至关重要。在存储方面，各组织已不再那么注重存储能够整齐有序地填入表格中的干净数据。为了向机器学习算法和高级分析工具提供数据，很多组织
正在探索各种机会，以各种云原生数据库技术存储来自物联网、社交媒体和AI的大量非结构化数据。
关系型数据库：一方面传统的本地化部署的数据库服务模式已经难以满足企业发展和成本控制方面的要求，另一方面越来越多的主流和新兴公有云厂商开始将基于云平台的数据仓库作为一项服务来提供。这类整合了企业内不同来源的数据，并提供给用户供其进行实时处理和挖掘。这种转为云平台打造的关系型数据库基于权限的集中式系统，消除了数据必须在同一地点存储和数据管道的需求。除具备定序和存储功能外，云数据仓库通常还提供搜索引擎统计，以用于数据查询和分析能力。有云的易用性、上下拓展的灵活性、高级数据处理和分析工具相结合，正在推动云数据仓库市场的显著成长。
键值型数据库：作为一种非关系数据库，键值型数据库使用简单的键值方法来存储数据，将数据存储为键值对集合，并将键作为唯一的标识。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容，具备高度扩展性，允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展，因此适用于海量数据场景，例如电商系统、游戏应用程序等。
文档型数据库：这种数据库可以让开发人员使用他们在其应用程序代码中使用的相同文档模型格式，从而更轻松地在数据库中存储和查询数据。文档和文档数据库的灵活、半结构化和层级性质允许它们
随应用程序的需求而变化。文档模型可以很好地与目录、用户配置文件和内容管理系统等使用案例配合使用，其中每个文档都是唯一的，并会随时间而变化。文档数据库支持灵活的索引、强大的临时查询和文档集合分析，覆盖内容管理、移动应用等场景。
内存数据库：内存数据库常用于缓存、排行榜、广告等应用场景，内存中的数据存储主要通过消除访问磁盘的需要来实现最小的响应时间，并实现微秒级别的延迟。
时序数据库：在过去的两年中，时序数据库技术的普及程度大大增加，覆盖了物联网应用、业务事件跟踪、工业遥测等应用场景。时序数据库会跟踪并记录数据变更以及变更的特定时间，并将每次变更的数据作为唯一值插入数据集中来自IoT和监控技术的临时数据规模呈爆炸式增长，在这一背景下，无论是历史分析还是预测分析都越来越依赖于查询某个时点的数值，并能持续精准和高效跟踪该数值的能力。图形（Graph）数据库：充分分析和利用高度关联的数据可能是一件具有挑战的事情。随着数据量的增加和结构化程度的降低，数据关系正呈现指数级增加，这导致数据关系在传统数据库模型中变得难以管理，也无法进行查询。而图形数据库不仅能够存储数据，而且还能存储每个数据点关系的相关信息。使用这种模式，就能快速、高效且更为准确地查询数据之间的复杂关系，在欺诈检测、身份解析、知识
图谱、推荐引擎等场景用广泛的应用前景。随着存储成本持续下降，聚合和整理海量数据已不会再因成本问题而被叫停。
随着存储成本持续下降，聚合和整理海量数据已不会再因成本问题而被叫停。此外，现代化的数据架构具备自我修复能力和强容错能力，无需进行太多的维护，从而可以降低管理和修复成本。因此，增加存储容量的潜在好处，将远远超出可能要承担的任何成本。机器学习和高级分析能够在繁复的数据关系中辨别出低显著性的指标，使机器学习和高级分析的分析能力显著提升，这是使用传统的数据存储和建模技术几乎不可能做到的。
（二）企业云原生数据分析服务
数据分析用于将原始数据转化为可行的见解。它包括一系列工具、技术和过程，用于通过使用数据来发现趋势并解决问题。数据分析可以塑造业务流程，改善决策，并促进业务增长。借助云原生完全托管大数据分析，可以在几分钟内配置一个大数据集群，轻松扩缩资源，一键式完成高可用部署，轻松的重新配置集群。而专门构建的云原生数据分析服务，可以让用户在任意场景获得最佳性价比。并且大数据于机器学习的联动，也是云原生数据服务的强大之处。
借助云原生的Serverless技术可以帮助客户最大化数据价值的同时最小化运营开销。亚马逊云科技提供了广泛的、专门构建的数据分
析服务，包括处理大量非结构性数据（使用ApacheSpark和Hive等开源大数据框架）的AmazonEMR，处理实时数据流AmazonMSK，以及用于数据仓库的AmazonRedshift。虽然这些服务已经为客户提供了强大的功能，但仍有客户希望能进一步帮助他们处理具有高度不确定性或者间歇性的工作负载，不必管理底层基础设施，并自动根据应用程序需求增减资源。为了消除扩展和管理基础设施的复杂性，亚马逊云科技于2014年在计算领域引入无服务器、事件驱动的概念。借助亚马逊云科技的无服务器技术，包括用于实时数据流的
AmazonKinesisDataStreams、用于数据集成的AmazonGlue以及用于交互式仪表板和可视化的AmazonQuickSight，大量客户已经实现了自动部署、按需缩放、按需付费。亚马逊云科技新推出的AmazonEMR、AmazonMSK和AmazonRedshift的无服务器功能，进一步扩展了其数据分析的无服务器能力，让客户能够更轻松地将数据分析扩展到更多用户，最大化数据价值，同时降低成本。
二、保障措施
（一）加强统筹协调和组织实施
建立数字经济发展部际协调机制，加强形势研判，协调解决重大问题，务实推进规划的贯彻实施。各地方要立足本地区实际，健全工
作推进协调机制，增强发展数字经济本领，推动数字经济更好服务和融入新发展格局。进一步加强对数字经济发展政策的解读与宣传，深化数字经济理论和实践研究，完善统计测度和评价体系。各部门要充分整合现有资源，加强跨部门协调沟通，有效调动各方面的积极性。
（二）加大资金支持力度
加大对数字经济薄弱环节的投入，突破制约数字经济发展的短板与瓶颈，建立推动数字经济发展的长效机制。拓展多元投融资渠道，鼓励企业开展技术创新。鼓励引导社会资本设立市场化运作的数字经济细分领域基金，支持符合条件的数字经济企业进入多层次资本市场进行融资，鼓励银行业金融机构创新产品和服务，加大对数字经济核心产业的支持力度。加强对各类资金的统筹引导，提升投资质量和效益。
（三）提升全民数字素养和技能
实施全民数字素养与技能提升计划，扩大优质数字资源供给，鼓励公共数字资源更大范围向社会开放。推进中小学信息技术课程建设，加强职业院校（含技工院校）数字技术技能类人才培养，深化数字经济领域新工科、新文科建设，支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、现代学徒制等多元化人才培养模式。制定实施数字技能提升专项培训计划，提高老年人、残障人
士等运用数字技术的能力，切实解决老年人、残障人士面临的困难。提高公民网络文明素养，强化数字社会道德规范。鼓励将数字经济领域人才纳入各类人才计划支持范围，积极探索高效灵活的人才引进、培养、评价及激励政策。
（四）实施试点示范
统筹推动数字经济试点示范，完善创新资源高效配置机制，构建引领性数字经济产业集聚高地。鼓励各地区、各部门积极探索适应数字经济发展趋势的改革举措，采取有效方式和管用措施，形成一批可复制推广的经验做法和制度性成果。支持各地区结合本地区实际情况，综合采取产业、财政、科研、人才等政策手段，不断完善与数字经济发展相适应的政策法规体系、公共服务体系、产业生态体系和技术创新体系。鼓励跨区域交流合作，适时总结推广各类示范区经验，加强标杆示范引领，形成以点带面的良好局面。
三、企业数据治理与数据安全
随着数字化文化的普及，越来越多的企业开始使用业务系统，利用计算机技术帮忙解决处理问题，数字资产管理的意识也日益提高，但由此也带来了一些问题。例如不同来源的数据质量良莠不齐，数据
格式五花八门，不同业务部门互不了解对方的数据资产，产生大量数据冗余，形成数据孤岛，此外也存在随时被外部攻击的安全问题。
以上问题的产生，使得数据治理的概念应运而生，数据作为一种数据资产应该实现人人均可访问，团队之间打通以及灵活可扩展的效果；数据治理应该实现更快的移动、分类和存储数据，采用受管理的存储简化数据管理、集中定义安全、管控和审计策略，且策略保持一致的执行、在组织内部和与合作伙伴间可以轻松安全地共享数据。
对于数据质量管理的衡量，也提出了三点要求，经过数据治理的数据需要具备及时性，即是否能够在数据需求定义要求的期限内获得最新的数据，或按要求的更新频率刷新数据值；数据的准确性，即数据是否符合数据标准中的业务定义；数据的完整性，即业务需求的关键数据项在系统中是否有定义，或者关键数据项是否都采集了数据。
数据治理的框架一般包括数据治理顶层设计、数据管理、数据应用与服务的从上至下指导和从下而上推进的多层次、多维度、多视角方位框架。
为了搭建数据治理的合理框架，需要从数据战略和组织架构出发。数据战略的制定需要企业从内外部进行分析和预测，明确制定目标，即应对数据资产的管理由分散模式转为集中模式，由此制定实施计划并进行及时的回顾和考核。
数据治理是一项全局性的工作，有效的组织架构是数据治理成功与否的有力保证，为达到数据战略目标，建立体系化的组织架构、明确职责的分工是非常必要的。企业应根据自身的组织架构设计数据治理组织架构，对治理层、决策层以及执行层应承担的责任和享有的权限进行明确和分工，整合资源投入，以更为有效地改善数据管理局面。
四、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。
五、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。
六、数据驱动型企业发展背景 （一）数据驱动型企业所面临的挑战
对于大多数企业而言，新冠肺炎疫情的冲击暴露了领导者以前从未发现的组织漏洞。同时，企业共同面临着国际形势复杂、消费需求
萎缩、生产材料价格上涨、融资成本升高等一系列问题。复杂多变的环境，以及后疫情时代客户消费习惯、企业行为的变化，对各行各业提出了挑战，虽然领导者可能无法控制由外部事件决定的变革步伐，但他们可以培养组织有效驾驭变革、抵御威胁和利用新机遇的能力。
面对挑战，适应当前局势并寻求发展的顽强决心。在这个过程中，数字化转型和数据的利用成为了重要的一环，数字能力在韧性中发挥着关键的作用。同时，在这个快速变化的组织内外部环境下，数字化对企业获取、处理和应用数据面临新的挑战。
1、高速的数据增长带来的存储、分析与数据创新的平台成本 互联网和移动媒体的普及，使信息碎片化、多样化的特征显得愈加明显。企业传统信息来源多为单一的图表形式，但是在当下数字化时代，企业需要处理和使用更多样化的信息，可能是音频、图像、坐标、博文等多种信息来源，企业产生和获取的信息形式碎片化、多样化，数量级呈指数级别增长，由此带来存储、分析与数据创新的平台成本激增的挑战。
2、对于复杂的业务场景，企业缺少明确的数据战略
随着企业数字化应用的深入，数据正成为企业业务创新的驱动因素，数据洞察正在融入企业的整个价值链，催生了复杂多样的应用场景，包括客户互动营销、精准定价、供应链优化以及经营分析等等。
同时，很多企业在实现落地企业业务场景过程中，往往面临着与业务战略脱节、运营模式不匹配、人员能力不足、数据质量和技术平台不能支撑等一系列问题，这些问题的产生究其根源是企业缺少一个明确的数据战略。
3、企业难以找到发挥数据价值的方向
数据需要走到企业前台，融入并支持企业战略制定和业务决策。数据的价值最终需要体现在业务场景中。数据洞察停留在纸面并不能够创造业务价值，只有将数据洞察嵌入到企业的业务流程中，嵌入到企业的经营管理决策流程中，不仅仅是分析业务，而是实现持续可跟踪的业务优化，只有将数据与业务人员连接起来，带着团队共同目标一起变革，才能实现业务价值最大化。
4、不清楚如何引入新的技术或产品来支持业务创新
当前大多数企业缺乏的不是数据驱动业务发展的意识，而是如何将业务场景具体化，且是找到最适合的技术或者产品来支撑其业务创新。当今，技术变革正在日益加快，技术变革带来新的产品纷繁复杂，对于企业用户而言，如何在众多技术和产品中选择出适合自己企业业务发展需要，且兼容性强的产品是一件耗时耗力的事情，企业迫切需要一个适合自己的一揽子解决方案，进而把专注力放在业务价值创新上。
5、人员技能不足以支持创新型数据项目
企业向数据驱动型组织转型不仅依靠平台和工具等系统建设，还需要从组织文化角度推动企业各级员工的数据化渗透率，提升员工的数据能力，建立数据人才库。向数据驱动转型正在改变工作方式，数据科学涉及了每一个领域，每一个业务部门和职能部门都要参与其中。这样的转型需要企业的支持来帮助员工进行调整，包括招聘相应人才、开展系列培训、增加对应投资等等，这样才能完成组织整体性的变革。
6、数据的治理、监管和安全的挑战
随着《网络安全法》、《数据安全法》、《关键信息基础设施安全保护条例》的出台，数据合的安全与合规对所有企业都提出了新的更高的要求。一方面企业要加强数据的共享，加速数据的流动以创造更高的价值，另一方面，在数据共享和流动的同时，如何建立有效的治理架构和机制，满足监管法律法规要求，保护个人隐私数据不受侵犯，保护企业的核心数据资产的安全这是向数据驱动型企业转型中度企业提出的新的挑战。
（二）数据驱动型技术发展的趋势
技术对企业的发展有着不可或缺的作用，技术是提升企业核心竞争力的重要手段，正在成为企业发展的原动力。
1、数据驱动型企业数据共享更加便捷
数据的发展是一段漫长的转型史，其本身作为数字化转型的命脉，在技术趋势中占据了重要的地位。过去强调企业对于内部数据的管理，关于如何使用数据驱动决策。后来随着机器学习和人工智能的发展，更多人意识到数据支持人类决策的局限性，更多地开始应用新技术和方法，以及新一代基于云的数据存储来做复杂的建模，让机器不止增强人类的决策能力，还能做出更多人类无法完成的更实时的、更大规模的决策。
现在随着互联网和云技术的发展，企业已经无法满足于应用自身数据，如何扩大利用外部数据的能力变得至关重要。随着数字共享技术的发展，数据不再局限在企业内部，企业亟需高效、安全地在市场平台上购买或出售具有潜在价值的信息资产。
尽管目前尚处于早期阶段，但数据共享趋势已日益加速。研究机构ForresterResearch在最近的调查中发现，70%以上的全球数据和分析决策者都在不断扩大自身利用外部数据的能力，还有17%的决策者计划在未来12个月着手扩大数据利用的能力。此外，仅全球FHE市场的年增长率就达到7．5%，预计到2028年总价值会达到4．37亿美元。根据Gartner预测，到2023年，积极提升数据共享能力的组织，其大部分业务指标将胜过同行。伴随着数据共享趋势的是隐私保护技术的创新与进步，将信息资产从传统的安全束缚中解放出来。
2、数据驱动型企业面向行业的云解决方案
云正在重新定义企业如何更快地创新，并在开发新产品和服务以及开展经营业务的过程中如何更敏捷地运行。云服务提供的可扩展性、敏捷性和创新水平使它是未来业务转型和成功的重要推动者。云不仅仅是满足企业数据需求的一种技术，这是一次使企业进入一个新的环境，带入一个充满业务创新和可能性的世界的技术飞跃。
伴随着云平台的建设，许多企业已经成功构建了扎实的云基础架构，完成了数据上云的工作与维护，并进一步提出了对云分析服务的定制需求。特别是在新冠大流行的背景下，整个世界对于在线办公、远程教育、在线游戏、网络流媒体等需求产生了井喷，对云上分析服务的认可度显著提升。为了帮助企业更快速地部署并应用云分析服务，云厂商、软件供应商正在形成一系列基于云的面向特定业务场景和行业的解决方案，使消费品、医疗、制造、科技等行业实现特有业务的流程自动化。当企业采用了面向行业的云的解决方案后，企业能够花费更少的时间在基础配置上，从而更多地去关注自身的差异化竞争特性，加速数字化转型的步伐。同时，通过与云架构融合，为用户提供多元定制化的云分析体验，帮助用户实现全渠道的数据分析，建立自身优势。
3、数据驱动型企业人工智能商业化应用
当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，越来越多的技术商和创业企业成为行业生态圈的一员，以与5G、云计算、大数据融合作为切入点服务整个行业。人工智能对传统行业各参与方产生不同程度的影响，正在改变各行业的生态。这种变革主要体现在企业变革、行业变革与人力变革三个层次。
对企业而言，人工智能正在从营销、安防、人力、助理等多方面代替并解放生产力，帮助企业更有效智能地管理与运行流程职能。通过机器学习，人工智能可以集成并打通数据生产、采集、存储、计算、传递与应用的完整数据链条，解放企业生产力去聚焦并创新业务。而数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素，没有数据，针对人工智能的数据处理将无法进行。有了数据挖掘对数据的清晰、集成、归约等预处理手段，人工智能才能拥有足够的数据进行学习。
对行业而言，逐渐成熟的人工智能正在通过技术创新力重塑各个行业，实现各行各业不同的发展与保障，加快推动产业升级。人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。在教育行业，人工智能的应用在逐步深入，应用场景向覆盖教学全流程方向变革。各个行业都在经历与融入人工智能带来的发展与应用。
对人力而言，人工智能带来的变革与解放是空前的。人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。
4、数据驱动型企业智能物联网（AI+IoT）生态发展
在解放供应链的进程中，组织的目标是将供应链从传统的后台成本中心转变为价值驱动型业务。在这个转变过程中，越来越多能够捕获数据的实体设备接入网络，从而改进产品和服务，并产生新的收益流。物联网相关技术已然成为企业的价值驱动因素，因此这就要求企业重新构思如何开展设备管控和监督工作，并重新考虑如何组织、定义、管理和培训技术队伍。
新实体设备往往会生成和使用大量数据，并需要快速传输来实现实时决策，这使得企业需要考虑如何管理和维护新一代联网设备、无线网络以及边缘计算应用，来确保业务的连续性。企业需要同时管理和部署由多家供应商提供的联网设备、应用程序以及网络，所需要的部署工作繁重且重复，数据采集频率、处理时间、准确度及格式问题都需要纳入企业IT部门的考虑范围，庞大数据量带来的数据存储也不容忽视，而对于远程环境而言分布式存储和边缘计算技术将更为合适。
在无线网络连接方面，5G和Wi-Fi6这类新型无线网络技术的问世使得基于物联网及其他具备低延时特性的应用可以收集和共享大量实时数据。
尽管新型无线网络技术已经提升了性能，但在诸如自动驾驶、增强现实等场景下要求网络延时低至毫秒级，而这就需要边缘计算策略来予以解决。据相关行业组织预计，2019至2028年期间，在边缘计算方面的累计支出将达到8000亿美元，其中，制造业和医疗保障领域表现尤其突出。
物联网技术的兴起，也带来了所有权和安全问题。设备方面，实体设备使得责任界定可能变得更为复杂，此外，远程设备的所有权以及维护所带来的责任划分问题也慢慢浮出水面。相关设备产生的元数据所有权也存在争议，近期一项针对一百多万台企业和医疗保健物联网设备开展的研究发现，其中98%的设备流量都未加密，57%的设备容易受到中高等级攻击，数据安全问题的解决刻不容缓。
物联网技术可以极大地改变公司创造和交付价值的方式，但也具备一定的挑战。企业领导者可能需要衡量相关对各个业务领域的影响，考虑维护管理成本与回报之间的配比。IT部门则需要确保升级无线网络和边缘计算功能可以满足严格的延迟和吞吐量要求。
5、数据驱动型企业数据安全与合规
随着数据采集手段、交易方式和应用场景的日益多样化，数据采集与应用的安全与合规，个人信息与数据保护不再只是纸上谈兵。我国个人信息与数据保护法律监管体系已经逐渐成型：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法构成了我国网络安全与数据保护的基本法律框架个人信息保护法与2021年11月生效。这对企业数据的采集、存储、应用与分发的合规性提出了新的要求，企业需要重新审视自己的数据环境是否符合安全与合规的要求，在安全与合规的基础上，进行数据资产价值的开发和利用。
同时，数据跨境传输是全球隐私合规的重点领域之一，在全球数据跨境流动规则框架下，没有企业可以回避数据跨境流动规则的深刻影响。企业需要高度重视数据跨境流动管控形势和发展态势，在全球业务和经营活动中应主动进行合规遵从，对冲和降低风险和不确定性压力，并将数据跨境风险控制机制化、常态化。
针对数据跨境发展的趋势和面临的难点痛点，企业必须迎接数据跨境合规的挑战，一方面，了解内部数据跨境现状和外部监管规则，了解企业数据跨境合规管控重点，另一方面，以风险为导向，建立完善企业数据跨境合规管控机制，搭建立足自身、内外联动、成本效益并举、灵活可持续的数据跨境合规体系。具体而言，监管对于跨境传输的要求，主要分为两类：有条件的跨境传输和本地化存储。
（三）数据成为企业差异化竞争关键
随着世界变得更加动荡，数字化帮助组织应对变化和不确定性的能力将变得更加重要。数据分析和AI可以帮助发现异常和机会。与传统开发方法相比，云平台、云原生开发方法和低代码/无代码应用平台可以使组织能够相对快速地开发软件解决方案。流程挖掘和机器人流程自动化可以加快理解和自动化流程的努力，以应对激增的交易量。聊天机器人可以应对客户查询的高峰。在自动威胁检测和响应的支持下，保持警惕的网络安全态势有助于保护组织免受不断变化的威胁。
为了在不确定和快速变化的世界中生存和发展，组织需要快速创新，跟上技术和行业变革的步伐，并培养更大的韧性。这是领导者投资数字化转型的主要原因之一。
1、数据促进企业业务增长
面对着疫情环境冲击下的消费者需求疲软以及激烈的市场竞争态势，许多传统行业由增量市场逐渐转为存量市场，企业高管如何在销售收益下滑的情况下找到新的利润增长点，是组织需要关注的重点。
而数据是企业展开一系列探索和变革的关键和机会点。以传统车企为例，随着智能互联的发展，车辆本身已经不再只是交通工具，其囊括了音乐、电商等生活场景，有了丰富的数字生态体验。消费者数据种类越来越丰富，从传统的销量数据，到现在有了大量的非结构化
数据、消费者行为数据，企业能够对这些数据加以分析，发现新的业务增长点。
从内部供应链角度来看，车企可以通过整合各个环节的数据，车辆设计、生产、运输、售前、售后、运营、培训等，来优化产业链效率，实现流程优化。以经销商销售激励为例，数据驱动下的策略是通过对经销商的销售运营数据整体分析，以及按车型、零部件的销售、价格、销售情况，制定面向细分产品的方案。
从外部客户角度来看，车企可以梳理客户消费场景全链路，挖掘消费者在选车、购车、用车、保养维修等场景下的客户痛点，采集线上、线下的进店和试车信息、售后数据以及历史消费数据，来为客户提供个性化、定制化的体验。同时，可以挖掘智能物联网下新的消费场景，与第三方伙伴合作提供更多的生态体验，增加客户粘性，促进业务增长。
2、数据优化企业运营效率
随着数字化进程的不断推进，数字化领先企业已经不仅在业务创新领域发展数据变革，其内部财务、人力资源、行政管理等职能部门也在利用数据开展日常工作，优化流程效率。
以数据在人力资源领域的应用为例，在招聘过程中，企业招聘人员经常从外部招聘网站或社交工具上来寻找和识别候选人。外部人员数据帮助企业拓宽招聘渠道，做出更好决策。
同时，人力资源管理人员运用企业内部的数据也能发现关键的见解，例如各部门员工性格分析、技能分析等。
3、数据促进企业产品和服务创新
企业在困境中蓬勃发展离不开产品和服务创新发展，数据在创新领域的应用同样不可小觑。近年来，消费者对远程理财能力的需求大幅增长，给客户服务呼叫中心和代理带来了挑战。银行可以通过使用聊天机器人来缓解压力，提供个性化的财务计划，加强客户关系，甚至自动化收债活动。
聊天机器人的大规模应用大大减少了企业对人工客服的投入比，通过对历史聊天及语音数据的分析，航空业运用人工智能语音服务应对了因疫情反复造成的退改签业务的激增。智能投顾则可以在没有人为干预的情况下使用数据分析和回归模型分析客户当前的财务状况、目标和投资利益，然后通过聊天机器人或电话提供量身定制的财务建议（如税收损失收集、目标规划、退休规划和自动资产投资），无需咨询人员的意见。智能投顾的发展可以有效减少未来的人力投入，并通过持续迭代用自动化和AI技术为客户提供更精准的投资建议。
4、数据优化企业客户体验
企业对数据的运用能够让组织更好地了解其客户及其不断变化的期望。对于消费品企业来说，数据可以帮助其快速了解市场变更，跟上消费者需求，占据制胜先机。对于传统银行和保险公司来说，数据可以帮助其获得客户、增加收入并保持客户忠诚度，然后提供超个性化的客户体验。
例如，在银行业，传统的大规模获取客户活动模式正在被数据驱动的方法所颠覆，传统的获客方式通常会引起客户反感，进而不愿意了解产品，但该方法专注于购买时刻使银行能够在正确的时间，向正确的客户提供正确的产品。
借助数据分析，银行和保险公司有能力在客户体验的每一步深入了解客户群体及其需求，通过深入分析历史和实时的数据来提供客户细分和个性化的能力和准确性，帮助做好最佳推荐。同时，机器学习可以通过对客户历史行为的分析学习，预测客户接受服务的倾向，估计其生命周期价值及流失倾向等。
通过数据驱动的360°客户体验，企业可以通过数据结合AI为客户提供智能化、定制化设计的产品和服务，推荐适合客户独特需求的产品来完善客户体验，进而增加获客机会。
5、数据辅助企业决策
在数据成熟度最高的组织，员工能够分析和使用数据进行决策，实现更准确、更高效的业务判断。在数据成熟度最高的组织，员工能够分析和使用数据进行决策，实现更准确、更高效的业务判断。这需要一种数据驱动的文化，包括自上而下在决策中使用数据，以及对正确的数据基础设施、解决方案、人员和工具的投资。
以数字化营销为例，赋能客户精细化运营能力。人工智能使以客户为中心的营销能够实现快速决策，提升客户体验。
七、提升企业数字化转型供给水平 （一）增强供需匹配度
互联网平台企业和数字化转型服务商等供给方主体，聚焦中小企业数字化共性需求，研发即时沟通、远程协作、项目管理、流程管理等基础数字应用。遵循大企业建平台、中小企业用平台思路，大型企业打造面向中小企业需求的工业互联网平台，输出成熟行业数字化转型经验，带动产业链供应链上下游中小企业协同开展数字化转型。细分行业数字化转型服务商研发推广具备行业特性的产品服务。低代码服务商持续提升产品的可拓展性，帮助业务人员自主高效构建数字化应用，满足即时个性化需求。
（二）开展全流程服务
数字化转型服务商、互联网平台企业、工业互联网平台企业等通过线上线下结合方式，展示场景融合应用和转型方法路径，增强中小企业数字化转型意识和意愿。数字化转型服务商和第三方评估机构等主体，聚焦中小企业个性化转型需求，帮助中小企业制定数字化转型策略。电信运营商、智能硬件企业、数字化转型服务商等帮助中小企业开展网络建设、硬件改造连接和软件应用部署等，开展配套数字技能培训。基于中小企业阶段性转型需求，数字化转型服务商整合生态资源，为中小企业匹配与现阶段需求适配的产品和服务，推动中小企业转型逐步深入。
（三）研制轻量化应用
数字化转型服务商聚焦中小企业转型痛点难点，提供小快轻准的产品和解决方案。研发推广低代码产品服务，助力中小企业自行创建、部署、使用和调整数字化应用，提升中小企业二次开发能力和需求响应能力。发展订阅式软件服务，有条件的数字化转型服务商可面向中小企业提供免费试用版服务，探索发展以数字化转型收益支付服务费用等方式，降低中小企业数字化转型顾虑和成本。工业互联网平台企业汇聚工业APP，沉淀工业技术、知识和经验，建设工业APP商店，加速工业APP交易流转应用。
（四）深化生态级协作
工业互联网平台、数字化转型服务商和大型企业等各方主体，推动产业链供应链上下游企业业务协同、资源整合和数据共享，助力中小企业实现链式转型。大型企业搭建或应用工业互联网平台，面向上下游中小企业开放订单、技术、工具、人才、数据、知识等资源，探索共生共享、互补互利的合作模式。工业互联网平台、数字化转型服务商和金融机构加强合作，开展物流、资金流和数据流等交叉验证，创新信用评估体系和风险控制机制，提升中小企业融资能力。
八、统筹部署，多措并举确保转型工作顺利实施 （一）制定数字化转型规划和路线图
结合企业实际，制定企业数字化转型专项规划，明确转型方向、目标和重点，勾画商业模式、经营模式和产业生态蓝图愿景。以构建企业数字时代核心竞争能力为主线，制定数字化转型方案，纳入企业年度工作计划，明确相关部门和岗位工作要求，加强动态跟踪和闭环管控。加快企业数字化治理模式、手段、方法升级，以企业架构为核心构建现代化IT治理体系，促进IT投资与业务变革发展持续适配。
（二）协同推进数字化转型工作
建立跨部门联合实施团队，探索建设数字化创新中心、创新实验室、智能调度中心、大数据中心等平台化、敏捷化的新型数字化组织，
推动面向数字化转型的企业组织与管理变革，统筹构建数字化新型能力，以钉钉子的精神切实推动数字化转型工作，一张蓝图干到底。对接考核体系，以价值效益为导向，跟踪、评价、考核、对标和改进数字化转型工作。
九、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。
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容