本文来自微信公众号“数字经济杂志”，作者/曾震宇。
数字经济时代来临，企业数字化转型势在必行数字经济作为农业经济、工业经济之后的主要经济形态，在过去几年发展迅速，辐射范围广，影响程度深。
2021年，国家相继发布了“十四五”规划、2035远景目标纲要,以及“十四五”数字经济发展规划，并制定了2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达10%的目标，这充分显示了国家对于发展数字经济的决心。
数字经济的关键要素是数据资源。随着移动化、云计算、5G和IoT等技术的深入使用，各个行业的业务也随之发生深远变化，这个过程中往往伴随着大量业务数据的产生。IDC统计显示,全球近90%数据将在这几年内产生，预计到2025年全球数据量将达到163ZB，中国的数据产生量约占全球总量的23%。
海量的新增数据，如实地反映企业业务运行的方方面面，蕴含着巨大的业务价值。这催生了企业对于数字化转型的旺盛需求，各个行业迫切需要革新的数字化和智能化技术来充分挖掘数据的价值，把数据转化为推动企业腾飞的新要
素和新引擎。2020年开始肆虐的新冠疫情，彻底改变了人们的生活，同时也颠覆了很多行业既有的业务模式。许多企业不得不全面拥抱数字化技术，以适应新环境新业态下的挑战，增强抵御风险的能力。我们看到，各个行业正在迎来数字化转型的浪潮，新冠疫情让整个数字化进程至少提前了五年。如今，企业决策者们在考虑的问题，不再是要不要进行数字化转型，而是如何进行数字化转型。找到一条高效可行的数字化转型路径，是摆在他们面前迫在眉睫的问题。当前企业数字化创新面临的核心问题数字化转型的关键驱动要素是数据，数字化转型的本质是通过数字化和智能化手段，将数据转化为企业的资产，通过挖掘数据的价值，实现企业业务的创新和提升。
企业数字化转型蕴藏着巨大的机会，但是转型的过程并非一片坦途，存在着一些常见的误区和挑战，企业决策者必须要有清醒的认识，才能避免掉入陷阱。
首先，业界存在一种看法，就是把数字化转型当成目标，为了数字化转型而转型。一些企业找专家做了数字化转型的咨询设计，花了很大代价进行数据加工和治理工作，但是最终发现业务并没有任何变化，反而浪费了大量人力、财务资源和时间。对企业而言，业务价值提升才是目标，数字化转型只是实现该目标的有效手段。
企业要做好数字化转型，首先要有业务牵引，需要定义业务目标和需要解决的问题。业务目标必须明确、具体，例如高能耗型的制造企业面临能源结构调整和双碳的行业趋势，可以把降低能耗以及降低化石能源的使用占比作为业务目标，然后再设计数字化转型方案，通过数据和算法来降低能耗。再比如，通过兼并重组形成钢铁集团企业，可以把打通集团数据资产、实现集团的产销协同作为业务目标，然后再进行数字化转型设计。
明确的业务目标，决定了数字化转型中的数据建模、加工、治理和算法工作的方向，并且可以形成快速的业务场景验证和反馈，不断迭代和优化。反之，没有明确业务目标的数字化转型，会出现无的放矢的状况，导致数字化转型工作变成无用功，劳神伤财。
其次，数字化转型不是传统的信息化建设项目。信息化项目一般是开发一个业务系统，可以完成一个特定的业务流程，是企业内的一个烟囱似的独立应用。
而数字化转型，是要为企业打造一个数字化和智能化的数据平台，里面沉淀了企业的全量核心数据。企业的业务就如同高楼大厦，而数据平台就是支撑高楼大厦的数字化地基。数据平台需要随着企业的业务发展而不断迭代和演进，提供好强劲的支撑。企业的数字化创新和数据平台的建设是一个长期的系统化工程，可以分阶段来推进，只要企业的业务在发展，这个过程就不能停止。
数字化转型并不是各种“高大上”的人工智能技术的堆砌。在数字化转型和创新过程中，没有“最好的”技术，只有“最合适的”技术。近几年人工智能技术发展迅速，视觉、语音、文本领域的深度神经网络算法模型的准确率大幅提升，在单维度上的表现甚至达到了人类大脑的水平。一些企业一味追求非结构化数据处理算法的先进性，而疏忽了算法模型和业务问题的匹配程度，忽视了多元数据融合的整体性。数字化创新的智能化程度并不是由单个算法决定的，而是由整体系统决定的。
企业数字化转型面临最大的挑战，往往不是技术层面的挑战，而是企业进行转型的决心以及企业决策层对于数字化转型的重视程度。在推进数字化转型的工程中，往往需要把企业各部门、各条业务线的数据进行汇聚融合，这某种程度上跨越了部门和业务单元之间的工作边界。各个部门的数据所有权往往代表该部门的权力和利益，如果数字化转型只是某一个部门的工作，例如信息化建设部门，那推动其他部门的数据融合会有大量协调工作，并且可能出现相互扯皮推诿的情况，导致建设举步维艰。我们看到，一些转型成功的企业，往往把数字化转型当做企业的一号战略工程，企业一把手重视，亲自挂帅抓进展，自上而下推动，部门之间可以形成合力和协作，并且提供有效的业务输入，为数据平台的建设和智能化工作打下良好的基础。
诚然，数据也是一把双刃剑，既能开拓巨大的业务价值，但又可能涉及到一些隐私信息。2021年《数据安全法》和《个人信息保护法》开始实施，两部法律对个人信息做出了严谨的定义，并且对过度收集个人信息、大数据杀熟，人脸信息等敏感个人信息处理等作出明确规范。企业在进行沉淀和加工数据时，一定要避免谋求企业利益而侵犯个人信息权益，数字化转型工作要在确保数据安全、保护个人信息安全的前提之下进行。
企业数字化创新的三层逻辑和五大技术
虽然每个行业、每家企业的特点不同，业务诉求不同，但是企业数字化转型都是以企业的数据为核心，实施方法还是有规律可循。
在过去的十多年时间，阿里云服务过众多企业客户。我们深入客户一线，帮助它们从零开始建设数据平台，一步一步实现数字化转型和创新，释放数据的价值。我们看到，行业与行业之间，同一个行业的不同客户之间，都存在很大的业务差距，最终建设出来的数据化系统各不相同。但是，如果对我们的做法进行总结和抽象，可以看到各个行业的数字化转型和创新都适用统一的技术架构和方法论。这就像大街上跑的车各不相同，有小轿车、卡车、公交车等，但是它们是遵循基本一致的原理制造出来的。
实践证明，该套技术架构在多行业的数字化转型实战中产生重要作用，它主要包含了三层。
最底层是数据模型层。这一层实时汇聚和接入企业的多源数据，包括结构化和非结构化数据、实时和离线数据、业务系统和IoT数据等，这些是企业的原始数据。对这些原始数据进行加工处理，打通、融合不同来源的数据，构建企业的数据模型，全面刻画了业务所涉及到的各种实体、业务主体和标签。
例如，交通行业的企业融合了交通领域的各种数据后可以形成全网交通模型，包括静态高精路网、交通设施等信息，以及动态交通参与者（包括机动车、非机动车、行人等）的时空信息。高精路网信息会随着交通路网的变化而调整，准确地反应最新的路网信息。通过数字化还原技术，全网交通模型可以得到车辆的实时位置和运动方向。这样，全网交通模型就反映了整体的交通需求和交通轨迹，是物理交通世界的一个数字孪生世界，在此之上可以计算出宏观和微观的交通态势、交通参数，提前发现交通问题、交通事故等。再比如，钢铁集团企业可以构建主数据服务体系，建立包含产品、客户、供应商、原燃料等实体的模型，通过一套统一的编码规范和映射规范，实现多个生产基地的数据打通，从而支持统一销售和采购。每个企业可以根据所在行业的特点，建设相应的数据模型，包括制造、能源、医疗、金融、零售等。并且数据模型是实时的，实时程度取决于行业的业务特点。
中间是智能引擎层。这一层构建在数据模型层之上，利用加工好的实时数据模型，结合蕴含行业知识的算法，解决特定的业务问题。这一层需要对行业知识有充分的理解，需要结合业务机理知识，把业务问题转化为算法技术问题。
例如，工业控制优化引擎，结合了工业实时优化RTO和过程控制两种能力，通过可视化构建的方式为工业设备设定优化工艺参数并反控设备，达到降本提质增效的业务目的。交通行业的智能管控引擎，包含了提升交通效率的路口优化、交通组织优化等算法。数字孪生引擎，可以通过实时数据，还原和重建对应的数字孪生世界，例如高速的数字孪生，机坪的数字孪生等。数据模型层和智能引擎层合在一起，就构成了企业的数据平台，这是支撑企业业务发展的数字化底座，也是智能化的源泉。
最上层是智能应用层。这一层面向企业的终端用户，包含企业的各种智能化应用，架构在数据平台之上，使用了实时数据模型，调用智能引擎层的能力，把数据中台的智能化能力运用到企业的业务处置流程中，全面提升业务应用的智能化能力。
这三层在一起，帮助企业实现了从感知到认知再到决策的业务闭环。企业的多元数据实时融合并进行数字化还原，就构成了感知的能力，准确地反应企业的业务状态。智能引擎利用业务算法对实时数据进行处理，这就是认知的过程。把认知的结果，直接运用到业务流程中，就是决策的过程。数据平台随着沉淀的数据增加，经过感知-认知-决策的过程，训练出的算法模型，准确率和性能也会更高，从而也会有更多高质量的数据沉淀下来。如果企业持续维护和优化数据平台，数据平台的价值会随着时间的推移而增加，最终形成数据和业务相互推动的飞轮效应。
在构建数据平台智能化能力的过程中，有五大核心技术起着重要作用——数字孪生，仿真推演，知识工程，决策优化和协同计算。这些核心技术的目标是解决跨行业的共性复杂问题，集成了行业知识和机理，以及各种人工智能、运筹优化、图计算等算法，它们通过数据平台的智能引擎层体现出来。
数字孪生技术，通过对物理世界进行精准、实时、高效的数字化还原，构建三维可视化展现，实现物理世界的数字孪生世界，为业务提供数字化可视化的管理、监控、预案仿真、质量回溯的能力。我们通过数字孪生技术，可以构建城市、工业制造、交通的数字孪生（包括路口、高速、机坪、港口等）。
知识工程技术，运用自然语言处理和自然语言理解技术，从行业文本中提取实体、关系、属性等信息，构建行业性知识图谱，支持行业知识推理。医疗、电力等行业都有大量文本形式的行业知识，适合运用知识工程技术把“文本知识”转化为算法和应用可用的“数字化知识”。仿真推演技术，提供具备“更准、更快、大规模、跨系统”特性的仿真推演能力，解决系统动态预测和情景推演问题，为业务人员提供高效的业务预案生成和效果评估，并且可以在数字孪生中展现出来，为业务决策提供客观依据。
城市、交通、工业、自然资源等行业都有非常多的仿真推演场景。决策优化技术，解决资源调度和控制优化类问题，为客户的核心业务系统降本增效，赢得竞争优势，实现多部门全局协同决策优化。例如，工业优化控制和排程排产、电力调度、交通优化、零售供应链等场景，都需要决策优化技术。
协同计算技术，通过业务边缘化和硬件智能化，把云上的智能化能力延伸到端上，实现云边端一体，降低时延、降低成本、提升效率，并且通过AI算法原子化硬件技术降低算法部署和运维难度。工业、交通、城市治理等行业都有大量协同计算场景。
数字化创新成功企业案例海螺集团引入了阿里云工业大脑智能控制与优化平台（AICS），通过对工业数据的自我学习与分析，制定出一套完整的全局优化策略。阿里云工业大脑的介入让工业设备自身可以实现稳定安全的自动控制，无需依靠阀值控制设备。
仅用两个月的时间，海螺在水泥的“两磨一烧”环节（生料磨、回转窑煅烧、水泥磨）就实现了高程度的自动控制，同时降低了2%-3%的能耗，大幅节约能耗成本。攀钢集团与阿里云智能合作，基于工业大脑大数据分析技术，优化生产工艺、识别产品表面缺陷，从而实现攀钢关键流程的降本增效，以及智能制造、智慧营销、智慧采购、智慧物流和智能装备的“两化融合”目标。在脱硫工艺环节，采集工序流程数据后，通过工业大脑的建模分析功能获得脱硫工艺优化的关键因子，结合专家知识，依靠脱硫仿真模型与参数寻优模型寻找最优参数，进行脱硫工艺的优化，大大降低钢铁料消耗，每年节省千万元生产成本。
数据安全保障不容忽视企业在进行数字化转型过程中，要充分保护数据安全以及个人信息数据，在《数据安全法》和《个人信息保护法》等法律框架下，进行数据加工和处理。
数据开发工程师没有访问生产环境的权限，只能在测试环境进行开发工作，测试环境使用模拟数据。在生产环境，根据安全和隐私等级对数据进行分类管理，设置不同的访问权限等级，并且保存数据访问审计日志。这样，从技术上减少数据泄露的可能性。
如果企业数据涉及到个人信息，应当遵循合法、正当、必要和诚信原则，具有明确、合理的目的，限于实现处理目的的最小范围，公开处理规则，保证信息准确，采取安全保护措施等，并且要贯穿于个人信息处理的全过程、各环节。要确立以“告知-同意”为核心的个人信息处理规则，保障个人在个人信息处理活动中的各项权利。并且在用算法加工和处理个人信息时，可以对个人信息进行匿名化处理，既保护个人信息，同时又保证了算法效果。
