企業(yè)數(shù)字化轉型活動策劃

推動新一代信息技術與制造業(yè)深度融合，打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢等決策部署，促進企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展，增強競爭力、創(chuàng)新力、控制力、影響力、抗風險能力，提升產(chǎn)業(yè)基礎能力和產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平。當前，世界經(jīng)濟數(shù)字化轉型成為大勢所趨。中小企業(yè)是實體經(jīng)濟的重要組成部分，也是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型的重點和難點。突出重點，打造行業(yè)數(shù)字化轉型示范樣板（一）打造制造類企業(yè)數(shù)字化轉型示范以智能制造為主攻方向，加快建設推廣智能工廠、數(shù)字化車間、智能煉廠、智能鋼廠等智能現(xiàn)場，推動裝備、生產(chǎn)線和工廠的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化改造，著力提高生產(chǎn)設備數(shù)字化率和聯(lián)網(wǎng)率，提升關鍵工序數(shù)控化率，增強基于數(shù)字孿生的設計制造水平，加快形成動態(tài)感知、預測預警、自主決策和精準執(zhí)行能力，全面提升企業(yè)研發(fā)、設計和生產(chǎn)的智能化水平。積極打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，推動知識能力的模塊化、軟件化和平臺化，加快產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈資源共享和業(yè)務協(xié)同。（二）打造能源類企業(yè)數(shù)字化轉型示范加快建設推廣智慧電網(wǎng)、智慧管網(wǎng)、智能電站、智能油田、智能礦山等智能現(xiàn)場，著力提高集成調(diào)度、遠程操作、智能運維水平，強化能源資產(chǎn)資源規(guī)劃、建設和運營全周期運營管控能力，實現(xiàn)能源企業(yè)全業(yè)務鏈的協(xié)同創(chuàng)新、高效運營和價值提升。（三）打造建筑類企業(yè)數(shù)字化轉型示范重點開展建筑信息模型、三維數(shù)字化協(xié)同設計、人工智能等技術的集成應用，提升施工項目數(shù)字化集成管理水平，推動數(shù)字化與建造全業(yè)務鏈的深度融合，助力智慧城市建設，著力提高BIM技術覆蓋率，創(chuàng)新管理模式和手段，強化現(xiàn)場環(huán)境監(jiān)測、智慧調(diào)度、物資監(jiān)管、數(shù)字交付等能力，有效提高人均勞動效能。（四）打造服務類企業(yè)數(shù)字化轉型示范著力推進智慧營銷、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供應鏈等建設，推動實體服務網(wǎng)點向虛擬智慧網(wǎng)點轉變，打造智慧服務中心，發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶服務，打造在線的數(shù)字服務產(chǎn)品，積極創(chuàng)新服務模式和商業(yè)模式，提升客戶體驗，提高客戶黏性，拓展數(shù)字服務能力，擴展數(shù)字業(yè)務規(guī)模。提升企業(yè)數(shù)字化轉型供給水平（一）增強供需匹配度互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)和數(shù)字化轉型服務商等供給方主體，聚焦中小企業(yè)數(shù)字化共性需求，研發(fā)即時溝通、遠程協(xié)作、項目管理、流程管理等基礎數(shù)字應用。遵循大企業(yè)建平臺、中小企業(yè)用平臺思路，大型企業(yè)打造面向中小企業(yè)需求的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，輸出成熟行業(yè)數(shù)字化轉型經(jīng)驗，帶動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈上下游中小企業(yè)協(xié)同開展數(shù)字化轉型。細分行業(yè)數(shù)字化轉型服務商研發(fā)推廣具備行業(yè)特性的產(chǎn)品服務。低代碼服務商持續(xù)提升產(chǎn)品的可拓展性，幫助業(yè)務人員自主高效構建數(shù)字化應用，滿足即時個性化需求。（二）開展全流程服務數(shù)字化轉型服務商、互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)等通過線上線下結合方式，展示場景融合應用和轉型方法路徑，增強中小企業(yè)數(shù)字化轉型意識和意愿。數(shù)字化轉型服務商和第三方評估機構等主體，聚焦中小企業(yè)個性化轉型需求，幫助中小企業(yè)制定數(shù)字化轉型策略。電信運營商、智能硬件企業(yè)、數(shù)字化轉型服務商等幫助中小企業(yè)開展網(wǎng)絡建設、硬件改造連接和軟件應用部署等，開展配套數(shù)字技能培訓?；谥行∑髽I(yè)階段性轉型需求，數(shù)字化轉型服務商整合生態(tài)資源，為中小企業(yè)匹配與現(xiàn)階段需求適配的產(chǎn)品和服務，推動中小企業(yè)轉型逐步深入。（三）研制輕量化應用數(shù)字化轉型服務商聚焦中小企業(yè)轉型痛點難點，提供小快輕準的產(chǎn)品和解決方案。研發(fā)推廣低代碼產(chǎn)品服務，助力中小企業(yè)自行創(chuàng)建、部署、使用和調(diào)整數(shù)字化應用，提升中小企業(yè)二次開發(fā)能力和需求響應能力。發(fā)展訂閱式軟件服務，有條件的數(shù)字化轉型服務商可面向中小企業(yè)提供免費試用版服務，探索發(fā)展以數(shù)字化轉型收益支付服務費用等方式，降低中小企業(yè)數(shù)字化轉型顧慮和成本。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)匯聚工業(yè)APP，沉淀工業(yè)技術、知識和經(jīng)驗，建設工業(yè)APP商店，加速工業(yè)APP交易流轉應用。（四）深化生態(tài)級協(xié)作工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化轉型服務商和大型企業(yè)等各方主體，推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈上下游企業(yè)業(yè)務協(xié)同、資源整合和數(shù)據(jù)共享，助力中小企業(yè)實現(xiàn)鏈式轉型。大型企業(yè)搭建或應用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，面向上下游中小企業(yè)開放訂單、技術、工具、人才、數(shù)據(jù)、知識等資源，探索共生共享、互補互利的合作模式。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化轉型服務商和金融機構加強合作，開展物流、資金流和數(shù)據(jù)流等交叉驗證，創(chuàng)新信用評估體系和風險控制機制，提升中小企業(yè)融資能力。深刻理解數(shù)字化轉型的重要意義將數(shù)字化轉型作為改造提升傳統(tǒng)動能、培育發(fā)展新動能的重要手段，不斷深化對數(shù)字化轉型艱巨性、長期性和系統(tǒng)性的認識。發(fā)揮新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮中的引領作用，進一步強化數(shù)據(jù)驅動、集成創(chuàng)新、合作共贏等數(shù)字化轉型理念，系統(tǒng)組織數(shù)字化轉型理論、方法和實踐的集中學習，積極開展創(chuàng)新大賽、成果推廣、樹標立范、交流培訓等多種形式的活動，激發(fā)基層活力，營造勇于、樂于、善于數(shù)字化轉型的氛圍。技術賦能，全面推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展（一）加快新型基礎設施建設積極開展5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新型基礎設施投資和建設，形成經(jīng)濟增長新動力。帶動產(chǎn)業(yè)鏈上下游及各行業(yè)開展新型基礎設施的應用投資，豐富應用場景，拓展應用效能，加快形成賦能數(shù)字化轉型、助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎設施體系。（二）加快關鍵核心技術攻關通過聯(lián)合攻關、產(chǎn)業(yè)合作、并購重組等方式，加快攻克核心電子元器件、高端芯片、基礎軟件、核心工業(yè)軟件等關鍵短板，圍繞企業(yè)實際應用場景，加速突破先進傳感、新型網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化共性技術及5G、人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等前沿技術，打造形成國際先進、安全可控的數(shù)字化轉型技術體系。（三）加快發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)結合企業(yè)實際，合理布局數(shù)字產(chǎn)業(yè)，聚焦能源互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等新領域，著力推動電子商務、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營、共享服務、平臺服務、新零售等數(shù)字業(yè)務發(fā)展，打造規(guī)模化數(shù)字創(chuàng)新體，培育新業(yè)務增長點。面向企業(yè)數(shù)字化轉型需要，加強資源整合優(yōu)化，創(chuàng)新體制機制，培育行業(yè)領先的數(shù)字化服務龍頭企業(yè)，研發(fā)和輸出數(shù)字化轉型產(chǎn)品和系統(tǒng)解決方案?；跀?shù)據(jù)驅動型企業(yè)戰(zhàn)略構建能力支柱（一）人才數(shù)據(jù)驅動型企業(yè)需要來不開復合型能力的人才能力支撐，對于一個數(shù)據(jù)驅動型組織來說，在對數(shù)據(jù)進行分析和建模時，能夠問出正確的問題，從而獲得洞察來解答這些問題，隨后再采用具有說服力的方式將洞察進行表述，是極其重要的能力；這樣的能力可以是集中體現(xiàn)在一個高水平的個人身上，也可以借由一個團隊通過互補來實現(xiàn)，無論如何，擁有這些的綜合能力，是獲得成功至關重要的一環(huán)。復合型人才既能夠處理海量復雜數(shù)據(jù)，能夠進行數(shù)據(jù)的分析、可視化也能夠進行數(shù)據(jù)的管理和數(shù)據(jù)治理；同時，復合型人才也要掌握豐富的業(yè)務知識，能夠和業(yè)務人員進行高效溝通，具備敏銳的商業(yè)洞察能力和復雜項目管理管理能力。當然，達到數(shù)據(jù)復合型人才標準的候選人在市場上是炙手可熱，隨著需求量的增加，該類人才呈現(xiàn)結構性短缺的局面。向數(shù)據(jù)驅動型組織轉型的企業(yè)，在從外部引進人才的同時，也需要逐步建立自身的復合型人才培養(yǎng)體系，將數(shù)據(jù)驅動組織的工作場景和員工個人的職業(yè)生涯發(fā)展進行聯(lián)接，打造數(shù)字化培訓和學習環(huán)境，為員工進行賦能，打造復合型能力。（二）流程最近幾年，越來越多的企業(yè)已經(jīng)開始致力于將數(shù)據(jù)中獲得的洞察融合到運營及決策過程中去。隨著組織所面對客戶，員工及運營經(jīng)驗的日益?zhèn)€性化，那些可以正確理解洞察的企業(yè)所獲得的收益將是明確并巨大的。但這還不夠。市場的快速變化需要業(yè)務機構能夠從自身的錯誤中學習，并在所關聯(lián)的范圍內(nèi)對其修正。洞察的落地要求將正確的信息，在正確的時間，以正確的方式發(fā)送給正確的人。另外，概念驗證中的關鍵成果需要能夠整合到已有的輸出和各個關聯(lián)的運營過程中去。在將決策分析融入組織，并成為數(shù)據(jù)驅動型企業(yè)的道路上，必須思考整個流程和環(huán)節(jié)對員工，科技及數(shù)據(jù)治理等的影響。具體而言，可通過以下六個步驟實現(xiàn)從想法到洞察再到落地，形成用于測試和規(guī)?；瘺Q策分析的流程閉環(huán)。（三）技術平臺傳統(tǒng)的報表分析平臺分層體系架構，實現(xiàn)數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)到最終用戶可視化呈現(xiàn)的流動。這種分析架構能夠很好地滿足描述性分析和診斷性分析的業(yè)務用例，但是越來越不適用于下一代的預測、規(guī)范性與認知分析。而這些分析有賴于機器學習和人工智能來發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)生洞察。近年來，隨著機器學習與人工智能的業(yè)務場景逐步豐富，高級分析被嵌入到更多的業(yè)務流程和應用中，包括業(yè)務前端提升客戶體驗的觸點和APP應用，以及減少欺詐、提升效率的后臺應用。同時這些系統(tǒng)應用也產(chǎn)生著比以往任何時候都多的數(shù)據(jù)，為挖掘數(shù)據(jù)價值提供了更多的機會。下一代的數(shù)據(jù)架構要具備更高的靈活性，實施和批處理結構化和非結構化數(shù)據(jù)，具有可擴展和按需應用的功能，允許用戶進行更大規(guī)模的數(shù)據(jù)探索分析，能夠跨消費者渠道提供企業(yè)級的視圖。同時，關鍵的一點，平臺承載的數(shù)據(jù)需要得到良好的管理和質(zhì)量保證。數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)管理體系的建設和落地，是確保數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的重要基礎性支撐。平臺需要提供能力以實現(xiàn)企業(yè)級的數(shù)據(jù)治理體系的建立，包括構建企業(yè)級數(shù)據(jù)模型，明確數(shù)據(jù)標準體系的建設內(nèi)容，構建覆蓋整個企業(yè)的數(shù)據(jù)認責體系，構建數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機制，建立數(shù)據(jù)治理工作考核機制，推動數(shù)據(jù)治理工作有效開展。中國與全球企業(yè)數(shù)字化市場的對比大多數(shù)的中國企業(yè)認識到數(shù)字化舉措對于保持競爭力的重要性。成功建立在明確的戰(zhàn)略基礎之上，當管理層有了數(shù)字化認知之后，仍需要建立與之匹配的戰(zhàn)略規(guī)劃，并傳達和激勵員工在企業(yè)運營中擴展和應用。在數(shù)字化領域投資方面，大多數(shù)公司仍然計劃在下一個財年增加相應支出。從投資金額上看，中國企業(yè)在數(shù)字化方面的投資相當可觀，在10-100萬美元的投資方面，超過了全球平均水平。從企業(yè)數(shù)字化布局目標上看，中國企業(yè)更注重以增長為導向的目標，即創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務，改善現(xiàn)有條件，并進入新市場。全球企業(yè)則平均更關注流程高效、收入增長和改善決策等。數(shù)據(jù)分析應該為企業(yè)級戰(zhàn)略服務，不能單一地讓數(shù)據(jù)科學家或者IT部門來推動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，高級業(yè)務領導應該與數(shù)據(jù)團隊通力合作，根據(jù)核心業(yè)務戰(zhàn)略推動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。在布局實施數(shù)字化以來取得的成果角度上，中國企業(yè)在發(fā)現(xiàn)新見解、增加收入、進入新市場和預測需求等大多數(shù)參數(shù)上，取得了比全球平均水平更高的成功。由此看來，數(shù)據(jù)給中國企業(yè)帶來了新的商機。組織在數(shù)字化轉型發(fā)展中，不能喪失以員工為本的原則，也不能過渡強調(diào)效率目標，企業(yè)需要尋找在效率、增長與創(chuàng)新及員工體驗目標之間的平衡，以尋求更長遠的可持續(xù)發(fā)展。從實現(xiàn)目標所需員工技能角度上看，領導能力和管理經(jīng)驗、數(shù)據(jù)科學、計算機科學專業(yè)是中國企業(yè)關注的技能要求。全球企業(yè)則更多關注批判性思維、勇氣、靈活性、適應性等員工性格特質(zhì)。由此也可以解釋為什么數(shù)字化的發(fā)展在中國企業(yè)中給企業(yè)員工帶來了危機感，企業(yè)轉型應該給員工建立足夠的信任，幫助員工將轉型融入工作日常中，而不是一味追求技能領域的專業(yè)性。企業(yè)應該同時關注員工性格特質(zhì)中勇于挑戰(zhàn)、靈活應變的品質(zhì)，這些品質(zhì)能幫助員工更快更好地適應企業(yè)轉型的工作。從促進數(shù)據(jù)應用的成功因素分析，中國企業(yè)往往歸功于強大的數(shù)據(jù)能力和先進的技術能力。全球企業(yè)相對更多關注高層領導的支持、員工的培訓以及正確的用例。這本質(zhì)是一種文化和變革管理的差距。數(shù)據(jù)轉型涉及每一個業(yè)務部門和職能部門，變革也許起初會引起不適，但這對于組織的集體性影響是完全值得的。企業(yè)需要給到員工一定的支持來進行調(diào)整，仔細規(guī)劃新技術如何改善員工體驗和提高價值交付的能力。總體看來，中國企業(yè)和全球市場仍存在一定差距。數(shù)據(jù)是確立當今和未來市場領導地位的關鍵，對于已經(jīng)處于數(shù)字化成熟期的企業(yè)，應繼續(xù)推動自身的差異化發(fā)展，對于起步者，應著手加速自身產(chǎn)品、流程和人才方面的數(shù)字化轉型，制勝未來。利用新技術、云計算實現(xiàn)打造企業(yè)云原生數(shù)據(jù)基礎設施（一）專門構建企業(yè)云原生數(shù)據(jù)庫如今的組織很擁有大量具有潛在價值，但尚未開發(fā)的數(shù)據(jù)。其中一些可能是保存在數(shù)據(jù)庫、文件和系統(tǒng)中的傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)；而其他一些則可能是由機器或移動設備生成的最新數(shù)據(jù)，還有一些可能是非結構化文本數(shù)據(jù)，或者是存為視頻或音頻記錄的非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在以往很難以經(jīng)濟高效的方式采集和利用，或者用起來成本太高，因此多半處于閑置狀態(tài)。而如今，隨著技術的快速發(fā)展，組織正在盡可能地擁抱更廣泛的數(shù)據(jù)。因此，盡可能全面地采集數(shù)據(jù)至關重要。在存儲方面，各組織已不再那么注重存儲能夠整齊有序地填入表格中的干凈數(shù)據(jù)。為了向機器學習算法和高級分析工具提供數(shù)據(jù)，很多組織正在探索各種機會，以各種云原生數(shù)據(jù)庫技術存儲來自物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體和AI的大量非結構化數(shù)據(jù)。關系型數(shù)據(jù)庫：一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的本地化部署的數(shù)據(jù)庫服務模式已經(jīng)難以滿足企業(yè)發(fā)展和成本控制方面的要求，另一方面越來越多的主流和新興公有云廠商開始將基于云平臺的數(shù)據(jù)倉庫作為一項服務來提供。這類整合了企業(yè)內(nèi)不同來源的數(shù)據(jù)，并提供給用戶供其進行實時處理和挖掘。這種轉為云平臺打造的關系型數(shù)據(jù)庫基于權限的集中式系統(tǒng)，消除了數(shù)據(jù)必須在同一地點存儲和數(shù)據(jù)管道的需求。除具備定序和存儲功能外，云數(shù)據(jù)倉庫通常還提供搜索引擎統(tǒng)計，以用于數(shù)據(jù)查詢和分析能力。有云的易用性、上下拓展的靈活性、高級數(shù)據(jù)處理和分析工具相結合，正在推動云數(shù)據(jù)倉庫市場的顯著成長。鍵值型數(shù)據(jù)庫：作為一種非關系數(shù)據(jù)庫，鍵值型數(shù)據(jù)庫使用簡單的鍵值方法來存儲數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)存儲為鍵值對集合，并將鍵作為唯一的標識。鍵和值都可以是從簡單對象到復雜復合對象的任何內(nèi)容，具備高度擴展性，允許以其他類型的數(shù)據(jù)庫無法實現(xiàn)的規(guī)模進行水平擴展，因此適用于海量數(shù)據(jù)場景，例如電商系統(tǒng)、游戲應用程序等。文檔型數(shù)據(jù)庫：這種數(shù)據(jù)庫可以讓開發(fā)人員使用他們在其應用程序代碼中使用的相同文檔模型格式，從而更輕松地在數(shù)據(jù)庫中存儲和查詢數(shù)據(jù)。文檔和文檔數(shù)據(jù)庫的靈活、半結構化和層級性質(zhì)允許它們隨應用程序的需求而變化。文檔模型可以很好地與目錄、用戶配置文件和內(nèi)容管理系統(tǒng)等使用案例配合使用，其中每個文檔都是唯一的，并會隨時間而變化。文檔數(shù)據(jù)庫支持靈活的索引、強大的臨時查詢和文檔集合分析，覆蓋內(nèi)容管理、移動應用等場景。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫：內(nèi)存數(shù)據(jù)庫常用于緩存、排行榜、廣告等應用場景，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)存儲主要通過消除訪問磁盤的需要來實現(xiàn)最小的響應時間，并實現(xiàn)微秒級別的延遲。時序數(shù)據(jù)庫：在過去的兩年中，時序數(shù)據(jù)庫技術的普及程度大大增加，覆蓋了物聯(lián)網(wǎng)應用、業(yè)務事件跟蹤、工業(yè)遙測等應用場景。時序數(shù)據(jù)庫會跟蹤并記錄數(shù)據(jù)變更以及變更的特定時間，并將每次變更的數(shù)據(jù)作為唯一值插入數(shù)據(jù)集中來自IoT和監(jiān)控技術的臨時數(shù)據(jù)規(guī)模呈爆炸式增長，在這一背景下，無論是歷史分析還是預測分析都越來越依賴于查詢某個時點的數(shù)值，并能持續(xù)精準和高效跟蹤該數(shù)值的能力。圖形（Graph）數(shù)據(jù)庫：充分分析和利用高度關聯(lián)的數(shù)據(jù)可能是一件具有挑戰(zhàn)的事情。隨著數(shù)據(jù)量的增加和結構化程度的降低，數(shù)據(jù)關系正呈現(xiàn)指數(shù)級增加，這導致數(shù)據(jù)關系在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型中變得難以管理，也無法進行查詢。而圖形數(shù)據(jù)庫不僅能夠存儲數(shù)據(jù)，而且還能存儲每個數(shù)據(jù)點關系的相關信息。使用這種模式，就能快速、高效且更為準確地查詢數(shù)據(jù)之間的復雜關系，在欺詐檢測、身份解析、知識圖譜、推薦引擎等場景用廣泛的應用前景。隨著存儲成本持續(xù)下降，聚合和整理海量數(shù)據(jù)已不會再因成本問題而被叫停。隨著存儲成本持續(xù)下降，聚合和整理海量數(shù)據(jù)已不會再因成本問題而被叫停。此外，現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)架構具備自我修復能力和強容錯能力，無需進行太多的維護，從而可以降低管理和修復成本。因此，增加存儲容量的潛在好處，將遠遠超出可能要承擔的任何成本。機器學習和高級分析能夠在繁復的數(shù)據(jù)關系中辨別出低顯著性的指標，使機器學習和高級分析的分析能力顯著提升，這是使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲和建模技術幾乎不可能做到的。（二）企業(yè)云原生數(shù)據(jù)分析服務數(shù)據(jù)分析用于將原始數(shù)據(jù)轉化為可行的見解。它包括一系列工具、技術和過程，用于通過使用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)趨勢并解決問題。數(shù)據(jù)分析可以塑造業(yè)務流程，改善決策，并促進業(yè)務增長。借助云原生完全托管大數(shù)據(jù)分析，可以在幾分鐘內(nèi)配置一個大數(shù)據(jù)集群，輕松擴縮資源，一鍵式完成高可用部署，輕松的重新配置集群。而專門構建的云原生數(shù)據(jù)分析服務，可以讓用戶在任意場景獲得最佳性價比。并且大數(shù)據(jù)于機器學習的聯(lián)動，也是云原生數(shù)據(jù)服務的強大之處。借助云原生的Serverless技術可以幫助客戶最大化數(shù)據(jù)價值的同時最小化運營開銷。亞馬遜云科技提供了廣泛的、專門構建的數(shù)據(jù)分析服務，包括處理大量非結構性數(shù)據(jù)（使用ApacheSpark和Hive等開源大數(shù)據(jù)框架）的AmazonEMR，處理實時數(shù)據(jù)流AmazonMSK，以及用于數(shù)據(jù)倉庫的AmazonRedshift。雖然這些服務已經(jīng)為客戶提供了強大的功能，但仍有客戶希望能進一步幫助他們處理具有高度不確定性或者間歇性的工作負載，不必管理底層基礎設施，并自動根據(jù)應用程序需求增減資源。為了消除擴展和管理基礎設施的復雜性，亞馬遜云科技于2014年在計算領域引入無服務器、事件驅動的概念。借助亞馬遜云科技的無服務器技術，包括用于實時數(shù)據(jù)流的AmazonKinesisDataStreams、用于數(shù)據(jù)集成的AmazonGlue以及用于交互式儀表板和可視化的AmazonQuickSight，大量客戶已經(jīng)實現(xiàn)了自動部署、按需縮放、按需付費。亞馬遜云科技新推出的AmazonEMR、AmazonMSK和AmazonRedshift的無服務器功能，進一步擴展了其數(shù)據(jù)分析的無服務器能力，讓客戶能夠更輕松地將數(shù)據(jù)分析擴展到更多用戶，最大化數(shù)據(jù)價值，同時降低成本。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展目標到2025年，數(shù)字經(jīng)濟邁向全面擴展期，數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達到10%，數(shù)字化創(chuàng)新引領發(fā)展能力大幅提升，智能化水平明顯增強，數(shù)字技術與實體經(jīng)濟融合取得顯著成效，數(shù)字經(jīng)濟治理體系更加完善，我國數(shù)字經(jīng)濟競爭力和影響力穩(wěn)步提升。數(shù)據(jù)要素市場體系初步建立。數(shù)據(jù)資源體系基本建成，利用數(shù)據(jù)資源推動研發(fā)、生產(chǎn)、流通、服務、消費全價值鏈協(xié)同。數(shù)據(jù)要素市場化建設成效顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)確權、定價、交易有序開展，探索建立與數(shù)據(jù)要素價值和貢獻相適應的收入分配機制，激發(fā)市場主體創(chuàng)新活力。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型邁上新臺階。農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉型快速推進，制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化更加深入，生產(chǎn)性服務業(yè)融合發(fā)展加速普及，生活性服務業(yè)多元化拓展顯著加快，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉型的支撐服務體系基本完備，在數(shù)字化轉型過程中推進綠色發(fā)展。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平顯著提升。數(shù)字技術自主創(chuàng)新能力顯著提升，數(shù)字化產(chǎn)品和服務供給質(zhì)量大幅提高，產(chǎn)業(yè)核心競爭力明顯增強，在部分領域形成全球領先優(yōu)勢。新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式持續(xù)涌現(xiàn)、廣泛普及，對實體經(jīng)濟提質(zhì)增效的帶動作用顯著增強。數(shù)字經(jīng)濟治理體系更加完善。協(xié)調(diào)統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟治理框架和規(guī)則體系基本建立，跨部門、跨地區(qū)的協(xié)同監(jiān)管機制基本健全。政府數(shù)字化監(jiān)管能力顯著增強，行業(yè)和市場監(jiān)管水平大幅提升。政府主導、多元參與、法治保障的數(shù)字經(jīng)濟治理格局基本形成，治理水平明顯提升。與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相適應的法律法規(guī)制度體系更加完善，數(shù)字經(jīng)濟安全體系進一步增強。展望2035年，數(shù)字經(jīng)濟將邁向繁榮成熟期，力爭形成統(tǒng)一公平、競爭有序、成熟完備的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)代市場體系，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基礎、產(chǎn)業(yè)體系發(fā)展水平位居世界前列。加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（一）增強關鍵技術創(chuàng)新能力瞄準傳感器、量子信息、網(wǎng)絡通信、集成電路、關鍵軟件、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、新材料等戰(zhàn)略性前瞻性領域，發(fā)揮我國社會主義制度優(yōu)勢、新型