背景

十四五规划，企业数字化转型势在必行，数据治理和数据资产建设是转型的必经之路。传统企业对数据的需求早已不只停留于传统IT属性,而走在数字化前端的互联网企业，也开始探索如何实现商业智能和数据智能的价值更大化。如何用好企业的内外部数据？如何将这些散乱的数据汇聚整合？如何通过数据治理建立企业的数据资产？最终实现数据驱动软件智能已经成为企业数字化转型的刚需。

在数字化转型过程中，探码科技认为首先要做好的是业务系统数据线上化，实现各数据连通；通过业务数据驱动企业提效和增长创新，完成业务系统智能化。在这个过程中，实现数据连通是首要任务也是一个大难点，尤其是传统企业，企业的业务系统（包括财务系统、HR系统、CRM、ERP以及网页数据、APP、小程序）的数据基本处于相互独立、混乱、字段不统一的状态。

探码科技是以数据驱动软件智能为目标，致力于大规模的数据处理和智能分析服务，是大数据、人工智能产品及服务提供商；致力于为政企提供数据采集、数据分析、数据应用和数据可视化等全产业链综合服务，实现政企在大数据时代下获得独特竞争优势和驱动创新业务价值。

发展数字化企业策略

企业在大数据背景的发展下，积累了海量数据，利用大数据、机器学习和深度学习等技术，进行数据的深度挖掘分析。通过对多源异构全域数据的汇聚、打通，跨界，考虑数据价值的应用。通过数据驱动业务发展，为业务应用提供数据服务，实现业务与数据的深度融合，支撑企业数字化转型。探码科技认为应该从企业数据战略形态治理应用及组织等方面出发，构建企业核心数字生产力，升级企业数据治理，完成企业核心数字生产要素的构建，加快助推数字经济赋能产业转型升级。

数据战略：迈进数据时代，企业开始将数据作为企业的重要资产和生产资料。通过大数据技术对企业相关数据进行汇聚、打通及分析挖掘，为业务应用提供数据服务，通过数据驱动业务发展。

数据形态：各业务数据积累具备一定规模，对企业结构化数据、非结构化数据进行集中处理与应用，数据维度更加丰富。数据组织形式上开始进行企业相关数据的汇聚、打通，实现企业统一数据公共层及标签体系建设。

数据治理：对数据质量的管控更加严格，开始进行大规模数据清洗加工及标准化。

数据应用：该方面可以重点考虑通过企业数据中台建设，进行各业务数据的融合、打通及标签化，通过大数据处理工具和机器学习、深度学习算法进行更多维、更大体量数据的离线、实时计算及深入挖掘分析，实现数据与业务的深度融合，为业务优化提供数据支撑，如精准营销、智能风控等；该阶段企业整体进入大数据时代，开始通过以Hadoop/Spark生态体系为代表的离线计算、实时计算、即席计算、在线计算等大数据处理技术及机器学习、深度学习算法进行企业大数据的汇聚打通、数据开发、算法建模及可视化展现。 

数据组织：如有条件企业开始设立独立的大数据相关部门，进行企业全域数据的统一管理与使用，通过大数据、人工智能等技术进行企业数据的管理及应用。如果没有此条件的话，可以全权委托给类似探码科技这样专业的大数据公司。

小结

怎样的企业才是数据驱动，才能实现数字化转型呢？首先，企业需要将数据视为企业资产，更大程度上利用数据的价值，根据数据的完整性、关联性和质量划分不同类别。其次，企业在进行关键业务决策时，要以数据为基础，通过高质量的数据分析将流程透明化，而不是将各类信息简单堆砌。其三，善于借助专业的IT服务商，将数据及基于数据产生的分析结果“产品化”，从而使数据驱动决策，数据驱动业务增长。