數據要素驅動下中小企業數字化轉型策略研究

一、前言

在數字經濟蓬勃發展的背景下，數據已然躍升為關鍵生產要素，重塑著企業的運營邏輯與競爭格局。中小企業作為國民經濟的重要組成部分，其數字化轉型不僅關乎自身的生存與發展，更是推動產業升級、增強經濟韌性的重要力量。然而，相較于大型企業，中小企業在數字化轉型過程中面臨著資金短缺、技術薄弱、人才匱乏等諸多挑戰，如何借助數據要素的力量，突破轉型困境，實現高質量發展，成為亟待深人研究的重要課題?；诖?，本文通過剖析中小企業數字化轉型的背景，探討數據要素驅動決策的理論基礎，構建轉型模式架構并提出針對性策略，以期為中小企業數字化轉型提供理論參考與實踐指導。

二、中小企業數字化轉型背景

（一）國內外數字化轉型趨勢瞭望

全球范圍內，數字化轉型已成為不可逆轉的時代潮流，發達國家憑借其在技術、資金和人才方面的優勢，率先開啟數字化轉型進程，并取得顯著成效。美國大力推進“工業互聯網”戰略，通過整合網絡、大數據、人工智能等技術，實現制造業智能化升級。德國“工業4.0”戰略強調通過信息物理系統實現生產自動化與智能化，提升制造業競爭力。日本推出“社會5.0”構想，目的就是構建超智能社會，推動數字技術與實體經濟深度融合。我國積極響應全球數字化趨勢，將數字化轉型上升為國家戰略。政府出臺一系列政策文件，如《“十四五”

數字經濟發展規劃》，明確提出加快企業數字化轉型步伐，培育數字經濟新動能。在政策推動下，我國數字經濟規模持續擴大，產業數字化轉型加速推進，從互聯網巨頭到傳統制造業企業，紛紛加大數字化投入，探索新的發展模式。這種全球性的數字化浪潮，為中小企業帶來了機遇與挑戰，促使其必須緊跟趨勢，積極轉型。

（二）中小企業數字化轉型現狀洞察

盡管數字化轉型意義重大，但我國中小企業的轉型現狀不容樂觀。相關調研數據顯示，大部分中小企業仍處于數字化轉型初級階段。在技術應用方面，許多中小企業僅停留在使用基礎辦公軟件、搭建簡單網站等層面，尚未實現生產、管理、銷售等環節的全面數字化。資金短缺是制約中小企業數字化轉型的關鍵因素之一。數字化轉型需要大量資金投入用于購買硬件設備、軟件系統以及技術研發，而中小企業自身資金實力有限，融資渠道相對狹窄，難以承擔高昂的轉型成本。人才匱乏同樣是中小企業面臨的難題。數字化轉型需要既懂業務又懂技術的數據專業人才，但中小企業往往難以提供具有競爭力的薪酬和發展空間，導致人才流失嚴重。此外，部分中小企業管理者對數字化轉型認識不足，缺乏長遠規劃和戰略眼光，認為數字化轉型只是簡單的技術升級，沒有意識到其對企業商業模式和管理理念的深刻變革，在一定程度上阻礙了轉型進程。

（三）行業差異與數字化轉型關聯探秘

不同行業的中小企業在數字化轉型過程中呈現出顯著差異。以制造業企業為例，由于生產環節復雜、設備眾多，其數字化轉型重點在于實現生產設備的聯網與智能化改造，通過物聯網技術采集生產數據，利用大數據分析優化生產流程，提高生產效率和產品質量。而在零售業，數字化轉型則更側重于線上線下渠道融合、消費者數據分析以及精準營銷，通過分析消費者的購買行為、偏好等數據，實現個性化推薦，提升客戶購物體驗，增加銷售額。服務業企業的數字化轉型則強調服務流程的數字化和智能化，如在線預訂、智能客服等。例如，酒店企業通過數字化系統實現客房預訂、入住登記、退房結算等全流程自動化，提高服務效率和客戶滿意度。行業特性決定了數字化轉型的重點和路徑，中小企業需要結合自身所處行業特點，制定適合的轉型策略，才能取得良好效果。

三、數據要素驅動決策的理論基石

數據要素驅動決策的理論基礎源于多個學科的融合。從經濟學角度來看，數據作為一種生產要素，具有邊際成本遞減、邊際收益遞增的特性。隨著數據規模的擴大，數據的處理和分析成本逐漸降低，而其創造的價值卻不斷增加，使得企業能夠通過收集、分析和利用數據，優化資源配置，提高生產效率，獲取更大的經濟效益。在管理學領域，數據驅動決策強調以數據為依據進行管理和決策，改變傳統的經驗式決策模式，通過對企業內部運營數據和外部市場數據的深人分析，管理者能夠準確地把握市場動態、了解客戶需求、發現自身優勢與不足，從而制定科學合理的戰略決策和運營計劃[。信息技術的發展為數據要素驅動決策提供了技術支撐，大數據、人工智能、云計算等技術的成熟，使得企業能夠高效地收集、存儲、處理和分析海量數據，挖掘數據背后的價值。比如，機器學習算法可以對大量客戶數據進行分析，預測客戶的購買行為和需求，為企業營銷和產品研發提供決策依據。

四、中小企業數字化轉型策略架構

（一）數據驅動型產品創新模式構建

構建數據驅動型產品創新模式，核心在于以數據為導向洞察市場需求與技術趨勢。中小企業需構建多維度的數據采集網絡，除了傳統的用戶反饋、市場調研數據、行業報告，還可借助社交媒體、電商平臺評論區等渠道獲取海量用戶聲音。以某智能家居企業為例，通過Python爬蟲技術抓取天貓、京東等平臺的用戶評論，結合自然語言處理技術對評論進行情感分析和關鍵詞提取，當發現用戶頻繁提及“能耗過高”“遠程控制延遲”等負面關鍵詞時，該企業迅速定位產品痛點，將低功耗芯片研發和網絡優化納入新產品開發計劃。在產品研發過程中，數字化研發工具的深度應用能夠重塑創新路徑，計算機輔助設計（CAD）不僅用于產品外觀設計，還可結合有限元分析（FEA）技術，對產品內部結構進行應力、流體力學等多物理場仿真。例如，某汽車零部件中小企業利用CAE軟件模擬發動機缸體在不同工況下的受力情況，通過調整壁厚、加強筋布局等設計參數，將產品重量降低 15% 的同時提升了 20% 的抗壓強度，研發周期從傳統的6個月縮短至3.5個月，產品上市后，借助物聯網設備采集的使用數據更具價值。再如，某智能手表企業通過分析用戶的運動軌跡、心率變化數據，發現中老年用戶群體存在健康監測需求缺口，進而推出具備跌倒預警、心電監測功能的細分產品，成功開拓了新市場。這種從需求洞察到產品迭代的閉環，讓數據成為貫穿產品全生命周期的創新引擎。

（二）基于數據要素的運營流程優化模式探索

基于數據要素優化運營流程，需從業務流程的解構與數據價值挖掘入手。在生產制造環節，工業物聯網（IIoT）的部署能實現設備狀態的實時感知。例如，某紡織企業在織機上加裝振動傳感器和溫度傳感器，采集的設備數據通過邊緣計算節點進行初步分析，當檢測到軸承溫度異常升高時，系統自動觸發故障預警，并關聯歷史維護數據，推薦更換特定型號的軸承及潤滑方案，這種預測性維護模式使設備非計劃停機時間減少 40% ，生產效率提升 28% 。供應鏈管理的數字化轉型則依賴數據的全局整合，中小企業可通過搭建供應鏈協同平臺，將供應商的產能數據、庫存管理系統與自身ERP系統對接。例如，某服裝企業通過分析歷史銷售數據與庫存周轉率，結合季節性因素和流行趨勢預測，采用機器學習算法制定動態采購計劃，在夏季來臨前，系統預測到某款防曬面料需求激增，自動向供應商發出加急訂單，同時優化物流路線，將面料運輸時間從7天壓縮至4天，既避免了缺貨損失，又降低了 12% 的庫存積壓成本。在財務管理層面，業財融合的數據分析工具發揮關鍵作用，通過建立成本動因分析模型，將銷售、生產、物流等業務數據與財務數據關聯。例如，某餐飲連鎖企業發現外賣包裝成本占比過高，通過調整包裝設計和供應商招標，年度包裝成本降低 18% 實現資源配置的精準優化[2]。

（三）數據賦能的客戶關系管理模式創新

數據賦能的客戶關系管理模式創新，核心在于構建以客戶為中心的數據資產體系，中小企業整合CRM系統、電商平臺、社交媒體等渠道數據，利用聚類算法對客戶進行精準分群。例如，某美妝品牌通過分析客戶的購買頻次、客單價、產品偏好等數據，識別出“成分黨”“性價比追求者”“嘗鮮愛好者”等八大客戶群體，針對“成分黨”推出定制化護膚方案，結合AR試妝技術提供虛擬體驗，復購率提升了 35% ，對“性價比追求者”定向推送組合優惠套餐，客單價提高了 22% 。客戶服務環節的數據價值同樣不可忽視。例如，某在線教育企業搭建智能客服數據中臺，對學員咨詢、投訴等文本數據進行語義分析，發現“課程進度不匹配”“答疑響應慢”是高頻問題，企業隨即調整課程難度梯度，并引入智能問答機器人處理 80% 的常見問題，人工客服響應時間從平均15分鐘縮短至3分鐘，學員滿意度提升至 92% 。更深人的數據應用體現在客戶生命周期管理中。例如，通過預測模型分析客戶流失概率，某健身俱樂部對即將流失的會員自動觸發關懷流程，包括專屬教練回訪、免費課程贈送等措施，客戶留存率提高了27% 。這種基于數據的動態管理策略，使客戶關系從被動服務升級為主動價值創造，真正實現對客戶全生命周期價值的深度挖掘。

五、數據要素驅動下中小企業數字化轉型策略

（一）夯實數據基礎設施，筑牢轉型根基

數據基礎設施作為中小企業數字化轉型的物質載體，其建設需兼顧成本效益與技術前瞻性。在硬件層面，企業可根據數據規模與業務需求分級配置設備：小型企業可采用超融合架構一體機，將計算、存儲、網絡功能集成于單一設備，如戴爾VRTX系列產品，既能滿足基礎數據處理需求，又能降低機房空間與運維成本。中型企業可搭建分布式存儲集群，通過Ceph等開源軟件實現PB級數據存儲，并采用萬兆光纖網絡保障數據傳輸效率。以某食品加工企業為例，通過部署聯想ThinkSystem服務器集群與分布式存儲系統，實現生產數據、銷售數據的集中存儲，數據讀寫速度提升了40% ，有效支撐了實時生產調度與庫存管理。軟件系統的選型需貼合企業業務場景，對于預算有限的初創企業，阿里云、騰訊云的Serverless數據庫服務可實現按需付費，避免前期高額投入，而有定制化需求的企業可選擇PostgreSQL等開源數據庫，結合ETL工具（如Kettle）進行數據清洗與轉換。例如，某服裝電商企業通過接人TableauSaaS版數據分析平臺，快速搭建銷售看板，實現商品銷量、用戶地域分布等數據的可視化呈現，決策響應速度提升了 30% 。在網絡建設方面，企業可通過SD-WAN技術整合專線、互聯網等多鏈路資源。例如，如某連鎖零售企業部署FortinetSD-WAN解決方案后，門店與總部間數據傳輸延遲降低了 50% 保障了POS系統與會員數據的實時同步。安全防護體系構建則需形成“縱深防御”架構，企業可采用零信任模型，通過身份認證（如AzureAD）、微隔離技術（如Netskope）限制數據訪問權限，部署日志分析系統（如ELKStack）實時監控數據操作行為。例如，某制造企業通過ELK分析生產數據訪問日志，成功攔截3起內部數據竊取事件，并定期開展數據備份演練，采用“321”策略（3份數據副本、2種存儲介質、1份異地備份），確保了數據安全底線。

（二）構建數據治理體系，提升數據質量與價值

數據治理體系的搭建需從組織架構、標準規范、技術工具三方面協同推進。中小企業應設立數據治理委員會，成員涵蓋IT、業務、法務等部門，明確數據Owner角色（如銷售數據由市場部負責人主導管理），避免職責不清導致的數據管理真空。例如，某醫藥流通企業通過成立數據治理專項小組，統一制定客戶數據標準，將分散在ERP、CRM系統中的客戶信息字段標準化，數據重復率從 25% 降至 5% 。標準體系建設需覆蓋數據全生命周期，在采集階段，制定傳感器數據采集頻率、接口協議等規范，在存儲階段，建立元數據管理系統（如ApacheAtlas）記錄數據來源、處理邏輯，在使用階段，通過數據字典明確字段含義。例如，某汽車零部件企業采用主數據管理（MDM）系統，統一供應商編碼規則，消除跨部門數據不一致問題，采購審批效率提升了 20% 。數據質量管理可借助自動化工具（如GreatExpectations）設定校驗規則，實時監控數據完整性、準確性，當檢測到生產工單數據缺失關鍵字段時，系統自動觸發補錄流程[3]。數據共享機制的建立需平衡安全與效率，中小企業可通過數據沙箱技術，在保障原始數據安全的前提下，為業務部門提供數據副本用于分析，采用區塊鏈技術實現數據共享瀕源。例如，某供應鏈企業通過區塊鏈記錄物流數據流轉過程，提升合作伙伴間數據互信，并建立數據生命周期管理策略，對超過3年的歷史銷售數據進行歸檔存儲，釋放核心存儲資源。再如，某電商企業通過分級存儲策略將存儲成本降低，通過系統化的數據治理，企業能夠將“數據資源”轉化為“數據資產”，為精準決策提供可靠支撐。

（三）強化數據人才培養與引進，打造專業團隊

數據人才梯隊建設需兼顧內部培養與外部引進，構建多層次、立體化的人才體系。在內部培養方面，中小企業可建立“理論 + 實踐”的培訓模式：針對業務人員，開展Tableau可視化分析、Python基礎數據處理等入門課程，針對技術人員，組織Hadoop集群運維、機器學習算法開發等進階培訓[4。比如，某機械制造企業與知名在線教育平臺合作，開設“工業大數據分析”定制課程，參訓員工半年內完成3個生產優化項目，設備OEE（綜合效率）提升了 15% 。同時，設立數據創新獎勵基金，對提出數據驅動改進方案的員工給予項目分紅。例如，某零售企業通過獎勵機制，激發員工提出50余項數據分析應用建議，其中12項落地后帶來年均200萬元的效益增長。外部人才引進則需突破傳統招聘思維，中小企業可通過“柔性引才”模式，與高校、科研院所建立聯合實驗室，引入專家團隊兼職指導，利用遠程辦公機制，吸引一線城市高端人才參與項目。比如，某人工智能初創企業通過遠程協作模式，吸納3名高校教授擔任技術顧問，成功攻克圖像識別算法優化難題。與職業院校合作開展“訂單班”培養，如某物流企業與高職院校共建“智慧物流數據分析師”專業，學生畢業后直接進人企業數據部門，解決了基層數據處理崗位的人才缺口。此外，定期舉辦行業沙龍、技術研討會，邀請行業專家分享前沿技術，如某金融科技企業每月舉辦“數據安全與合規”主題論壇，提升了團隊專業視野與行業影響力。

（四）深化數據應用場景拓展，驅動業務增長

數據應用場景的拓展需圍繞中小企業核心價值鏈從存量優化與增量創新雙向發力。在市場營銷領域，中小企業可搭建市場動態監測平臺，運用網絡爬蟲技術采集社交媒體、行業論壇、電商平臺等多渠道數據，借助自然語言處理技術對文本數據進行情感分析與語義提取，構建產品需求預測模型，通過分析關鍵詞熱度、話題討論趨勢，提前預判市場需求變化，為產品研發、營銷策略制定提供依據。在產品研發環節，引入數字孿生技術構建虛擬產品模型，模擬產品在不同環境、工況下的性能表現，對產品設計進行多輪仿真優化，通過整合研發數據、生產數據與用戶反饋數據，建立產品迭代優化機制，持續改進產品功能與性能，利用大數據分析技術對競品數據進行深度挖掘，分析競品的功能特點、市場定位、用戶評價，開展競品對標分析，明確自身產品優勢與不足，指導產品研發方向[5。在客戶服務場景中，搭建客戶健康度評估體系，綜合客戶消費頻次、消費金額、投訴記錄、在線時長、產品使用數據等多維度信息，構建客戶流失預測模型，對高流失風險客戶進行預警，制定針對性的客戶挽留策略，如提供專屬服務、個性化優惠、增值服務等，提升客戶忠誠度，建立客戶服務數據分析系統，對客戶咨詢、投訴數據進行分類統計與深度分析，識別客戶服務中的痛點與問題，優化服務流程，提升服務質量與效率。為開拓新的盈利增長點，中小企業可對積累的數據進行脫敏、清洗、整合與分析，開發數據增值服務，將數據加工成數據報告、行業分析、市場預測等數據產品，向產業鏈上下游企業、合作伙伴、第三方機構提供數據服務，探索跨行業數據合作模式，與相關企業共享、交換數據資源，聯合開發數據應用場景，通過不斷挖掘數據應用場景，將數據轉化為實際的業務價值，驅動企業業務增長和轉型升級。

六、結語

總之，數據要素驅動下的中小企業數字化轉型是時代發展的必然要求，也是中小企業實現可持續發展的關鍵路徑。盡管中小企業在數字化轉型過程中面臨諸多挑戰，但通過深入理解數字化轉型背景，把握數據要素驅動決策的理論基礎，構建科學合理的轉型模式架構，實施針對性的轉型策略，中小企業能夠充分發揮數據要素的價值，突破發展瓶頸，實現數字化轉型目標。未來，隨著數字技術的不斷創新和發展，中小企業數字化轉型將迎來新的機遇和挑戰。為此，中小企業要持續探索和實踐，不斷優化數字化轉型策略，在數字經濟時代贏得競爭優勢。

引用

[1]曹若楠，郭小波，楊延超，等.工業互聯網平臺賦能中小企業數字化轉型模式及路徑研究[J].數字化轉型 ，2025，2（05）：29-35+43

[2]吳曉娟.中小制造企業數字化轉型路徑探析[J].數字化轉型，2025，2（05）：36-43.

[3]江亞鋒.商業銀行數字化轉型對中小企業融資的影響研究[J]統計與管理，2025，40（05）：118-128.

[4]朱中月，張家勝．基于生態賦能模式中小企業“鏈式”數字化轉型研究[J].黑河學院學報，2025，16（04）：61-65.

[5]王麗燕.數字化轉型對中小企業市場競爭力的影響研究[J].中國經貿導刊，2025（08）：22-24.

作者單位：湖北經濟學院