在数字化浪潮席卷的当下，数据已成为企业核心资产。然而，众多企业正面临数据管理的多重挑战：业务部门抱怨财务数据滞后且质量堪忧，财务部门因需求难满足而疲于奔命，IT部门投入巨大的数据中台却遭业务部门弃用。这些乱象的背后，是传统数据管理模式的失效 —— 探索式BI分析缺乏体系、报表开发成本高企、数据中台与业务脱节，加之传统大数据教育忽视 “共享数据链”，导致数据应用陷入 “无目的、无安全、无体系、无目标、无沉淀” 的五无困境。如何打破这一僵局？构建科学的指标体系、激活数据要素乘数效应、拓展对外增值服务，成为企业数据能力提升的必经之路。

　　刘凯，他是天津市大数据协会专家、协同数据技术公司CEO ，还是工信部DLMM数字化转型成熟度评估师，十余年数据治理和B分析工作经验，曾就职于华为、四大会计师事务所、中国人民银行、中国司法大数据研究院、国家电网、中国石油、香港金管局等，学术与实践经验丰富。他针对《数据能力提升与数据要素乘数效应》相关观点如下：

　　01

　　指标体系赋能：构建数据治理的“四梁八柱”

　　企业数据管理的核心矛盾，在于数据标准不统一、口径不一致、应用不协同。指标体系建设通过 “盘、规、治、用” 四步走策略，为数据治理搭建起标准化框架。

　　盘清数据家底

　　对企业战略需求和管理需求进行多维度拆解，如人员保障、增长引擎、财务表现等，形成覆盖六级主题的指标体系框架，确保指标分类科学、层级清晰。

　　规范数据规则

　　通过定义指标业务属性（名称、定义、公式）、技术属性（数据源、采集方式）、管理属性（审批流程）和应用属性（可视化模式），实现指标从业务逻辑到技术落地的全流程标准化。例如，神华集团通过统一 “货运周转量” 等指标的计算公式和数据源，解决了跨部门数据口径冲突问题。

　　治理数据质量

　　建立指标卡片和字典，明确归口部门与技术实现路径，通过评审机制确保指标设计的权威性。某集团规定新增指标需经资产管理部和信息中心双重审核，从源头避免 “数据烟囱”。

　　激活数据应用

　　将指标体系与管理驾驶舱结合，通过零代码查指标、AI问数等工具，实现数据从 “事后分析” 到 “实时决策” 的跨越。如保险行业通过指标下钻分析，实时监控各业务板块运营效率，推动决策效率提升30%。

　　指标体系不仅是数据治理的 “骨骼”，更是业财融合的 “翻译器”。 通过统一指标口径，企业可将业务需求精准转化为数据查询体系，实现 “数据找人” 而非 “人找数据”，从根本上解决传统报表开发成本高、生命周期短的痛点。

　　02

　　数据要素乘数效应：从成本中心到价值引擎的跃迁

　　数据要素的价值，不仅在于内部提效，更在于通过规模化应用实现 “乘数效应”。企业需打破 “数据中台只投入不产出” 的怪圈，将数据转化为驱动增长的核心动能。

　　对内：构建数据自动流动体系

　　通过业财融合数据中台，实现数据在业务流程中的 “准实时分析” 与 “自动触发”。例如，销售数据自动同步至库存系统，触发补货提醒；风控模型嵌入业务流程，实时拦截高风险交易。这种 “数据驱动闭环” 模式，使企业从 “经验决策” 转向 “数据决策”，运营效率提升 20%-50%。

　　对外：开拓数据增值服务新场景

　　设立数据变现运营主体（如数字化事业部），将加工后的数据分析成果转化为商品。典型案例如国家电网通过 “电眼看经济” 系列产品，向政府提供企业复工电力指数、住房空置率分析等服务，既创造了新收入来源，又提升了社会价值。此外，数据资产入表政策的落地（如 2024 年施行的会计准则），更为企业数据资产化提供了制度保障。

　　数据要素的乘数效应，本质是通过 “标准化生产 + 场景化输出”，让数据从 “内部消耗品” 升级为 “外部增值品”。 正如杭州城市大脑通过开放碳数据，吸引生态伙伴开发低碳应用，企业亦可通过构建数据产品画布、规划数据接入体系，形成 “数据生产 - 加工 - 变现” 的完整产业链。

　　03

　　破局传统误区：从“数据堆砌”到“能力闭环”的进化

　　传统数据管理的失败，根源在于 “重技术、轻规划，重采集、轻治理”。新时代的数据能力提升，需遵循 “规划先行、建模为纲、闭环运营” 的原则。

　　告别 “印度阵风” 式盲目建设

　　避免如印度采购 “阵风” 战机却缺乏配套体系的困境，企业需在数据中台建设前，先明确指标体系、安全合规要求和应用场景，确保技术投入与业务目标对齐。

　　强化 “指标 + 标签” 双轮建模

　　在传统数据分析流程中增加建模环节，通过指标定义拆解、标签体系构建，将原始数据转化为可复用的知识资产。某能源企业通过建立设备画像标签库，设备故障预测准确率提升 40%。

　　打造 “盘 - 规 - 治 - 用” 能力闭环

　　从数据盘点、标准规划，到质量治理、应用创新，形成持续迭代的能力提升路径。

　　在数字经济时代，数据能力已成为企业核心竞争力的 “试金石”。从指标体系的 “筑基”，到数据要素的 “赋能”，再到能力闭环的 “进化”，企业需以系统性思维重构数据管理体系。唯有将数据从 “成本中心” 转化为 “价值引擎”，才能在数字化转型中开辟第二增长曲线，真正实现 “数据驱动决策、数据创造价值” 的未来图景。正如分享嘉宾刘凯所言：“跨专业数据应用，方案先行”—— 唯有以科学方案为指引，方能让数据能力提升从概念走向实践，为企业注入持续增长的数字动能。