数字化转型建设的基本模型与能力构建

　　疫情加速数字化转型建设，政府推动数字化转型发展，数字化转型蓬勃进行，适此时期，给出一种业务为主线的数字化转型建设的基本模型，并以此探讨数字化转型建设与能力构建，实为必要。 一、数字化转型建设的基本目标
　　数字化转型建设归于业务，也始于业务。数字化转型建设的基本目标即是打造从业务中来到业务中去的数据应用业务链，支撑数字化转型建设全过程，其基本模型如下图1-1，主要包含业务的数据，数据的业务，业务的业务三个环节，以业务为主线，贯穿数据的业务含义，数据模型，业务模型的业务应用的主要活动，支撑数字化转型建设。
　　图1-1 数字化转型建设的基本模型
　　二、数字化转型建设的能力构建
　　基于数字化转型建设基本模型，进行数字化转型建设的能力构建，其基本模型如下图 1-2：
　　图1-2 数字化转型建设能力构建的基本模型
　　基于数字化转型建设三个环节，分别构建三种能力及其建设的基本过程，以及可合作的能力属性：业务咨询，数据管理，数据科学。 2.1、数据产生的可专业认识能力
　　数字化的转型建设的第一前提是获取数据。当前各行业信息化已基本实现业务全覆盖，以及移动互联网，物联网的迅猛发展，在数据获取方面通常关注技术层面的多源异构采集共享问题，忽略了数据的业务来源问题，使得后续数据的业务开展带来诸多困扰。
　　清楚认识数据来源的业务问题，以构建数据产生的可专业认识能力，主要包含数据产生所属的管理域及组织层级，业务域及业务活动，数据域及业务含义，管理域及措施，其基本过程如下图所示：
　　基于组织，业务，数据的认识，在支撑数据产生的专业认识能力构建的同时，也为组织，业务，数据的的管理措施制定提供了依据。 2.2、数据治理的可共享服务能力
　　数字化转型建设的基础是优良的数据资产。基于传统的以明确应用为导向的数据资源建设，在智能时代，已不能完全发挥大数据的创新威力。数据治理的共享服务能力，是大数据应用的基础，主要包含数据的来源域及融合，数据的共享域及标准、数据的服务域及资产，数据应用域及开发，其基本过程如下图所示：
　　通过对数据资源治理，使数据成为可共享服务的优良资产，支撑上层数据分析。而基于对数据业务来源的认识，又为数据模型建设奠定了基础，同时支撑业务应用构建。
　　2.3、数据分析的可规范应用能力
　　数字化转型建设的关键在于数据分析驱动及其成果的规范应用能力，主要包含数据分析的时空域及态势，数据分析的智能域及感知，识别，动作，数据分析的智慧域及异常、预警、诊断、关联、推荐，数据分析决策域及应用的画像、分类、聚类、预测、优化、认知，其主要过程如下图所示：
　　当前阶段的数据分析应用还是在以时空域的态势展现及已知业务的智能化为主，对于数据业务规律的挖掘分析还待加强，基于数据分析决策的优化应用正在探索。同时数据分析规范应用能力即需要对数据产生的专业认识能力为基础，才能使数据分析应用到不同业务中去，激活数据价值，扩大数字化转型建设应用。 结语
　　数字化转型建设离不开对数据产生的业务来源的专业认识，数字化转型的发展在于大数据分析的应用，不管是数据治理与应用，还是人工智能及数据挖掘分析应用都需要对数据业务来源的专业认识，否则智能化应用无从做起，数据挖掘难于业务落地，本文给出数字化转型建设的基本模型，以强调业务主线在数字化转型中的基本作用。
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