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中国数据驱动型企业成长路径 研究报告 2020年 开篇摘要 数字经济时代催生了以大数据为代表的新型生产要素，数据具有可复制、可共享、 无限增长和供给的特性，可以通过连接物理世界和数字世界，驱动持续增长和创新 发展。数据驱动强调以数据作为关键生产要素，是企业数字化转型的主线。 2019年我国数字经济规模为35.8万某某，产业数字化占数字经济的比例达到80.2%。 新经济领域的高度数字化，通过传导至传统产业的转型升级。在“新基建”、疫情 等外部因素的催化下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。 相比过去的流程驱动，数据驱动让企业能够利用海量、多维度的数据建立起更加全 面的评估体系，或创造直接的业务创新增长，或通过不断优化低效、问题环节提升 运营效率，***保持可持续发展的重要手段。 数据驱动型企业的成长通常会遵循数据产生、管理、分析到应用的路径，各阶段相 互影响和促进。技术与组织文化变革相辅相成，如能从战略层面推动企业转型，将 可以保障数据驱动的高效落地。 疫情为企业的数字化转型按下加速键，数据量的提升、数据维度的多元化将让数据 驱动向全场景、全行业渗透。大数据、云计算、人工智能和物联网等技术的融合应 用，将通过降低数据驱动的门槛，让更多的企业享受到数据带来的红利。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 2 “新基建”与企业数字化转型 1 数据驱动型企业的成长路径分析 2 数据驱动的场景分析 3 典型数据驱动服务提供商案例 4 未来趋势展望 5 3 数据驱动型企业的概念 以数据生产要素驱动经营管理，实现持续增长和创新发展 从农业经济到工业经济，生产要素经历了由土地、劳动力向资本、技术及管理等的演进。数字经济时代催生了以大数据为 代表的新型生产要素，企业的经营管理离不开海量数据的支撑。相较于传统生产要素的有限增长和供给，数据具有可复制、 可共享、无限增长和供给的特性，可以通过连接物理世界和数字世界，驱动企业向数字化转型升级，进而实现持续增长和 创新发展。需要注意的是，数字化转型强调的是运用数字技术，而数据驱动强调是以数据作为关键生产要素，因而数字化 转型的范畴大于数据驱动，但数据驱动是数字化转型的主线。 农业经济时代 生产要素的形态随经济发展而变迁 工业经济时代 数字经济时代 土地 劳动力 资本 技术 管理 数据 生产要素范畴拓宽： 传统生产要素的特点 有限增长和供给 传统生产要素 VS 可复制 新型生产要素 数据生产要素的特点 可共享 无限增长和供给 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 4 “新基建”中的大数据中心 作为算力基础设施承载海量数据，支撑数据驱动企业成长 中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，新一轮科技革命和产业变革成为引领内生增长动力增强、经济结构优化的 关键。在这样的背景下，新型基础设施建设即“新基建”在中央与国家级别的会议中被多次提及。根据国家发改委的定义， 新型基础设施是提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系，其中数据中心被作为算力基础设施列入信息 基础设施的范畴。对于数据驱动型企业而言，数据中心是承载海量数据的存储和计算并支撑上层应用的基石，数据中心产 业的蓬勃发展将为数据驱动型企业创造良好的成长环境。 数据中心在“新基建”中的定位 创新基 础设施 新 型 基 础 融合基 设 础设施 施 建 设 的 范 畴 信息基 础设施 支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施 重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等 深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施 转型升级，进而形成的融合基础设施 智能交通基础设施、智慧能源基础设施等 算力基础设施 新技术基础设施 通信基础设施 数据中心、智能计算中心等 人工智能、云计算、区块链等 5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等 数据中心：组织或单位用以集中放置计算机 系统和通信、存储等相关设备的基础设施 2016-2019年中国数据中心机架规模 33.9% 26.5% 8.1% 210 227 166 124 2016 2017 2018 2019 数据中心机架规模（万某某） 年增长率（%） 来源：2016-2019年中国数据中心机架规模来自工信部数据，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 5 从数字产业化到产业数字化 新经济领域高度数字化，加速传导至传统产业的转型升级 随着发展数字经济上升到国家战略高度，近年来数字经济增速显著高于同期的GDP增速，是带动国民经济发展的关键力量。 2019年我国数字经济规模为35.8万某某，占GDP比重达到36.2%。其中，数字产业化规模对应信息通信产业的增加值，以 互联网新经济领域的高度数字化为前提，运用“大智物移云”等数字技术降低交易费用、发挥网络外部性、促进分工协作 等，可以为传统产业带来生产数量和生产效率的提升，促进传统产业的升级转型。2019年中国产业数字化规模达到28.8万 亿元，2014年至2019年间，产业数字化占数字经济的比例已经由73.9%上升至80.2%。 2014-2018年中国数字经济规模、结构及占GDP比重 26.1% 16.2 26.1% 73.9% 27.5% 18.6 25.6% 74.4% 30.3% 22.6 23.0% 77.0% 32.9% 27.2 22.6% 77.4% 34.8% 31.3 20.5% 79.5% 36.2% 35.8 19.8% 80.2% 数字产业化 电子信息制造业 软件和信息技术服务业 电信业 互联网行业 信息通信产业增加值 云计算 数字技术 大数据 物联网 人工智能 …… 产业数字化 2014 2015 2016 2017 2018 2019 数字产业化规模（万某某） 产业数字化规模（万某某） 数字经济占GDP比重（%） 来源：中国信通院《中国数字经济发展与就业白皮书（2019年）》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. 农业 工业 服务业 数字化 传统产业应用数字技术带来的生产数量 提升和生产效率提升，其创造的新增产出 doc.001pp.com.cn 6 不同行业的数字化转型差异 外部环境变化催生转型需求，数字化转型正变得重要且紧急 尽管已经认识到数字化转型的重要性，但在很多企业，数字化转型依然是重要但不紧急的事情，从战略层面驱动转型更需 要耗费大量的时间和精力，往往进展速度慢、执行力不强。通常而言，越贴近最终消费者的行业，其所面临的竞争环境变 化越快，更新迭代频繁，数字化转型更可能直接关系到企业的生死存亡。《中国两化融合发展数据地图（2018）》数据显 示，服务业在两化融合发展水平上领先工业，农业、建筑业整体相对落后。进入2020年，在“新基建”、新冠疫情等外部 因素的催化下，众多行业受到冲击，加速开展线上业务，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。 2018年中国各行业两化融合发展水平 64.9 56.9 58.2 57.3 57.3 52.9 67.4 64.4 53.2 57.7 56.9 55.8 52.6 52.4 51.9 51.6 51.0 50.5 48.2 47.0 46.5 41.7 55.0 48.3 45.0 42.5 36.6 43.0 服批软其交信 工电烟电交石医纺机轻食冶包建采废 农畜林种渔 建 务发件他通息 业力草子XX药织械工品金装材矿弃 业牧业植某某 筑 业零和服物传 设 业资 业 业 业 售信务流输 备 源 业息业业服 制 综 技 务 造 合 术 业 利 服 用 务 业 业 注释：两化融XX平与能力评估包括基础建设、单项应用、综合集成、协同与创新等四个主要评估方面。 来源：两化融合服务联盟、国家工业信息安全发展研究中心《中国两化融合发展数据地图（2018）》。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 7 大数据整体产业链结构 涵盖底层基础设施、大数据平台及面向业务场景的各类应用 对于数据驱动型企业而言，拥有数据是前提条件，数据可以是来自企业自身的经营管理，也可以来自外部的如政府数据、 第三方数据等，而数据中心为数据提供数据存储和计算的基础设施。面对各种不同类型的离线与实时、结构化与非结构化 数据，企业需要进行集成、处理、分析和可视化等工作，以应用在具体的业务场景当中。通常而言，对于有一定规模和信 息化基础企业，会引入大数据平台或数据中台等对数据进行统一的全生命周期管理，而针对特定场景的业务需求，则可以 直接选择更加产品化的大数据应用。 大数据产业链结构概览 行业应用 零售 餐饮 教育 金融 医疗 地产 工业 政务 …… 应 用 层 通用应用 广告营销 客户服务 产品开发 供应链管理 人力资源管理 …… 大数据平台/数据中台 技 术 层 数据采集 数据存储 数据集成 数据处理 数据分析 数据可视化 IDC/IaaS服务 计算 存储 网络 基础软件 数据库 中间件 操作系统 基 础 层 数据源 企业数据 政府数据 行业联盟数据 第三方数据 数据交易 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 8 数据对企业经营发展的重要意义 供需精准匹配替代经验主义，优化问题环节提升企业效率 过去，企业的经营管理多是流程驱动的，高度依赖经验主义。数据驱动型企业利用海量、多维度的数据建立起更加全面的 评估体系，无论是基于供需双方的精准匹配带来直接的业务创新增长，或是不断优化低效、问题环节以提升运营效率，都 ***保持可持续发展的重要手段。 如下图所示，以钢铁企业为例分析企业的数字化转型成效。企业的经营管理过程可以被划分为多个细分环节，数据驱动对 每个环节带来不同程度的效果提升，其最终对企业的贡献将是非常可观的。 数据驱动对企业的核心价值 数字化创新 建立端到端、全生命周期的数据管理 体系，利用海量、多维度数据支撑业 务，驱动供需双方的精准匹配 精细化运营 数 据 基于数据分析发现运营过程中的低效、 驱 问题环节，通过挖掘数据之间的联系， 动 通过不断优化提升企业效率 以钢铁企业为例: 企业数字化转型成效分析 数字化抓手 原材料处 生产流程 营销和销 物流和供 维修、工 理及准备 控制 售 应链 程及安全 采购 支持性服 务与研发 总计 EBITDA利润率 成效（美元/吨） 7~10 11~23 12~18 5~8 8~9 4~7 2~5 48~80 提升估算（%） 1. 高级分析 4~6 5~10 3~5 2~3 2~3 ≈1 17~28 注释：该数据为全球各地区、 各技术背景下的加权平均值； 2. 流程数字化 2~3 5~10 5~7 1~2 ≈5 2~5 2~5 22~37 非瓶颈工厂提升空间相对较 3. 机器人及自动化 ≈1 1~3 2~3 ≈1 5~8 小，存在瓶颈的工厂提升空 间较高。 4. 新业务建设 4~6 ≈1 5~7 来源：钢铁企业数字化转型成效分析来自麦肯锡《赢在当下：解锁大规模数字化转型》，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 9 企业在数据运营管理方面的痛点 多源异构数据面临整合打通难题，数字化转型落地需各部门 通力配合 数据驱动型企业面临的痛点 多源异构 实时采集处理 业务与技术的壁垒 数字技术的应用带来数据获取渠道 的多样化，从简单的文件数据库到 复杂的网络数据库、从关系数据库 到非关系数据库，企业需要汇聚来 自不同渠道的、不同组织结构和存 储格式的数据。 一方面各类数据源实时产生大量数 据，另一方面越来越多的业务能够 对数据做出快速的反馈，针对实时 数据的采集和处理变得愈发重要， 但传统的数据处理流程针对离线数 据，不能很好地解决时效性问题。 数据驱动往往需要业务部门和技术 部门的高度配合。但实际中，技术 部门驱动，会因为对业务场景的理 解有限，造成落地应用不及预期； 而业务部门驱动则会由于对技术考 虑不周全，造成不断返工。 数据孤岛 传统信息系统建设中各部门数据独 立存储、独立维护，标准各异，相 同的数据被赋予不同的定义，无论 是物理性或逻辑性的数据孤岛，都 阻碍了在统一维度下对数据的分析 处理。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. 数据安全顾虑 管理与执行的壁垒 企业进行数字化转型，应当首先满 足数据合规、安全管控的相关要求。 当前的数据驱动高度依赖对个人数 据信息的采集和使用，如未能建立 有效的数据安全治理机制，将可能 造成严重的信息泄露。 企业管理者的意识对数字化转型的 成果有关键作用，如果缺乏战略层 面的规划，自上而下地推行，在执 行过程中通常会遇到重重阻力，尤 其对于大中型企业，部门墙的问题 将更为严重。 doc.001pp.com.cn 10 “新基建”与企业数字化转型 1 数据驱动型企业的成长路径分析 2 数据驱动的场景分析 3 典型数据驱动服务提供商案例 4 未来趋势展望 5 11 数据驱动型企业成长路径概览 遵循数据产生、管理、分析到应用的路径，各阶段相互促进 数据驱动型企业的成长路径示意图 组织 文化变革 战略转型：成熟的企业更倾向于从战略层 面推动的数字化转型，通过促进组织和文 化的变革，保障数据驱动的高效落地 场景化的 数据应用工具 应用数据：在管理和分析的基础上，数据 驱动的最终目的是应用数据，围绕场景将 数据变现，为企业带来实际的效益增长 运用数据引擎、BI报表 等工具灵活分析数据 分析数据：引入数据分析工具简化数据的 挖掘分析及可视化过程，缩短以数据驱动 决策的时间，帮助企业灵活运用数据 以数据仓库、数据湖、数据中台 等形式进行数据的统一管理 管理数据：对企业沉淀的数据资源进行盘 点、联接和规范管理，将来自不同渠道、 结构各异的数据转化可变现的数据资产 管理数字化 业务数字化 产生数据：无论是对企业管理流程或产生 效益的业务进行数字化，核心都是通过抽 象物理世界，形成其在数字世界的映射 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 12 管理数字化 引入各类管理信息系统，辅助企业进行流程化管理 管理数字化指的是针对支撑企业正常运转的一系列活动的数字化，是数据驱动型企业成长的第一步。通常而言，初创期的 企业因为员工数量有限、业务规模较小，可以不需要IT系统支撑的情况下，以高度灵活、极其扁平化的方式进行管理。随 着企业的发展壮大，或多或少都需要引入管理信息系统来固化管理流程，典型的如ERP、SCM、CRM、OA等，针对不同 的行业领域，也有具有行业属性的应用系统。企业开展管理数字化能够有效规避管理风险，通过流程化的方式提高管理效 率、降低管理成本，其最终结果会沉淀大量与企业管理及流程相关的数据。 1.0阶段 • 特征：将纸质资料电子 化，形成0和1表示的二 进制代码。 • 仅适用于初创期企业， 规模和业务量极小，可 以在不引入IT系统、纯 人工的方式进行高度灵 活性的企业管理。 数据驱动型企业的成长阶段之管理数字化 2.0阶段 • 特征：利用各类管理信 息系统辅助企业进行流 程化管理。 • 随着规模和业务量增大， 企业需要制定流程规范 以规避管理风险，引入 IT系统可以固化管理流 程、提高管理效率。 常见的管理信息系统 供应链管理SCM 供应商关系管理SRM 企业资源计划ERP 客户关系管理CRM 企业内容管理ECM 协同办公OA 人力资源管理HRM 财务管理信息系统FMIS 产生数据：沉淀与企业管理及流程相关的数据 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 13 业务数字化 核心业务由线下转为线上，形成商业模式的数字化创新 业务数字化聚焦与企业产生直接效益的产品和服务有关的数字化，沉淀与企业核心业务环节相关的数据。一类是将核心业 务由线下交付转为线上进行，如电商之于零售、在线教育之于传统线下教育；一类是对于无法在线上进行的核心业务，通 过尽可能多的数据触点，建立其物理世界在数字世界的映射，形成的商业模式数字化创新，如对于制造业而言其生产环节 必须在线下完成，但利用传感器、RFID等技术采集工业数据，进而基于工业互联网平台的数字化模型对生产制造过程进行 分析、预测和决策。 对于互联网企业而言，其产品形态本就是高度依赖互联网的、线上化的，因而商业模式的数字化水到渠成，业务数字化与 管理数字化经常是同期进行的。而大量的传统企业往往是先开展管理数字化，在数字化转型升级的过程中，逐步探索核心 业务的数字化结合点。 数据驱动型企业的成长阶段之业务数字化 线下业务线上化转型 建立物理世界的数字映射 1. 核心业务的线上化交付 2. 线下线上业务融合，通过线下的多数 据触点建立更完整的数据体系 1. 针对核心的业务环节增加数据触点， 连接物理和数字世界 2. 向产业链前后端延伸，反哺核心业务 典型业态：电商、OTA、在线教育、在线 视频、 O2O、新零售等 典型业态：工业互联网、智慧城市、数 字农业、C2B定制化生产等 产生数据：通过围绕业务的多触点数字化，沉淀与企业核心业务相关的数据 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2020.7 iResearch Inc. doc.001pp.com.cn 14 数据统一管理 利用数据中台等形式整合、提纯数据，实现数据的资产化 当企业有一定的信息化基础，沉淀了各种各样的数据，就会面临数据统一管理的问题。企业需要对以职能、流程为中心流 入进来的数据，围绕业务和场景进行数据治理，完成从数据到可变现的数据资产的价值转化。其实现形式主要有数据仓库、 数据湖、数据中台等，三类的侧重点各有不同。数据仓库主要处理历史的、结构化的数据，为满足后续的高级报表及数据 分析需求，用户以企业决策层为主；数据湖遵循以自然格式存储数据的理念，可处理所有类型的数据，多服务于数据开发 者；数据中台 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 。 扫描二维码 读懂全行业 海量的数据 专业的报告 *** ask@iresearch.com.cn 41 法律声明 版权声明 本报告为艾瑞咨询制作，报告中所有的文字、图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于某某 开信息，所有权为原著者所有。没有经***书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制或传递。任何未经授权 使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。 免责条款 本报告中行业数据及相关市场预测主***研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，并且结合艾 瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，仅供参考。本报告中发布的调研数据采 用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表 调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限 制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。 42 [文章尾部最后500字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。

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