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数据驱动的竞争优势：报告分析中心助企业领先市场 (数据驱动的竞争模式)
在当今激烈的市场竞争中，数据已成为企业取得成功不可或缺的资产。通过有效利用数据，企业可以获得深入的市场洞察，发现新的增长机会，并制定数据驱动的战略，从而在竞争中脱颖而出。
报告分析中心是指为企业提供数据收集、分析和报告服务的专门部门或工具。通过建立报告分析中心，企业可以系统地管理和分析数据，并将其转化为可操作的洞察。这将使企业能够做出更明智的决策，并以数据为依据制定战略。
报告分析中心的优势
建立报告分析中心为企业带来诸多优势，包括：
数据驱动决策的优缺点
数据驱动决策的优点主要包括提高决策的准确性和效率，而缺点则可能包括数据质量和过度依赖数据等问题。 在优点方面，数据驱动决策可以显著提高决策的准确性和效率。 通过收集和分析大量数据，决策者可以获得更全面、更准确的信息，从而做出更明智的决策。 例如，在市场营销领域，通过分析用户数据，企业可以更准确地了解目标客户的需求和偏好，从而制定更有效的营销策略。 此外，数据驱动决策还可以帮助决策者发现潜在的趋势和模式，预测未来可能出现的情况，并提前做好准备。 这种基于数据的预测和分析能力，使得决策者能够在复杂多变的市场环境中保持竞争优势。 然而，数据驱动决策也存在一些潜在的缺点。 首先，数据质量是一个关键问题。 如果数据不准确或不完整，那么基于这些数据做出的决策可能会产生误导。 例如，在金融领域，如果信用评分模型使用的数据存在错误或遗漏，那么可能会导致不准确的信用评估结果，进而影响贷款审批等决策。 其次，过度依赖数据可能会导致忽视其他重要因素。 虽然数据可以提供大量有用信息，但决策者还需要考虑其他如企业文化、员工士气等因素，这些因素可能无法通过数据直接反映出来。 为了克服这些缺点，采取一些措施是必要的。 例如，决策者需要确保数据来源的可靠性和准确性，对数据进行定期审查和验证。 同时，他们还需要培养一种综合考虑各种因素的决策习惯，不仅仅局限于数据本身。 此外，引入外部专家和顾问团队进行独立评估和验证也是一个有效的做法。 综上所述，数据驱动决策在提高决策的准确性和效率方面具有显著优势，但也需要注意潜在的缺点并采取相应的应对措施。 通过合理利用数据并结合其他因素进行综合考虑，决策者可以做出更全面、更明智的决策。
企业数字化转型用什么元素来增强企业竞争力？
企业数字化转型可以通过以下元素来增强企业竞争力：1. 数据驱动决策：数字化转型的核心是收集、整理和分析大量的数据，以便更好地理解客户需求、市场趋势和业务绩效。 基于数据驱动的决策能力，企业可以更加准确地制定战略、优化运营和创新产品与服务，从而提高企业的竞争力。 2. 客户体验优化：通过数字化工具和技术，企业能够更好地了解客户需求和行为，实时跟踪和个性化互动。 这使得企业能够提供更好的客户体验，包括个性化推荐、定制化服务和即时响应，从而提升客户忠诚度和满意度，增强竞争力。 3. 效率和生产力提升：数字化转型可以帮助企业自动化和优化内部流程，提高工作效率和生产力。 通过数字化工具和平台，企业能够减少人工错误、加速任务执行、实现员工协作和共享，以及提高资源利用效率，从而提高企业的运营效益和生产力，增强竞争力。 4. 创新和快速响应：数字化转型使得企业能够更快、更灵活地进行业务创新和快速响应市场变化。 通过数字化技术和平台，企业可以快速推出新产品和服务、实验和迭代，以及灵活调整企业战略和运营模式，从而增强适应性和创新能力，获得竞争优势。 5. 供应链整合和协同：数字化转型可以帮助企业实现供应链的整合和协同，采用先进的物联网、大数据和人工智能技术来提高供应链的可视性、预测和响应能力。 这有助于优化库存管理、降低成本、提高交货速度和质量，从而提升整个供应链的效率和竞争力。 6. 人才发展和文化转型：数字化转型需要企业发展和吸引具备数字化技术和创新思维的人才，以及培养数字化文化和组织能力。 企业需要投资于员工培训和技能提升，以使他们能够适应数字化工作环境和变化，并与新技术和工具互动。 通过培养数字化文化和有创新意识的组织文化，企业能够吸引和保留优秀人才，推动数字化转型的成功，增强企业竞争力。 总的来说，数字化转型综合运用数据驱动决策、客户体验优化、效率提升、创新响应、供应链整合和协同以及人才发展和文化转型等元素，可以显著提升企业的竞争力，并使企业在不断变化的数字化时代中保持领先地位。
在数字经济时代企业如何构建自己的核心竞争力？
在数字经济时代，企业构建自己的核心竞争力具有重要意义。以下是一些关键步骤和策略，可帮助企业在数字经济中获得竞争优势：
深度分析大数据的八大趋势与创新
深度分析大数据的八大趋势与创新伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。 下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。 文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。 1. 数据驱动创新如今，数据已成为企业竞争优势的基石。 利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。 2. 富媒体数据分析呼唤先进技术如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。 而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。 富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。 以针对电商数据进行图像搜索为例。 对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。 未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。 3. 预测分析必不可少当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。 预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。 因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。 4. 混合部署是未来趋势IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。 IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。 企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：安全和隐私政策及法规影响部署选择；数据传输与整合要求混合云环境；为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。 5. 认知计算打开新世界认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。 未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。 IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。 6. 大数据创造更多利润与价值越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。 IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。 到2019年，这一数字将达到100%。 因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。 7. 物联网推动实时分析发展预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。 它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。 物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。 然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。 此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。 事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。 8. 复合型数据分析人才之争很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。 特别是大企业对此感触颇深。 随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。 业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。
数字经济发展现状及趋势
数字经济发展现状是：数字基础设施快速发展、与其他产业加速融合。数字经济发展的趋势是：共同富裕、新经济。
一、数字经济发展现状
1、数字基础设施快速发展：数字经济的发展离不开数字基础设施的支持。目前，全球范围内的数字基础设施建设正在不断加速，包括光纤网络、移动通信网络、物联网、云计算、大数据等。这些基础设施的发展为数字经济的快速发展提供了有力支撑。
2、与其他产业加速融合：数字经济的发展不仅仅是数字技术的应用，还涉及到与其他产业的融合。目前，数字经济的发展已经涉及到制造业、服务业、农业等各个领域，加速了产业的数字化转型和创新。
二、数字经济发展的趋势
1、共同富裕：数字经济时代的公平正义，不仅是人类的美好价值追求，也是社会主义的本质要求。北京师范大学教授提出，共同富裕是社会主义公平正义的内在要求，我们要立足于时代发展，把社会主义本质、公平正义和共同富裕有机结合起来。
2、新经济：数字经济是创造社会财富的新经济形态，将持续赋能经济实现高质量发展。西南财经大学经济学院教授提出，在数字经济时代，社会生产过程中的生产、流通、分配和消费四个环节正在实现数字化变革。
数字经济的要素
1、数据：数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。
2、信息：信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用。
3、产业：数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。
以上内容参考网络百科-数字经济
什么是数据驱动?
通过采集数据（这里的数据必须满足大、全、细、时），将数据进行组织形成信息流，在做决策或者产品、运营等优化时，根据不同需求对信息流进行提炼总结，从而在数据的支撑下或者指导下进行科学的行动叫做数据驱动。
控制资料：
分类
1、按性质分为
①定位的，如各种坐标数据；
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
2、按表现形式分为
①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 ；
②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。
3、按记录方式分为
地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。
数据如何驱动创新?形式有哪些?
数据驱动创新的方式主要是通过分析大量数据，发现新的模式、趋势或洞察，然后将这些发现应用到产品、服务或业务流程的优化中。 数据驱动创新的形式有很多，包括但不限于产品创新、服务创新、业务流程优化、组织优化等。 * 产品创新：通过数据分析，企业能够了解客户的需求和喜好，从而开发出更符合市场需求的产品。 比如，一家电商公司通过分析用户的购物记录，发现某一类商品的销量持续增长，于是决定开发私有品牌的同类产品，以满足市场需求。 * 服务创新：数据也可以帮助企业改进或创新服务。 例如，通过分析用户的反馈数据，一家餐饮连锁品牌发现顾客对排队等候时间过长表示不满，于是他们开发了一个在线预订系统，允许顾客提前预订座位，从而减少了等待时间，提高了顾客满意度。 * 业务流程优化：企业内部运营过程中产生的数据，可以帮助企业优化业务流程，提高工作效率。 例如，通过分析生产线上的数据，制造商可以识别出生产过程中的瓶颈，然后改进生产流程，提高生产效率。 * 组织优化：数据还可以帮助企业优化组织结构和管理方式。 比如，通过分析员工的工作数据和绩效数据，企业可以了解员工的工作效率和满意度，然后据此调整管理方式或激励政策，提高员工的工作积极性和效率。 以上所有的创新形式，都需要大量的数据处理和分析工作。 因此，要成功实施数据驱动的创新，企业需要具备强大的数据处理和分析能力，包括数据收集、清洗、存储、处理、分析、可视化等一系列能力。 同时，企业也需要建立一种数据驱动的文化，鼓励员工利用数据进行决策和创新。
从流程驱动到数据驱动的转变意味着什么
从流程驱动到数据驱动的转变意味着企业的数字化转型。
随着科技的迅猛发展，数字化转型已经成为企业提升竞争力和适应市场需求的关键。然而，数字化转型并非易事。它涉及到企业的组织架构、业务流程、技术基础设施等多个方面。因而，如何用正确的方式拥抱数字化转型，让数字化为企业插上加速发展的翅膀，是每一个企业都需要认真思考的问题。
流程驱动分工协作明确且形成标准化，提高了企业的管理效率，但所有流程都是以人为中心，每个人在业务流程中充当一个角色，存在人为的不可控因素，需要大量的人力、物力和时间来完成任务。而数据驱动的模式以市场的实时数据为基础，借助人工智能算法，迭代快，响应快，能直接驱动业务应用。
随着数据量呈指数增长、算力提升提升、人工智能技术不断发展，数据驱动替代流程驱动已成为势不可挡的趋势。从流程驱动到数据驱动的数字化转型体系，是数字化转型的一个颠覆性变革。
数据驱动模式带来的三大竞争力：
1、准确把握市场脉搏
在流程驱动型企业，企业的决策、优化都是由管理团队从自己的理解出发，其生产决策未必与市场需求相吻合。在数据驱动型企业，其决策和运营模式是由数据驱动的，由数据智能所决定，而不是人的经验和直觉，通过客户数据和市场数据的变化，自动输出决策结果，此过程不受人工干预，不受个人经验限制，而是依靠数据智能，敏锐、实时地把握市场脉搏。
2、“总是最优”的决策与资源整合
数据驱动的内核是数据智能，基于实时市场数据、用户数据和生态数据，数据驱动模式会自动地调整决策、优化模型、修改规则、改进产品，做到“总是最优”。在数据驱动下做出灵活的调整，达到高度的协同，实现更广泛、高效、经济的资源组合。而流程驱动下每一个条件的变化，都需要人的介入和讨论，重新进行决策和部署。
3、数据决策，实现高速迭代
企业的运营模式经历了从人的驱动、到职能驱动、再到流程驱动的过程，数字化转型之前大部分企业是流程驱动的，其迭代方式是流程再造。流程驱动时代，核心是流程，数据驱动时代，核心是数据。在数据驱动下，基于机器学习基础上的智能化，输出的直接就是决策结果，这样的迭代方式和迭代速度只有数据驱动型企业才能做到。
数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？
整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。
传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。
综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。
企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。
企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。
总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。
麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。
数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。
目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。
数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。
企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！
大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。
中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！
因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！
愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！
“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。
那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。
以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：
01核心业务数字化管理
鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。
02 打造IT与OT融合的数字工厂
IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。
03 服务化转型
当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。
04从智能设备到智能柔性设备
随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。
2021中国“智造”数字化转型峰会
直播短视频信息服务
①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。
②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。
有益效果
各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。
与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。
以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。
数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。
4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。
目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。
数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。
随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。
但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。
一、数字化经济的新趋势
1、产业跨界业务
跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。
从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。
2、平台高度垄断+品牌跨界合作
数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。
借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。
行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。
比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。
如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。
3、产品进化+广告进化
薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。
KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。
广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。
4、创始人的改变
企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。
二、消费者变懒
1、不做饭的吃货
90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：
①、越来越宅
②、越来越懒
③、忙于工作没有时间 比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。
最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。
2、不去菜市场的大妈
疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。
社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。
加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。
来个总结：
1、不破不立
一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。
企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。
不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。
2、即刻行动
怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。
互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。
制造业进行数字化转型时，如何使用数据驱动决策？
在制造业进行数字化转型时，使用数据驱动决策是提高效率、减少成本、并增强市场竞争力的关键策略。 以下是实施数据驱动决策的几个步骤：数据收集与整合：首先，需要建立一个系统来收集和整合来自生产线、供应链、客户反馈和市场趋势等多个源的数据。 这可能包括机器数据、传感器数据、物流信息、财务数据等。 建立数据仓库和分析平台：使用数据仓库技术来存储和管理收集的数据。 然后利用数据分析平台，如BI（商业智能）工具，来处理和分析这些数据。 数据清洗和质量控制：确保数据的质量和准确性。 这包括数据清洗、去除重复数据、处理缺失值和纠正错误。 数据分析和挖掘：运用统计分析、数据挖掘和机器学习算法来发现数据中的模式、趋势和关联。 例如，可以使用预测分析来预测市场需求，或使用关联规则来发现生产中的瓶颈。 洞察和报告：将数据分析结果转化为易于理解的报告和可视化，帮助决策者快速获得洞察。 基于数据的决策制定：利用分析得到的洞察来指导生产计划、库存管理、质量控制、市场营销策略等方面的决策。 例如，基于需求预测调整生产计划，或者基于质量数据优化生产流程。 持续监控和迭代：持续监控数据分析的效果，并根据反馈迭代和调整数据分析模型和决策流程。 培训员工：对员工进行数据分析和数据驱动决策的培训，确保他们能够理解和利用数据分析结果。 构建数据驱动的文化：鼓励在整个组织中采用基于数据的决策制定方式，确保数据驱动的思维方式渗透到企业的各个层面。 通过实施这些步骤，制造企业可以充分利用数据驱动决策的优势，提高效率，减少成本，提升产品和服务的质量，从而在竞争中保持领先。
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