產業數字化指引企業數字化全面建設架構思路

摘"要：文章結合當前企業對數字化建設的意愿、條件、困難、效用等方面的實際情況，基于數據治理和數字化系統架構的理論研究，闡述當前企業數字化建設的核心問題，并從產業數字化與企業數字化的區別和關系維度，提出產業數字化應如何為企業數字化提供數字化基礎服務、數字化監管職能以及數字化建設政策和指引的相關建議，供產業相關部門和企業參考。

關鍵詞：產業數字化系統架構；數字化體系；數字化建設；數字化人才培養；數字化管理平臺

中圖分類號：F425文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）12-0191-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.12.047

1"引言

數字經濟需要數字產業化和產業數字化的支撐，產業數字化需要企業數字化的支撐。從整體角度看，企業數字化的核心目標之一是產業數字化；從業態角度看，企業數字化也需要產業數字化的政策和指引。因此，企業數字化建設需要從產業視角和企業視角兩個維度來進行定義，但目前除了金融、衛生等強監管行業對企業數字化建設提出了相關監管要求外，其他非強監管行業幾乎沒有對企業數字化建設進行有效推進和引導。同時，企業本身對數字化建設的意愿主要來自企業業務的需求，這兩個因素的疊加使得我國仍有較大規模企業停留在信息化時代或半數字化狀態且停滯不前，尤其是中小企業。這將嚴重影響我國產業數字化目標的實現，因為產業數字化建成的標志是絕大部分企業都完成數字化轉型，而不是幾家頭部企業完成數字化轉型就代表產業數字化完成。眾所周知，關于航母阻攔索、隱身車漆、碳纖維魚竿、順豐無人機等“工業大摸底”就是典型的產業數字化不足導致的。產業數字化不僅能支撐數字經濟，也為產業治理提供了更廣闊的空間。

從現實來看，以企業視角來推動企業數字化的規模建設達不到效果，原因有以下三點：第一，企業所在業務領域不同對數字化建設的驅動力不同，如電子商務、物流相關企業已經高度數字化實現了數據驅動業務，而如傳統大多數制造業企業甚至一些大型企業的數字化仍然停留在信息化的水平。第二，企業自身的戰略需要驅動數字化建設，每個企業由于一把手或者管理層對數字化建設的認知不同，也會影響企業數字化建設推進。第三，企業數字化人才嚴重匱乏，數字化人才是業務與技術的綜合型人才，這類人才高校是培養不出來的，同時社會上也幾乎招不到，企業如果培養這類人才需要機制和時間。這就導致即使企業提出了數字化戰略，但在具體落地的過程中進展緩慢。

所以以企業視角通過激發企業自身能動性來推進企業數字化大規模建設的影響因素較多、困難較大。因此需要產業主管部門提供一種可讓所有企業都要遵循的規則來統一規劃和推進產業數字化建設，同時還不能影響企業自身數字化建設的自主性。可參考如下：第一，制定產業數據治理規范和制度，規范產業數據定義、范圍、標準、安全等級、管理職責、權限等。由產業主管部門制定全國統一規范和制度，地方可在此基礎上擴展該地方所需要增加的數據和管理細則。原則是跨地方共享的數據由產業主管部門負責制定，僅在地方范圍內使用的數據由地方參考主管部門的指導意見自己制定。第二，建設可將所有企業連接起來的產業數字化的“高速公路”，并建議采用產業數據專網接入企業數字化系統，保障入網可信和企業數據安全，使企業數據的商用和政務管理隔離分開。第三，建設產業數據治理平臺，將產業所有企業數據經地方匯總至中央，實現產業整體的數據統計分析、數據挖掘等能力，為實現產業整體水平的提升提供數據支撐。第四，從國家角度看企業數據也是一種安全資源，需要進行安全保護，因此要求企業數字化系統必須要具備“數據安全域”和數據安全能力。“數據安全域”指企業最核心的“命根子”數據存放區域，如配方、配比等要存放在“數據安全域”，要具備足夠的安全管理能力，可通過DSMM進行評估驗證。第五，為企業提供“2個體系1個平臺”的數字化建設指導和資源支持，即數字化建設體系、數字化人才培養體系、數據管理系統平臺。為企業提供咨詢、培訓、服務、資金等資源平臺，幫助企業落地數字化建設。

無論產業數字化還是企業數字化，無論是統計分析、商務職能還是大數據、人工智能，都離不開高質量數據這個基礎，也就是數據治理/管理是一切數字化應用的基礎。以下將從數據治理/管理角度對產業數據治理架構和企業數據管理架構進行設計闡述。

2"產業數據治理管控架構設計

（1）產業數據治理管控架構設計。產業數據治理管控架構的核心是數據標準的推行、與數據管理系統的聯動以及對上報數據在分析、安全、質量和審計方面的全方位報告。協助建立產業政策制定、地方因地制宜調整與執行、企業生產經營行為數據反饋、政策效果評估與優化的產業大管理流程閉環。其中劃分了私域和公域，私域主要指國有企事業單位，可以提高數據治理管控力度和統一性，以達到提升產業數據質量的目的；公域主要指民營企業，為其提供高質量的參考數據和主數據，在提高產業數據質量的同時豐富產業數據內容，使得產業主管部門可以全方位掌握產業整體發展情況。

（2）產業數據治理網絡架構設計。產業數據治理涉及面廣、數據量大且對數據安全要求高。因此建議從行政管理級別角度分為兩級：第一級為產業主管單位，即國家部委級如工信部；第二級為區域產業主管單位，即可按行政省份劃分或者行政管理級別劃分，如有直屬企業的部委既是產業主管單位也是區域主管單位。這兩個級別的側重點有所不同，具體為：第一，產業主管單位負責國家級或行業級別的標準、指標和管理策略的制定與發布；區域主管單位在此基礎上可以增加“本區域特有”的標準、指標和管理策略。第二，產業主管單位負責企業接入產業數據專網的注冊，以及對公發布的標準、指標和管理策略；區域主管單位負責發布標準、指標和管理策略，以及收集企業上傳的產業數據。第三，區域主管單位負責具體的產業數據管理的監管、審計和相關的數據報告，并將報告上傳；產業主管單位依據區域主管單位上報的數據報告內容再進行產業級整體分析，對產業數據治理做出新的指示，并形成新一輪的標準、指標和管理策略進行發布。另外，產業和區域主管單位都必須擁有數據安全域，用于存放和保護產業重要的核心數據。在網絡通信上考慮到帶寬性能和安全建議采用專線。

3"企業數字化建設架構設計

（1）數字化建設體系。企業數字化建設體系有兩個核心目標：數字資產和數據交易。數字資產的目的是納入財務報表，目前法律上還不具備，但中央全面深化改革委員會第二十六次會議明確將數據作為生產要素（摘自2022年12月2日《中共中央"國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》），要做好準備。數據交易的目的是獲利，可以是資金獲利，也可以是資產獲利。數字化建設體系共分為五個部分：數據架構、數據治理、生產經營、業務智能和數據協議。

（2）數字化人才培養體系。企業數字化人才培養體系的目標是培養新型數字化人才，即既懂業務又懂技術的數字化人才。由于目前新型數字化人才高校沒有針對性、成熟的專業，且社會招聘也是一人難求，因此需要企業從內部挖掘、培養數字化人才。數字化人才培養體系分為三個部分：數據治理培訓、數據邏輯培訓和業務邏輯培訓。

（3）數據管理系統平臺。數據管理系統平臺為企業展示了數字化建設系統所需的實用功能，為企業搭建應用架構和技術架構提供參考依據，同時也為企業未來的數字資產交易和產業數字化整合/聯盟提供預留擴展能力。另外，數字化離不開流程化，數字化可以為企業生產經營決策提供數據支撐，而決策需要通過流程化落地執行，完整的數據管理系統平臺應滿足“經營決策—任務執行—數據反饋再決策—調整再執行”的閉環流程。數據管理系統平臺由實時數據處理（R）、數據批量抽取（E）、數據加載（L）、數據清洗轉換（T）、數據應用（A）和數據服務（S）共6個部分組成，系統名稱定為RELTAS。具體如圖5所示。

建議中小企業在建設數據管理系統平臺時采用開源系統進行自研，原因有三點：第一，目前市面上數據管理相關的系統建設價格較高，且沒有通用化產品基本上都需要定制開發。第二，上述相關數據管理系統均有開源軟件，且培訓內容十分豐富，對于中小企業數字化建設初期的數據管理需求基本上夠用。第三，自研的靈活度較大，可隨著企業發展的變化迅速變化，商業產品一般需要定制或等新版本上線，等待周期較長。

4"結語

隨著數字化經濟的不斷發展，產業數字化的建設速度需要跟上，產業數字化的規劃和管理能力也需要與時俱進。產業數字化需要將產業整體看作一家“超級大公司”來經營，要將產業鏈條上的所有環節通過數字化整合到一起，而作為這個“超級大公司”的管理層需要看到這一變化并要有所行動。同時，企業數字化管理系統將得到普及，盡早建設數字化管理體系和系統有助于加快企業數字化轉型，提高企業競爭力，使企業在第三次數字化浪潮（物聯網和遠程信息）來臨時能夠搶占先機，持續發展。

參考文獻：

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［作者簡介］李金龍（1982—），男，河北人，本科，研究方向：中小企業數字化建設。