數(shù)據(jù)資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)蘇州制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制研究2025年I在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代浪潮中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為企業(yè)運(yùn)營的核心驅(qū)動(dòng)力，深度融入生產(chǎn)、管理與決策全鏈條，受到高度關(guān)注，并在宏觀層面成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，在微觀層面成為企業(yè)創(chuàng)新與價(jià)值重塑的關(guān)鍵要素。蘇州憑借雄厚的制造業(yè)基礎(chǔ)以及完善的產(chǎn)業(yè)體系，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型筑牢了堅(jiān)實(shí)根基。然而，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)普遍面臨著諸多挑戰(zhàn)。蘇州制造業(yè)亟須深度挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，以創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，從而打造核心競爭力，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。本文首先系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本概念，并從多維度構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類框架。其次，深入介紹數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的關(guān)鍵支撐技術(shù)體系，聚焦區(qū)塊鏈、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù)在其中的作用。再次，定義了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的三個(gè)重要階段，即業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資源化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，并且明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的實(shí)施路徑。同時(shí)，本文列舉了多個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在制造業(yè)中的經(jīng)典應(yīng)用場景，為制造業(yè)企業(yè)提供了可借鑒的路徑與參考。此外，報(bào)告還深入探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)從多個(gè)維度驅(qū)動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制，揭示其在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵作用。最后針對(duì)蘇州制造業(yè)的具體情況，深入分析其在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，全面總結(jié)亟須解決的問題和挑戰(zhàn)，為有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，提出了切實(shí)可行的建議對(duì)策。最后提出全面促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的創(chuàng)新建議。 2 3 5 5 6 6 6 7 7 11 20 21 261一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念和分類（一）基本概念從技術(shù)層面而言，廣義上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指由信息系統(tǒng)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以電子或其他形式被記錄下來，包括但不限于文本、圖像、音頻、視頻、網(wǎng)頁內(nèi)容、數(shù)據(jù)庫條目及傳感器信號(hào)等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。而狹義上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，則特指利用加密和安全的分布式賬本技術(shù)，或類似技術(shù)進(jìn)行記錄，來源明確且可被擁有的原生電子或互聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)。從企業(yè)角度來看，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)在歷史交易或事件中積累下來的、合法持有或控制的、能夠量化且預(yù)期可為企業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益的信息資源。（二）數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類1.按數(shù)據(jù)處理階段分類（1）原始類數(shù)據(jù)資產(chǎn)：從外部渠道獲取以及內(nèi)部自行收集的詳細(xì)數(shù)據(jù)，構(gòu)成了后續(xù)數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的基礎(chǔ)；（2）過程類數(shù)據(jù)資產(chǎn)：通過數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺(tái)及數(shù)據(jù)中臺(tái)等技術(shù)，對(duì)基礎(chǔ)信息進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換以及聚合等步驟后形成的輕度匯總數(shù)據(jù)；（3）應(yīng)用類數(shù)據(jù)資產(chǎn)：基于原始類和過程類數(shù)據(jù)，通過深入的數(shù)據(jù)分析、挖掘和處理手段所生成的定制化統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)產(chǎn)品，旨在滿足具體的業(yè)務(wù)需求。2.按數(shù)據(jù)來源和權(quán)屬分類（1）公共數(shù)據(jù)：指各級(jí)黨政機(jī)關(guān)、事業(yè)單位以及承擔(dān)2公共服務(wù)職能的機(jī)構(gòu)，在依法行使公權(quán)力、履行公共職責(zé)或提供公共服務(wù)過程中所產(chǎn)生的非涉密數(shù)據(jù)資源；（2）企業(yè)數(shù)據(jù)：指企業(yè)在經(jīng)營和生產(chǎn)過程中自主產(chǎn)生或通過合法渠道獲取的具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的數(shù)字資產(chǎn)，涵蓋了研發(fā)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈物流數(shù)據(jù)、市場營銷數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)；（3）個(gè)人信息或數(shù)據(jù)：是以電子或者其他方式記錄的與已識(shí)別或者可識(shí)別的自然人有關(guān)的各種信息，涵蓋了基礎(chǔ)信息（身份證號(hào)、生物特征）、行為信息（移動(dòng)軌跡、購物記錄）、敏感信息（醫(yī)療健康、金融賬戶）等多類信息。3.按資產(chǎn)屬性和技術(shù)屬性分類如果從資產(chǎn)屬性和技術(shù)屬性兩個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行分類。從資產(chǎn)屬性看，可分為傳統(tǒng)資產(chǎn)的數(shù)字化與線上數(shù)字內(nèi)容的資產(chǎn)化。從技術(shù)屬性看，可以分為非代幣化資產(chǎn)與代幣化資產(chǎn)。其中，代幣化是指將存在于傳統(tǒng)賬本上的金融或?qū)嶋H資產(chǎn)的所有權(quán)記錄到區(qū)塊鏈可編程平臺(tái)上的過程。（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的關(guān)鍵特性數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨(dú)特價(jià)值，源于其一系列區(qū)別于傳統(tǒng)資產(chǎn)的關(guān)鍵特征。深入理解這些特征，對(duì)于制定有效的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、管理方法和價(jià)值評(píng)估體系至關(guān)重要。一般認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)具備如下特征：132345678（四）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為核心生產(chǎn)要素，蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值潛力。為準(zhǔn)確衡量和評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估應(yīng)運(yùn)而生。評(píng)估由專業(yè)機(jī)構(gòu)及其專家團(tuán)隊(duì)遵循法律、行政法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則，針對(duì)評(píng)估基準(zhǔn)日特定目的下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行專業(yè)評(píng)定與估算，并出具權(quán)威資產(chǎn)評(píng)估報(bào)告。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法一般分為收益法、成本法和市場法。其中，收益法側(cè)重于預(yù)測該數(shù)據(jù)資產(chǎn)在未來可能帶來的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，并將這些預(yù)期收益折現(xiàn)為當(dāng)前價(jià)值，以此來衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的總體價(jià)值。而成本法則基于重新獲取或構(gòu)建等同數(shù)據(jù)資產(chǎn)所需的成本來進(jìn)行估價(jià)，并對(duì)這一成本進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整以反映其真實(shí)價(jià)值。最后，市場法是在具有公開并活躍的交易市場的前提下（如各地?cái)?shù)據(jù)交易所），通過參考近期4類似數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成交價(jià)格，并考慮到特定差異因素后作出相應(yīng)調(diào)整，從而得出待評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的具體價(jià)值。5二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)支撐體系數(shù)據(jù)資產(chǎn)技術(shù)迅猛發(fā)展，區(qū)塊鏈、人工智能以及虛擬現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生成、運(yùn)用、安全保障及管理方面扮演著至關(guān)重要的角色。（一）區(qū)塊鏈技術(shù)區(qū)塊鏈?zhǔn)菙?shù)據(jù)資產(chǎn)的關(guān)鍵技術(shù)支持，通過集成密碼學(xué)、時(shí)間戳、共識(shí)算法、數(shù)字簽名及分布式數(shù)據(jù)庫等多項(xiàng)技術(shù)，確保了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全性和可靠性。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生成階段，區(qū)塊鏈技術(shù)不可篡改的特性為資產(chǎn)提供了唯一性保障。在流通環(huán)節(jié)，跨鏈技術(shù)通過實(shí)現(xiàn)異構(gòu)區(qū)塊鏈系統(tǒng)之間的互操作性，打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，促進(jìn)了不同鏈上資產(chǎn)的可信流轉(zhuǎn)。在交易過程中，智能合約作為運(yùn)行于區(qū)塊鏈上的可自動(dòng)執(zhí)行協(xié)議，將交易規(guī)則以程序代碼的形式進(jìn)行表達(dá)，實(shí)現(xiàn)了交易邏輯的透明化、自動(dòng)化與不可干預(yù)性。經(jīng)過多年演進(jìn)，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用已形成公有鏈與聯(lián)盟鏈并行的產(chǎn)業(yè)格局，但是我國區(qū)塊鏈發(fā)展以聯(lián)盟鏈為主。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《區(qū)塊鏈白皮書（2023年）》顯示，我國聯(lián)盟鏈技術(shù)不斷迭代升級(jí)，其在性能、節(jié)點(diǎn)規(guī)模和安全性等方面已取得顯著進(jìn)展。隨著區(qū)塊鏈與隱私計(jì)算技術(shù)的融合發(fā)展，通過數(shù)據(jù)加密、同態(tài)計(jì)算與可驗(yàn)證計(jì)算等手段，有效解決了鏈上隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)共享的矛盾，形成“可用不可見”的數(shù)據(jù)流通機(jī)制。企業(yè)能夠在合規(guī)前提下安全獲取并利用外部數(shù)據(jù)資源，開展跨組織、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)協(xié)同計(jì)算與分析，在不泄露敏感信息6的情況下充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)數(shù)據(jù)的高效流通與創(chuàng)新應(yīng)（二）人工智能技術(shù)目前，人工智能技術(shù)正以前所未有的速度革新各領(lǐng)域。AIGC能夠產(chǎn)生包括文本、圖像以及音視頻在內(nèi)的多種形式的數(shù)字內(nèi)容，結(jié)合區(qū)塊鏈等技術(shù)進(jìn)行權(quán)屬認(rèn)證，生成的內(nèi)容可轉(zhuǎn)化為高價(jià)值數(shù)字資產(chǎn)。此外，人工智能的數(shù)據(jù)分析能力同樣值得關(guān)注。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法不斷深化，廣泛應(yīng)用于市場趨勢挖掘、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策支持等關(guān)鍵領(lǐng)域。（三）虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)不僅能創(chuàng)造全新的數(shù)字資產(chǎn)，如虛擬物品、虛擬道具等，還允許用戶多維度沉浸式體驗(yàn)，從而有效提升其感知價(jià)值與市場價(jià)值。同時(shí)，通過虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)，企業(yè)能夠創(chuàng)建高精度的數(shù)字化知識(shí)資產(chǎn)，如三維設(shè)計(jì)圖紙、工藝流程數(shù)據(jù)庫、設(shè)備運(yùn)維手冊等。這些資產(chǎn)在完成確權(quán)登記后，可進(jìn)入數(shù)字資產(chǎn)交易平臺(tái)實(shí)現(xiàn)交易流轉(zhuǎn)。（四）其他相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)技術(shù)框架中還涉及其他多種關(guān)鍵技術(shù)，包括數(shù)字身份驗(yàn)證、物聯(lián)網(wǎng)、加密算法、數(shù)字簽名和水印等。這些技術(shù)相互協(xié)作，構(gòu)筑了可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理框架。7三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化不同階段和實(shí)施路徑（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的不同階段數(shù)據(jù)只有經(jīng)過資產(chǎn)化過程才能擁有數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征。我們把這一過程分為三個(gè)階段：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資源化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化階段業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是把數(shù)據(jù)當(dāng)作載體，用來描述各類業(yè)務(wù)或事物，該階段側(cè)重于數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和積累。根據(jù)數(shù)據(jù)來源可分為如下三種類型：（1）第一方數(shù)據(jù)：指企業(yè)在經(jīng)營和生產(chǎn)過程中直接采集和積累的重要數(shù)據(jù)資源。這類數(shù)據(jù)主要涉及生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的設(shè)備工藝、質(zhì)量控制、執(zhí)行流程和研發(fā)信息，電商平臺(tái)交易中的消費(fèi)者基礎(chǔ)信息、行為信息及市場需求數(shù)據(jù)，以及為特定目標(biāo)獲取的原始數(shù)據(jù)，如科研觀測數(shù)據(jù)、政府公共數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查數(shù)據(jù)和行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)等。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化階段主要依賴第一方數(shù)據(jù)。（2）第二方數(shù)據(jù)：指企業(yè)把部分運(yùn)營管理數(shù)據(jù)交由專業(yè)服務(wù)商處理。這些服務(wù)商通過為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用和技術(shù)支持，積累了大量行業(yè)數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)。（3）第三方數(shù)據(jù)：指企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文本挖掘等技術(shù)，從互聯(lián)網(wǎng)及各類公開或非公開文件中獲取的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)資源化階段在數(shù)據(jù)資源化階段，數(shù)據(jù)從原有系統(tǒng)中脫離，進(jìn)入深度價(jià)值挖掘。該階段包括數(shù)據(jù)管理、治理、價(jià)值挖掘與融合應(yīng)8用等環(huán)節(jié)。由于數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、流程多樣、場景復(fù)雜等特點(diǎn)，通過有效治理與綜合應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化。數(shù)據(jù)資源化可從業(yè)務(wù)、技術(shù)和管理三個(gè)維度進(jìn)行分類。從業(yè)務(wù)角度看，通過對(duì)數(shù)據(jù)的整理與分析，可形成用于對(duì)外服務(wù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。不同應(yīng)用場景下，數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)各有側(cè)重。例如，同樣是電商數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析處理后可用于精準(zhǔn)推薦或者研究消費(fèi)決策。從技術(shù)角度看，數(shù)據(jù)資源化涵蓋海量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分布式計(jì)算及突發(fā)事件處理，要求具備對(duì)多種格式和類型數(shù)據(jù)的加工、識(shí)別與解析能力。從管理角度看，涉及數(shù)據(jù)共享、安全、質(zhì)量、元數(shù)據(jù)等體系，需要建立配套制度與組織架構(gòu)。由于數(shù)據(jù)在各系統(tǒng)中流動(dòng)，必須實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的端到端治理，應(yīng)設(shè)立專門機(jī)構(gòu)統(tǒng)籌規(guī)劃，保障數(shù)據(jù)全生命周期的保值增值。3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)化階段數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是推動(dòng)數(shù)據(jù)社會(huì)化利用的關(guān)鍵過程，即將數(shù)據(jù)作為獨(dú)立資產(chǎn)進(jìn)行確權(quán)、流通和交易，通過交易、抵押、融資等方式實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的躍遷，最終完成價(jià)值變現(xiàn)。當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)化仍處于探索階段，尚未形成統(tǒng)一認(rèn)知。一方面受限于制度和技術(shù)條件，另一方面在于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估缺乏共識(shí)，價(jià)值認(rèn)定存在分歧，盡管已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的國家標(biāo)準(zhǔn)出臺(tái)，但推廣應(yīng)用仍需加強(qiáng)。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的社會(huì)化流轉(zhuǎn)，還需增強(qiáng)社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的認(rèn)可度。9綜上所述，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展的重要途徑。以下是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化實(shí)施路徑的全面總結(jié)，涵蓋從數(shù)據(jù)生產(chǎn)采集到資本化應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)，為企業(yè)提供清晰的實(shí)踐指引。123456789源，依據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則確認(rèn)為無形資產(chǎn)或存貨，用四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)在制造業(yè)的典型應(yīng)用場景在制造行業(yè)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用正日益廣泛，為企業(yè)的生產(chǎn)、管理、決策等各個(gè)環(huán)節(jié)帶來了前所未有的變革，以下列舉了部分典型應(yīng)用場景。（一）生產(chǎn)過程優(yōu)化在現(xiàn)代制造業(yè)企業(yè)中，通過實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)線上的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，可有效實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的預(yù)測預(yù)警。根據(jù)麥肯錫全球研究所數(shù)據(jù)顯示，到2024年，基于AI的預(yù)測性維護(hù)可為全球制造業(yè)節(jié)省約6300億美元的維護(hù)成本，一些高精密行業(yè)，預(yù)測性維護(hù)的采用率已達(dá)到67%。同時(shí)，構(gòu)建數(shù)字孿生模型并動(dòng)態(tài)模擬生產(chǎn)參數(shù)，能夠幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)線與資源配置，從而提高生產(chǎn)效率。據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年，超過80%的制造企業(yè)將采用某種形式的數(shù)字孿生技術(shù)，全球數(shù)字孿生市場規(guī)模將達(dá)到480億美元，其中制造業(yè)占比超過40%。（二）生產(chǎn)質(zhì)量提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)在產(chǎn)品質(zhì)量控制中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。企業(yè)通過全面收集并深入分析質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)溯源。借助人工智能視覺識(shí)別技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析工具，可實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品缺陷的自動(dòng)識(shí)別與診斷。同時(shí)，借助社交媒體、在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)以及客戶服務(wù)記錄等多渠道獲取的用戶反饋，企業(yè)能夠全面了解產(chǎn)品在實(shí)際使用中的性能表現(xiàn)與用戶體驗(yàn)。這不僅有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的薄弱環(huán)節(jié)和潛在問題，還為后續(xù)的產(chǎn)品優(yōu)化與升級(jí)提供真實(shí)、可靠的決策依據(jù)。例如，Airbnb開發(fā)“Brandometer”系統(tǒng)，利用自然語言理解技術(shù)（NLU），每月分析約2000萬條社交媒體用戶反饋，生成品牌感知評(píng)分，實(shí)現(xiàn)品牌形象監(jiān)控。（三）供應(yīng)鏈協(xié)同管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)在供應(yīng)鏈協(xié)同中可發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)打通供應(yīng)商、制造商與零售商之間的信息壁壘，構(gòu)建透明高效的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)全鏈路價(jià)值創(chuàng)造。企業(yè)還能利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)精準(zhǔn)預(yù)測銷售趨勢，調(diào)整庫存策略，有效降低倉儲(chǔ)成本。同時(shí)，深度挖掘物流數(shù)據(jù)有助于優(yōu)化配送路徑，提升響應(yīng)速度與效率。以京東為例，通過整合海量用戶交易、物流節(jié)點(diǎn)及供應(yīng)商數(shù)據(jù)，京東構(gòu)建了覆蓋采購、倉儲(chǔ)、配送的全鏈路數(shù)據(jù)體系。智能補(bǔ)貨系統(tǒng)可根據(jù)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整庫存水位，降低滯銷風(fēng)險(xiǎn)，物流調(diào)度系統(tǒng)則通過實(shí)時(shí)分析優(yōu)化運(yùn)輸路線和倉儲(chǔ)布局，大幅提升“當(dāng)日達(dá)”和“次日達(dá)”的覆蓋率。根據(jù)相關(guān)估值模型測算，京東在供應(yīng)鏈管理場景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)顯性經(jīng)濟(jì)價(jià)值達(dá)457.79億元，充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)在供應(yīng)鏈體系中的重大價(jià)值。（四）柔性定制生產(chǎn)隨著市場對(duì)個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)需求的持續(xù)增長，制造業(yè)企業(yè)正加速從“標(biāo)準(zhǔn)化批量生產(chǎn)”向“柔性定制化生產(chǎn)”轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在這一過程中發(fā)揮著關(guān)鍵支撐作用。通過深入分析客戶的購買行為、產(chǎn)品的使用情況以及售后反饋等信息，基于多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫像，企業(yè)能更準(zhǔn)確地把握消費(fèi)者的具體偏好及需求趨勢，從而提供個(gè)性化推薦與定制。例如，依托卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為青島某服裝公司搭建服裝行業(yè)大規(guī)模個(gè)性化定制解決方案，通過該方案，消費(fèi)者可以自由DIY設(shè)計(jì)服裝，實(shí)現(xiàn)了服裝“一人一版”。項(xiàng)目落地后，定制訂單增加了30%，產(chǎn)品開發(fā)周期縮短70%，訂單響應(yīng)周期縮短50%，不入庫率達(dá)到65%，成衣生產(chǎn)周期縮短36.6%，產(chǎn)能提升50%。五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)是制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心在于利用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)資源，重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、客戶體驗(yàn)與商業(yè)模式，以提升效率、增強(qiáng)競爭力并推動(dòng)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為信息和知識(shí)的關(guān)鍵載體，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，而且高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化、可治理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅可提升數(shù)據(jù)可用性，還能支持業(yè)務(wù)的量化分析與優(yōu)（二）數(shù)據(jù)治理是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提數(shù)據(jù)治理是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵，通過系統(tǒng)化的治理確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性、完整性和安全性。數(shù)據(jù)治理涵蓋標(biāo)準(zhǔn)制定、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)維護(hù)、質(zhì)量管理、權(quán)限控制與安全防護(hù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，形成閉環(huán)管理體系，解決“有哪些數(shù)據(jù)、從哪來、誰負(fù)責(zé)、如何保障質(zhì)量、怎樣合規(guī)使用”等核心問題。隨著《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》等相關(guān)法規(guī)的出臺(tái)，數(shù)據(jù)治理已被提升至企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃及合規(guī)性管理的核心位置，成為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的前提條件。（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力決定數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗，關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的綜合管理能力。這種能力貫穿于數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、建模、分析到應(yīng)用落地的全生命周期。企業(yè)還需具備跨平臺(tái)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成能力，打通設(shè)備層到管理層的縱向鏈路，實(shí)現(xiàn)從研發(fā)、生產(chǎn)到服務(wù)的橫向協(xié)同，支撐端到端的業(yè)務(wù)優(yōu)與此同時(shí)，企業(yè)必須完善組織架構(gòu)、制度流程和人才體系建設(shè)，設(shè)立專門的數(shù)據(jù)管理部門，推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與資產(chǎn)目錄建設(shè)，并通過培訓(xùn)機(jī)制與激勵(lì)機(jī)制，提升全員的數(shù)據(jù)素（四）數(shù)據(jù)資產(chǎn)閉環(huán)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)企業(yè)持續(xù)進(jìn)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值通過“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資源化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”的閉環(huán)機(jī)制不斷放大，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)在不同環(huán)節(jié)中流轉(zhuǎn)增值，形成數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相互促進(jìn)的正向循環(huán)。在制造業(yè)企業(yè)中，首先需采集設(shè)備狀態(tài)、工藝參數(shù)、質(zhì)量檢測等生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗、治理和結(jié)構(gòu)化處理，轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。接著，基于這些數(shù)據(jù)開發(fā)預(yù)測模型、異常識(shí)別算法及優(yōu)化決策等智能服務(wù)組件。然后，將這些服務(wù)嵌入排產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等業(yè)務(wù)流程，促進(jìn)業(yè)務(wù)智能化升級(jí)。隨著系統(tǒng)運(yùn)行，新的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反饋至數(shù)據(jù)體系，促進(jìn)模型和服務(wù)的迭代優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)之間的雙向循環(huán)。（五）數(shù)據(jù)資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)企業(yè)組織與生態(tài)變革數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅是技術(shù)工具，更是推動(dòng)組織變革和生態(tài)重構(gòu)的關(guān)鍵力量。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，制造業(yè)企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)趨向扁平化與敏捷化，決策方式從集中式向分布式轉(zhuǎn)變，業(yè)務(wù)流程從線性推進(jìn)向并行協(xié)作演進(jìn)。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)正在重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。通過開放數(shù)據(jù)接口、構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，制造業(yè)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)與供應(yīng)商、客戶及合作伙伴之間的高效協(xié)同，推動(dòng)從“單點(diǎn)智能化”向“生態(tài)級(jí)智能化”的躍遷。（六）數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有獨(dú)特的戰(zhàn)略價(jià)值和增長潛力相較于傳統(tǒng)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具備“越用越增值”的特性，其價(jià)值在于不斷地積累、流通與再利用。企業(yè)通過對(duì)數(shù)據(jù)的持續(xù)挖掘與深度分析，不僅能夠識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)與瓶頸，還可拓展新的應(yīng)用場景，挖掘業(yè)務(wù)增長機(jī)會(huì)。同時(shí)，隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)還將成為智能化決策、自動(dòng)化執(zhí)行和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)要素，持續(xù)釋放乘數(shù)級(jí)價(jià)值，構(gòu)建企業(yè)的長期競爭優(yōu)勢。（七）數(shù)據(jù)資產(chǎn)塑造未來企業(yè)的核心競爭力在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為制造業(yè)企業(yè)的“新石油”，其價(jià)值不僅體現(xiàn)在資源積累上，更在于通過治理、整合與應(yīng)用能力的釋放，形成差異化的競爭優(yōu)勢。未來，企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的成熟度將直接決定其能否在智能化、場景化、生態(tài)化的競爭格局中占據(jù)先機(jī)。六、蘇州制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理挑戰(zhàn)蘇州作為中國制造業(yè)的領(lǐng)軍之地，集聚了眾多具有影響力的制造業(yè)企業(yè)。近年來，積極致力于推動(dòng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并取得了顯著的階段性成果。但是通過調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)蘇州本地制造業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面仍面臨諸多挑（一）普遍面臨數(shù)據(jù)孤島問題一方面，制造企業(yè)的設(shè)備種類繁雜、新老設(shè)備混雜，設(shè)備數(shù)據(jù)通信協(xié)議累計(jì)達(dá)幾百種，主流協(xié)議也有40余種，難以互聯(lián)互通。根據(jù)對(duì)蘇州制造企業(yè)進(jìn)行的智能制造診斷服務(wù)顯示，有近70%的企業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通條件差，難以形成數(shù)字客戶關(guān)系管理（CRM）、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）以及制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）往往作為獨(dú)立的項(xiàng)目分別進(jìn)行采購，獨(dú)立運(yùn)行，未充分考慮與其他系統(tǒng)的集成需求，缺乏數(shù)據(jù)互通的接口或平臺(tái)，數(shù)據(jù)無法高效流動(dòng)與共享。此外，上下游不同制造業(yè)企業(yè)在信息化建設(shè)方面的投資力度及技術(shù)水平存在較大差異，部分企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化和信息化，但有一些仍在采用傳統(tǒng)手工記錄或半自動(dòng)化系統(tǒng)。（二）數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊蘇州制造業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面存在多方面問題。一方面，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺乏統(tǒng)一性，數(shù)據(jù)分類、編碼等標(biāo)準(zhǔn)往往由各業(yè)務(wù)部門自行制定，導(dǎo)致多種標(biāo)準(zhǔn)并存，“一物多碼、一客/商多碼”現(xiàn)象普遍，例如，某集團(tuán)有超過4千個(gè)螺釘料號(hào)，相同的螺釘在不同部門是不同編碼，引發(fā)信息混亂。另一方面，數(shù)據(jù)信息不完整，屬性定義不完善，普遍存在數(shù)據(jù)維護(hù)不完整、不規(guī)范的問題。此外，企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)流向不清晰，數(shù)據(jù)在多個(gè)系統(tǒng)中重復(fù)存儲(chǔ)或采集，如同一物料信息在不同系統(tǒng)中被多次錄入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余和一致性差。最后，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)維度不一致，各業(yè)務(wù)部門在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)采用的規(guī)則和口徑經(jīng)常不同。（三）缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)管理人才調(diào)研中，企業(yè)普遍認(rèn)為人才是制約企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，尤其缺乏橫跨多領(lǐng)域的復(fù)合型人才。據(jù)統(tǒng)計(jì)，蘇州制造業(yè)企業(yè)中，數(shù)字化人才占比僅為10%，而高級(jí)數(shù)字化人才占比僅3%。蘇州制造業(yè)企業(yè)因普遍缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析、管理和挖掘人才，導(dǎo)致企業(yè)在數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升以及數(shù)據(jù)安全管理等方面能力不足，難以構(gòu)建系統(tǒng)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)管理體系。（四）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)難度大當(dāng)前，制造業(yè)企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)安全與共享之間的矛盾。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入和網(wǎng)絡(luò)化程度的提升，涉及生產(chǎn)工藝、設(shè)備運(yùn)行、客戶信息等敏感數(shù)據(jù)面臨日益嚴(yán)峻的安全威脅。然而，部分蘇州制造業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)安全管理方面仍存在短板，如加密機(jī)制不完善、訪問控制不夠精細(xì)、審計(jì)能力薄弱，難以保障數(shù)據(jù)全生命周期的安全與隱私。同時(shí)，在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與跨企業(yè)合作中，企業(yè)既希望通過數(shù)據(jù)共享提升協(xié)同效率與資源配置水平，又因缺乏完善的權(quán)限管理機(jī)制和可信共享平臺(tái)，導(dǎo)致商業(yè)機(jī)密和客戶隱私數(shù)據(jù)難以安全流通，“不敢共享、不會(huì)共享”的現(xiàn)象普遍存在，制約了數(shù)據(jù)資源在產(chǎn)業(yè)鏈中的流動(dòng)效率與價(jià)值釋放。（五）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑不清晰盡管蘇州制造業(yè)企業(yè)在長期發(fā)展中積累了大量數(shù)據(jù)，但多數(shù)企業(yè)尚未建立起系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機(jī)制，難以有效識(shí)別、評(píng)估和利用這些數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，僅有30%的制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度分析與應(yīng)用，大量數(shù)據(jù)處于閑置或低效使用狀態(tài)。此外，企業(yè)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)方面普遍面臨路徑不清的問題。一方面，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)資源經(jīng)濟(jì)價(jià)值的認(rèn)知。另一方面，也欠缺將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際商業(yè)價(jià)值的能力，導(dǎo)致了“有資源、無價(jià)值”的困境，不僅造成了資源浪費(fèi)，也嚴(yán)重制約了企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效的目標(biāo)。20七、蘇州制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理對(duì)策數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力不足，已經(jīng)成為蘇州制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的瓶頸。為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，企業(yè)應(yīng)建立一套高效、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理體系，提升數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用能力，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)說話、靠數(shù)據(jù)決策、依數(shù)據(jù)創(chuàng)新”。（一）構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，促進(jìn)數(shù)據(jù)高效流動(dòng)為解決系統(tǒng)間數(shù)據(jù)割裂與設(shè)備協(xié)議不兼容等各種問題，蘇州制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加速構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，打通ERP、MES、SCM、CRM等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，推動(dòng)支持協(xié)議轉(zhuǎn)換和邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)用。隨著建設(shè)逐步推進(jìn)，蘇州已在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建方面取得顯著進(jìn)展。截至目前，已有16個(gè)國家級(jí)雙跨平臺(tái)落戶蘇州，培育出如盛虹、波司登等21個(gè)國家級(jí)特色專業(yè)型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以及永鼎、中億豐等52個(gè)省級(jí)重點(diǎn)平臺(tái)，這些平臺(tái)為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。（二）夯實(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)，完善數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)為確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和一致性，蘇州制造業(yè)企業(yè)應(yīng)引入數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)收集、處理和分析流程。同時(shí)建立完善的數(shù)據(jù)治理架構(gòu)，包括統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類、編碼、統(tǒng)計(jì)口徑和管理流程，以解決“一物多碼、信息缺失、重復(fù)錄入”等問題，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。最后，加快建設(shè)行業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，消除數(shù)據(jù)格式差異和語義歧義，促進(jìn)不同企業(yè)間高質(zhì)量數(shù)據(jù)的共享與利用。（三）推進(jìn)智能制造與自動(dòng)化建設(shè)，增強(qiáng)核心競爭力21智能制造與自動(dòng)化是推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。企業(yè)應(yīng)加快引入機(jī)械臂、智能生產(chǎn)線等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化。同時(shí)，通過實(shí)時(shí)采集分析生產(chǎn)設(shè)備的工作數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，從而減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間和故障概率，延長設(shè)備使用壽命，提升整體生產(chǎn)效率。蘇州眾捷汽車零部件股份有限公司通過智能工廠建設(shè)，顯著提升制造效能，產(chǎn)品研制周期縮短25%，生產(chǎn)效率提高30%，單位產(chǎn)品生產(chǎn)成本降低15%，不良品率下降50%，能源利用率提升22%。然而，對(duì)廣大中小企業(yè)而言智能化改造面臨嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，平均智能化改造投入超500萬元，但約70%的企業(yè)因資金不足而推遲或放棄。此外，中小企業(yè)還普遍存在專業(yè)人才匱乏問題，既懂制造又熟悉智能技術(shù)的復(fù)合型人才多流向大型企業(yè)。因此，企業(yè)應(yīng)立足自身發(fā)展階段，摒棄“一步到位”的冒進(jìn)思維，科學(xué)制定分階段的技術(shù)投入與人才培養(yǎng)計(jì)劃，優(yōu)先在關(guān)鍵環(huán)節(jié)實(shí)施改造，并積極對(duì)接政府診斷服務(wù)與扶持政策,穩(wěn)步推進(jìn)符合自身實(shí)際的智能化轉(zhuǎn)型。（四）打造行業(yè)垂直領(lǐng)域語料庫，提升AI應(yīng)用效能當(dāng)前，人工智能成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，正在加速賦能新型工業(yè)化，而發(fā)展具身智能與大模型技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人工智能深度賦能新型工業(yè)化的核心路徑。在這一進(jìn)程中，算力、算法與數(shù)據(jù)構(gòu)成三大關(guān)鍵要素，其中數(shù)據(jù)是最具杠桿效應(yīng)的突破口。為提升AI大模型應(yīng)用效能，企業(yè)亟需構(gòu)建制造業(yè)垂直領(lǐng)域語料庫。語料庫通過對(duì)行業(yè)內(nèi)的文本、圖像、22視頻及傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注與結(jié)構(gòu)化處理，形成“AI教科書”式的訓(xùn)練素材，可顯著提升模型在特定場景下的準(zhǔn)確率，幅度可達(dá)30%～50%。以工業(yè)質(zhì)檢為例，通過積累大量標(biāo)注清晰的圖像數(shù)據(jù)（如電纜行業(yè)中的10萬條線纜接頭質(zhì)檢圖像），訓(xùn)練出的專用模型可替代90%的人工質(zhì)檢工作，顯著提升效率并降低成本，展現(xiàn)了行業(yè)語料庫在推動(dòng)人工智能技術(shù)落地的關(guān)鍵作用。（五）從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”出發(fā)，向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”邁進(jìn)在管理決策過程中，傳統(tǒng)制造型企業(yè)傾向于依賴基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，并結(jié)合管理人員的經(jīng)驗(yàn)來做判斷，形成了以個(gè)人直覺為基礎(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)主義決策模式。然而，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，蘇州制造業(yè)企業(yè)應(yīng)主動(dòng)變革，推動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)，積極利用數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，從傳統(tǒng)的“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。通過深入挖掘和分析生產(chǎn)、銷售、市場趨勢等多維度數(shù)據(jù)，制定出更科學(xué)、更具前瞻性的決策方案。23八、促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)創(chuàng)新建議（一）提升數(shù)據(jù)管理能力，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型DCMM，即國家標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型》CapabilityMaturityModel），這是由中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院主導(dǎo)起草的我國首個(gè)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域正式發(fā)布的國家標(biāo)準(zhǔn)。通過標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估，能幫助企業(yè)利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理理念和方法，提升自身的數(shù)據(jù)管理能力，持續(xù)完善數(shù)據(jù)管理組織、程序和制度，有效釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。目前，蘇州已有多家企業(yè)通過DCMM貫標(biāo)評(píng)估，包括江蘇永鼎股份有限公司、金龍聯(lián)合汽車工業(yè)（蘇州）有限公司和太極半導(dǎo)體（蘇州）有限公司等知名企業(yè)。但在江蘇省但其中僅有8家為制造業(yè)企業(yè)，這一比例與蘇州作為全國重要制造業(yè)基地的地位并不匹配。為在蘇州制造業(yè)企業(yè)中更有效地推廣DCMM貫標(biāo)評(píng)估，建議加強(qiáng)政策引導(dǎo)和財(cái)政支持，具體措施包括設(shè)立專項(xiàng)資金、提供稅收優(yōu)惠等，以激勵(lì)企業(yè)參與評(píng)估，并根據(jù)結(jié)果提升管理能力。同時(shí)，可將DCMM貫標(biāo)評(píng)估結(jié)果作為智能制造示范項(xiàng)目申報(bào)和專精特新企業(yè)認(rèn)定的重要參考，增強(qiáng)其在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的引領(lǐng)作用。（二）打通數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑，鼓勵(lì)評(píng)估入表打通企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑，是推動(dòng)數(shù)據(jù)資源入表與實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)化的關(guān)鍵步驟。財(cái)政部發(fā)布的《企業(yè)數(shù)據(jù)資源24相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》為企業(yè)數(shù)據(jù)資源合規(guī)入表提供了明確政策依據(jù)，為制造業(yè)拓展融資渠道、探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)押融資和證券化等金融創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。針對(duì)蘇州本地制造業(yè)的需求，政府應(yīng)加強(qiáng)指導(dǎo)與支持，協(xié)助企業(yè)系統(tǒng)地梳理可用于入表的數(shù)據(jù)資源，明確其權(quán)屬、類型及應(yīng)用價(jià)值，為后續(xù)資產(chǎn)入表和交易做準(zhǔn)備?？茖W(xué)有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估是確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表和合規(guī)流通的重要環(huán)節(jié)。然而，當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估領(lǐng)域普遍缺乏統(tǒng)一規(guī)范和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，影響了評(píng)估結(jié)果的權(quán)威性和市場認(rèn)可度。由中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院牽頭起草，聯(lián)合中國資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)、中聯(lián)資產(chǎn)評(píng)估集團(tuán)有限公司等多家單位共同制定的國家標(biāo)準(zhǔn)《信息技術(shù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估》（20214285-T-469）為數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易、入表和流通提供了統(tǒng)一的技術(shù)支撐。該標(biāo)準(zhǔn)涵蓋了數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)（質(zhì)量、成本、應(yīng)用要素）和價(jià)值評(píng)估（收益法、成本法、市場法），同時(shí)規(guī)定了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的整體框架、評(píng)估方法、實(shí)施流程等內(nèi)容，可幫助企業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的