行業(yè)解決方案
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務央企數智化轉型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數智國資 新質發(fā)展裝備與離散制造
數智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質生產力消費品
數智消費,賦能消費品行業(yè)企業(yè)數智化轉型發(fā)展服務
AI+驅動服務行業(yè)數智企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展交通與公用事業(yè)
數智賦能交通公用行業(yè)高質量發(fā)展建筑與地產
建數智引擎,產新質動能醫(yī)藥
以數智創(chuàng)新驅動醫(yī)藥行業(yè)高質量發(fā)展醫(yī)療
數智化技術賦能醫(yī)療機構高質量發(fā)展能源
以數智創(chuàng)新推動能源行業(yè)綠色低碳發(fā)展電信與廣電
電信與廣電行業(yè)M域首席服務商軍工
軍工企業(yè)的數智化首選政務
云聚公共管理智慧,助力政府數智化轉型教育
數智化人才培養(yǎng)服務提供商金融
中國金融行業(yè)數智化解決方案領導者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場服務煙草
助力煙草行業(yè)數智化轉型行業(yè)
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價值中央企業(yè)
服務央企數智化轉型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數智國資 新質發(fā)展裝備與離散制造
數智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質生產力消費品
數智消費,賦能消費品行業(yè)企業(yè)數智化轉型發(fā)展服務
AI+驅動服務行業(yè)數智企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展交通與公用事業(yè)
數智賦能交通公用行業(yè)高質量發(fā)展建筑與地產
建數智引擎,產新質動能醫(yī)藥
以數智創(chuàng)新驅動醫(yī)藥行業(yè)高質量發(fā)展醫(yī)療
數智化技術賦能醫(yī)療機構高質量發(fā)展能源
以數智創(chuàng)新推動能源行業(yè)綠色低碳發(fā)展電信與廣電
電信與廣電行業(yè)M域首席服務商軍工
軍工企業(yè)的數智化首選政務
云聚公共管理智慧,助力政府數智化轉型教育
數智化人才培養(yǎng)服務提供商金融
中國金融行業(yè)數智化解決方案領導者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場服務煙草
助力煙草行業(yè)數智化轉型銷售熱線:
4006-600-577銷售熱線:
4006-600-577銷售熱線:
4006-600-577黨的二十屆三中全會對加快構建促進數字經濟發(fā)展體制機制和完善數據要素市場制度規(guī)則等作出部署,為下一步推進數據領域的改革發(fā)展指明了方向。
數智化轉型已成為企業(yè)高質量發(fā)展的必由之路。但如何喚醒“沉睡”的數據,并有效地管理和利用,使其轉化為發(fā)展的動能,依然是許多企業(yè)轉型過程中亟待破解的難題。
“應當把數據治理、數據底座、數據應用看作一項相互關聯的、從項目建設到持續(xù)運營的連貫工作?!?/strong>用友網絡科技股份有限公司(以下簡稱用友網絡)高端BG首席數據官張旭在接受大河財立方記者采訪時說:“隨著企業(yè)對數據使用的不斷深入,企業(yè)迫切需要構建更加完善的數據管理體系,不斷匯聚企業(yè)內外部數據,進行全面治理。同時將結果數據全面供給到各個業(yè)務部門,并與業(yè)務部門一起,使用好數據,讓數據產生業(yè)務價值,成為生產要素?!?/p>
讓數據先實現“內循環(huán)
數據要素市場化進程中,各類主體不斷涌現,為數據從供給到流通再到應用提供了有力支撐,但因為數據資源管理和利用整體仍處于起步階段,高質量數據供給不足、流通不暢、應用不充分的問題依然廣泛存在,海量數據和豐富場景優(yōu)勢的潛力有待釋放。
“我們在業(yè)務推廣的過程中收到了很多企業(yè)購買數據的需求,但當我們反問企業(yè)是否愿意出售數據時,大部分的企業(yè)都會出于種種顧慮選擇不對外售賣?!睆埿裾f,市場對數據的需求一直存在,但目前真正愿意把自己數據流轉出去的企業(yè)卻很少,他認為,這不僅有數據交易市場的規(guī)則和秩序不夠完善等方面的原因,更在于很多企業(yè)內部也存在數據孤島問題,數據還沒有真正實現流轉,產生價值。
“數據在企業(yè)整體匯聚本身就是一個大工程?!睆埿裾f:“很長一段時間以來,數據工作都是企業(yè)本源的一種需求,大的邏輯是業(yè)務的線上化或數據化以及數據業(yè)務化,是企業(yè)為了使用數據來解決面臨的一些具體問題?!边@也導致有的企業(yè)雖然坐擁“數據資源金礦”,但是由于尚未建立統一的數據標準和應用規(guī)范,還是存在歸集端維護困難,業(yè)務端應用困難,很難真正地讓數據“活起來、動起來、用起來”。
他認為,數據只有實現“內循環(huán)”,才能更好地實現“外循環(huán)”。只有關注從數據收集、加工、分析、應用等各個階段在內的全生命周期,讓數據先在企業(yè)內部流轉,產生價值,真正融入業(yè)務、管理流程,數據要素架構才能夠生效,后續(xù)才能夠更方便地在企業(yè)間流轉。
建立數據全生命周期的運營意識
2024數博會上發(fā)布的數據顯示,2023年,全國數據產業(yè)規(guī)模超過2萬億元,我國現有數據領域相關企業(yè)超過19萬家。
數據產業(yè)規(guī)模迅速擴大帶來了機遇,也帶來了諸多新的挑戰(zhàn)。事實上,無論是公共數據、企業(yè)數據還是個人數據,都面臨著采集歸集、確權授權、流通交易、開發(fā)利用、安全保護等全生命周期治理難題,依賴于借助數字技術和工具提高治理效能、推動治理創(chuàng)新。
“傳統數據服務商往往只從事數據工作的某一個環(huán)節(jié)?!睆埿裾f,數據治理、數據平臺、數據應用等服務提供商,各自分工不同,很難承擔整合的工作?!岸鴱募追揭暯莵碚f,這樣的現狀就意味著不僅要不斷尋找各個環(huán)節(jié)的數據服務供應商,還要自己協調整體架構與各環(huán)節(jié)的工作。”
在張旭看來,目前企業(yè)的數智化建設仍是一項長期的且綜合性的工作,需要系統考量。一方面,要先明確數據分析與組織關鍵任務優(yōu)先級,這樣才能讓數據帶來真正的業(yè)務價值;另一方面,隨著數據量的不斷增長和業(yè)務需求的日益復雜,也要求企業(yè)領導者必須有整體的架構能力。
“很少有企業(yè)能在數智化轉型的初始期就具備這些能力,所以傳統的數據服務模式已經很難滿足現在的需求?!睆埿裾f,這也是用友網絡為什么要通過構建全域覆蓋、全生命周期的數據工作體系,助力企業(yè)實現數據治理、數據中臺建設及數據應用場景的深度挖掘,加速企業(yè)數智化轉型進程的原因。
“不少人對用友網絡的印象還是財務起家,最擅長財務領域,其實用友網絡已經可以在財務、人力、供應鏈、采購、制造、營銷、研發(fā)、項目、資產、協同等十大業(yè)務領域為客戶提供數智化、智能化、社會化的企業(yè)云服務產品?!睋埿窠榻B,目前用友網絡已經進行了全面的行業(yè)化轉型,具備“咨詢、實施、產品”三位一體的企業(yè)數據服務能力,從最初的用友財務軟件,到ERP管理軟件,再到如今的BIP商業(yè)創(chuàng)新平臺,形成了全域覆蓋與全生命周期服務的核心競爭力?!皵祿r值的最大化往往蘊含在運營的細水長流之中,所以更考驗廠商的長期服務能力?!?/p>
資產化將充分激活數據價值
隨著數智化轉型的深入,數據已成為企業(yè)核心資產的重要組成部分。
2023年8月財政部會計司發(fā)布《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》,為企業(yè)數據資產入表提供了操作指引。當年12月,用友網絡就推出了用友BIP數據資產入表解決方案?!敖鉀Q方案發(fā)布后,我們很快就收到了一兩百家客戶的關注,但是最終落地的卻非常少。”張旭認為,一方面是發(fā)展初期大家難免存在觀望情緒,另一方面是數據資產入表對于企業(yè)而言,不只是一項財務工作,對企業(yè)的經營和組織發(fā)展都會帶來影響,包括估值體系、部門權責的重塑,以及入表后的數據價值如何體現等。
如在完成數據資產入表基礎工作之前,企業(yè)需梳理清楚哪些數據屬于數據資產、哪些數據屬于資源、哪些工作項可以作為數據資產成本,這些成本哪些歸入無形資產、哪些歸入存貨,完成初始計量后、如何處理后續(xù)計量,以及如何快速應對審計、進行數據資產的披露。
同時,要全面激發(fā)數據價值,企業(yè)還需關注數據在企業(yè)內部的應用場景、做好統一數據治理與數據底座的建設、關注數據資產的變現與數據安全等問題,還需要遵循完善、科學的數據管理體系建設評定標準。
解決方案也是圍繞數據的全生命周期運營展開的。用友BIP數據解決方案可以通過數據盤點、數據登記/確權、數據資產判定、數據成本歸集以及列表與披露等5個關鍵工作完成基礎入表工作;通過統一的數據治理、構建全生命周期的數據管理體系和實現全面數據服務,激發(fā)企業(yè)內部數據價值;通過確定數據要素交易場景、制定數據戰(zhàn)略與組織變革、搭建數據交易平臺和實現企業(yè)數據資本化,最終完成數據要素的社會級流轉。
近年來,數據產業(yè)發(fā)展“頂層設計”持續(xù)完善,為數據產業(yè)的發(fā)展注入了強勁動力,為數商業(yè)務的開展提供了良好的環(huán)境,也為企業(yè)探索數據資產化道路指明了方向?!捌鋵嵑芏嗥髽I(yè)已經做好了數據資產入表的準備工作?!睆埿癖硎?,隨著數據要素市場不斷成熟和發(fā)展,政策的不斷完善和落地,解決數據交易中的利益分配、數據權益、法律保障等問題,會有更多的企業(yè)盤活數據資產,充分激活數據要素價值?!坝糜丫W絡也會不斷創(chuàng)新和完善產品體系,為企業(yè)提供更加全面、智能的數智解決方案?!?/p>
大河財立方記者 李錚 實習生 李雯雯
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