• 曾经炙热的数字化转型为何降温

• 数据要素崛起的背后逻辑

• 企业如何把握数据要素新机遇

曾经炽热的数字化转型为何降温

（一）高昂成本与有限回报

对于中小企业而言，数字化转型是一笔不小的开支。购买服务器、计算机等硬件设备，采购各类数字化软件和平台 ，这都是实打实的资金投入。除了这些，还得考虑培训员工和调整人员架构的费用。据调查，一个中小型企业数字化转型的成本大约在 10 万 - 100 万之间 ，而大型企业更是高达数百万甚至上亿元。

广州有一家小型服装制造企业，为了实现数字化转型，投入 80 万元购置了先进的生产管理软件和自动化生产设备，还花费 20 万元对员工进行技术培训。本以为转型后订单会大幅增长，成本能显著降低，可实际情况却不尽人意。由于软件与企业实际业务流程适配度不高，生产效率并没有明显提升，订单量也只增长了区区 5%，远远无法覆盖前期投入的成本，这让企业陷入了两难的境地 。

（二）转型落地的重重阻碍

技术适配问题是横在企业面前的一道坎。不同企业的业务千差万别，市面上的数字化技术和解决方案很难完全契合企业的特殊需求。有些企业引入了先进的客户关系管理系统（CRM），但系统功能过于复杂，操作繁琐，员工难以掌握，最终导致系统闲置，浪费了大量资金 。

业务流程重组也充满挑战。数字化转型往往需要对企业原有的业务流程进行大刀阔斧的改革，这会涉及到各个部门的利益重新分配。比如，一家传统零售企业在进行数字化转型时，计划将线下业务与线上业务深度融合，这就需要对原有的采购、销售、库存管理等流程进行重新设计。然而，部门之间沟通不畅，各自为政，导致转型方案在实施过程中困难重重，进度严重滞后 。

员工对变革的抵触情绪也是不容忽视的因素。习惯了传统工作方式的员工，面对数字化转型带来的新工作模式和技能要求，容易产生不安和恐惧。上海一家制造企业在推行自动化生产设备时，部分老员工担心自己会被机器取代，对新设备的使用消极抵抗，甚至故意破坏设备，使得企业的转型计划受阻 。

（三）期望与现实的落差

企业对数字化转型寄予厚望，幻想着能一夜之间业绩腾飞，竞争力大增。但现实却给了他们沉重的一击。数字化转型是一个长期而复杂的过程，不可能立竿见影。

浙江一家电商企业，在投入大量资金进行数字化转型后，满心期待销售额能在短时间内翻倍。然而，转型后的前两年，销售额增长缓慢，利润甚至出现了下滑。企业管理层大失所望，对数字化转型的热情也一落千丈，开始质疑转型的必要性，在后续的转型工作中也变得畏首畏尾 。

数据要素崛起的背后逻辑

（一）政策东风的强劲助力

国家层面，一系列重磅政策文件相继出台，为数据要素市场的发展绘制了宏伟蓝图。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》，明确了数据要素在经济发展中的关键地位，从数据产权、流通交易、收益分配等多个方面，为数据要素市场的有序运行提供了基本遵循 。

地方政府也积极响应，纷纷出台落地细则。上海发布《上海市数据条例》，对数据的采集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等全生命周期进行规范，为数据要素在上海的发展营造了良好的法治环境 。深圳则出台《深圳市关于加快培育数据要素市场的若干措施》，从推动数据资源整合、促进数据流通交易、加强数据安全保护等方面，提出了一系列具体举措，加速数据要素市场的培育 。这些政策的出台，就像给数据要素市场注入了一剂强心针，引导着各类资源不断向这个领域汇聚。

（二）数据价值的深度挖掘

数据在精准营销领域的作用堪称神奇。通过对海量消费者数据的分析，企业能够精准把握消费者的喜好、购买习惯和消费需求，从而实现精准推送。某化妆品公司利用大数据分析，发现年轻女性消费者在夏季对控油保湿类产品的需求旺盛，于是针对性地推出了一系列夏季控油保湿套装，并通过社交媒体精准投放广告，结果产品销量大幅增长，销售额同比增长了 30% 。

在风险控制方面，数据更是企业的 “安全卫士”。金融机构通过分析客户的信用数据、交易数据等，可以准确评估客户的信用风险，降低不良贷款率。一家银行利用大数据风险评估模型，对贷款申请人的各项数据进行分析，有效识别出高风险客户，使得贷款不良率从原来的 5% 降低到了 3% 。

数据还是产品创新的 “催化剂”。企业通过分析市场数据和用户反馈，可以及时发现市场空白和用户痛点，从而研发出更符合市场需求的新产品。某智能家电企业通过对用户使用数据的分析，发现用户对智能家电的远程控制和个性化场景设置功能需求强烈，于是加大研发投入，推出了具备多种个性化场景模式的智能家电产品，一经上市便受到消费者的热烈追捧 。

（三）宏观视角下的资源整合

从政府的宏观视角来看，数据就如同珍贵的矿产资源，需要统一规划、合理开发。如果任由企业各自为战，独自去采集和处理数据，不仅成本高昂，还容易造成数据的重复采集和资源浪费。

政府统一整合和开发数据，就像搭建了一个大型的数据资源共享平台。政府可以整合各部门、各行业的数据，打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享共用。然后，通过合理的机制，将这些经过整合和处理的数据提供给企业使用，大大降低了企业获取数据的成本。

以交通数据为例，政府可以将交警部门的交通流量数据、公交公司的运营数据、地图导航公司的路况数据等进行整合，然后向物流企业、出行服务平台等开放。物流企业可以根据这些数据优化运输路线，降低运输成本；出行服务平台可以根据这些数据为用户提供更精准的出行规划，提升用户体验 。这种宏观层面的数据资源整合，实现了数据的高效利用，让数据这个 “新石油” 在经济发展中发挥出更大的价值。

企业如何把握数据要素新机遇

数据要素市场的蓬勃发展，为企业带来了前所未有的机遇。在这个数据驱动的时代，企业只有积极拥抱变化，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

（一）建立数据战略思维

企业要从战略的高度重视数据要素，将其纳入企业长期发展规划的核心位置。就像一家科技企业，在制定未来五年的发展战略时，明确提出要打造数据驱动的创新型企业，将数据作为核心资产进行管理和运营。通过深入分析市场趋势和自身业务需求，确定了数据在精准营销、产品研发、客户服务等关键业务环节的重要作用，并制定了相应的数据战略目标和实施计划 。

（二）参与数据生态建设

积极参与数据交易市场、数据共享服务平台等数据生态的建设，是企业实现数据价值最大化的重要途径。某电商企业与多家供应商、物流企业以及金融机构合作，共同搭建了一个数据共享服务平台。通过这个平台，各方可以共享销售数据、库存数据、物流数据等，实现了供应链的高效协同。企业不仅能够根据实时数据优化采购和库存管理，还能与金融机构合作，为供应商提供基于数据的金融服务，实现了多方共赢 。

（三）培养数据专业人才

数据专业人才是企业数据能力的核心支撑。企业需要加大对数据人才的培养和引进力度，打造一支高素质的数据团队。可以通过内部培训、外部招聘、与高校和科研机构合作等多种方式，培养和吸引数据分析师、数据安全专家、数据科学家等专业人才。一家传统制造企业为了提升自身的数据处理和应用能力，从高校招聘了一批数据科学专业的毕业生，并邀请行业专家对内部员工进行数据技术培训。同时，与科研机构合作，开展数据应用的前沿研究，为企业的数字化转型提供了有力的人才保障 。

在数字化的进程中，我们见证了数字化转型热度的起伏，也迎来了数据要素时代的曙光。数字化转型虽因诸多现实困境而降温，但它并非毫无意义，其为企业数字化发展奠定的基础，依然在发挥作用 。而数据要素的兴起，是数字经济发展到新阶段的必然结果，它为企业和经济的发展提供了新的思路和方向。

未来，随着数据要素市场的不断完善，数据要素将在更多领域发挥关键作用 ，推动产业升级和创新发展。无论是大型企业还是中小企业，都应敏锐捕捉这一趋势，积极投身于数据要素的浪潮中，探索数据驱动的增长新路径。让我们共同期待数据要素为我们的经济和生活带来更多的惊喜与变革，在数字经济的蓝海中，驶向更加辉煌的未来 。