企业数字化转型规划方案.docx
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企业数字化转型规划方案
数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性等优势特点。
数字技术、数字经济可以推动各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合,助力市场主体重构组织模式,实现跨界发展,打破时空限制,延伸产业链条,其本身不仅是新产业、新经济的重要组成部分,更是改造和提升传统产业的利器。
数字化转型,开放发展是关键。
一方面我们要加快突破数字关键核心技术,扎实推进新型基础设施建设,建立完善数据要素资源体系,创新推动产业数字化转型;另一方面要积极参与数字经济国际合作,加快构建数字经济开放体系,加强国际数字经济治理,在开放发展中培育我国数字经济发展新优势、拓展新空间。
一、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。
二、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。
三、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。
四、数据驱动型企业原生数据战略方法
应对数字时代的挑战,每一个企业或组织的数据源、分析需求和治理要求都不尽相同,并且会随着时间的变化而变化。
云原生数据战略能够帮助企业或组织处理数据的快速增长,并满
足当下和未来的使用需求,为企业提供管理、访问、分析和处理数据的全面规划,帮助企业构建一个完整的端到端数据解决方案。
借助亚马逊云科技专门构建的云原生数据服务、基础设施和工具,及其专业服务和合作伙伴提供的实施支持,是企业释放数据价值,构建数据驱动型企业的最佳选择。
五、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。
六、着力强化数字经济安全体系
(一)增强网络安全防护能力
强化落实网络安全技术措施同步规划、同步建设、同步使用的要求,确保重要系统和设施安全有序运行。
加强网络安全基础设施建设,强化跨领域网络安全信息共享和工作协同,健全完善网络安全应急事件预警通报机制,提升网络安全态势感知、威胁发现、应急指挥、协同处置和攻击溯源能力。
提升网络安全应急处置能力,加强电信、金融、能源、交通运输、水利等重要行业领域关键信息基础设施网络安全防护能力,支持开展常态化安全风险评估,加强网络安全等级保护和密码应用安全性评估。
支持网络安全保护技术和产品研发应用,推广使用安全可靠的信息产品、服务和解决方案。
强化针对新技术、新应用的安全研究管理,为新产业新业态新模式健康发展提供保障。
加快发展网络安全产业体系,促进拟态防御、数据加密等网络安全技术应用。
加强网络安全宣传教育和人才培养,支持发展社会化网络安全服务。
(二)提升数据安全保障水平
建立健全数据安全治理体系,研究完善行业数据安全管理政策。
建立数据分类分级保护制度,研究推进数据安全标准体系建设,规范数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁全生命周期管理,推动数
据使用者落实数据安全保护责任。
依法依规做好网络安全审查、云计算服务安全评估等,有效防范国家安全风险。
健全完善数据跨境流动安全管理相关制度规范。
推动提升重要设施设备的安全可靠水平,增强重点行业数据安全保障能力。
进一步强化个人信息保护,规范身份信息、隐私信息、生物特征信息的采集、传输和使用,加强对收集使用个人信息的安全监管能力。
(三)切实有效防范各类风险
强化数字经济安全风险综合研判,防范各类风险叠加可能引发的经济风险、技术风险和社会稳定问题。
引导社会资本投向原创性、引领性创新领域,避免低水平重复、同质化竞争、盲目跟风炒作等,支持可持续发展的业态和模式创新。
坚持金融活动全部纳入金融监管,加强动态监测,规范数字金融有序创新,严防衍生业务风险。
推动关键产品多元化供给,着力提高产业链供应链韧性,增强产业体系抗冲击能力。
引导企业在法律合规、数据管理、新技术应用等领域完善自律机制,防范数字技术应用风险。
健全失业保险、社会救助制度,完善灵活就业的工伤保险制度。
健全灵活就业人员参加社会保险制度和劳动者权益保障制度,推进灵活就业人员参加住房公积金制度试点。
探索建立新业态企业劳动保障信用评价、守信激励和失信惩戒等制度。
着力推动数字经济普惠共享发展,健全完善针对未成年人、老年人等各类特殊群体的网络保护机制。
七、增强企业数字化转型能力
(一)开展数字化评估
结合《中小企业数字化水平评测指标》等标准规范,中小企业与数字化转型服务商、第三方评估咨询机构等开展合作,评估数字化基础水平和企业经营管理现状,构建评估指标数据管理机制,支撑转型需求分析和转型成效评估。
评估可获得的人力、物力和财力等内部资源和市场化服务资源,以及所在地区、所处行业或领域的数字化转型相关政策和公共服务资源。
评估研产供销服等环节转型的潜在价值和可行性,明确数字化转型优先级,定期结合企业发展实际调整转型策略,有效确保数字化转型投入产出比。
(二)推进管理数字化
实施企业数字化转型一把手负责制,构建与数字化转型适配的组织架构,制定绩效管理、考核方案和激励机制等配套管理制度。
定期组织企业经营管理者和一线员工参加数字化培训,深化数字化转型认知,提升数字素养和技能。
引导业务部门和技术部门加强沟通协作,形成跨部门数字化转型合力。
有条件的企业可探索设立专门的数字化
转型部门。
应用财务流程自动化、协同办公平台、标准化人力资源管理产品等,实现财务、办公、人力资源等管理环节数字化转型,提升企业管理精细化水平。
应用工业互联网平台推动各环节数据综合集成、可视化和智能分析,优化企业经营管理决策。
(三)开展业务数字化
应用订阅式产品服务,推动研发设计、生产制造、仓储物流、营销服务等业务环节数字化,降低一次性投入成本。
使用SaaS化的计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工程(CAE)等工具开展数字化研发设计,发展众包设计和协同研发等新模式,提升研发设计效能。
应用云化制造执行系统(MES)和高级计划与排程(APS)等数字化产品,优化生产制造资源配置,实现按需柔性生产。
应用仓库管理(WMS)、
订单管理(OMS)、运输管理(TMS)等解决方案和无人搬运车(AGV)、自主移动机器人(AMR)等硬件,使用第三方物流平台,推动仓储物流环节数字化。
开展产品全生命周期管理,构建产品数字镜像,提升产
品数据管理水平,发展基于数字化产品的增值服务,拓展业务范围,
创新盈利模式。
(四)融入数字化生态
应用产业链供应链核心企业搭建的工业互联网平台,融入核心企业生态圈,加强协作配套,实现大中小企业协同转型。
应用行业龙头
企业输出的行业共性解决方案,加速提升自身数字化水平。
基于园区/产业集群开展网络化协作,发展订单共享、设备共享、产能协作和协同制造等新模式,弥补单个企业资源和能力不足。
积极接入园区/产业集群的数字化创新网络,利用共性技术平台开展协同创新。
积极对接中小企业公共服务平台等载体,参加政策宣贯、供需对接、咨询诊断、人才培训等活动。
(五)优化数字化实践
联合数字化转型服务商或第三方评估咨询机构等开展转型成效评估,重点开展业务环节数字化水平评估和企业经营管理水平行业横向和纵向对比分析,从生产效率、产品质量、绿色低碳等方面评估企业转型价值效益。
结合现阶段企业内外部数字化转型资源,制定调整下一阶段数字化转型策略,选择与下一转型阶段相匹配的数字化产品和服务,提升转型策略与发展现状的适应性。
八、数字经济发展目标
到2025年,数字经济迈向全面扩展期,数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%,数字化创新引领发展能力大幅提升,智能化水平明显增强,数字技术与实体经济融合取得显著成效,数字经济治理体系更加完善,我国数字经济竞争力和影响力稳步提升。
数据要素市场体系初步建立。
数据资源体系基本建成,利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同。
数据要素市场化建设成效显现,数据确权、定价、交易有序开展,探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制,激发市场主体创新活力。
产业数字化转型迈上新台阶。
农业数字化转型快速推进,制造业
数字化、网络化、智能化更加深入,生产性服务业融合发展加速普及,生活性服务业多元化拓展显著加快,产业数字化转型的支撑服务体系基本完备,在数字化转型过程中推进绿色发展。
数字产业化水平显著提升。
数字技术自主创新能力显著提升,数字化产品和服务供给质量大幅提高,产业核心竞争力明显增强,在部分领域形成全球领先优势。
新产业新业态新模式持续涌现、广泛普及,对实体经济提质增效的带动作用显著增强。
数字经济治理体系更加完善。
协调统一的数字经济治理框架和规则体系基本建立,跨部门、跨地区的协同监管机制基本健全。
政府数字化监管能力显著增强,行业和市场监管水平大幅提升。
政府主导、多元参与、法治保障的数字经济治理格局基本形成,治理水平明显提升。
与数字经济发展相适应的法律法规制度体系更加完善,数字经济安全体系进一步增强。
展望2035年,数字经济将迈向繁荣成熟期,力争形成统一公平、竞争有序、成熟完备的数字经济现代市场体系,数字经济发展基础、产业体系发展水平位居世界前列。
九、数字经济发展现状
十三五时期,我国深入实施数字经济发展战略,不断完善数字基础设施,加快培育新业态新模式,推进数字产业化和产业数字化取得积极成效。
2020年,我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值
(GDP)比重达到7.8%,数字经济为经济社会持续健康发展提供了强大动力。
信息基础设施全球领先。
建成全球规模最大的光纤和第四代移动通信(4G)网络,第五代移动通信(5G)网络建设和应用加速推进。
宽带用户普及率明显提高,光纤用户占比超过94%,移动宽带用户普及率达到108%,互联网协议第六版(IPv6)活跃用户数达到4.6亿。
产业数字化转型稳步推进。
农业数字化全面推进。
服务业数字化水平显著提高。
工业数字化转型加速,工业企业生产设备数字化水平持续提升,更多企业迈上云端。
新业态新模式竞相发展。
数字技术与各行业加速融合,电子商务蓬勃发展,移动支付广泛普及,在线学习、远程会议、网络购物、视频直播等生产生活新方式加速推广,互联网平台日益壮大。
数字经济国际合作不断深化。
《二十国集团数字经济发展与合作倡议》等在全球赢得广泛共识,信息基础设施互联互通取得明显成效,丝路电商合作成果丰硕,我国数字经济领域平台企业加速出海,影响力和竞争力不断提升。
与此同时,我国数字经济发展也面临一些问题和挑战:
关键领域创新能力不足,产业链供应链受制于人的局面尚未根本改变;不同行业、不同区域、不同群体间数字鸿沟未有效弥合,甚至有进一步扩大趋势;数据资源规模庞大,但价值潜力还没有充分释放;数字经济治理体系需进一步完善。
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