經常會有人和我說：老闆要搞數字化轉型了，我該怎麼辦？？？
近幾年，數字經濟作爲一種高質量發展的經濟形態成爲關注重點，企業的數字化轉型也必然將數字經濟推向快車道。不同於依靠鐵路、公路等“鐵公建”的工業經濟，數字經濟更需要大數據、人工智能等新型基礎設施建設的助力。
據統計，到2025年，全球數據量將會從2019年的36 ZB上升至175 ZB，新基建更是未來實現創新驅動和我國經濟新舊動能轉換的技術底座。
由此可見，相比於公路、鐵路等“鐵公建”，新基建更加註重利用以大數據爲核心的科技要素實現傳統行業的數字化轉型。
而對於企業來說，利用大數據、雲計算等數字化技術來規劃數據流轉形式，搭建數據駕駛艙、智能工廠、工業互聯網等應用平臺，從而實現業務模式、組織架構、管理體系的升級，數字化轉型“箭在弦上”。
1、新基建催生新場景
相比於傳統的企業轉型，數字化轉型並不針對某個具體的業務系統，而是通過實現所有業務的智能化、自動化，最終推動產品研發、生產製造、精準營銷等具體業務的優化。
如果把數字化轉型比作新應用與新場景的需求側，那麼涵蓋了大數據、人工智能的新基建就是多種場景與手段的供給組合。新基建催生的新場景體現在三個方面：智慧建設、產業轉型、平臺升級。
首先，智慧城市、智慧電力、智慧交通等涉及基礎民生的概念離不開新基建的推動。以智慧電廠爲例，發電企業可以利用“新基建”下大數據平臺和智能系統，對外強化與智慧城市、泛在物聯網的配合，對內強化生產經營決策，增強人對信息的獲取能力，輔助決策，實現精細化管理，最終服務於民生大業。
圖片來自視覺中國
其次，經過帆軟數據應用研究院調研，地產、建築等行業正藉助大數據、工業互聯網等技術實現傳統產業的服務升級。一方面，利用“新基建”手段，企業的數字化轉型提速，產業轉型的成本和阻礙也會相應降低。另一方面，以數據流轉爲基礎的整體技術解決方案將涵蓋業務的全流程，並衍生出多種數字化場景。
最後，作爲新基建的重點領域，工業互聯網可以分爲新技術融合應用、數據集成應用、模式創新三大應用。其中在數據集成應用方面，數據流轉加速設備自動化，隨着越來越多的解決方案提供商入局新基建，行業將提供更加垂直精準的工業互聯網解決方案，實現數字平臺升級，降低中小企業進行轉型的門檻。
2、場景要回歸數據價值
數字經濟下，數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是將數據進行收集與連接，在業務數據互聯互通的基礎上做到數據的展示與分析應用，並最終落實到業務場景的優化。因此，數據是企業的富礦，新基建提供的新場景也應映射到數據價值中。
智慧數據的輔助決策
前不久華電與帆軟數據應用研究院聯合發佈了《2019年智慧電廠產業洞察白皮書》，白皮書中收錄了國家能源集團電力首席科學家黃其勵的觀點：智慧電廠的核心是智慧決策和人機協調，基礎是實時的大數據，手段是強大的計算能力，由此可見數據決策平臺的重要性。
對於智慧產業來說，數據決策平臺的核心是人、財、務三個角度的提升。
從人效提升角度，某水務公司利用兩款產品FineReport和FineBI搭建的數據決策分析系統，開發了水源管理、生產管理、成本管理、設備管理等場景化應用。
以設備巡檢爲例，之前13000個巡檢設備的填報工作都是人工填報，準確性暫且不低，每個月僅人力就要消耗大量的人力成本。如今，利用地圖、表格等智能報表平臺，對所有巡檢設備的數據實時跟蹤、綜合展示，保障準確性和時效性的同時，工作效率提高了3倍，真正做到了人效提升。
智慧供水駕駛艙
從財務管理角度，某集團財務主管在接受採訪時表示“數據決策平臺的分析不能孤立運作，通過財務數據和業務的結合，而展開的精細化業務經營分析纔是有價值的。”運用信息化平臺使財務管理滲透到各業務管理當中，由覈算型財務向管理型財務轉變，實現燃料、項目投資、設備管理等的全過程精細化管理。
從業務經營角度，以智慧水務爲例，通過可視化的方式有機整合水務管理部門與供排水系統，形成“城市水務物聯網”，並可將海量水務信息進行及時分析與處理，做出相應的處理結果輔助決策。
水務智慧決策平臺
生產流程的內部優化
談及工業互聯網，國內的普及率並不高，一方面缺乏相應的技術基礎，另一方面缺乏自動化升級的動力。因此，企業更多聚集於內容生產的環節優化，比如生產效率監控、設備預警監控等。
以唐山松下爲例，公司基於帆軟BI平臺推出了雲服務體系，可以在線推送預警及解決對策，提供技術支持。
設備發生故障時會實時觸發雲服務流程，進行主動預警，協助遠程排除故障；根據採集到的焊接參數信息，爲客戶提供優化改善方案，及時進行配件的更新，避免設備停機帶來的損失。
同時將設備的數據進行有效整合、轉換和分析，計算施焊的成本。
再說中國照明電器行業十強——凱耀照明，公司在企業內部進行全價值鏈的數據拉通改造，利用“帆軟報表平臺+阿米巴平臺”雙核驅動的方式，將SRM、TPM、OA等系統數據進行整合，打通製造流程、計劃管理、工序流程和質量管理等環節，實現流程溯源、數據預警、權限細化等精細化運營目標。
其中僅倉儲模塊，庫存週轉天數就從45天降到18天，庫存週轉率提高130%，真正將精細化運營落地。
3、數字化轉型釋放需求，在數據中探索良機
可以預見，在“新基建”的助力下，企業數字化的下一個重要節點是智慧化，人工智能、5G等技術將帶來不小的幫助，衍生出更多的應用場景。
場景離不開指標，指標離不開數據，數據是塊富礦，同時商業智能作爲重要的開採工具，既可以通過多終端可視化提高業務運營效率，又可以由數據分析師提供分析結果輔助決策，最終爲參與其中的所有人都能提取到場景的價值。
當然，隨着數字基建政策在產業領域的不斷下沉，越來越多的企業會享受到數字化轉型的紅利，希望大家專注主賽道，發揮自身的核心價值，在浪潮迭起的市場競爭中尋到機遇。
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