在数字化转型进入深水区的今天，数据已成为企业核心生产要素，而数据中台作为承接数据价值转化的关键载体，其建设质量直接决定了企业数据驱动战略的落地效果。当前，不少企业的 data 中台建设陷入“重搭建、轻质量”的误区——看似实现了数据汇聚与初步加工，达成了“数据可用”的基础目标，但在数据准确性、一致性、...

当前数据中台建设在“让业务用数据”层面已取得显著成就。报表自助化让业务人员获取数据的时间从数天缩短至分钟级，分析工具的可视化大幅降低了技术门槛，数据服务API化使得业务系统集成更加便捷。这些进步确实提升了企业的数据使用效率。然而，这仅是数据中台价值的“初级阶段”...

在数字化转型的深水区，许多企业面临一个共同的困境：数据量持续增长，但数据价值却未能同步提升。数据散落各处、口径不一、质量堪忧，不仅拖慢了决策效率，更使得宝贵的业务知识无法有效沉淀和复用。此时，专业的数据治理公司不再只是“可选配件”，而是帮助企业破解这一困境，实现高效管理与知识沉淀的关键伙伴。 一、高...

在企业数字化转型的浪潮中，一个普遍存在的“中台困局”正在蔓延：企业投入巨资建成的数据中台，在项目上线后热度迅速消退，最终沦为一座看似宏伟却无人问津的“数据鬼城”。据统计，超过60%的数据中台项目在交付后一年内使用率不足30%，大量数据资产闲置浪费。这种现象的根本原因在于，中台仅被视作一个IT交付的项...

在日常业务运营中，一个急需的报表需要排期两周，一个简单的数据疑问需要来回沟通数日——这种“IT依赖症”正在消耗企业的创新动能与市场机会。当市场部门需要实时调整营销策略时，当运营团队需要快速分析用户行为时，传统的“业务提需求-IT开发-交付”流程已成为企业敏捷应对市场的最大障碍。数据显示，业务人员平均...

在当今数据驱动的商业环境中，业务人员却普遍陷入“数据饥饿”的尴尬境地：市场经理需要等待三天才能拿到竞品分析数据，销售总监需要一周时间才能获取客户行为洞察，运营专员每天耗费数小时在跨部门沟通数据需求上。这种被动“等数据”的模式，已成为制约业务敏捷性的致命瓶颈。数据显示，业务人员平均有35%的有效工作时...

一、先别谈技术，先问一句： 你到底要改变什么场景？ 这几年，我们被各种热词包围：大模型、算力中心、数据要素、元宇宙、低空经济…… 但如果你冷静问一句：“这些东西最后要落在哪个具体场景里？要改变谁、什么、哪一刻？” ——很多项目就开始含糊了。 国务院办公厅这份《加快场景培育和开放，推动新场景大规模应用的实施意见》（国办发〔2025〕37 号），干了一件很重要的事：把“场景”从一个模糊的 PPT 概念，正式抬升为国家级战略资源和改革工具。 文件开头就给场景做了一个非常清晰的定位： 场景是系统性验证新技术、新产品、新业态以及配套基础设施、商业模式、制度政策的具体情境，是连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁。 翻成大白话就是： 新技术好不好用，不是专家拍脑袋，而要在真实场景里跑一跑； 场景是技术与产业之间的“过桥费”，不过桥就到不了真正的产业化； 你所有的“智能+、数据+、AI+”，最后都要在某个生产、生活、治理场景里，产生可感可量的变化，否则就是“概念股”。 所以，讨论数字化转型，不能再停留在“我要上什么系统、买什么平台、用什么模型”，而是要回到一句朴素的问题： 你要改造的那个具体场景，到底是什么？ 二、国家在做什么？ ——一张巨大的“场景资源地图” 这份文件其实给出了一个“全国场景资源总目录”，逻辑非常清楚，可以简单概括为三层： 新赛道、新空间的前沿场景 比如： 数字经济场景：元宇宙、虚拟现实、智能算力、各类机器人在办公、消费、娱乐中的应用； 人工智能场景：从科研、工业到民生、治理、国际合作，全链条找“AI 能落地”的点； 全空间无人体系：海陆空一体的无人文旅、政务、物流、卫星服务等； 生物技术场景：生物基材料、生物能源、绿色制备； 清洁能源场景：清洁能源车队、车网互动、虚拟电厂、绿电直供； 海洋开发场景：深海探测、深远海养殖、海洋药物等等。 传统产业转型升级的场景 制造业：智能工厂、零碳园区、工业大模型等； 交通运输：车联网、智能调度、空运转运等； 智慧物流：智慧公路、智慧港航、无人仓、无人配送等； 现代农业：智慧农场、育种数字化、畜牧/渔业全链路数字化。 治理与民生场景 应急管理、矿山安全、智慧水利、施工安全、林草生态保护； 智慧政务、智慧城市、数字乡村； 医疗健康、养老助残托育、数字文旅、跨界消费新场景。 用一个比喻理解： 国家在做一件事：把“场景”像矿藏一样标出来，把“场景资源”从隐形的变成显性的，让技术、资本、人才有地方“落脚”和“开采”。 同时，文件还做了两步“制度升级”： 一是把场景纳入要素与制度改革： 场景不只是工程项目，而是与市场准入、要素配置、金融支持、人才政策一起打包设计，用来催生“新质生产力”。 二是把场景当成制度试验田： 在场景里试点规则、监管方式、标准体系，试出来的再升级成更大范围的制度安排。 所以，“场景”已经不再是一个中性名词，而是真正进入了“资源—要素—制度工具箱”的视野。 三、为什么技术越多，很多数字化项目反而越“虚”？ 回到企业一侧，我们会看到另一种常见画风： 先做一个“宏大的蓝图”：统一平台、数据中台、AI 平台、数字孪生平台…… 然后一通上系统：ERP、CRM、WMS、MES、OA 全上； 再堆一些“智能”：预测模型、推荐引擎、知识图谱、机器人流程自动化； 最后发现： 一线业务觉得“很麻烦，不如 Excel 好用”； 领导觉得“报告更好看了，但业绩没感觉到多大的变化”； 数据团队每天忙着“救火”和“做报表”。 问题出在哪？出在“先有技术、再找场景”这个顺序本身。 如果没有清晰的高价值场景，再多的技术投入，很可能变成一种“数字化农家乐”： 地自己种（自己搞平台、自己采数、自己建模）； 菜自己炒（场景自说自话、不跟外部生态耦合）； 饭自己吃（数据不开放、不流动、不可复用）； 看着热闹，规模上不去，成本降不下来，外部引不进来。 相反，如果你先锁定高价值的、可复制的场景，再去倒推技术、数据、制度，就会形成一种**“数有引力”**的局面： 一个定义清晰、价值明确的好场景，会像“引力井”一样，把技术、数据、人才、资本主动吸附过来，而不是靠 PPT 和文件“拉人头”。 四、什么是一个“好场景”？ ——精益场景 SMART框架 把故事变成工程 那到底什么叫“高价值场景”？ 在精益数据方法论里，一个场景要过“五关”——SMART 原则： S：Specific（具体、独特） 越能一句话说清楚“在哪儿、为谁、改什么”，场景就越具体。 不是“要打造智慧城市”，而是“把某个核心商圈高峰期的拥堵指数降低 20%”； 不是“要做智慧工厂”，而是“将某条生产线单位产品的能耗降低 15%”。 M：Measurable（可度量） 这些指标，既是目标，也是验收标准。 办事时长从 15 天缩到 5 天； 交付准时率从 85% 升到 98%； 事故率下降一半； 一次性办结率提升到 90%。 没有数字，就没有共识。 好场景一定有 2–3 个关键指标，比如： A：Actionable（可执行） 哪些流程要改？ 哪些数据要采？ 哪些系统要改造或新建？ 哪些岗位要调整？ 场景要能拆成可执行的任务： 如果一拆发现什么都是“别人来配合、上面来支持”，说明场景定义还停留在口号层面。 R：Realistic（现实可行） 现有技术成熟吗？ 监管是否允许？ 预算撑不撑得住？ 组织里有没有靠谱的负责人？ 不要“想当然”： 有时候，把目标从“全国推广”收缩到“某一线城市或某个产业园区试点”，反而更现实。 T：Time-bound（有时效） 试点期（比如 6–12 个月）； 评估节点（3 个月一次复盘）； 推广期（2–3 年内复制到多少单位）。 场景不是无限期“试下去”； 通常需要明确： SMART 的本质，就是把“故事”压缩成“工程”： 讲得动人的不算，能拆成任务、能算账、能验收的，才叫高价值场景。 五、用“精益数据场景画布” 把一个好点子磨成好场景 光有 SMART 还是不够，你还需要一块“画板”，把场景相关的信息全都摊开来。 精益数据方法论里有一个非常实用的工具——精益数据场景画布，包含十个关键要素，可以当成一个共创工作坊的模板来用： 业务目标和价值： 这个场景从业务角度要达成什么？ 是降本、增效、提体验、控风险，还是支撑某个政策目标？ 用户画像： 谁是场景里的核心用户？ 是调度员、医生、司机、客服，还是市民、企业用户？ 不同用户在场景中的角色、动机是什么？ 场景背景： 现在是怎么做的？ 有什么外部变化逼得你必须改？政策？竞争？风险事件？ 用户痛点： 一线到底在哪儿喊累、喊烦、喊危险？ 哪些地方是关键的“吐槽高发点”？ 用户期待： 如果这个场景“成功了”，用户希望发生什么变化？ 更简单？更快？更透明？更安全？更可控？ 度量指标： 上文的 M——用 2–3 个指标，把“好不好”说清楚。 挑战与阻力： 是组织壁垒？部门利益？技术短板？数据质量？ 还是法律合规？人才缺口？预算不够？ 解决方案思路： 流程怎么变？ 机制怎么改？ 数据怎么组织？ 系统怎么协同？ 培训和考核怎么设计？ 不是一句“建一个平台”就完事，而是： 数据资产： 场景中有哪些关键数据？ 现在在哪儿？质量怎么样？缺什么？ 哪些数据是本单位就能解决的，哪些需要跨部门、跨行业协同？ 数字技术： 要用到哪些关键技术组件：物联网、大模型、知识图谱、数字孪生、区块链…… 哪些已经有，哪些需要引入新的伙伴？ 一个典型做法是： 把这十个要素印在一张大画布上，让业务、技术、数据、法务、财务、合作伙伴围在一起，从左到右、一项一项写，边写边吵，吵完基本就成了。 这个过程本身，就是“共创”和“筛选”： 写得清楚的场景，会变得越来越扎实、越来越可执行； 写到一半发现答不上来的场景，要么需要重构，要么就先“降级备选”。 六、数据要素的三重角色：底座、连接器、放大器 说到这里，有一个问题绕不过去： 在一个高价值场景里，数据要素到底干什么？ 在“数有引力”的框架里，数据有三个角色——底座、连接器、放大器。 1. 底座：没有数据，场景就是空心的 再完美的流程设计、再聪明的算法、再漂亮的界面，如果没有真实、持续、高质量的数据，最终都只能停留在“演示版”。 比如做虚拟电厂场景： 没有各类用电设备的实时负荷数据，就无法知道谁可以灵活调节； 没有历史负荷曲线，就无法做靠谱的预测； 没有合约执行与结算数据，就无法形成市场信号。 所以，每一个场景画布里，都需要回答一个问题： 这个场景的“必需数据清单”是什么？它们现在在哪里？质量如何？如何补齐？ 当你围绕场景把数据需求描绘清楚，再往上搭建数据治理、标准、目录、接口、平台，才是真正“以数据为底座”。 2. 连接器：数据把多种要素“织”成一个系统 在现实世界里，生产要素是碎片化的： 人在组织里； 钱在预算里； 设备和土地在资产表里； 算力在机房里； 制度在制度文件里。 场景要想真正跑起来，必须让这些东西协同，而数据正是连接它们的“神经系统”。 举两个简化例子： 交能融合场景 车的运行状态和位置信息来自车联网； 充电桩/换电站的状态来自物联网平台； 电网负荷、价格、峰谷时段来自电力系统； 订单、货物时效来自物流平台。 把这些数据打通，你才能做到： 把车引导到更合适的补能点； 在不影响履约的前提下参与削峰填谷； 既保证物流效率，又优化能耗与成本。 低空经济 + 应急救援场景 无人机状态数据； 气象与地形数据； 通信网络状态； 应急指挥系统的任务数据。 只有数据把这些要素连在一起，你才能做到： 实时改飞行路径； 评估风险； 追溯责任。 在精益数据方法论里，这种“连接”会进一步被抽象成： 一组跨系统、跨部门、跨主体的数据流与事件流。 场景里“谁和谁要对话”“谁给谁发什么信号”，最终都要落在数据模型与接口设计上。 3. 放大器：用算法和机制，把场景拉向“智能”与“演化” 当你有了稳定的数据底座和连通的要素网络，就可以叠加“放大器”： 用预测模型让计划更前瞻，比如： 预测拥堵、预测需求、预测设备故障； 用优化算法让资源更高效，比如： 配送路径优化、能量调度优化、人力排班优化； 用数字孪生做“先仿真后落地”，比如： 先在虚拟城市里调一次信号灯，再应用到真实交通系统； 用 A/B 测试和持续迭代，让制度和流程也能“试错”和“升维”。 此时，数据已经不只是“记录发生了什么”，而是在回答： 如果这样做，会发生什么？ 如果换一种做法，会更好吗？ 这就是数据在场景里的第三重作用——让场景从“能用”走向“好用”和“会变聪明”。 七、从“一个好案例”到“一张场景地图” 走出“农家乐心态” 很多地方和企业都有过非常成功的单点案例： 某个车间的效率提升了； 某个窗口的服务体验变好了； 某条线路的能耗下降了。 但如果你把视角拉远，会发现一个常见问题： 案例很好，但复制不了。 要走出“农家乐式的数字化”，需要把思路从“项目清单”升级到“场景地图”： 把所有经过 SMART 和画布校验的高价值场景，拼成一张“场景蓝图” 哪些场景是基础场景（例如统一身份、统一支付、统一设备管理）； 哪些是业务关键场景（例如关键产业链的生产与物流）； 哪些是治理类和民生类场景； 它们之间先后顺序、依赖关系如何。 用场景蓝图倒推三张“配套蓝图” 谁对整个场景组合负责？ 场景之间如何共享成果、分摊成本？ 怎么设计“开放场景”的准入标准和考核方式？ 哪些能力要共建（身份、支付、消息总线、物联网平台、大模型能力平台等）？ 避免每个场景单独建一套系统，造成烟囱。 哪些是场景共用的关键数据资产？ 哪些数据域必须统一标准？ 数据资产蓝图： 数字技术蓝图： 组织与机制蓝图： 把场景“开放出来”，让更多主体参与共建共用 这个场景要达成什么指标； 需要什么数据、什么能力； 有哪些边界和合规要求。 按文件要求：不得用地域、业绩、规模、企业性质等做不合理限制； 用场景公开招募技术方案、数据服务、生态伙伴； 对外说清楚： 这样，场景就不再是个别单位的“自留地”，而是一个可进入、可合作、可扩展的“引力场”。 八、给政府和企业的三条小建议 最后，用三条非常实操的话收个尾。无论你是政府部门、央企国企，还是地方龙头、民营企业，基本都适用： 建议一：先讲“场景故事”，再列“技术清单” 不要一上来就说要建“某某平台”“某某中心”，而是先问： 我要改变的第一个具体场景是什么？ 能否用一句话把场景讲给一线员工听懂？ 用一个个清晰的场景，去牵引技术、数据、制度，而不是反过来。 建议二：用 SMART 和场景画布，把场景做小、做深、做透 不要怕“小切口”，国家文件也明确鼓励“高价值小切口场景”； 从一个场景开始，用 SMART 原则“压实”，再用场景画布把十个要素填完整； 先在一个部门、一条线、一个区域赢一仗，再复制到更多地方。 这比“全域一把梭”要安全、要高效得多。 建议三：把数据当成场景资产去运营，而不是“报表燃料” 为每个重点场景列出“场景数据资产清单”： 关键业务数据、关键设备数据、关键治理数据； 明确谁负责采集、谁负责治理、谁可以使用、怎么计价、如何共享； 把这些场景数据资产逐步沉淀成“公共数据底座”，服务更多场景。 当你这样做的时候，你会发现： 同一类场景之间可以共享经验和数据； 新技术可以更快插到已有场景里试； 新伙伴可以按场景模块加入，而不是“从头谈起”。 九、精益场景咨询服务 让数据的“引力”，从 PPT 走进真实世界 “数有引力”这四个字，背后有两层意思： 一层是：好的数据本身具有引力——谁掌握了高质量数据，谁就更有能力优化决策、重构流程、创新业务； 另一层是：好的场景会创造引力——它让数据不再躺在孤立的系统里，而是在解决真实问题的过程中不断流动、沉淀、放大。 当我们用国家这份场景政策，叠加精益数据方法论的工具箱，把“场景”当成一种可规划、可运营、可复制的战略资源时： 数字化转型就不再是“技术采购项目”，而是围绕场景的系统工程； 数据要素就不再是“副产物”，而是真正成为其他生产要素的底座、连接器和放大器； 无论是一个城市、一条产业链，还是一家公司，都可以在一张张场景画布上，看清自己正在走向怎样的“新质生产力”。 数有引力，场景为场。 真正的数字化转型，终究要从一个个真实的场景开始——从某条路、某家厂、某个窗口、某个社区开始，让技术、数据和制度在具体的时间、具体的空间、具体的人身上，产生可见、可感、可复用的改变。 来源（公众号）：凯哥讲故事系列

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在数字化转型的浪潮中，数据中台作为企业数据资产管理与价值挖掘的核心平台，正日益成为企业提升竞争力的关键工具。然而，市场上数据中台产品种类繁多，功能各异，企业在选型时需全面权衡多方面因素，避免盲目跟风或仅凭单一指标决策。一个成功的数据中台选型，不仅关乎技术实现，更涉及业务战略、组织协同与长期发展。以下...