零代码、低成本快速创建采集表
基于大数据引擎，通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发
指标定义、指标建模、指标固化、指标分析，一体化完成指标的落地与应用
组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析
面向业务人员，简单拖拽即可生成可视化图表
内置150+特效组件，快速打造酷炫灵动的可视化大屏，支持在线编码，拓展视觉体验至极致
搭载自然语言分析引擎，引入AI大模型技术，通过简单的对话问答实现快速数据分析
移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求
一站式数据分析平台
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全程“零”编码，高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理，为企业主数据管理落地提供有效支撑，实现各业务系统间的主数据共享，保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
内置多类主数据模版，可视化实现多视角模型定义，满足复杂规则的编码自动控制
多种数据接入方式，支持不同场景的审批管控，数据版本可回溯，满足主数据的全生命周期管理
拖拽式任务设计，内置丰富组件，支持主动式、被动式分发模式
全过程质量管控，支持内置及自定义规则，提供图表式质检报告
主数据管理平台
在线模型设计，深度融合数据标准，规范数据定义
自动化元数据感知，全链路血缘提取，理清数据资源
智能化标准推荐，一键式数据落标，树立数据权威
“零”编码规则搭建，全流程质量整改，高速数据质检
规范资产目录，自助式数据共享，释放资产价值
基于大数据引擎，通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发
超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据
构建分级分类体系，动态数据脱敏，保障数据安全
全盘监控数据，决策数据周期，释放数据资源
智能数据治理平台
了解睿治
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体，一站式解决数据开发所有的问题。
结合标准体系的可视化建模工具，支持模型的正、逆向构建
拖拽式任务编排，内置丰富组件，支撑亿级数据的快速处理与迁移
具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力，可视化设计、分布式运行
提供图形化的任务监控和日志跟踪，面向运维、管理人员的完善监控体系
数据工厂系统
纯web设计器，零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作；支持年报、月报、日报，以及自定义报表期等多种数据采集报送频率
提供在线填报和离线填报两种应用模式，也支持跨数据源取数；填报数据自动缓存在WEB浏览器中，即使宕机也不会丢失
内置灵活轻便的工作流引擎，实现了用户业务过程的自动化；支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式
对于下级填报单位上报的数据，上级汇总单位可将其进行汇总；支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等
提供数据锁定机制，防止报表数据被意外修改；支持数据留痕，辅助用户过程追溯；未及时上报的用户自动催报；所见即所得的打印输出等
提供多种类型的数据接口，可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据，可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式
数据采集汇总平台
统一指标定义，实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果，为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
采用可视化、导向式方式构建指标业务域，形成指标地图，全局指标一览在目
流程化自助式的定义、开发、维护各类指标，零建模，业务人员即刻上手
助力企业更好地查询、使用指标，提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务
指标管理平台
企业级智能体平台，低门槛搭建智能体，灵活编排流程，融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向业务的对话式问数，即问即答，更懂你的诉求
理解数据，洞察数据，更懂数据内容，把数据见解讲给你听
动态地分析数据特点，提供最合适的图表类型展示，让数据展现更简单
完全是颠覆做表的方式，一句话看板创建，启发式内容制作
智能化生成包含深入分析和建议的报告，复杂数据简单化，释放数据潜力
数据跃然屏上的AI大屏汇报，让数据讲述故事
海量知识，一触即达，提供更智能的知识检索服务，快速找到“对”的人
不止于工具，更是随时待命的得力助手。一声指令，为您提供即时的数据分析和决策支持
智能数据问答平台
面向企业级数据资产交易运营场景，助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
提供上百类数据交换、汇聚、处理能力；零代码数据模型开发。
全链路数据治理，把控资产质量，理清资产血缘。
定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源，构建数据资产管理体系。
提供数据资源门户，及数据API、数据服务等快速检索能力；动态脱敏、加密保障数据安全。
提供用户注册、审批、订购等一体化管理，持续提升企业数据资产价值。
数据资产运营平台
从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系，实现数字化经营
主数据全生命周期管理，保障主数据一致性、权威性、共享性，提高企业运营效率
以元数据管理摸清家底，以资产编目盘点数据资产，提供数据服务
集数据采集补录、数据ETL建模、数据实时存储、数据分析展现等应用场景于一体
集数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营等场景应用于一体
集元数据采集和规整、数据标准建立与评估、数据质量管控等场景应用于一体
面向业务和技术提供指标管理指标分析等服务的指标统一管理平台
涵盖数据存储、数据集成、数据交换、数据共享等方面，为企业用户提供云原生仓湖一体解决方案
提供数据全生命周期过程的数据服务手段，实现数据应用到数据运营
基于大模型AI的智能化低代码数据开发平台,助力企业高效构建现代化数据仓库、数据湖
基于大模型（LLM）与BI引擎深度融合的新一代数据智能平台，致力于打造会说话的数据助手
构建标准化的高质量数据集体系，打通从采集到训练的全链路
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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一
企业制定数字化转型战略，应当在客观分析当前数字化发展水平和所处的数字化转型发展阶段基础上，统一指导思想和转型目标，明确数字化转型组织领导和工作机制，以自顶向下和自底向上相结合的方式，持续同步迭代深化企业发展总体规划和数字化转型规划，并以此动态指导后续的数字化转型建设。
1、评估企业当前数字化水平 和数字化转型发展阶段
对于数字化转型的评估，当前研究研究数字化转型评估模型的组织和成果不少，如中国信通院的IOMM模型、中信联的数字化转型新型能力体系建设总体框架、普华永道的企业数字化成熟度评估架构等。这些模型和框架更适合在数字化转型后评估其效果，并不适合用于制定数字化转型战略。
本文以制定数字化转型战略为目标，提出基于“业务活动步骤化”、“步骤环节要素化”、“要素数据规格化”、“以数据为中心的业务变革”数字化转型四阶段，以及政策、基础设施、平台赋能、技术创新等六个趋势对企业数字化转型分别开展。
◉ 第一步，根据企业当前业务分布，划分业务板块，并逐层细分，直至最底层的单项业务活动。
◉ 第二步，根据业务责任划分，将业务板块下的各层直至单项业务活动划分到企业内责任团队或部门主体；
1.1 / 对标科学管理，按照以下标准项开展业务活动步骤化评估打分：
（1）业务活动是否明确划分为固定的步骤，且在实际业务开展过程中得到完全执行；
（2）每个步骤需要完成的工作内容、达到的目标状态、使用的资源，需要的审批人是否明确可定义；
（3）每个步骤完成情况向下一步骤传递的信息是否明确可定义；
（4）上述业务活动步骤化是否有动态审查调整机制并有效落实。
1.2 / 对标精益管理，按照以下标准项开展步骤环节要素化评估打分：
（1）每个步骤对于整个业务活动的价值体现是否明确可量化；
（2）每个步骤完成的工作内容、达到的目标状态、使用的资源是否可用量化要素来展现；
（4）上述步骤环节要素化是否有动态审查调整机制并有效落实。
1.3 / 对标管理自动化，按照以下标准项开展要素数据规格化评估打分；
（1）步骤、要素所在的业务活动是否已通过信息系统承载；
（2）在信息系统中的表单要素是否为结构化数据；
（3）在信息系统中的表单要素是否有真实可靠的数据源；
（5）上述步骤环节要素化是否有动态审查调整机制并有效落实。
1.4 / 对标“以数据为中心的业务变革”，按照以下标准项评估打分；
（1）业务活动的数据是否集中收集、整合、存储和管理，是否跨不同业务活动重用和共享；
（4）第四步，将每个单项业务活动的评估形成一张表，将所有业务活动评估表汇总形成企业整体业务的数字化水平和数字化转型发展阶段评估（以下简称数字化评估）报告。
2、明确数字化转型组织领导体系和工作机制
企业应当成立数字化转型工作领导小组（以下简称领导小组）并下设转型办公室，作为企业数字化转型的总指挥部。并在企业内部成立数字化转型工作专家团队（以下简称专家团队）。
由于数字化转型开展的是“以数据为中心的业务变革”，触动的是企业核心业务模式，应当由企业主要领导挂帅，也被称为“一把手工程”。企业主要领导除了作为总指挥负责重大事项决策外，还应接受转型办的直接汇报并指导转型办工作，以及指导数据治理和数据应用工作。企业各业务板块分管领导作为成员参加领导小组，其职责是组织协调分管业务部门落实领导小组决策和相关工作指示，并对分管业务部门在数字化转型中的工作进行指导。这里需要注意的是，要避免把主要领导挂帅变成了“挂名”，需要主要领导直接指导转型办工作，主抓数据治理和数据应用，亲自参加工作例会并听取工作汇报。
转型办负责落实领导小组工作指示，具体组织开展数字化转型各项工作任务。转型办主任一般由综合部门领导担任，负责整体的组织协调。企业各业务部门领导作为组员参加，负责本部门业务范围内数字化转型具体工作落实。其中IT部门和数据管理部门领导还应承担数字化转型过程中的IT支撑、数据治理和数据应用工作责任。
数字化转型工作专家团队成员应当由企业内部或外聘的数据治理、IT建设和维护及各业务模块的业务或技术专家组成，专家团队直接向企业主要领导负责，主要职责是参与企业数字化转型规划咨询。
对于领导小组、转型办及专家团队，应当明确例会、工作简报等例行和定期工作机制，常规业务和技术的决策机制，以及重大问题的研究决策机制等。
3、开展企业发展总体规划与数字化转型规划双向迭代
开展企业数字化转型规划，主要是依据企业数字化评估情况，依托组织领导体系和工作机制，明确指导思想和数字化转型目标、覆盖业务、建设内容、工作计划、投资计划、预期效益等。
以自顶向下与自底向上相结合，企业发展总体规划与企业数字化转型规划双向迭代相结合的方法开展企业数字化转型规划。如下图所示：
“两个相结合”的数字化转型规划方法
具体步骤为：
1.制定不同业务板块的数字化转型计划，形成数字化转型规划初稿。采用自底向上的方式，根据企业数字化评估情况，对每个业务板块的数字化转型开展规划，例如业务板块A绝大部分业务活动步骤化尚未完成，其数字化的重点应当是制定标准化的业务步骤，明确每个步骤完成的工作内容、达到的目标状态、使用的资源，需要的审批人等；业务板块B有明确的业务步骤和工作要求，但缺少量化的指标和要素，其数字化的重点应当是以业务价值为导向，明确价值要素，优化流程和业务表单；
2.开展企业发展中期计划和数字化转型规划及阶段性投资需求的双向迭代完善；从数字化转型规划初稿开始，对照企业发展中期规划，开展双向的迭代深化，直至两者相互协调、相互支撑。在数字化转型规划迭代完善的同时，对阶段性投资需求和业务板块划分和业务规划同步开展调整。
3.开展企业发展长期规划与数字化转型规划及长期投资计划的双向迭代完善。从企业发展长期规划开始，自顶向下审查企业数字化转型规划，必要时重新返回第2步，将数字化转型规划与企业发展中期规划重新对标迭代完善。在多次迭代后仍然与企业发展长期规划存在出入时，必要情况下可以按照相关权限和工作流程，提请对企业发展长期规划进行修订。
值得注意的是，数字化转型战略不是一次性工作。制定了数字化转型战略后，企业将陆续开展数字化转型的实质工作，如建设流程体系、梳理价值要素、理顺管理机制、策划开展信息系统调研等后续工作。数字化转型战略作为企业数字化转型的总纲，将作为后续工作的总指导，也将在企业数字化转型建设过程中不断动态修订和迭代深化。
数字化转型发展呈现的趋势
政策支持力度持续加码
近年来，国家和地方层面均加快数字化转型政策部署，围绕制造业数字化转型制定发布了一系列政策举措。
◉ 一是国家层面加大对制造业数字化转型升级的政策支持力度。《“十四五”数字经济发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》《“十四五”大数据产业发展规划》《中小企业数字化转型指南》等一系列文件陆续出台，顶层设计和政策指导持续完善。
◉ 二是地方层面积极开展制造业数字化转型政策部署和宣贯落实。北京、安徽、山东、广东、江苏、浙江、江西、河南、云南等省（区、市）制定出台制造业数字化转型相关实施细则，部委协同、央地联动的政策规划和实施推进体系基本形成，工作合力和引导效应日益凸显。各地政策加速宣贯落实，围绕培育新产品新模式新业态、推进行业领域数字化转型、筑牢融合发展新基础、激发企业主体新活力、培育跨界融合新生态等方面取得了一系列成效。
未来，国家和地方的政策支持力度和行业数字化转型指导将进一步加强，表现为以下三个方面。
◉ 第一个方面，政策体系将持续细化，比如将出台两化融合、工业软件、工业设备上云等专项规划，提高专业领域政策支持精准度和针对性。制定细分行业数字化转型路线图，为重点行业转型升级指明方向。
◉ 第二个方面，支持形式更加多样，比如将采用产业基金、发展专项、技改专项、重点项目等多种形式支持产业数字化发展，激发企业创新活力和转型动力。
◉ 第三个方面，各地政策差异化发展，比如将根据区域产业特色和资源优势，量身打造数字化转型政策体系，推动主导产业传统设备数字化改造和技术革新，提高产业发展竞争力。
数字基础设施建设进一步提速
数字基础设施是制造业数字化转型的关键支撑，近年来，我国大力推动数字基础设施建设，取得了显著成效。
数字基础设施有助于实现“市市通千兆、县县通5G、村村通宽带”。截至2023年2月，我国已建成全球规模领先的光纤和5G网络，5G基站总数达238.4万个，千兆用户突破亿户级规模，达1.02亿户。
算力基础设施建设持续提速。截至2022年年底，全国已累计建成153家国家绿色数据中心，在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，规划在建的大型以上数据中心平均设计电能利用效率（PUE）降至1.3，算力总规模达到180 EFLOPS，位居全球第二，存力总规模超过1000 EB。
工业互联网创新发展工程持续推进，工业互联网标识解析体系全面建成。北京、上海、广州、重庆、武汉五大国家顶级节点，以及南京、成都灾备节点全部上线，形成了东西南北中一体化发展的格局。
未来，随着制造业数字化转型进程的加快，对数字基础设施的需求会持续释放，将带动数字基础设施超前部署和加速建设，表现为以下几个三方面。
◉ 第一个方面是5G网络加速建设。5G技术加速与制造业深度融合，支持更多设备平台连接，满足更加稳定、快速、低时延的数据传输需求，5G全连接工厂、智能家居、自动驾驶汽车和远程医疗等应用场景逐渐丰富。
◉ 第二个方面是数据中心迭代升级。大模型带来对算力的巨量需求，将引爆AI服务器市场，超高密度算力中心建设进一步加速。同时，边缘计算将会推动部分数据中心向小型化、轻量化转型。
◉ 第三个方面是工业互联网创新活跃。更多产业资源加速进入工业互联网领域，5G、人工智能、区块链等新一代信息技术加速向工业互联网领域延伸渗透，“工业互联网+新技术”的融合应用将加速落地。
工业互联网平台赋能作用加速
近年来，我国加快推动工业互联网平台创新发展，平台建设加速从概念验证走向应用落地，呈现出“百花齐放”的良好格局。
◉ 一是基本形成综合型、特色型、专业型的多层次工业互联网平台体系，成为制造业数字化转型的关键支撑。截至2022年年底，全国工业企业关键工序数控化率达到58.6%，数字化研发设计工具普及率达到77%。
◉ 二是工业互联网产业蓬勃发展。工业互联网全面融入国民经济45个行业大类和85%以上的工业大类，涵盖研发设计、生产制造、营销服务等多个环节，产业规模达1.2万亿元，建成超240个具备一定行业、区域影响力的工业互联网平台，重点平台连接设备超8100万台（套），服务工业企业超过160万家。
未来，伴随着工业互联网平台技术、应用和生态加速成熟，平台赋能深度和广度将持续拓展。
◉ 一是工业互联网平台应用场景加速丰富，从生产制造逐渐拓展至供应链管理、销售渠道和客户服务等环节，推动产业链实现更高效的协同和更快速的响应。
◉ 二是解决方案向个性化转变，面向研发设计、生产制造、供应管理、销售采购、运维服务等细化场景的特色化解决方案将加速涌现，针对“千企千面”提供个性化服务，满足不同区域、不同行业差异化需求。
◉ 三是商业模式不断演进，平台赋能模式由“项目制”向“订阅制”方向转变，通过提供解决方案、工业APP、微服务、云服务等的订阅，加速轻量化、可复制、易推广的解决方案推广，降低中小企业数字化转型成本。
制造业成为技术创新“试验田”
物联网、数字孪生、元宇宙、AI大模型等数字技术，作为新一轮科技革命中研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域之一，在制造业领域的应用日益广泛。
◉ 一是物联网技术助力掌握各类生产数据。如，在西门子电子制造工厂，机器和电脑自主处理75%的价值链；在GE的Durathon电池工厂，10,000多个传感器实时测量温度、湿度、气压和机器运行数据，实时监控生产过程并追溯产品全生命周期。
◉ 二是数字孪生贯穿产品全生命周期。如施耐德电气推出的EcoStruxure机器专家数字孪生软件适用于整个机器生命周期，可用于创建真实机器的数字模型，以便在构建机器之前开始虚拟设计、虚拟调试和敏捷开发，实现机械、电气和控制工作分配的并行工程。
◉ 三是以AR/VR等为抓手的元宇宙技术助力提升制造业生产效率和产品质量。如在汽车制造领域，元宇宙技术可以建立数字化车间，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量；在航空制造领域，元宇宙技术可以实现数字化飞机设计和制造，提高飞机的安全性和性能。
◉ 四是AI大模型助力制造业高效智能协作和创新。如华为推出的AI大模型，通过语音识别、自然语言处理和机器翻译等技术，将团队间语音或文本信息进行智能转换，实现更为高效的远程协作。
未来，新一代信息技术与制造业深度融合将成为主旋律，各种创新成果将不断涌现，体现在以下三点。
一是数字孪生助力制造企业打造柔性生产能力。未来工厂可以依托数字孪生系统，对任何一款产品进行模拟，通过不断调整参数、改变原料配比、改进生产方式及设计，最终在现实“世界工厂”中投入量产。
二是元宇宙将帮助工业企业更好地理解和控制生产线、工厂等工业场景，从而提高生产效率和降低成本，推动个人从“单兵作战”向“群体作战”转变，组织从封闭固化向开放活跃转变，企业从“实体为主”向“虚实融合”转变，有力拓展经济发展空间。
三是工业大模型迎来快速发展期。伴随着ChatGPT-4展现出强大的识别、理解和分析能力，生成式人工智能逐渐成为科技领域的焦点，工业领域的智能大模型也将成为开发重点。
工业园区将成数字化转型主战场
工业园区产业集聚、创新活跃、信息化基础坚实，是制造业数字化转型应用场景最丰富、需求最迫切、应用潜力最大、市场带动力最强的载体之一。
据统计，我国拥有国家级经开区、高新区、自贸区等674个，省级开发区2107个，全国各类工业园区22,000多个。“十四五”规划纲要明确提出，要加快产业园区数字化改造。《“十四五”数字经济发展规划》提出要引导产业园区加快数字基础设施建设，利用数字技术提升园区管理和服务能力。工信部组织开展了“工业互联网平台+园区”赋能深度行，加快园区工业设备和业务系统上云上平台，支持园区产业发展。工业园区将尽享数字新基建的红利，向集平台化、专业化、体系化为一体的集成创新模式发展。
工业园区数字化转型的方向有三个。
◉ 二是专业化。工业园区将依托大数据中心、云计算中心汇聚的海量数据绘制园区企业全景图谱，为企业提供招商引资、补贴申报、企业培训等精准服务。
◉ 三是体系化。工业园区将结合新型基础设施和工业互联网平台整合资源优势，构建一条龙服务体系，推动成熟商业模式沉淀、复用，实现园区、地方的可持续发展。