数字化转型下半场，企业最该补足的三大数据能力

当数字化转型从“搭建系统、收集数据”的上半场，迈入“激活数据价值、支撑业务增长”的下半场，越来越多的企业陷入这样的困境：系统越来越多，数据越来越杂，但真正发挥作用、支撑决策的数据价值却难以提炼出来。当大多数企业还在为数据孤岛、数据质量等问题困扰时，领先的企业已经意识到：数字化转型的下半场，竞争的核心从“系统建设能力”转向了“数据运营能力”。

经过与数百家企业客户的深度实践，我们发现，那些能够真正从数据中获取价值的企业，都在以下三大数据能力上建立了显著优势。

能力一：数据整合能力——打破孤岛，构建业务协同基础

数字化上半场，企业的“系统建设”往往跟不上“业务扩张”，数据分散在数十个甚至上百个系统中成为常态：CRM 掌握客户信息，ERP 记录交易数据，MES 管理生产数据，OA 系统沉淀流程数据……这些系统彼此隔绝、格式各异。这种割裂状态在实际业务中造成的效率损耗极为显著：当企业需要分析“高价值客户的完整生命周期价值”这类跨部门课题时，需分别从 CRM 调取客户画像、ERP 提取消费记录、客服系统汇总售后数据，而各系统数据标准不一。销售用简称记录客户标签，财务要求全称统计，人工核对调整就要耗费大量时间，整个数据采集整理过程耗时长。等最终分析结论成型，市场早已变化，客户需求可能已被竞品满足。

真正的数据整合，绝非简单的“数据汇集”，而是建立统一、可复用的数据连接能力，将分散在不同系统、不同格式的数据转化为可联动、可调用的统一资产。这意味着企业能实现三大核心价值：

• 实时/准实时地接入多源异构数据，无需等待人工导出

• 在不移动原始数据的前提下，建立逻辑统一的数据视图，避免“数据搬家”带来的安全风险

• 为后续的数据治理和分析应用提供一致的数据供给，让各业务部门用的是“同一套数据语言”

这相当于在杂乱无章的仓库中建立了智能分拣系统，让需要的物资能够快速、准确地送达需要的岗位。

中国南方电网在数据整合方面的实践，就体现了这一能力的实际价值：其借助助睿数据中台技术架构，针对电网生产、调度、设备监控等数据孤岛问题，以电力全域物联网平台为底座，通过横向跨区数据桥梁与纵向网-省-地三级数据阶梯的融合方式，整合智能设备、传感器、图像视频等多源异构数据，构建统一集中监控平台，有效解决全量数据采集、多源数据融合等痛点，提升设备操作效能，贯通数字生产全链路，为故障预测、应急决策等核心业务场景筑牢数据基础。

助睿（UniploreiDlS）应用案例-电网输配电数据整合方案

对企业而言，数据整合不是“技术炫技”，而是解决“数据找得到、用得上”的前置条件，没有整合，后续的治理与分析便无从谈起。

能力二：数据治理能力——从“有数据”到“信数据”的关键一跃

不少企业虽积累了数据，却在实际使用中存在顾虑，核心源于数据应用中的具体问题：业务部门在参考数据时，常遇到不同系统呈现的销售额数据不一致的情况；数据团队处理需求时，也会发现“销售额”“用户活跃率”等核心指标缺乏统一标准。这种数据口径混乱、质量缺乏保障的问题，使得本应支撑决策的数据，反而可能引发业务层面的认知分歧，影响决策效率。

数据治理绝非“为了治理而治理”的成本中心，而是让数据资产保值增值的核心环节。有效的治理能力，本质是帮企业建立对数据的“信任感”，具体体现在三个维度：

• 建立统一的数据标准和口径，明确核心指标的定义、计算逻辑，确保全公司对同一个指标只有一个解释

• 实施全链路的数据质量监控，从数据产生、传输到存储，自动检测缺失、重复、格式错误等问题并及时修复

• 构建完善的数据资产目录，让需要数据的人“找得到、看得懂、敢于用”

助睿在贵州省基层医疗机构的实践，正是数据治理能力的典型体现：面对 1500+医疗机构、6 亿+医疗健康记录的治理需求，通过搭建统一医疗数据标准、上线全链路质量巡检机制、构建可视化数据资产目录，解决此前不同地市同指标不同结果的分歧，提升医疗数据准确率。

助睿（UniploreiDlS）应用案例-基层医疗机构数据治理与分析服务

只有当企业对数据的准确性、一致性建立充分信心，数据才真正从闲置资源变成值得信赖的决策依据。

能力三：自助数据分析能力——让数据价值在业务一线高效释放

业务部门等待数据支持、IT 团队承担大量报表制作工作，是不少企业的常见情况。业务部门提出数据需求后，需向 IT 部门提交取数申请，经排队、沟通等环节耗时数天，最终获取的多为静态数据表格，难以深入分析细分维度数据，导致决策时机延误。与此同时，IT 团队被海量重复的临时取数需求占用精力，难以聚焦数据架构优化、核心模型建设等战略级工作，最终形成业务取数效率低、IT 工作负荷重的恶性循环。

自助数据分析能力的核心，正是打破这种“数据供需矛盾”——不是要求业务人员成为数据专家，而是通过工具和机制，让业务人员在可信数据基础上，自主、快速获取数据洞察。这需要企业构建三大支撑：

• 提供零代码/低代码的数据分析工具，通过拖拽字段、点击操作就能生成图表，降低业务人员使用门槛

• 设计直观易用的可视化界面，支持下钻、筛选、联动等探索操作，让业务人员能自主挖掘数据背后的原因

• 封装业务化数据模型，由数据团队将底层复杂数据加工成业务人员能理解的数据产品，避免业务人员直接面对杂乱的原始数据

助睿 BI 的实践便体现了这种价值：零售店主无需 IT 支持，通过拖拽操作就能生成“热销品排行看板”，还能结合历史销售数据启动预测功能，预判未来 1-2 周的备货量，避免库存积压或断货；财务人员用自然语言提问“近 3 个月各部门费用占比”，分钟内就能获取带钻取功能的分析结果，无需再熬夜做静态表。

助睿 BI：对话即分析，大模型时代的智能 BI

当自助分析能力成熟时，企业会迎来三重改变：业务人员对数据的响应速度从“天级别”提升至“分钟级别”，决策敏捷性质变；IT 团队从低价值“报表加工”中解放，聚焦数据基础设施建设；公司逐渐形成用数据说话、靠数据决策的高效文化，让数据价值在业务一线真正流动起来、释放出来。

三大数据能力协同，助力企业释放数据价值

数据整合、数据治理、自助数据分析三大能力，并非孤立存在的技术模块，而是构成企业数据运营体系的有机整体。整合是基础核心，负责打破数据孤岛、建立统一的数据连接能力；治理是关键保障，依靠统一标准规范与全链路质量监控构建数据信任；自助分析是价值释放的最终出口，助力业务一线直接获取并掌控数据洞察。三者形成 “数据资产化→资产可信化→价值场景化” 的完整闭环，缺一不可。

企业构建一体化数据能力体系，可高效提升数据响应效率、减少跨部门数据协调成本，同时将 IT 团队从重复的数据提取、报表制作中解放，使其聚焦数据架构优化与核心模型建设，让数据逐步成为业务决策的核心依据。以助睿解决方案为例，其通过一体化整合数据整合、治理与分析能力，助力企业在数字化下半场构建可持续的竞争优势。