数字化转型的本质是运用信息技术，汇聚数据资源，创新商业模式和服务模式，推动企业实现数字化网络化智能化融合发展。数字化强调对企业商业运行的全景感知，网络化强调对生产经营资源要素的全面连接，智能化强调对生产要素和参与主体的全维赋能。

数据在企业业务流程全生命周期流动中，通过与业务场景不断交互释放价值。数据汇聚为信息，信息提炼为知识，知识转化为决策，让企业获得应对和解决生产经营过程中复杂性和不确定性的新型能力。

走好“前三步”

纳入长期战略是基本前提。企业要做好顶层设计，解决数字转型的整体性、协作性、可持续性问题。在实践过程中统筹开展战略逐层解码，从业务视角思考转型的目标和路径，探索数字技术对业务变化的支撑点，从底层架构到应用场景，强化数据的采集、汇聚以及与业务流程融合打通，提升数据质量，规范数据标准，完善融合机制，实现数据互通、信息共享和业务协同，为业务经验有效沉淀、数据资产逐步积累、技术架构平滑演进打下坚实基础。

倡导数据文化是关键保障。企业要逐渐培育习惯于以数据洞察变化、善于以数据支撑决策、勇于以数据驱动创新的数据文化。尤其是行业领军企业更要将数据作为保持和强化竞争优势的利器，增强决策的科学性、敏捷性和前瞻性。结合实际情况，企业可以在决策层设立首席数据官，加强数据管理和应用水平，推进企业数字文化培育，释放企业数据潜能。

培养跨界人才是重要基础。企业数字转型初期高度依赖人才驱动。当前，既懂业务又懂数据的复合型人才匮乏，一线业务人员往往不了解数据，缺乏数据分析经验，而数据分析人员即使能看懂数据报表，但因缺乏业务经验很难做出预判。应建立双向培养模式，提高业务人员的数字素养，提升数据工程师的业务素质，并加强两类人员的合作交流。

构建“五能力”

提升数据采集能力。规范数据采集标准和统计口径，确保数据的完整性、准确性和一致性，动态类数据要及时更新维护，减少重复采集造成的资源浪费和数据冗余。

提升数据汇聚能力。把散落、孤立、割裂的数据汇聚起来，将数据之“沙”汇聚成“塔”，将海量数据资源盘活。行业领军企业可以开放数据平台，引导中小企业专业深耕，构建大中小企业融通发展的良性生态。

提升数据分析能力。数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂，从繁杂的数据中挖掘萃取高价值、强关联的数据，需要建立并不断提升数据建模分析能力。通过构建与业务场景紧密融合的数学模型，从业务逻辑中凝练出规律，从数据异动中研判出趋势，让数据会说话，让数据能决策，实现数据多向赋能，提高数据应用对业务价值提升和敏捷创新的影响力。

提升数据应用能力。基于企业业务定位，整合宏观经济、物流物资、财务资金、业务动态等多渠道数据，鼓励业务部门为工作流程建立数据分析应用清单，组织内定期就数据分析应用汇报分享并鼓励创新，确保业务实现数据驱动。

提升数据治理能力。加强对数据资产、数据模型等数据要素管理，建立目录台账，开展分类分级，依法采集使用，强化数据安全，严防数据泄露、篡改、损毁与不当使用，保护数据主体权利，实现数据弹性高效管理和有序安全流转，提升数据质量及应用效果。