企业数字化转型的核心竞争优势即将数据及基于数据产生的分析结果“产品化”，从而使数据驱动决策，数据驱动业务增长。
背景
十四五规划，企业数字化转型势在必行，数据治理和数据资产建设是转型的必经之路。传统企业对数据的需求早已不只停留于传统IT属性,而走在数字化前端的互联网企业，也开始探索如何实现商业智能和数据智能的价值最大化。如何用好企业的内外部数据？如何将这些散乱的数据汇聚整合？如何通过数据治理建立企业的数据资产？最终实现数据驱动软件智能已经成为企业数字化转型的刚需。
在数字化转型过程中，探码科技认为首先要做好的是业务系统数据线上化，实现各数据连通；通过业务数据驱动企业提效和增长创新，完成业务系统智能化。在这个过程中，实现数据连通是首要任务也是一个大难点，尤其是传统企业，企业的业务系统（包括财务系统、HR系统、CRM、ERP以及网页数据、APP、小程序）的数据基本处于相互独立、混乱、字段不统一的状态。
探码科技是以数据驱动软件智能为目标，致力于大规模的数据处理和智能分析服务，是大数据、人工智能产品及服务提供商；致力于为政企提供数据采集、数据分析、数据应用和数据可视化等全产业链综合服务，实现政企在大数据时代下获得独特竞争优势和驱动创新业务价值。
发展数字化企业策略
企业在大数据背景的发展下，积累了海量数据，利用大数据、机器学习和深度学习等技术，进行数据的深度挖掘分析。通过对多源异构全域数据的汇聚、打通，跨界，考虑数据价值的应用。通过数据驱动业务发展，为业务应用提供数据服务，实现业务与数据的深度融合，支撑企业数字化转型。探码科技认为应该从企业数据战略形态治理应用及组织等方面出发，构建企业核心数字生产力，升级企业数据治理，完成企业核心数字生产要素的构建，加快助推数字经济赋能产业转型升级。
数据战略：迈进数据时代，企业开始将数据作为企业的重要资产和生产资料。通过大数据技术对企业相关数据进行汇聚、打通及分析挖掘，为业务应用提供数据服务，通过数据驱动业务发展。
数据形态：各业务数据积累具备一定规模，对企业结构化数据、非结构化数据进行集中处理与应用，数据维度更加丰富。数据组织形式上开始进行企业相关数据的汇聚、打通，实现企业统一数据公共层及标签体系建设。
数据治理：对数据质量的管控更加严格，开始进行大规模数据清洗加工及标准化。
数据应用：该方面可以重点考虑通过企业数据中台建设，进行各业务数据的融合、打通及标签化，通过大数据处理工具和机器学习、深度学习算法进行更多维、更大体量数据的离线、实时计算及深入挖掘分析，实现数据与业务的深度融合，为业务优化提供数据支撑，如精准营销、智能风控等；该阶段企业整体进入大数据时代，开始通过以Hadoop/Spark生态体系为代表的离线计算、实时计算、即席计算、在线计算等大数据处理技术及机器学习、深度学习算法进行企业大数据的汇聚打通、数据开发、算法建模及可视化展现。
数据组织：如有条件企业开始设立独立的大数据相关部门，进行企业全域数据的统一管理与使用，通过大数据、人工智能等技术进行企业数据的管理及应用。如果没有此条件的话，可以全权委托给类似探码科技这样专业的大数据公司。
小结
怎样的企业才是数据驱动，才能实现数字化转型呢？首先，企业需要将数据视为企业资产，最大程度上利用数据的价值，根据数据的完整性、关联性和质量划分不同类别。其次，企业在进行关键业务决策时，要以数据为基础，通过高质量的数据分析将流程透明化，而不是将各类信息简单堆砌。其三，善于借助专业的IT服务商，将数据及基于数据产生的分析结果“产品化”，从而使数据驱动决策，数据驱动业务增长。
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