全球正在由工業(yè)經(jīng)濟(jì)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)渡，制造業(yè)正在并將長(zhǎng)期處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的歷史階段，沿著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化階段不斷躍升。數(shù)字化階段主要使命是制造基礎(chǔ)設(shè)施、行為活動(dòng)的數(shù)字化、軟件化改造，而制造資源配置規(guī)則并不一定發(fā)生根本性的改變；網(wǎng)絡(luò)化階段的主要使命是社會(huì)化大范圍按需動(dòng)態(tài)配置制造資源，智能化階段的主要使命是按照個(gè)性化需求深度挖掘和社會(huì)化精準(zhǔn)配置制造資源，因此網(wǎng)絡(luò)化和智能化階段將是制造資源配置規(guī)則發(fā)生破壞式創(chuàng)新、顛覆式變革的時(shí)代。

一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的涵義

1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性

傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)以制造業(yè)為代表的都在進(jìn)入存量時(shí)代，增量沒(méi)有了。資源環(huán)境能源的剛性約束已經(jīng)是全球性的，而且越來(lái)越強(qiáng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的制高點(diǎn)就是先進(jìn)制造業(yè)，而先進(jìn)制造業(yè)的核心就是怎么樣用信息產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)去帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵

目前， 90%多的國(guó)內(nèi)企業(yè)都是在做智能生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，目標(biāo)都是提質(zhì)降本、增效減存。對(duì)于更領(lǐng)先的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心內(nèi)涵是價(jià)值體系的全面重構(gòu)，是產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，在智能生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)上創(chuàng)新增值服務(wù)、延伸服務(wù)等等，通過(guò)創(chuàng)新產(chǎn)品提升主營(yíng)業(yè)務(wù)的增量。還有一個(gè)更高級(jí)的階段，就是做數(shù)字產(chǎn)業(yè)，形成數(shù)字的業(yè)態(tài)，結(jié)構(gòu)的重構(gòu)、價(jià)值的重構(gòu)。核心內(nèi)涵就是要求企業(yè)所有知識(shí)的全面數(shù)字化，對(duì)數(shù)字化的知識(shí)做再生產(chǎn)再制造，這是最重要的。未來(lái)通過(guò)數(shù)字化生產(chǎn)要建立跨企業(yè)、跨行業(yè)、跨專業(yè)學(xué)科、跨領(lǐng)域，融合創(chuàng)新的機(jī)制才是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的抓手落點(diǎn)。

3、如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先要在戰(zhàn)略層面要想清楚到底怎么做，是做現(xiàn)在的業(yè)務(wù)還是能不能整出新的業(yè)務(wù)來(lái)。要落地的話，核心就是能力體系的重構(gòu)，一定是能力為主線；其次，在解決方案實(shí)施層面一定是全要素新的解決方案，絕不是在市面上拿硬件軟件拿來(lái)拼一拼就可以了，一定是全局優(yōu)化的過(guò)程。一定要靠全員賦能，而不是去找所謂的融合型人才，只能用新的數(shù)字知識(shí)的再生產(chǎn)去全員賦能；最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型一定是開放的，是生態(tài)的重構(gòu)，是生態(tài)的共建。

二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需突破設(shè)備終端全面連接的瓶頸

現(xiàn)在的設(shè)備數(shù)字化率大概為47%，這些數(shù)字化設(shè)備里面它的聯(lián)網(wǎng)率只有40%，乘起來(lái)不到20%，而且即便是有了底層的聯(lián)網(wǎng)，向上打通的也就20%左右，想要真正實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，底層OT跟IT的融合仍然是極其核心的基礎(chǔ)性問(wèn)題。

2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型要加強(qiáng)跨企業(yè)協(xié)同的全面集成管控水平

企業(yè)的綜合集成管控水平比較低，內(nèi)部的管控都難以一體化，就很難有效上云，或即使上云以后，也無(wú)法進(jìn)行資源綜合優(yōu)化配置。云平臺(tái)的作用挖掘不出來(lái)，集成管控難的核心問(wèn)題不是技術(shù)問(wèn)題，而是價(jià)值的博弈，是組織職責(zé)的博弈等等。

3、數(shù)字化轉(zhuǎn)型要急需提高工業(yè)技術(shù)軟件供給能力

現(xiàn)在只有百分之十幾的企業(yè)工業(yè)軟件總體應(yīng)用比較好，其他的雖然ERP等工業(yè)軟件應(yīng)用比例比較高，但這些工業(yè)軟件對(duì)企業(yè)的綜合效益并不那么明顯。更重要的是，過(guò)去的生產(chǎn)技術(shù)跟數(shù)據(jù)科學(xué)之間怎么融合，怎么轉(zhuǎn)化為可以快速迭代、柔性共享的工業(yè)APP。目前還是集中在每個(gè)點(diǎn)上，整體水平都不高。

三、數(shù)字化能力成為驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎

勞動(dòng)力和土地是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代新的生產(chǎn)要素，資本和技術(shù)是工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代新的生產(chǎn)要素。進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)化正逐漸成為驅(qū)動(dòng)工業(yè)企業(yè)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素和新引擎。數(shù)字化能力是企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、數(shù)字化智能和數(shù)字化決策的前提。

1、數(shù)字化與企業(yè)的交匯融合，蘊(yùn)含巨大潛力和能量

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展引發(fā)數(shù)據(jù)的迅猛增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)已成為工業(yè)企業(yè)的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源。如今企業(yè)的信息逐漸都以數(shù)字格式存儲(chǔ)、傳輸和使用，數(shù)據(jù)計(jì)算處理能力也提升了上萬(wàn)倍，數(shù)據(jù)開始滲透進(jìn)入企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理的方方面面。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算處理能力的飛速進(jìn)步，使得數(shù)據(jù)的價(jià)值創(chuàng)造潛能大幅提升，正推動(dòng)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力發(fā)生飛躍。

2、數(shù)字化與企業(yè)的交匯融合，促使生產(chǎn)力發(fā)生新的飛躍

傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式主要依賴土地、勞動(dòng)力、資本等一般性生產(chǎn)要素，進(jìn)入門檻低，規(guī)?；瘮U(kuò)張快，但也容易導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩、惡性競(jìng)爭(zhēng)和低端化發(fā)展。而工業(yè)大數(shù)據(jù)的及時(shí)性、完整性、開發(fā)利用水平，以及數(shù)據(jù)流、物質(zhì)流和資金流集成協(xié)同能力，有助于大幅提升優(yōu)化配置制造資源的效率和水平。相比其它生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)資源具有可復(fù)制、可共享、無(wú)限增長(zhǎng)和供給的稟賦，打破了傳統(tǒng)要素有限供給對(duì)增長(zhǎng)的制約，不斷催化和轉(zhuǎn)化著勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、管理等傳統(tǒng)要素，為持續(xù)增長(zhǎng)和創(chuàng)新發(fā)展提供了新的條件與可能。

3、數(shù)字化為構(gòu)建人機(jī)智能融合的開放價(jià)值生態(tài)提供了重要支撐

傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展過(guò)程中，技術(shù)價(jià)值長(zhǎng)周期孕育了穩(wěn)定的預(yù)期市場(chǎng)，企業(yè)有足夠動(dòng)力和時(shí)間通過(guò)技術(shù)專利、標(biāo)準(zhǔn)等手段，以技術(shù)壁壘為核心建立煙囪式工業(yè)體系和封閉利益生態(tài)，形成創(chuàng)新投入和價(jià)值回收的市場(chǎng)相對(duì)優(yōu)勢(shì)。隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，日益快速增長(zhǎng)的個(gè)性化需求及其不斷增強(qiáng)的時(shí)效性倒逼技術(shù)和應(yīng)用在短期內(nèi)快速更新迭代，催生了開源技術(shù)體系，而開源技術(shù)體系的興起打破了原有的利益格局，弱化了技術(shù)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。與建立在封閉工業(yè)技術(shù)體系基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局相比，先進(jìn)制造業(yè)亟需圍繞構(gòu)建開放價(jià)值生態(tài)形成新型競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，其關(guān)鍵是充分利用互聯(lián)網(wǎng)、以數(shù)據(jù)為新生產(chǎn)要素，通過(guò)人工智能將物理世界的客觀規(guī)律以及人的經(jīng)驗(yàn)智慧用數(shù)字化模型進(jìn)行刻畫、仿真并形成自我學(xué)習(xí)、持續(xù)迭代優(yōu)化的新型能力體系，數(shù)字化有效支撐了新型能力體系的打造。

四、數(shù)據(jù)治理賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

十九屆四中全會(huì)，首次將“數(shù)據(jù)”列為生產(chǎn)要素參與分配，標(biāo)志著以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了新時(shí)代。當(dāng)前，以人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)中臺(tái)、工業(yè)大腦等為代表的數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)，快速向經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域融合滲透。以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢(shì)所趨。工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)密集，在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累了海量的數(shù)據(jù)資源。企業(yè)的數(shù)據(jù)能否支持企業(yè)數(shù)字化能力重構(gòu)，精確反映數(shù)字孿生、有效支持戰(zhàn)略決策成為數(shù)據(jù)治理為數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能的重要驅(qū)動(dòng)力。

1、企業(yè)中數(shù)據(jù)面臨的問(wèn)題

（1）存在信息孤島，有數(shù)不能用

當(dāng)前，企業(yè)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的問(wèn)題，導(dǎo)致海量數(shù)據(jù)散落在眾多部門、下屬企業(yè)、分支機(jī)構(gòu)和信息系統(tǒng)中，形成一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)煙囪”。一是不愿共享，多數(shù)企業(yè)都將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資源，認(rèn)為擁有數(shù)據(jù)就擁有客戶資源和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，主觀上不愿意共享數(shù)據(jù)；與之類似，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)權(quán)屬分割，數(shù)據(jù)所有權(quán)和事權(quán)密切相關(guān)，部門寧愿將數(shù)據(jù)“束之高閣”，也不愿輕易拿出來(lái)共享。二是不敢共享，部分?jǐn)?shù)據(jù)具有一定敏感性，涉及用戶個(gè)人隱私、商業(yè)秘密甚至國(guó)家安全，數(shù)據(jù)共享可能存在法律風(fēng)險(xiǎn)，客觀上給企業(yè)間、部門間共享數(shù)據(jù)帶來(lái)障礙。三是不能共享，由于數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，嚴(yán)重阻礙數(shù)據(jù)開放共享，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)相互割裂、自成體系。

（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，有數(shù)不好用

高質(zhì)量數(shù)據(jù)成為精準(zhǔn)服務(wù)與價(jià)值創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，也是大數(shù)據(jù)提升精準(zhǔn)施策能力的關(guān)鍵前提。然而，當(dāng)前工業(yè)企業(yè)整體數(shù)據(jù)質(zhì)量不高現(xiàn)象依然突出，給數(shù)據(jù)深入挖掘與高效應(yīng)用帶來(lái)困難。在完整準(zhǔn)確性方面，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理體系，在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理等環(huán)節(jié)可能存在不科學(xué)、不規(guī)范等問(wèn)題，導(dǎo)致錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等臟數(shù)據(jù)產(chǎn)生，無(wú)法確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。在一致性方面，由于業(yè)務(wù)條線繁雜、業(yè)務(wù)種類多樣，多個(gè)部門往往數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)不一、統(tǒng)計(jì)口徑各異，同一數(shù)據(jù)源在不同部門的表述可能完全不同，看似相同的數(shù)據(jù)實(shí)際含義也可能大相徑庭，數(shù)據(jù)一致性難以保障。這給全局?jǐn)?shù)據(jù)建模、分析、運(yùn)用造成障礙，數(shù)據(jù)挖掘效能大打折扣。

（3）融合應(yīng)用困難，有數(shù)不會(huì)用

企業(yè)中數(shù)據(jù)來(lái)源眾多、體量龐大、結(jié)構(gòu)各異、關(guān)系復(fù)雜。從如此繁雜的海量數(shù)據(jù)中挖掘高價(jià)值、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，需要高效的信息技術(shù)支撐和可靠的基礎(chǔ)設(shè)施保障。然而，大部分企業(yè)科技研發(fā)投入相對(duì)不足、科技人員占比嚴(yán)重失調(diào)，利用數(shù)據(jù)建模分析解決實(shí)際問(wèn)題的能力有待提高。信息資源利用大多停留在表面，數(shù)據(jù)應(yīng)用尚不深入、應(yīng)用領(lǐng)域相對(duì)較窄、數(shù)據(jù)與場(chǎng)景融合不夠，導(dǎo)致數(shù)據(jù)之“沙”難以匯聚成“塔”，海量數(shù)據(jù)資源無(wú)法盤活，數(shù)據(jù)潛力得不到充分釋放。

（4）數(shù)據(jù)種類繁多，有數(shù)不善用

現(xiàn)在工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)問(wèn)題主要不是數(shù)據(jù)夠不夠用，而是是否能善用數(shù)據(jù)，是不是能用更多的模式，來(lái)驅(qū)使數(shù)據(jù)，改善對(duì)業(yè)務(wù)、經(jīng)營(yíng)和管理的數(shù)字化能力支撐。企業(yè)中的數(shù)據(jù)種類繁多，從數(shù)據(jù)類型說(shuō)有時(shí)序數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，從業(yè)務(wù)視角有設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、采購(gòu)數(shù)據(jù)、營(yíng)銷數(shù)據(jù)、供應(yīng)數(shù)據(jù)等，種類繁多的數(shù)據(jù)眼花繚亂。如何將繁多的數(shù)據(jù)抽象出數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)模型，形成數(shù)據(jù)能力，使數(shù)據(jù)能力對(duì)戰(zhàn)略、管理、經(jīng)營(yíng)、生產(chǎn)、轉(zhuǎn)型形成數(shù)字化支撐能力成為眾多企業(yè)面臨的障礙。

2、數(shù)據(jù)治理的思路

（1）做好頂層設(shè)計(jì)，把數(shù)據(jù)規(guī)劃好

數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)長(zhǎng)期、復(fù)雜的系統(tǒng)工程，要在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、管理組織、運(yùn)維流程、支撐平臺(tái)等方面加強(qiáng)統(tǒng)籌謀劃。一是優(yōu)化數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)。充分認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的重要戰(zhàn)略意義，將數(shù)據(jù)治理納入企業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，及時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)治理組織架構(gòu)，明確內(nèi)部數(shù)據(jù)管理職責(zé)，理清數(shù)據(jù)權(quán)屬關(guān)系，自上而下推動(dòng)數(shù)據(jù)治理工作。二是完善數(shù)據(jù)應(yīng)用機(jī)制。在保障各方數(shù)據(jù)所有權(quán)不變前提下，統(tǒng)籌規(guī)劃全局?jǐn)?shù)據(jù)架構(gòu)，完善跨企業(yè)、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合應(yīng)用機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范共享和高效應(yīng)用。三是構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。建立涵蓋元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等全流程的標(biāo)準(zhǔn)體系，打造企業(yè)數(shù)據(jù)的“通用語(yǔ)言”，全面提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為數(shù)據(jù)互通、信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（2）健全治理體系，把數(shù)據(jù)管理好

  ■ 做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。根據(jù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建立全局?jǐn)?shù)據(jù)模型和科學(xué)合理的數(shù)據(jù)架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，管理維護(hù)全局?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的全面梳理和有效管控，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)利用不足等問(wèn)題。

  ■ 做好數(shù)據(jù)分級(jí)管理。綜合國(guó)家安全、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分類分級(jí)、公眾權(quán)益、個(gè)人隱私和企業(yè)合法利益等因素，制定數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，基于全局?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)目錄將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)。針對(duì)不同等級(jí)數(shù)據(jù)采取差異化的控制措施，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精細(xì)化管理。

  ■ 做好數(shù)據(jù)共享管理。規(guī)范數(shù)據(jù)共享流程，確保數(shù)據(jù)使用方在依法合規(guī)、保障安全前提下，根據(jù)業(yè)務(wù)需要申請(qǐng)使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)所有方按規(guī)則審核確定數(shù)據(jù)使用范圍、共享方式等，通過(guò)數(shù)據(jù)交換機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有序流轉(zhuǎn)和安全應(yīng)用。

（3）加強(qiáng)安全管控，把數(shù)據(jù)保護(hù)好

要遵循“用戶授權(quán)、最小夠用、全程防護(hù)”原則，充分評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)，把好安全關(guān)口，加強(qiáng)數(shù)據(jù)全生命周期安全管理，嚴(yán)防用戶數(shù)據(jù)的泄露、篡改和濫用。在采集環(huán)節(jié)，要向被采集用戶進(jìn)行明示，明確告知采集和使用的目的、方式以及范圍，在獲取用戶授權(quán)后方可采集。在存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，通過(guò)特征提取、標(biāo)記化等技術(shù)將原始信息進(jìn)行脫敏，并與關(guān)聯(lián)性較高的敏感信息進(jìn)行安全隔離、分散存儲(chǔ)，嚴(yán)控訪問(wèn)權(quán)限，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。在使用環(huán)節(jié)，借助模型運(yùn)算、多方安全計(jì)算等技術(shù)，在不歸集、不共享原始數(shù)據(jù)前提下，僅向外提供脫敏后的計(jì)算結(jié)果。

（4）強(qiáng)化科技賦能，把數(shù)據(jù)應(yīng)用好

數(shù)據(jù)治理的核心環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)應(yīng)用，要從算力、算法、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等維度加強(qiáng)技術(shù)支撐，切實(shí)增強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。在算力方面，加快分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型，充分發(fā)揮云計(jì)算等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，滿足海量數(shù)據(jù)分析處理對(duì)計(jì)算資源的巨大需求。在算法方面，基于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字孿生等技術(shù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型和分析算法，提升數(shù)據(jù)洞察能力和基于場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘能力，為數(shù)據(jù)插上智慧的翅膀。在存儲(chǔ)方面，探索數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)、流數(shù)據(jù)、邊緣數(shù)據(jù)等信息安全要求相匹配的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)和彈性擴(kuò)展。在網(wǎng)絡(luò)方面，運(yùn)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)豐富數(shù)據(jù)采集維度，利用5G技術(shù)帶寬大、速度快、延時(shí)低等優(yōu)勢(shì)提升數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率，打造企業(yè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)摹案咚俟贰薄?/span>

五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化和數(shù)據(jù)治理的關(guān)系

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)價(jià)值重構(gòu)，打造新一代信息技術(shù)環(huán)境下企業(yè)可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)健康長(zhǎng)期發(fā)展的基礎(chǔ)。數(shù)字化為企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型提供了重要新引擎。數(shù)據(jù)治理是企業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支持。三者相互融合共生，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新常態(tài)。

展望未來(lái)，隨著從底向上的數(shù)字孿生系統(tǒng)的不斷成熟、AI技術(shù)的深化應(yīng)用，從單元技術(shù)級(jí)到設(shè)備級(jí)，到產(chǎn)線級(jí)，到車間和工廠級(jí)，數(shù)字孿生系統(tǒng)將成為實(shí)現(xiàn)“融合發(fā)展”的重要的路徑；隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)中臺(tái)的持續(xù)發(fā)力，企業(yè)將形成一致的數(shù)據(jù)愿景，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略，更多從企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，為企業(yè)轉(zhuǎn)型，為企業(yè)找到新的價(jià)值模式層面，發(fā)揮重要作用，最終將實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面勝利！