2025 年，帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院發(fā)布《2025企業(yè)數(shù)智應(yīng)用白皮書(shū)》，作為國(guó)內(nèi)深耕數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)，帆軟憑借多年行業(yè)實(shí)踐與調(diào)研經(jīng)驗(yàn)，推出這份聚焦企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的報(bào)告。報(bào)告緊扣 AI 技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景，結(jié)合 1172 家企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)及寧德新能源、聯(lián)寶科技等典型案例，從數(shù)智應(yīng)用趨勢(shì)、落地路徑、催化因素到最佳實(shí)踐，全方位拆解企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵問(wèn)題，為企業(yè)提供兼具時(shí)效性與實(shí)操性的參考，堪稱(chēng)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的 “行動(dòng)指南”。

（一）數(shù)智應(yīng)用大趨勢(shì)：政策、技術(shù)、治理齊發(fā)力

政策端：數(shù)據(jù)應(yīng)用與治理雙向加碼
國(guó)家層面密集出臺(tái)政策，推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值釋放。2025 年 4 月國(guó)家數(shù)據(jù)局開(kāi)展可信數(shù)據(jù)空間創(chuàng)新試點(diǎn)，支持企業(yè)深化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新；同年 5 月《數(shù)字中國(guó)建設(shè) 2025 年行動(dòng)方案》提出數(shù)據(jù)治理從 “層級(jí)化” 邁向 “生態(tài)化”，鼓勵(lì)政府、企業(yè)、公眾協(xié)同治理。這些政策為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了明確方向與保障。

技術(shù)端：BI 向 “人人都是數(shù)據(jù)分析師” 演進(jìn)
BI（商業(yè)智能）經(jīng)歷 “報(bào)表式 - 自助式 - 增強(qiáng)式 - 智能 BI” 四階段，核心是降低分析門(mén)檻。智能 BI 借助 LLM 技術(shù)，讓普通業(yè)務(wù)人員通過(guò)自然語(yǔ)言就能查數(shù)分析，比如某企業(yè)用 ChatBI 后，銷(xiāo)售查經(jīng)銷(xiāo)商數(shù)據(jù)從 “等 IT 做看板” 變?yōu)?“出差路上秒出結(jié)果”，效率提升超 99%。

治理端：“拉式策略” 成敏捷首選
數(shù)據(jù)治理分 “拉式” 和 “推式”。拉式策略以數(shù)據(jù)應(yīng)用為起點(diǎn)，80% 精力放在數(shù)據(jù)消費(fèi)端，實(shí)施周期短（以月為單位）、成本低；推式策略側(cè)重全生命周期管理，周期長(zhǎng)（以年為單位）、成本高。多數(shù)企業(yè)實(shí)踐證明，拉式策略更適合快速見(jiàn)效的數(shù)智化需求。

（二）關(guān)鍵落地路徑：從工具到組織的全鏈條突破

BI 平臺(tái)：讓決策有數(shù)據(jù)、可信賴(lài)
BI 不只是做報(bào)表，核心是幫企業(yè) “用數(shù)據(jù)決策”。某集裝箱公司用帆軟 FineReport 和 FineBI，實(shí)現(xiàn)庫(kù)場(chǎng)空間利用率提升 16%、入庫(kù)時(shí)間縮短 20 分鐘。同時(shí)，通過(guò)九數(shù)云工具還原分析過(guò)程，解決 “分析結(jié)果不透明” 問(wèn)題，比如某企業(yè)看板驗(yàn)收周期從 3 個(gè)月壓縮到 1-2 周。

指標(biāo)體系：避免 “雙輪空轉(zhuǎn)” 的核心
很多企業(yè)指標(biāo)建設(shè)存誤區(qū)：要么只看財(cái)務(wù)指標(biāo)（如某互聯(lián)網(wǎng)公司早年只盯銷(xiāo)售額），要么拆解無(wú)邏輯（如某科技公司按地域拆分客戶(hù)活躍度，卻沒(méi)解決流失問(wèn)題）。好的指標(biāo)體系要 “可信、可消費(fèi)、可拆解、可迭代”，某專(zhuān)精特新半導(dǎo)體企業(yè)建 287 個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)后，設(shè)備維護(hù)效率提升 10%。

零代碼 + AI：業(yè)務(wù)人員也能當(dāng) “開(kāi)發(fā)者”
零代碼平臺(tái)從 “輕量化工具” 升級(jí)為 “創(chuàng)新引擎”，AI 讓操作更簡(jiǎn)單。比如用 AI 做簡(jiǎn)歷解析，某企業(yè)招聘初篩人力成本減少 80%；用 AI 做客訴分析，處理時(shí)間從數(shù)天縮至幾分鐘。簡(jiǎn)道云等工具還支持業(yè)務(wù)人員拖拽搭建應(yīng)用，不用依賴(lài) IT。

數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化：從 “事后分析” 到 “實(shí)時(shí)決策”
對(duì)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性至關(guān)重要。某電子廠(chǎng)產(chǎn)線(xiàn)質(zhì)檢若延遲幾分鐘，可能已生產(chǎn)數(shù)千個(gè)不良品。帆軟 FineDataLink 能實(shí)時(shí)采集設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，某車(chē)企新車(chē)發(fā)布期間，產(chǎn)銷(xiāo)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)更新，保障產(chǎn)銷(xiāo)協(xié)同。

（三）組織與人才：數(shù)智轉(zhuǎn)型的 “軟實(shí)力”

建 “FAST” 組織能力
企業(yè)需打造 “聚焦驅(qū)動(dòng)（Focused）、敏捷形態(tài)（Agile）、協(xié)同融合（Synergistic）、人才中心（Talent-Centric）” 的組織。比如扁平化架構(gòu)讓決策權(quán)下沉，某企業(yè)用 AI 減少中間管理層，決策響應(yīng)速度提升 30%。

育 “LATT” 數(shù)智人才
數(shù)智人才分四類(lèi)：領(lǐng)導(dǎo)人才（L）、應(yīng)用人才（A）、技術(shù)人才（T）、變革人才（T）。某企業(yè)通過(guò) “70% 項(xiàng)目實(shí)踐 + 20% 社交學(xué)習(xí) + 10% 課程” 模式，3 個(gè)月讓員工掌握 AI 決策工具，核心崗位離職率下降 18%。

結(jié)語(yǔ)

這份白皮書(shū)核心觀點(diǎn)明確：企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型不是追求炫酷技術(shù)，而是以 “價(jià)值” 為核心 —— 用 BI 提升決策效率，用指標(biāo)打通業(yè)務(wù)與管理，用零代碼 + AI 降低創(chuàng)新門(mén)檻，用組織人才保障落地。從寧德新能源全員用 BI 降本，到聯(lián)寶科技建供應(yīng)鏈控制塔實(shí)現(xiàn) “4 小時(shí)生態(tài)圈”，這些案例證明，數(shù)智化成功的關(guān)鍵是 “技術(shù)匹配業(yè)務(wù)需求”。未來(lái)，隨著 AI 與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的深度融合，企業(yè)數(shù)智化將從 “降本增效” 邁向 “創(chuàng)新增長(zhǎng)”，而找準(zhǔn)路徑、夯實(shí)基礎(chǔ)的企業(yè)，將在競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)。

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