企业数字化转型专题汇报 企业数字化转型专题汇报数字化转型，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下面是小编为大家整理的企业数字化转型专题汇报 ,供大家参考。
企业数字化转型专题汇报
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、数据驱动型企业文化变革与行动执行
（一）数据驱动型企业文化与变革管理
在传统模式下，企业的决策的制定过程往往是凭直觉的，这种直觉来自于企业内部多年知识和经验的积累，而基于数据和洞察进行决策模式很可能会受到来自业务部门的质疑，因为他们对数据和水晶球般的算法缺乏足够的理解和信任。企业向数据驱动型组织转型的过程，解决数据质量和数据获取的问题仅仅是冰山一角，改变企业根深蒂固的观念，改变决策思维模式同样重要。成为数据驱动型企业，需要多层次的合作、沟通、教育和变革管理来支持。
如何做变革管理始终是转型为数据驱动型企业重要且具有挑战的课题，且贯穿着企业转型的每一步。在转型过程中，如何平缓过渡、得到管理层、员工甚至业务上下游合作伙伴的认可与接受，是所有转
型企业均需面对的课题。变革管理始于理念转变，通过行为参与予以强化，并借助变革成果巩固。在组织转型初期，需保证企业内部愿景一致、转型理念得到有效宣贯，通常借助强化紧迫氛围、建立变革团队与高管共识变革愿景实现；在转型过程中，需借助持续沟通与价值普及、授权企业内部人员参与变革行动，开展共创，使管理者与员工主动支持变革过程；在变革初步完成后，更需充分展示变革成效，并借助知识转移与赋能培训持续巩固信念，进而深化变革，完成企业的最终蜕变。
领先企业已将数据的定位由资源升级为资产。信息源自数据的提炼萃取，具有更高的业务价值。数据的生产与应用，正在以全新的方式展开。企业需要发出一个自上而下的信号，明确高效的、企业级数据管理是一个势在必行的战略举措。
在现有组织架构下，众多企业都已形成麻雀虽小、五脏俱全的部门或团队，以业务单体开展运作，但在企业转型升级过程中，将更强调与关注资源的整合与专业精深的提升，打破现有的部门壁垒，实现资源的共享与灵活搭配，从而更加适应未来敏捷、灵活的业务模式。
数据赋能不仅仅是一种工具应用，更是一种思维变革，推进企业向数据驱动型组织变革，关键在转变观念。转型是一个亦步亦趋、循序渐进、逐步完善的过程，需要项目带动、重点先行、榜样引领，更
加需要全员参与。全员参与的过程是观念培养的过程，是文化氛围形成的过程。要推动员工思维层面转型，让组织里面的人愿意接受智能化的应用，或者将来很多决策让员工基于数据判断，而不是看员工以前的经验判断。
于企业而言，首先需要建立组织管理的保障。其次，要强化数据分析知识宣贯，在企业各种业务场景中实现以数据说话，依据事实做决策的氛围，自然而然地在自身岗位上运用数据思维研究工作。于员工而言，要加强学习，不仅要积极参加企业平台提供的培训课程，更要主动运用互联网资源加强自学，逐步将数据分析理论转化为数据化化思维，要熟练运用数据分析工具，要善于运用数据分析，向以往成熟的工作程序发起挑战，用数据指导工作，用数据推动工作，真正将数据积累转变成资产积累。
（二）数据驱动型企业优化业务
将数据经过采集，集成，转化，加工，分析，可视化，得到了有业务含义的洞察，但是这些洞察并不会自动转化为业务产出。数据分析的最后一公里，即将洞察嵌入到业务流程和决策过程至关重要，而这种嵌入，并不是仅仅是对现有业务模式的改进，数据驱动型企业往往需要组织运作模式的演变。
以新的方式和客户进行沟通互动：通过智能化的方式实现大规模消费者个性化，提供更加智能，与消费者更相关的洞察和行动建议，提升用户体验。
以新的方式制定决策：通过整合多数据源以及企业级的智能分析，识别隐藏在数据后面的模式、业务规律，识别企业业务增长、业务组合和效率提升的机会点，制定更加明智的决策。
以新的方式进行业务操作：基于流程机器人技术和认知技术实现对人类行为的复制和判断，以机器替代人执行重复性高，规则性强的业务流程，提高流程的智能化和效率，节约成本。
值得指出的是，优化业务并不意味着数据洞察和人是对立的，也不是数据洞察完全取代人的经验，它更多的是能力的增强，是为员工进行赋能，是的员工工作的效率更高，领导层决策更有科学依据，业务模式更加智能和高效。同时，业务优化是一个持续和迭代的过程，需要建立一个常态化监控机制，对优化后的业务表现进行跟踪和持续的分析，不断改进模型和业务流程，以实现业务成果提升的目标。
（三）数据驱动型企业规模化发展
复杂的机器学习模型可以帮助公司有效地发现模式、揭示异常、做出预测和决策，并产生洞察力，并且日益成为组织绩效的关键驱动
因素。企业意识到需要从个人英雄主义转向工程性能，从而有效地将数据分析模型从开发转移到生产和管理。
然而，由于死板、脆弱的开发和部署过程，阻碍了产品团队、运营人员和数据科学家之间的协作。随着数据分析技术和应用的成熟，大量的工程和运营规程可以帮助组织克服这些障碍，有效地扩展数据分析应用，以实现业务转型。为了实现数据分析更广泛的变革性收益，手工分析时代必须让位于自动化、工业化的洞察力。DataOps使数据管道和应用程序的开发变得更加严谨，可重用和自动化，能够在开发和部署阶段，实现数据分析的工业化和规模化。
二、充分发挥数据要素作用
（一）强化高质量数据要素供给
支持市场主体依法合规开展数据采集，聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节，提升数据资源处理能力，培育壮大数据服务产业。推动数据资源标准体系建设，提升数据管理水平和数据质量，探索面向业务应用的共享、交换、协作和开放。加快推动各领域通信协议兼容统一，打破技术和协议壁垒，努力实现互通互操作，形成完整贯通的数据链。推动数据分类分级管理，强化数据安全风险评估、监测预警和应急处置。建立健全国家公共数据资源体系，统筹
公共数据资源开发利用，推动基础公共数据安全有序开放，构建统一的国家公共数据开放平台和开发利用端口，提升公共数据开放水平，释放数据红利。
（二）加快数据要素市场化流通
加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，促进数据要素市场流通。鼓励市场主体探索数据资产定价机制，推动形成数据资产目录，逐步完善数据定价体系。规范数据交易管理，培育规范的数据交易平台和市场主体，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，提升数据交易效率。严厉打击数据黑市交易，营造安全有序的市场环境。
（三）创新数据要素开发利用机制
适应不同类型数据特点，以实际应用需求为导向，探索建立多样化的数据开发利用机制。鼓励市场力量挖掘商业数据价值，推动数据价值产品化、服务化，大力发展专业化、个性化数据服务，促进数据、技术、场景深度融合，满足各领域数据需求。鼓励重点行业创新数据开发利用模式，在确保数据安全、保障用户隐私的前提下，调动行业协会、科研院所、企业等多方参与数据价值开发。通过数据开放、特许开发、授权应用等方式，鼓励更多社会力量进行增值开发利用。结
合新型智慧城市建设，加快城市数据融合及产业生态培育，提升城市数据运营和开发利用水平。
三、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
