数据要素对传统经济的主要作用

财富 2024-11-01 15:52 湖北

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目录
数据成为新的生产要素
数据驱动传统企业转型升级
数据重塑传统产业生态
数据赋能企业全链路优化
总结

一、数据成为新的生产要素

在数字时代,数据已经成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。随着数字技术的快速发展和广泛应用,海量数据被实时采集并不断积累,构成了巨大的数据资源。这些数据蕴含着丰富的商业价值和社会价值,已经成为驱动经济发展的关键生产要素。2021年3月,第十三届全国人民代表大会第四次会议表决通过，再次强调:"充分发挥数据作为新型生产要素的作用,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。"

数据正以前所未有的规模和速度持续增长。据Statista预测,2020-2025年间全球数据总量将从47ZB增长到175ZB,年均增速高达30%以上。我国数据规模已跃居世界第二,占全球数据总量的23.4%。数据已成为国家基础性战略资源,数据要素的重要性主要体现在以下几个方面:

第一,数据成为生产和服务的核心投入。企业竞相采集、分析和应用数据,以把握市场趋势、指导研发创新、优化生产决策、提高管理效率,数据逐步融入产品或服务体系,甚至成为产品或服务的重要载体。可以说,没有高质量的数据,就难以持续提供优质的产品与服务。

第二,数据成为企业竞争的关键要素。谁能更好地收集、分析和利用数据,谁就能在市场竞争中抢占先机、赢得优势。以平台企业为例,每天能够采集到海量的用户行为数据,利用数据算法深入挖掘用户需求,持续优化产品功能和服务质量,从而不断吸纳流量,形成强大的竞争护城河。

第三,数据成为经济社会运行的重要基础。随着数据应用场景不断扩大,数据正渗透到经济社会的生产、分配、流通、消费等各个环节。政府、企业、个人都在高度依赖数据资源开展经济和社会活动。一旦数据收集、流通受阻,就可能严重影响正常运转。

第四,数据成为国家战略发展的核心驱动力。数据作为一种新型战略资源,深刻影响着国家现代化建设进程。在数字经济时代,谁能更好地掌握数据资源,在数字技术研发应用中抢占先机,就能在全球竞争中赢得主导权。发达国家纷纷制定国家大数据战略,抢占数据资源和数字经济制高点,我国也把数字中国建设上升为国家战略。

可以预见,随着5G、物联网、人工智能等新技术的广泛应用,海量异构数据将加速汇聚,数据将像石油一样,成为驱动经济社会发展的战略性资源。《中国数字经济发展白皮书》预测,到2025年我国数字经济核心产业增加值占GDP比重将达到10%,数据作为新型生产要素的基础性、战略性地位将进一步凸显。

二、数据驱动传统企业转型升级

当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,数字经济日益成为全球经济发展的重要引擎。大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术加速渗透,重塑经济结构、催生新业态新模式,深刻改变传统产业形态。面对汹涌而来的数字化浪潮,传统企业纷纷开启数字化转型之路,利用数据重构业务流程、优化管理决策,以提升核心竞争力,实现高质量发展。

(一)精准洞察:数据分析助力市场需求

大数据分析是数字化转型的关键抓手。通过分析海量多源异构数据,企业可以深入洞察用户需求,及时把握市场动向,进而调整经营策略,增强市场应变能力。

一方面,大数据技术可以帮助企业建立起"千人千面"的用户画像。通过整合分析用户浏览、搜索、购买等行为数据,以及社交、位置等外部数据,企业能够对目标用户的人口属性、消费习惯、需求偏好等实现精准刻画,并根据分析结果对用户分群,实现精细化运营。大数据驱动的个性化营销服务,不仅提高了用户的满意度和粘性,也为企业带来了可观的营收增长。京东"千人千面"的精准营销,就是利用大数据分析用户行为和偏好,对不同用户推送差异化商品和服务,据称可提升20%左右的营销效果。

另一方面,大数据分析有助于企业准确把握行业趋势,优化决策部署。通过对行业数据、竞争对手数据、政策环境数据等进行全面分析,企业能够预判市场变化趋势,提前调整经营策略。而分析企业内部销售、库存、物流等数据,则能够优化供应链管理,提高运营效率。可口可乐利用大数据技术对销售数据、库存数据实时监测分析,建立起自动补货系统,大大降低了缺货率和存货成本。联想则利用大数据分析市场趋势,对产品结构进行及时调整,产品周期从18个月缩短至6个月。

对企业而言,数据已不再是冷冰冰的数字,而是洞察未来、把握先机的利器。谁能更好地分析和运用数据,谁就能在市场竞争中赢得主动。传统企业要建立数据思维,学会用数据说话,以数据驱动业务创新和管理变革。

(二)提质增效:数据应用降本增效

传统企业大多存在生产效率不高、成本费用居高不下等问题,严重制约了企业的市场竞争力。随着工业互联网的快速发展,企业可以利用数据对生产制造、运营管理等环节进行全流程优化,以提高生产效率、降低运营成本,增强核心竞争优势。

工业大数据的应用正在重塑生产制造模式。通过对设备运行参数、工艺质量、能耗排放等数据进行实时采集和分析,一方面可以实现设备预测性维护,提前预警故障风险,减少非计划停机时间;另一方面可以优化生产排程、平衡产线负荷,最大限度提高设备利用率。例如,西门子在电机生产线部署大数据分析系统后,设备故障率下降了60%,产能提高了20%。在产品质量管控方面,企业利用大数据分析产品质量与生产要素间的关联,实时预测质量风险并及时干预,可以大幅提升产品合格率,降低质量成本。海尔冰箱生产线应用大数据分析,关键部件一次合格率提升了23%。在能源管理方面,美的集团对空调、冰箱等产品实施全生命周期管理,利用大数据对能耗进行精细化分析,单台能耗成本降低8%-10%。

大数据还可助力企业实现智能决策和管理。企业通过对业务数据、财务数据的集中管理和统一分析,建立智能化运营管控平台,实现了业财一体化,极大提升了管理的精细化水平。同时基于大数据的业务预测、风险预警等智能化应用,可以优化企业决策,提高经营的稳健性。例如,TCL通过分析销售、库存、市场等多方数据,构建了一套集数据集成、多维分析、业务预测等功能于一体的经营决策分析系统,大幅提升了决策的时效性和准确性,经营效益显著改善。

总的来说,数字化转型已从理念倡导走向务实落地。传统企业要树立数字化发展理念,加快数据要素配置和应用,利用数据重塑生产方式、优化管理流程,夯实高质量发展的基础。只有这样,才能在数字经济的洪流中乘风破浪,实现凤凰涅槃。

(三)创新驱动:数据资源催生新模式

数据不仅是提升传统业务效率的利器,更是催生新业态、新模式的源泉。随着数据应用不断深化,许多传统企业依托大数据推出新产品、新服务,开辟新的业务领域,实现创新驱动发展。

传统制造企业纷纷利用工业大数据向服务化转型。海尔依托COSMOPlat工业互联网平台,为企业提供大数据支撑的研发设计、网络化定制、智能制造、产品溯源等全流程服务,形成了以用户为中心的大规模定制模式。三一重工利用工业大数据为装备提供全生命周期管理,销售单台设备的同时,提供备件供应、金融租赁、远程监控等综合服务,服务性收入占总收入比重已超过50%。这类创新不仅拓展了业务范围,也极大增强了企业的竞争优势和盈利能力。

零售企业则利用消费大数据开发出新业态新模式。例如,永辉超市推出的"超级物种",集合餐饮、零售等多业态于一体,以大数据为支撑,对消费者的喜好进行精准分析,不仅优化商品和服务,而且为其他品牌商提供精准营销服务。盒马鲜生则通过大数据锁定目标人群,对前端业态、商品结构、配送模式进行针对性设计,满足不同消费群体的个性化需求。再如,苏宁推出的"爱抱抱"母婴店,定位于高端母婴消费人群,结合线上大数据分析,对消费者进行全生命周期管理,实现了母婴零售与服务的无缝连接。这些新零售业态的核心特征正是数据驱动,以消费者需求为导向,优化业态布局和经营方式,实现了流量与销售的双赢。

保险、地产等传统服务企业,也在利用大数据进行业务创新。平安保险自主研发了智能核保、智能定损、智能反欺诈等模型,构建了全流程、一体化的智能化保险服务体系。万科在住宅开发中应用大数据选址技术,结合区位、配套、人口等数据建立评价模型,有效指导新地产项目的拓展。链家地产从房源、客源、经纪人等多维数据入手,建立智能分析平台,实现精准匹配,缩短租售周期,提升成交率。

可以看到,数据正成为传统企业创新转型的新引擎。企业要树立开放创新理念,善于利用内外部数据资源,激发创新活力,加快培育新动能,推动业务模式和盈利模式不断创新,在转型发展中开辟广阔空间。

(四)决策优化:数据支撑科学决策

在市场竞争日益激烈、外部环境瞬息万变的当下,企业面临的不确定性风险明显增多,经营决策不当,往往就会吃大亏。传统企业大多凭借主观经验做决策、管风险,科学化、精细化水平不高,急需引入大数据分析手段,以提高决策的前瞻性和管理的精准性。

大数据为企业决策注入科学基因。企业通过整合分析内外部数据,洞察经济形势走向、行业发展趋势、市场竞争态势、消费者需求变化等,能够较为准确地预判风险与机遇,提高决策的前瞻性和针对性。同时,企业还可以运用大数据仿真、模拟等技术,对不同决策方案进行量化评估对比,选择最优决策,并对决策执行过程进行实时监测,及时调整优化,以提高决策的科学性和有效性。

以华为为例,面对复杂多变的外部环境,华为构建了全面的业务连续性管理体系,利用大数据技术监测识别各类风险隐患,并制定针对性的风险应对预案。在关键物料供应、生产制造、物流配送等重点领域,华为都部署了大数据预警模型,可及时发现风险并快速反应,将风险影响降到最低。通过数字化手段提升风险管理水平,华为在动荡的外部环境下仍保持了稳健经营,展现了极强的抗风险能力。

大数据还能帮助企业实现精细化管控,降低经营风险。海尔利用大数据对供应商、经销商进行全面评估和动态管理,提前预警风险企业,防范"断供"和呆坏账风险。同时海尔还利用大数据优化库存管理,对滞销、积压产品进行精准识别和处置,压缩高风险库存。再如,光明乳业应用大数据对奶源进行溯源管理,对牧场环境、饲喂、挤奶等各环节数据进行采集分析,及时发现并控制质量安全隐患,从源头守住食品安全底线。通过数字化管控,企业内部"跑冒滴漏"现象大幅减少,抵御风险的能力显著增强。

此外,大数据风控模型在金融领域广泛应用,助力金融机构筛查高风险客户,防范信贷欺诈风险。例如,建设银行自主研发了"慧眼"风控平台,汇聚内外部数据,利用机器学习算法和知识图谱构建风控模型,对企业信用状况进行立体画像,有效识别各类风险客户,将不良贷款率控制在较低水平。

在"黑天鹅"事件频发的时代,风险无处不在,稍有闪失可能酿成大错。传统企业要增强忧患意识,将大数据作为科学决策的重要支撑,对行业趋势、市场环境、经营状况等进行实时洞察和预判,并运用大数据模型量化评估决策效果,持续优化完善,只有这样,才能在复杂多变的商业环境中稳健前行,提升发展韧性。

三、数据重塑传统产业生态

我国传统产业大而不强,产业链各环节分割,资源共享不足,协同水平不高,难以适应日新月异的市场变化。随着数字技术与实体经济加速融合,数据成为产业发展的关键生产要素,通过汇聚共享产业数据,打通产业链上下游,传统产业正在实现数字化、网络化、智能化变革,加快构建开放、协同、共赢的现代产业生态。

(一)产业数字化:利用数据重构业务流程

传统产业大多效率低下、成本高企,难以快速响应市场变化,其根本原因在于业务流程粗放,经营管理粗犷。近年来,传统企业纷纷利用新一代信息技术,通过数字化改造生产运营和管理流程,重塑业务模式,提升发展质量。

在生产制造环节,企业通过部署传感器、RFID等设备,对生产设备运行状况、原材料消耗、产品质量等进行实时采集,结合工业大数据分析,实现设备预测性维护、生产过程优化控制、产品质量追溯等,极大地提升了生产效率和产品质量。例如,青岛啤酒利用大数据优化生产工艺,单位能耗下降8%;柳工对装载机实行全生命周期数字化管理,研发周期缩短30%,生产效率提高60%。

在运营管理环节,企业通过数字化手段打通业务数据孤岛,构建统一运营管控平台,实现了业财一体化和供应链协同化。企业运用大数据分析销售趋势、库存周转、资金流向等,对业务流程进行持续优化,进而提高经营效益。例如,青海春天药业通过数字化管控,实现精准采购、科学配送,存货周转率大幅提升,经营利润增长30%。新希望六和利用大数据优化饲料配方,单吨成本下降60元以上。

数字化转型还带来了管理流程再造。企业利用移动办公系统,打破时空界限,让管理实时在线,并通过电子工作流优化审批流程,极大地提升了工作效率。同时利用大数据分析建立业绩考核体系,对关键业务指标和管理行为进行量化评估,实现科学管控。再如,万科利用大数据分析客户需求变化,对房地产开发、销售、物业等业务进行针对性优化,并据此完善管理制度和业务流程,促进了运营效率的持续改进。

由此可见,实现数字化转型已成为传统企业谋求高质量发展的必由之路。只有加快数字化步伐,利用数据重构业务流程,优化管理模式,才能在数字时代焕发新的生机和活力。

(二)产业协同化:打通产业链协同发展

传统产业大多呈现"大而全,小而散"的发展格局。一方面,大企业追求全产业链布局,上游原料、中游制造、下游营销样样抓,导致战线过长、协同不畅。另一方面,产业链条高度分散,中小企业众多,缺乏有效对接,形不成合力。此外,跨界融合不足,难以适应消费需求的快速迭代。

随着新一代信息技术广泛渗透,依托大数据构建产业互联网平台逐渐成为产业发展的新趋势。平台汇聚海量的设计、生产、交易等数据,并进行深度分析和实时共享,将分散的上下游企业连接起来,大幅提升了产业链协同水平。例如,海尔COSMOPlat平台聚合了数万家中小微企业,对接1万多名资源方,形成了从创意设计到柔性制造的端到端流程,产品交付周期缩短75%。

产业大数据平台还有利于加快形成跨界融合的产业生态。例如,阿里巴巴打造的新制造平台,不仅可以共享制造资源和设计创意,还可以整合金融、物流等服务,形成了设计、生产、销售的全产业链协同。京东推出的京东云、京东物流等也成为连接制造业与服务业的数据纽带,加速产业间的协同创新。

与此同时,产业数据的开放共享,推动了全社会创新资源加速向产业集聚。例如,以色列农业科技公司 Prospera 利用中国农业数据资源,为国内农场提供数字化种植解决方案,助力农业提质增效。优必选科技利用机器人大数据平台,广泛链接全球创客,加速人机交互技术创新。这类跨界协作正成为产业发展的新引擎。

由此可见,共建共享的产业大数据平台已成为提升产业链整合度、突破产业边界的关键支撑。传统企业要树立生态思维,积极参与产业互联网建设,促进关键技术、数据等创新要素在产业链上下游高效流动,深化跨界融合,构建协同高效、开放共赢的现代产业体系。

(三)产业融合化:跨界数据融合应用

传统产业发展中普遍存在技术创新不足、业态单一等问题。跨界数据融合为新技术、新业态赋能传统产业插上了腾飞的翅膀。通过对跨行业、跨领域数据的关联分析,能够捕捉传统产业与新技术、新业态的契合点,推动融合发展。

工业互联网就是新技术赋能传统制造业的典型。通过在传统制造设备上部署传感器,并与上层大数据平台连接,可以采集海量工业数据,经过智能分析转化为生产优化"金点子",进而改造提升传统工艺流程。例如,樊州煤业利用工业大数据优化采煤工艺,开采效率提高30%,成本降低25%。同时设备预测性维护等数字化应用也让传统装备焕发第二春。再如,国家电网利用输配电设备全生命周期大数据分析,对设备健康状态进行评估预警,检修费用降低30%以上。

大数据还促进新业态与传统产业融合发展。例如,民宿短租平台通过整合房源数据,利用人工智能、VR等新技术,为游客提供个性化智能推荐,传统民宿业借此实现了提档升级。苏宁零售云利用大数据分析不同地区的消费特征,对商品、价格、营销等进行差异化设计,将现代连锁的先进经营理念导入传统夫妻店,让其焕发新的活力。此外,互联网医疗通过对接医疗大数据,利用人工智能等手段进行智能诊断,将优质医疗资源下沉,破解了基层医疗服务能力不足的难题,也为传统医疗插上了"数字翅膀"。

可以预见,随着数字技术加速渗透,跨界数据融合将成为产业发展常态。传统企业要敢于突破既有边界,利用大数据构建跨界生态,将外部创新资源引入,激发传统产业新的发展潜力。只有以开放包容的心态拥抱变革,以数据为桥梁对接新技术、新业态,才能实现凤凰涅槃、浴火重生。

(四)区域产业集群化:区域内数据共享开放

改革开放以来,东部沿海地区依托区位、资源等优势,在石化、电子信息等领域形成了一批具有国际竞争力的产业集群。但近年来,东部产业集群创新后劲不足,产业层次偏低,同质化竞争严重,亟需利用大数据推动转型升级。与此同时,中西部地区经济总量大、市场空间广,传统支柱产业多而散,缺乏龙头企业带动,难以形成集群效应,利用数据要素加快产业集聚势在必行。

无论是东部转型,还是中西部崛起,关键是要发挥大数据在配置创新资源、完善产业分工、市场开拓等方面的重要作用。通过区域内产业数据的充分共享开放,可以加快创新资源在区域内的高效流动与优化配置,打破产业发展的要素瓶颈。同时,产业大数据为精准招商选资、完善产业布局、延伸产业链条提供了科学依据,有利于加快形成专业化分工、上下游协同的产业体系。此外,区域大数据中心建设,推动了物流、金融等生产性服务业向产业集群集聚,完善了产业发展的外部支撑。总之,大数据成为加快构建现代产业集群的"粘合剂"和"催化剂"。

一些地区已经先行先试,取得了积极成效。例如,无锡利用物联网产业的数据优势,推动新一代信息技术和智能制造融合发展,打造全国领先的物联网产业集群;青岛依托海洋大数据,加快海洋装备等优势产业数字化转型;贵州大数据产业集聚发展,2020年规模以上企业突破1100家,大数据与各行业加速融合。这些区域产业集群的发展实践表明,共享开放的区域数据要素市场正在成为优化产业布局、推动集群发展的关键支点。

未来,区域间的发展竞争,很大程度上取决于能否用好数据这一新型生产要素。各地区要树立数字化发展理念,加快构建社会各界共建共享、互联互通的区域数据要素市场,打通产业数据壁垒,为传统产业转型升级和战略性新兴产业培育插上腾飞的翅膀,在高质量发展中走在前列。

四、数据赋能企业全链路优化

数据不仅可以优化企业某个业务环节,更重要的是,通过系统性应用和分析,对企业的研发、生产、销售等各个业务流程形成全面赋能,驱动企业运行效率整体提升。这是因为,相比单点应用,全链路数据融通能够创造更大的协同效应,进而加速企业数字化转型。

(一)研发设计:数据驱动产品创新

产品研发设计是企业创新的源头。传统企业研发设计大多依赖经验和灵感,缺乏数据支撑,产品更新慢、贴合度不高,难以快速响应市场变化。随着大数据、人工智能等新技术在研发设计领域的渗透应用,数据正在成为驱动企业创新的新引擎。

一方面,大数据分析有助于企业精准把握用户需求。通过分析用户的功能需求、体验反馈等海量数据,研发人员能够更加全面深入地了解用户痛点,从而开发出更契合用户需求的产品。以海尔为例,通过大数据分析发现用户普遍反映洗衣机甩干噪音大,于是设计了免清洗、低噪音的洗衣机新品,广受消费者欢迎。

另一方面,数据分析可以优化产品设计流程,缩短研发周期。企业利用仿真、建模等数字化工具,通过数据分析找出最佳产品参数组合,并利用VR/AR等技术构建数字化产品模型,在虚拟环境中对产品进行性能测试和优化,大大减少了物理样机试制环节。例如,柳工利用数字化仿真手段对装载机核心部件的多个设计方案进行对比分析,优化后的产品在保证可靠性的同时,整车油耗降低8%。

数据分析还能提高创意灵感的生成效率。AI创意算法通过学习、模仿优秀设计作品,能够自动生成海量的创意方案,再由设计师从中筛选组合,形成最终的创意成果,极大地提升了创意生成的效率和多样性。例如,日产汽车利用AI自动生成衍生车型方案,设计效率提升50%。阿迪达斯与Deepmind合作,利用AI算法生成个性化定制鞋面花纹,创意输出效率提高10倍以上。未来,数据与算法必将成为设计师创意的得力助手。

总之,数据驱动正在重塑企业的研发设计模式。传统企业要主动拥抱变革,积极运用大数据、AI等数字化手段,洞察需求、赋能创新,推动研发设计向智能化、精细化、个性化方向发展,在市场竞争中抢占先机。

(二)生产制造:数据支撑智能制造

传统制造业大多采用大批量生产模式,产品同质化严重,难以满足消费升级需求。同时,生产组织方式粗放,质量管控水平不高,产品一致性和稳定性难以保证。随着以机联智能制造等新模式在各行业广泛推广应用,依托数据提升生产制造水平成为大势所趋。

首先,大数据支撑智能排产,优化生产组织。企业通过对市场需求、原料供给、生产能力等数据的实时分析,可以动态平衡生产节拍,减少"产能过剩"和"供不应求"现象,并通过智能排程、柔性生产线改造等,实现多品种、小批量、定制化生产。海尔卡奥斯工厂就是利用大数据实时感知用户需求变化,通过柔性生产满足个性化定制,产品交付周期从30多天缩短至10天左右。格力也利用大数据优化空调生产排程,快速响应市场需求变化。

其次,数据应用可提升产品质量一致性。通过在生产线部署传感器,对设备工况、工艺参数、原料品质等数据进行采集分析,企业可实时监测产品质量,及时预警并干预质量异常,从而提高产品一次合格率和生产效率。TCL通过对生产制造数据的分析预警,空调压缩机合格率从95%提高到99%。比亚迪利用生产工艺大数据分析,电池一次合格率从80%提升至97%。通过数字化手段保障质量,不仅产品竞争力得以增强,而且内部质量成本大幅降低。

再次,预测性维护等数据应用可提升设备综合效率。通过对设备振动、温度等数据进行实时采集和趋势分析,预判设备故障风险,从被动维修向预防维护转变,可最大限度减少非计划停机时间,提高设备利用率。三一重工就利用大数据分析对关键部件进行远程监测和预警,工程机械设备故障率降低50%。同时设备参数的实时优化,也使单机设备效率大幅提升。

最后,数据应用有助于构建高效协同的智能供应链。企业通过共享设计、生产、物流等数据,打通供应链各个环节,实现供需匹配和业务协同。同时通过分析供应链大数据,可以优化库存管理、需求预测等,降低运营成本。例如,九牧通过数字化重构供应链流程,实现了供货准时率和一次交付达标率均超过98%。徐工集团利用大数据优化供应链管理,存货周转率提高20%以上。

总之,智能制造时代,没有数据作支撑,就难以实现生产方式的根本性变革。传统制造企业要加快数字化改造步伐,利用5G、工业互联网等新型基础设施,加强生产制造数据的汇聚共享,并通过数据分析优化生产组织流程、提升产品质量水平、创新服务模式,推动制造业向高质量发展转变。

(三)营销服务:数据洞察用户痛点

营销和服务是企业直面用户的关键环节。传统企业受渠道、成本等因素制约,营销手段单一,服务方式粗放,难以满足日益个性化、多元化的消费需求。随着大数据、人工智能等新技术在营销服务领域的创新应用,数字化营销和智能化服务正在成为塑造极致用户体验的利器。

首先,大数据让营销更加精准高效。企业利用大数据构建千人千面的精准用户画像,并进行用户行为分析和偏好挖掘,可实现个性化商品推荐和精准广告投放,营销效果显著提升。例如,京东的精准营销平台汇聚了海量用户行为数据,通过机器学习算法,可以实现超过90%的用户购买意向判断准确率。同时京东还利用自然语言处理、知识图谱等技术,为品牌商提供智能投放策略优化,广告点击率相比行业基准提升5倍以上。阿里妈妈也通过大数据分析优化广告投放策略,千人千面的个性化广告,平均点击率提升20%以上。

其次,数据驱动服务创新,用户体验持续优化。企业通过分析用户反馈、使用行为等数据,能及时发现用户痛点,并据此优化服务流程。例如,滴滴利用大数据对司机和乘客行为进行画像,建立智能调度系统,出行体验和运营效率均得到大幅提升。京东物流利用大数据优化配送路径、库存部署,配送时效提高10%以上。平安好医生利用医疗大数据训练AI诊断模型,诊疗准确率达95%,患者问诊体验获得普遍好评。这些依托数据的服务创新,无一不是在持续提升用户获得感。

再次,个性化定制让服务更加贴心。随着社会分工的细化和大规模定制的兴起,企业利用用户需求数据,可实现产品和服务的个性化定制,满足"千人千面"的消费需求。海尔的COSMOPlat平台通过采集用户个性化需求数据,进行用户画像,指导柔性化、定制化生产,让每个用户都能享受"私人订制"。森歌集成灶根据厨房使用数据,为用户定制个性化的烹饪模式,提供智能化烹饪指导。苏宁易购"私人定制"业务,依托大数据分析用户个性化需求,定制个性化商品,销量实现翻番增长。

可以看到,数据正成为重塑用户体验的关键要素。传统企业要树立以客户为中心的服务理念,加快营销服务数字化转型步伐,利用大数据、人工智能等新技术,深入洞察用户需求,创新服务模式,为用户提供更加智能、便捷、个性化的极致体验,赢得用户认可,提升品牌美誉度。唯有如此,企业才能在市场竞争中立于不败之地。

(四)供应链管理:实现精益管理

供应链是企业价值创造的关键纽带。传统供应链大多是线性、封闭的结构,缺乏上下游之间的信息共享和协同,库存周转慢、需求响应不及时等问题普遍存在。随着大数据、物联网、区块链等新技术在供应链领域的深度应用,数据正成为供应链变革的新引擎,助力企业实现供应链的全流程优化和精益化管理。

首先,大数据让需求预测更加精准。企业通过分析销售、库存等多源异构数据,利用机器学习算法,可较准确预测市场需求变化,指导生产计划和库存策略制定,降低供应链"牛鞭效应"。例如,京东的智能补货系统,利用深度学习算法对海量历史销售数据进行建模分析,可提前45天预测商品需求,库存周转效率提高30%以上。同时,京东还利用AI算法优化库存布局,仓储运营成本降低10%左右。阿里的需求预测系统,通过分析用户浏览、收藏等行为数据,日均预测准确率达85%以上,有效降低了商家的库存压力。

其次,物联网让供应链可视可控。企业通过在原料、半成品、产成品等供应链关键节点植入RFID电子标签,并与上层大数据平台连接,可实现供应链全流程的实时追踪和管控,物料周转效率大幅提升。海尔的COSMOPlat平台,通过对接供应商数据,并利用RFID、二维码等物联网技术,对关键物料的采购、运输、仓储等实现精细化管控,供应链时效提升30%以上。广汽传祺在整车制造过程植入电子标签,实现生产全流程的透明化管理,制造效率提高20%以上。北汽福田利用大数据优化售后备件供应链,备件周转效率提升50%,售后服务时效缩短70%。

再次,区块链让供应链更加可信可溯。供应链各主体将交易数据上链,形成可信、不可篡改的分布式账本,有助于提高供应链信息透明度,防范假冒伪劣等风险。同时,一旦出现产品质量问题,可快速溯源到每个关键节点,控制问题影响范围。例如,京东推出了基于区块链的"京东区块链防伪追溯平台",为奶粉、药品等重点商品提供防伪溯源服务,伪劣产品销售得到有效遏制。沃尔玛将猪肉供应链信息上链,通过扫码即可追溯每头猪的饲养、屠宰、加工、运输等环节信息,食品安全管理水平大幅提升。阿里健康推出"码上放心"平台,利用区块链技术对药品供应链各环节进行存证,保障了药品来源可查、去向可追。

最后,数据共享让供应链协同高效。企业间通过共享设计、生产、物流等数据,并利用大数据、人工智能等技术优化业务流程,可显著提升供应链整体运作效率。例如,华为的供应链协同平台汇聚了供应商、制造商、经销商等多方数据,通过智能分析和实时共享,实现了供应链各环节的高效协同,产品交付周期缩短20%以上。TCL的智慧供应链平台,通过打通产业链各方数据,并应用大数据分析等手段优化业务流程,供应链时效提升30%,库存周转率提高20%以上。美的也搭建了覆盖产供销全流程的智慧供应链平台,通过数据共享和智能分析,实现了供应链运作的精益化管理。

五、总结

发达的信息技术基础设施和先进的数据治理能力,是构建数字化供应链的根本保障。企业要加快信息系统互联互通,打破信息孤岛,为供应链数据共享奠定基础。同时,要加强数据标准化、规范化管理,提高数据质量,确保各环节数据的有效流动。此外,区块链、隐私计算等安全技术在数据共享中的应用也不可或缺。只有数据安全有保障,企业间的数据共享才能真正落地。

数字时代,数据已成为供应链变革和价值创造的关键要素。企业只有加快数字化转型步伐,利用新技术推动供应链数据的互联互通、共享开放,并通过数据驱动业务创新、流程优化,才能真正实现供应链管理的精细化、智能化,进而增强核心竞争力。这既是企业实现高质量发展的迫切需要,也是适应新发展格局、构建现代产业体系的必然选择。

（2024年10月4日合集汇总最新版）

张老师根据公开信息搜集、整理、汇总了共计72部实操指南+白皮书+政策汇编（内容包含数据要素、数据资产入表、数据合规、数据资产确权、数据资产管理、数据资产评估、数据资产化、数据流通、数据标准、公共数据……等相关内容）一并免费提供给大家进行学习、参考和交流，希望能够在后续的工作中可以帮助到大家。（持续更新、敬请关注，每周六进行汇总更新）

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实践指南

①天津市数据资源服务联合体发布的 《企业数据资产入表操作指引》

②上海数据交易所发布的 《数据资产入表及估值实践与操作指南》

③浙江省发布的 《数据资产确认工作指南》

④中国银行业协会发布的 《银行业数据资产估值指南》