数据驱动型组织 2026

数据驱动型组织2026 如何利用数据重塑生产力，打造面向未来的组织 www.aishu.cn 上海爱数信息技术股份有限公司AISHUTechnologyCorp. 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 数据驱动型组织2026｜01 数据驱动型组织是未来组织 数据驱动型组织是以数据为生产要素的组织，以数据驱动业务，增强数字化韧性，实现可持续发展、创新及增长，并重塑组织的生产力。 然而，实现数据驱动型组织，并非可以一蹴而就。为此，组织必须制定清晰的数据战略，基于战略路径，有序实施数据驱动型变革，从能力、生态、文化、人才等多个维度进行逐年演进。 同时，作为未来组织，数据驱动型组织不仅仅让数据驱动服务于组织内部的生产力提升，更将抓住数据要素化的机遇，实现数据资产化、数据货币化，以创造巨大的经济效益。 数据保护方案 高效、安全共享与协作 赋能项目管理、设计协同 知识管理与产业情报管理 智能运营中心 以爱数全域数据能力实现数据驱动业务 2012年 2015年 2020年 2022年 2023年 数据驱动型组织2026｜02 数据驱动之旅，需从长计议 实现数据驱动型组织，是一个长期的过程。 以中国天辰的数据驱动之旅为例，从2012年投入数据保护，到2023年探索 数据运营，长达11年的历程里，中国天辰以数据战略为牵引，从数据资产防护到文档管理，从办公文档的高效协作、安全共享到跨业务系统间的数据流转、存储和管理，从知识管理到企业认知中台、智能运营中心……逐年实现了企业向数据驱动型组织的演进，在建设科技驱动型的创新平台公司和具有全球竞争力的中国化学旗舰企业的道路上全速前行。 01 行业规范全面指引数据能力建设 01 0 00 001 100 10 数据能力建设既应具有行业共性，又需要实现行业高效流通与共享。到2026年，主要行业均将形成国家标准或行业规范，对行业从战略到能力建设规范，从数据的高质量到数据的高效共享进行全 010 010 1000 10 面的指引，从而进一步夯实行业的数据资产化、数据服务化、数据要素化。以政府、金融为例： 01 010 10 01 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 数据驱动型组织2026｜03 •《全国一体化政务大数据体系建设指南》 此行业规范正式发布于2022年10月，旨在形成从国家、省、地市的三级政务大数据管理体系，建立政务数据共享协调机制，形成国家标准化，为政务数据提升数字政府的治理水平，以及政务公共数据运营及要素化提供行业规范指引。该建设指南提出了统筹管理、数据目录、数据资源、共享交换、数据服务、算力设施、标准规范、安全保障八大一体化，具备全局性、系统性和执行指引性。 •《金融业数据能力建设指引》 eBook标题｜页码 此行业规范正式发布于2021年3月，旨在为金融机构开展金融数据能力建设提供指导。该指引规定金融机构可从数据战略、数据治理、数据架构、数据规范、数据保护、数据质量、数据应用、数据生存周期管理能力域提出行业规范，以及具体的能力建设项，具备高度的行业特征以及系统性。 加工分析 隐私计算 数据产品 数据应用 行业软件 产化 资产管理平台 基础设施（存储/算力/网络/安全） 产业/人才协同化 4.数据产业运营社区 数据驱动型组织2026｜04 产业数字化 3.产业链知识网络 易中心 大数据交 产业链下游 数据知识化和服务化 2.知识服务平台 产业链中游 数据资产管理区块链 采集治理 数据资 1.全域数据治理与 产业链上游 数据产业循环 数据产业链形成， 数据驱动实现内外双循环 数据二十条为数据要素市场化奠定了基础，而挖掘和实现数据价值，既涉及到数据治理、数据加工分析、数据资产管理、数据知识化、数据服务化、数据产品化和数据交易等数字技术创新，也涉及全域的数据要素融合。以政府为中心的公共数据要素，以企业为中心的行业数据要素将会不断的融合创新，到2025年，将形成政务大数据与行业大数据的内外双循环： •数据产业链牵引区域数字经济 每个区域或者城市聚焦发展数字经济，将会打造区域数据集团，通过政务数据杠杆，撬动行业数据，形成内外双循环，构建服务于实体产业链的全环节数据产业链。一方面汇聚数字化企业，另一方面，打造特色产业数据服务链，抱团服务于全国的实体产业链数字化，赢得数据要素市场红利。 •多层次的数据流通交易体系 形成国家级、区域级和行业级三个级别数据交易场所，促进区域内、跨区域、政府和企业的数据融合创新与交易体系。 •百花齐放的数据价值链 围绕数据价值创新能力，将会形成围绕数据持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的技术环节分化和深化，形成谁贡献谁受益的价值分配体系，每个数据驱动型组织均有参与数据要素化，获得行业数据主导权或者数据服务商创新的重大机遇。 AGI成为企业业务和数据智能的革命性力量以GPT为代表的大模型的出现，使得单一的基础模型能够适应多种场景下 的人工智能任务。这就使得应用人工智能算法和开发人工智能应用的门槛 Gartner预测，到2026年，将有超过80%的企业将使用生成式AI的 API或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用，而在2023年初这一比例不到5%。 大幅降低。因为人工智能应用的开发者们不再需要像之前一样，为了解决领域内的不同问题而训练不同的模型，并进行逐一的调优，使得企业开始考虑在某些场景下利用大模型来实现智能应用。 通用2B应用 场景化2B应用 行业生产场景核心数据 2C现象级应用 行业通用场景数据 网络自治 智能客服 运营商 视觉公开数据集 文档摘要 文档写作办公 智能风控金融 量化交易 语音海量离散小模型 AGI 智能对话社交 短文创作 代码开发 网站制作编程 模型基础能力 模型能力开放 精准获客 医疗咨询医疗 辅助诊断 行业知识结合 结构化感知 向营 城市大脑城市 语义少数大模型汇聚 大模型 2023 图片生成 消费 视频生成 调研报告销 平面广告设计 商业文案 内容搜索搜索 大数据分析 内容剪辑传媒 新闻采编 生成 Source：OpenAI、Frost&Sullivan、HWMI 3~6个月 内容推荐 6~12个月 分子生成生物 智能教学 智能问答教育 12~24个月 数据驱动型组织2026｜05 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 数据驱动型组织2026｜06 01 01 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 01 1001 数字化人才不再成为制约因素 1.首席数据官(CDO)设立 到2025年，行业龙头组织普遍设立首席数据官CDO。CDO的使命，是从业务全局和商业模式出发，经营组织的数据资产，培养组织的数字化人才，构建组织的数据驱动文化，落地数据战略。 2.数字化人才全面升级 到2026年，伴随着数字化转型的深入以及数据技术的平民化，既懂业务又可驾驭数据的复合型人才成为数字化人才的基本标准，他们是可把数据要素加工成数据产品和数据服务、解决业务问题、创造业务价值的人才。 3.数据驱动文化融入组织 到2026年，深度数字化转型的组织智能化水平将显著提升，员工的数据素养及数据思维成为组织数字化运营能力的关键，而组织变革将实现业务人才与数据人才的融合，从而实现数据驱动业务，重塑生产力。 数据驱动型组织2026｜07 国家数据局发布“数据要素×”三年行动计划，加速数据要素赋能实体经济 2020年4月，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次提出要将数据作为第五种生产要素。2022年12月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式发布（简称数据二十条）。 2023年10月25日，根据《党和国家机构改革方案》规划，国家数据局正式挂牌成立。 12月15日，国家数据局公开“数据要素x”三年行动计划（2024-2026）。预计到2026年: 数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景； 培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍，场内交易规模大幅提升； eBook标题｜页码 推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。 何谓数据驱动型组织？ 数据驱动型组织是一种实现数据资产化、数据服务化、数据要素化的 未来组织。 数据驱动型组织，不仅仅可高效地存储和管理海量、多样的数据，消除数据孤岛，更能够实现数据服务于业务创新和敏捷，从容地应对组织内外部环境的各种变化与挑战，提升组织的竞争力和创新能力。 例如，中新天津生态城作为中国和新加坡未来城市运行的探索者，旨在打造“生态之城”和“智慧之城”的城市典范。生态城首先从数据保护、数据共享领域与爱数建立合作，之后双方在2019年双方签订战略合作框架，先后围绕数据资产化和服务化，打造实现精准招商引资、主动企业服务、区域产业分析预测的产业大脑。同时，围绕数据要素化，双方合资设立北方大数据交易中心，率先成为数据驱动型组织的探索者。 1.消除数据孤岛 1.实现数据驱动业务 1.增强数字化韧性 规模 DataMart DataMart DW EDW DataMart DataMart DW DataMart DataMart 数据驱动创新 数字化弹性 环组织风 境韧性险 DW DataMart DataMart DataMart DW 数据驱动决策 数据驱动运营 降本增效 变化 业务连续性 数字化服务水平 数据驱动型组织2026｜08 主要挑战和注意事项 1.2.3. 数据驱动型组织2026｜09 userid:529794,docid:171768,date:2024-08-13,sgpjbg.com 从战略层面而言，实现数据驱动型组织需要获得董事会或组织核心决策机构的长期支持，制订长期的数据战略，提供持续的资源保障。核心决策层不仅仅需要对数据战略落地予以支持，持续跟踪，还需要从文化变革和生态联创层面推动组织拥抱变化。 从组织层面而言，CDO的设立及职责划定，如何形成由外而内的数据驱动文化演进，数字化人才如何打破部门隔阂，实现数据部门与业务部门的融合，均需要对组织进行适当的变革甚至再造。 从技术层面而言，组织需适应不断变化的市场环境，让数据能够实现驱动业务及决策，以及增强组织在复杂多变的外部环境下的组织韧性，且能够保证数据访问和利用的安全合规，从而加速数字化人才的平民化及融合。 实现数据驱动型组织 如何成为数据驱动型组织 实现数据驱动型组织需要循序渐进， 2025年 2026年 开启数据驱动文化 以年为规划，实现跨越： 创新数据产品实现数据货币化 2023年 以数据战略牵引 2024年 探索领域认知智能 数据驱动型组织2026｜10 实现数据驱动型组织 2023年，以数据战略牵引2023年开启数据驱动之路，首先需要制订清晰的数据战略，该战略需要涵盖打造数据驱动型组织所需要的底座（关键能力），重新审视面向未来 所需要的生态伙伴（战略供应商），以及驱动组织变革所需要的数据驱动文化、数字化人才建设及沉淀的战略路径，用数据产品释放数据资产价值， 以数据驱动业务 两 生 态 数据产品数据资产数据货币化 表现 支柱 数字 数字化人才 数据 驱 增强数字化韧性 动文化 实现数据货币化的创新规划，从而实现以数据驱动业务，增强组织的数字化韧性。 基于数据战略，2023年实施时首先必须阻止数据孤岛继续蔓延。数据孤岛是一个存在数十年的问题，在开启数据驱动之路时，数据孤岛将是实现数据驱动最大的羁