本文由《精益数据方法论》创始人与作者史凯投递并参与《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选ღ✿◈✿。

　　国家数据局正式揭牌成立ღ✿◈✿，标志着数字经济走向数据驱动的阶段ღ✿◈✿，ღ✿◈✿。在2023年8月21日ღ✿◈✿，财政部发布了关于数据资产入表的重要文件四四的悲催重生ღ✿◈✿，这对所有正在进行数字化转型的企业来说具有深远的影响ღ✿◈✿。该文件为数字化转型的价值提供了确定性ღ✿◈✿，并为企业的业务增长开辟了新的曲线ღ✿◈✿。作为企业数字化转型的首席执行官CEOღ✿◈✿，需要深入理解该文件所带来的影响ღ✿◈✿，洞察数据从其本身到创造业务价值的四大趋势ღ✿◈✿，并采取四大行动ღ✿◈✿，以便最大程度地利用企业数据ღ✿◈✿、助力企业高质量发展ღ✿◈✿，并最终实现以数据驱动企业增长的目标ღ✿◈✿，推动企业的数字化转型ღ✿◈✿。

　　为了规范企业数据资源的会计处理并推动会计领域的创新研究ღ✿◈✿，以服务数字经济治理体系的建设ღ✿◈✿，财政部于2022年12月发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（征求意见稿）（以下简称“征求意见稿”）ღ✿◈✿，并向社会公开征求意见ღ✿◈✿。随后ღ✿◈✿，财政部进行了多场专题调研及专家研讨ღ✿◈✿，充分吸收了社会各界的意见和建议ღ✿◈✿。最终ღ✿◈✿，于2023年8月21日正式发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”）ღ✿◈✿。该规定将于2024年1月1日开始正式施行ღ✿◈✿。

　　在2017年ღ✿◈✿，凯哥开始着手编写《精益数据方法论》一书ღ✿◈✿。在该书中ღ✿◈✿，凯哥提出了一种独特的观点四四的悲催重生ღ✿◈✿，即将数据资产蓝图与数字化业务蓝图ღ✿◈✿、数据场景蓝图以及数字化技术蓝图放置在同等重要的位置四四的悲催重生ღ✿◈✿。这一理念在早期读者中引发了一个问题ღ✿◈✿，因为在TOGAF和ADM为主要方法论进行企业架构规划和制定的时期ღ✿◈✿，数据架构通常被纳入到IT架构中ღ✿◈✿，而不是与业务架构处于同一地位ღ✿◈✿。传统架构如图所示ღ✿◈✿：

　　凯哥坚信ღ✿◈✿，随着信息化建设的持续推进ღ✿◈✿，企业的业务将逐渐以数据的形式呈现ღ✿◈✿，即数据就是业务本身ღ✿◈✿。因此ღ✿◈✿，数据将成为比业务系统和业务流程更为持久ღ✿◈✿、更有生命力的资产ღ✿◈✿。这是因为业务流程和业务操作会随着市场ღ✿◈✿、用户和组织结构等环境的变化而发生变化ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，最终的核心业务本质ღ✿◈✿，如用户画像和设备信息等ღ✿◈✿，相对而言将更具持久性和生命力ღ✿◈✿。

　　因此ღ✿◈✿，在精益数据方法论体系中ღ✿◈✿，我们强调数据资产的规划和设计应该先行于业务应用四四的悲催重生ღ✿◈✿。首先四四的悲催重生ღ✿◈✿，我们需要从数字化业务蓝图的整体视角出发ღ✿◈✿，进行顶层设计九游会老哥ღ✿◈✿，明确哪些数据从何而来ღ✿◈✿，在哪里进行加工ღ✿◈✿，以及在哪里被使用和消费ღ✿◈✿。随后ღ✿◈✿，我们再进行相应的业务系统设计ღ✿◈✿，区分哪些系统是用于生产数据的ღ✿◈✿，哪些是用于采集数据的ღ✿◈✿，还有哪些是用于加工数据的ღ✿◈✿。在这个过程中ღ✿◈✿，业务应用将成为数据价值链中的工具ღ✿◈✿，并会不断迭代更新ღ✿◈✿，而代表业务本质的数据则会一直存在ღ✿◈✿。

　　数据资产入表文件ღ✿◈✿，将数据资源归类为企业无形资产或存货ღ✿◈✿，这一举措在确认数据资源的价值方面具有积极作用ღ✿◈✿，有助于更全面地反映企业的财务状况ღ✿◈✿、经营业绩及现金流量ღ✿◈✿。

　　企业数字化转型过程中ღ✿◈✿，当前所面临的最大挑战和阻力在于“价值的不确定性”ღ✿◈✿。这种不确定性的本质在于ღ✿◈✿，传统企业的主要收入和利润仍然来源于实体世界的活动和行为ღ✿◈✿。因此ღ✿◈✿，数字化转型对于传统工业时代价值链业务价值的直接影响是间接的ღ✿◈✿，而非直接的ღ✿◈✿。

　　例如ღ✿◈✿，在传统的制造业中ღ✿◈✿，产品的生产仍以物理世界的加工制造为主ღ✿◈✿。其中ღ✿◈✿，加工过程主要分为两种类型ღ✿◈✿：一种是离散制造为主的物理过程ღ✿◈✿；另一种则是物理化学过程为主的流程制造ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，数字化技术本身并不能对工艺ღ✿◈✿、工序以及化学公式产生实质性的改变ღ✿◈✿。因此ღ✿◈✿，我们不能简单地将数字化转型与为企业带来价值直接联系起来ღ✿◈✿。实际上ღ✿◈✿，从数字化技术和数据到业务价值之间存在着明显的鸿沟ღ✿◈✿，即不确定性ღ✿◈✿。

　　再例如九游会老哥ღ✿◈✿，以数据报表为例ღ✿◈✿，无论数据报表在科学性和全面性上如何出色ღ✿◈✿，由于其使用者终究是人员ღ✿◈✿，因此最终仍需由该人员根据报表内容执行相应的业务操作ღ✿◈✿，而此业务操作才是直接带来业务变化的关键因素ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，如果该人员无法理解业务背景ღ✿◈✿、看不懂报表内容ღ✿◈✿，或因个人特定目的而做出不正确的决策九游会老哥ღ✿◈✿，那么该报表本身的价值将无法体现ღ✿◈✿，甚至可能产生负面影响ღ✿◈✿。

　　因此ღ✿◈✿，在进行数字化转型的过程中ღ✿◈✿，尤其是涉及数据的利用方面ღ✿◈✿，大多数情况下仍需要业务人员和设备作为中间环节来达成实施效果ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，由于人的认知能力ღ✿◈✿、视野格局九游会老哥ღ✿◈✿、利益出发点等因素的复杂性ღ✿◈✿，设备和物理化学反应的刚性ღ✿◈✿，是否能够为企业带来预期的价值存在高度不确定性ღ✿◈✿。这也正是数字化转型面临的最大阻力之一ღ✿◈✿，即业务价值的不确定性ღ✿◈✿。

　　随着数据资产入表政策的实施ღ✿◈✿，从财务角度为数字化转型提供了一个确定性的价值ღ✿◈✿，那就是数据可以作为资产产生价值ღ✿◈✿。同时ღ✿◈✿，配合《数据二十条》以及国家数据局的成立ღ✿◈✿，全国各省市不断开放的数据交易所也提供了企业数字化转型的第二个确定性的增长曲线ღ✿◈✿，即数字产业化ღ✿◈✿。这些政策措施为企业在数字化转型方面提供了更加稳定ღ✿◈✿、理性的市场环境ღ✿◈✿，使得企业可以更加严谨地对待数字化转型ღ✿◈✿，并寻求更加稳重的增长方式ღ✿◈✿。

　　根据最新研究报告的提炼ღ✿◈✿，以及凯哥在一线实战中获得的众多大型企业（凯哥所服务的企业大部分都是世界五百强或行业头部企业）的反馈ღ✿◈✿，可以总结出2024企业数据领域的四大趋势ღ✿◈✿。

　　随着数据已成为业务的存在形式ღ✿◈✿，企业对数据的生产ღ✿◈✿、采集ღ✿◈✿、加工ღ✿◈✿、分析ღ✿◈✿、利用和消费需求呈现出无限制的增长趋势ღ✿◈✿。这一现象已成为企业数字化转型所面临的主要挑战ღ✿◈✿。

　　在此情况下ღ✿◈✿，企业需要对原有的企业级数据平台架构进行充分的评估ღ✿◈✿、识别和升级利用ღ✿◈✿。凯哥总结了以下四个方向ღ✿◈✿：

　　尽管AIGC才崭露头角数月ღ✿◈✿，众多企业已竞相将大模型技术应用于自身的数字化转型进程ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，构建自己的大模型并非所有企业的必然选择ღ✿◈✿，更多的企业倾向于接入ღ✿◈✿、管理并利用大模型的各项能力ღ✿◈✿，将其与自身的本地数据及应用相融合ღ✿◈✿，实现大模型能力的平台化ღ✿◈✿、服务化ღ✿◈✿，并为自身业务赋能ღ✿◈✿。

　　每个企业都需要一个企业级数据智能服务平台ღ✿◈✿，接入ღ✿◈✿，配置ღ✿◈✿，管理第三方大模型工具ღ✿◈✿，同时整合集成自己的数据资产目录ღ✿◈✿，从而能够快速的通过一站式应用管理模版来配置九游会老哥ღ✿◈✿，发布和管理自己的智能应用ღ✿◈✿，像管理报表一样来构建和管理自己的智能应用ღ✿◈✿，快速将大模型和人工智能能力应用到企业的各个场景ღ✿◈✿，如图所示ღ✿◈✿。

　　在业务数据化的全面推行之后ღ✿◈✿，如何提升数据价值链的速度和精准度ღ✿◈✿，使其在数据的生产ღ✿◈✿、采集ღ✿◈✿、分析ღ✿◈✿、加工和利用过程中更加高效和精确ღ✿◈✿，已成为企业在市场竞争中的核心能力ღ✿◈✿。借助以AIGC为代表的人工智能技术ღ✿◈✿，对数据价值链的每个环节进行重构和优化ღ✿◈✿，已成为2024年企业在数据领域的一大必然趋势九游会老哥ღ✿◈✿。目前ღ✿◈✿，已有众多数据产品公司已将AI技术融入到产品的各个方面ღ✿◈✿。

　　前述三个趋势均属于技术领域ღ✿◈✿，然而第四个趋势值得所有企业CDO/CIO/CTO予以关注ღ✿◈✿，那便是企业对于数据的价值诉求日益变得紧迫与显性化ღ✿◈✿。

　　在过去ღ✿◈✿，我们构建数仓ღ✿◈✿、数据湖ღ✿◈✿、数据中台等系统时ღ✿◈✿，更多的是为企业提供一种能力ღ✿◈✿、工具或生产力ღ✿◈✿，而不会直接关联企业的业务价值ღ✿◈✿。

　　然而ღ✿◈✿，随着数字化应用不断深化ღ✿◈✿，企业管理层愈发清晰地认识到数据的重要性ღ✿◈✿，尤其是数据资产入表的政策发布之后ღ✿◈✿。因此ღ✿◈✿，一方面ღ✿◈✿，企业对于数据的投资将持续增加ღ✿◈✿；另一方面ღ✿◈✿，企业也更需要阐明这些投资所带来的业务收益是什么ღ✿◈✿。

　　在业务和管理领域ღ✿◈✿，对数据的需求呈现出了多样化和大规模化的趋势ღ✿◈✿。为了在众多的不确定性中寻找相对确定性的价值ღ✿◈✿，2024年所有CXO们最重要的工作将是关注如何让数据产生业务价值ღ✿◈✿。

　　目前ღ✿◈✿，该文件尚未就数据资源的确权ღ✿◈✿、定价ღ✿◈✿、计量ღ✿◈✿、消耗等细则做出进一步规定ღ✿◈✿，因此具体落地执行层面仍需一定时间的探索和细化ღ✿◈✿。然而ღ✿◈✿，该文件的出台已经为正在进行数字化转型的企业CEO提供了新的价值创造和业务增长模式ღ✿◈✿。各企业CEO需要了解并掌握这一新的市场需求可能性ღ✿◈✿，并采取相应行动来适应和开拓数字产业化的新蓝海ღ✿◈✿。

　　精益数据方法论提倡构建数据资产蓝图ღ✿◈✿，该蓝图是企业业务全貌在数字化世界的投影ღ✿◈✿，描述企业愿景ღ✿◈✿。数据作为独立资产进行规划和管理ღ✿◈✿，避免数据孤岛和数据不一致ღ✿◈✿。企业应识别并规划面向未来的数据资产蓝图ღ✿◈✿，并按照该蓝图规划和建设应用系统ღ✿◈✿，指导应用系统生产和利用数据ღ✿◈✿。

　　数据资产蓝图是一个面向未来的蓝图ღ✿◈✿，企业能够从中清晰地看到ღ✿◈✿，根据自己的业务战略和愿景应该拥有哪些数据资产ღ✿◈✿，以及这些数据资产应该来自哪些系统ღ✿◈✿。企业可以根据这张蓝图进行现状调研ღ✿◈✿，分析出现状与预期的差距ღ✿◈✿，从而制定行动路径ღ✿◈✿，实现这个数据资产蓝图ღ✿◈✿。

　　精益数据方法提供了 4 种探索数据资产蓝图的方法和工具四四的悲催重生ღ✿◈✿，帮助企业全面无死角地扫描过去ღ✿◈✿、现在和未来的数据资产ღ✿◈✿，具体过程参见《精益数据方法论》一书ღ✿◈✿。

　　构建数据资产蓝图与具体的业务应用没有直接的关系ღ✿◈✿，而是企业的业务战略ღ✿◈✿，业务蓝图的逻辑抽象建模ღ✿◈✿。

　　在数据资产蓝图的基础上ღ✿◈✿，通过精益数据工作坊ღ✿◈✿，业务部门和技术部门可以共同制定业务场景蓝图ღ✿◈✿，利用精益数字化价值树和数字化卡牌桌游等工具ღ✿◈✿。业务场景的核心是用户和业务价值ღ✿◈✿，需要业务部门和技术部门共同发掘数据中的创新点和价值点ღ✿◈✿，实现数据驱动ღ✿◈✿。沟通工具为精益数据场景画布ღ✿◈✿，结构化体系化地达成一致ღ✿◈✿。

　　业务场景的探索可以遵循精益数字化价值树ღ✿◈✿，从业务愿景层层分解到业务目标ღ✿◈✿，机会点ღ✿◈✿，业务痛点ღ✿◈✿，然后以场景为抓手ღ✿◈✿，最后形成数字化技术和数据资产的落地架构ღ✿◈✿。

　　在业务场景蓝图的基础上ღ✿◈✿，结合企业业务战略ღ✿◈✿，目标的优先级ღ✿◈✿，快速识别出可以优化的业务流程ღ✿◈✿，管理体系和用户体验等数据应用ღ✿◈✿，开展建设ღ✿◈✿。这里的数据驱动不仅是指传统的数据报表ღ✿◈✿，数据看板这样让人去看的数据利用ღ✿◈✿，而是以智能补货ღ✿◈✿，动态定价这样的数据直接驱动业务流程ღ✿◈✿，驱动自动化设备采取业务动作ღ✿◈✿。

　　企业完成数据驱动蓝图构建后ღ✿◈✿，需构建数据治理体系ღ✿◈✿。数字化转型中ღ✿◈✿，数据治理需关注业务价值ღ✿◈✿，围绕场景进行ღ✿◈✿。企业围绕数据要打造价值驱动的精益数据治理体系ღ✿◈✿：

　　场景化数据治理ღ✿◈✿：围绕业务场景进行数据治理ღ✿◈✿，快速将数据应用到生产经营中ღ✿◈✿，获得反馈并产生价值ღ✿◈✿。精益数据治理提出“Z”字形治理方式ღ✿◈✿，替代传统的矩阵式治理ღ✿◈✿，沿业务价值密度最高的数据进行治理ღ✿◈✿，减少数据治理后不能及时应用和浪费的问题ღ✿◈✿。

　　主动式ღ✿◈✿：转变被动式的数据治理手段ღ✿◈✿，以数据资产蓝图为锚点ღ✿◈✿，围绕产业数字化和数字产业化链路进行主动式数据治理九游会老哥ღ✿◈✿。

　　数据中台建设是企业从数据中获取价值所必需的ღ✿◈✿，但建设方法需考虑选择敏捷且减少浪费的方式ღ✿◈✿。精益数据方法主张以价值为引导ღ✿◈✿，围绕场景的数据中台建设ღ✿◈✿，避免产生新的数据孤岛ღ✿◈✿，反哺企业数据资产ღ✿◈✿。建议采用切片式建设方法ღ✿◈✿，使每个数据中台功能直接关联业务价值ღ✿◈✿。

　　以上五大步骤ღ✿◈✿，如果用传统的自上而下的方法来执行ღ✿◈✿，周期长ღ✿◈✿，见效慢ღ✿◈✿，为了加速从数据到价值的价值流ღ✿◈✿，快速在不确定中找到确定性ღ✿◈✿。作为十几年国内数字化项目实战总结的数字化转型方法论ღ✿◈✿，精益数据方法原创了一套卡牌桌游式轻咨询工作坊ღ✿◈✿，让最了解战场的业务人员能够快速理解掌握数据智能认知九游会老哥ღ✿◈✿，然后在精心设计的业务技术数据融合的卡牌游戏中主动ღ✿◈✿，沉浸式的共创出直接对业务贡献价值的数据驱动的业务场景ღ✿◈✿，完成四大蓝图的设计ღ✿◈✿，最终快速落地ღ✿◈✿。

　　例如ღ✿◈✿，精益数据体系已经成为了某全球性制造企业的数字化转型战略ღ✿◈✿，通过精益数据工作坊ღ✿◈✿，在最小占用业务人员的时间基础上ღ✿◈✿，共创除了86个业务场景ღ✿◈✿，形成了2024年的数字化转型项目清单ღ✿◈✿。

　　在此基础上ღ✿◈✿，为了让数据驱动ღ✿◈✿，流数融合真正落地ღ✿◈✿，变成新的做业务的方法ღ✿◈✿，该集团发布了542的精益数据体系ღ✿◈✿，包括ღ✿◈✿：

　　精益化数据生产力平台四四的悲催重生ღ✿◈✿，也就是企业级数据中台ღ✿◈✿，让企业全员在一个统一的平台上多样化的加工处理数据ღ✿◈✿。

　　光有技术平台ღ✿◈✿，业务路径是不够的ღ✿◈✿，必须匹配以组织设置ღ✿◈✿，所以该集团发布了精益数据体系的对应岗位角色ღ✿◈✿，建立了精益数据专家ღ✿◈✿，数据蓝图专家ღ✿◈✿，业务数据管家ღ✿◈✿，业务数据专员等配套的岗位体系ღ✿◈✿。

　　目前ღ✿◈✿，该集团的复杂的流程正在统一的数据资产ღ✿◈✿，统一的平台工具的引导支持下ღ✿◈✿，不断优化ღ✿◈✿，打通断点ღ✿◈✿，通过一个个珍珠一样的业务价值场景串成数据驱动的价值蓝图ღ✿◈✿，扎实落地ღ✿◈✿。

　　史凯ღ✿◈✿，精益数据方法论创始人ღ✿◈✿，资深数字化转型专家ღ✿◈✿，大数据专家ღ✿◈✿、人工智能专家ღ✿◈✿，有超过20年的企业信息化架构ღ✿◈✿、数字化转型经验ღ✿◈✿。前凯捷咨询亚太区副总裁ღ✿◈✿，亚太区首席数据创新官ღ✿◈✿，先后就职于IBMღ✿◈✿、埃森哲ღ✿◈✿、EMCღ✿◈✿、Thoughtworksღ✿◈✿、阿里云ღ✿◈✿，曾担任EMC中国区咨询总监ღ✿◈✿、Thoughtworks中国区数据智能总经理ღ✿◈✿、阿里云中国区咨询总经理ღ✿◈✿。行业内知名的KOL, 数据驱动的数字化转型倡导者和布道师ღ✿◈✿，精益数据治理的提出者, 信通院CCSA TC601大数据技术标准推进委员会专家ღ✿◈✿、中国软件协会CIO分会专家委员ღ✿◈✿、中关村大数据产业联盟数字化转型专委会主任ღ✿◈✿、原创专业技术文章100余篇ღ✿◈✿，多篇数据相关的文章阅读量超过10万人次ღ✿◈✿。出版书籍《精益数据方法论》深受CIO们喜爱ღ✿◈✿。

　　★以上由史凯投递申报的观点性文章ღ✿◈✿，最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项ღ✿◈✿。

　　该榜单奖项最终将于11月14日以下活动中进行榜单的首发与奖项的颁发ღ✿◈✿，欢迎报名莅临现场返回搜狐ღ✿◈✿，查看更多AI应用ღ✿◈✿。j9九游会 - 真人游戏第一品牌ღ✿◈✿，人工智能ღ✿◈✿。j9九游会ღ✿◈✿，j9九游会官方登录ღ✿◈✿。j9九游会官方网站ღ✿◈✿，