实体企业如何应用大数据，实现数字化发展？

如何看待数字经济与微观企业的关联，是我们首先要明确的问题。既往研究对数字经济的内涵存在多种理解，但国内外的相关文献普遍认可数字经济中数据信息的关键要素地位。因此我们将数字经济界定为“以数据作为关键要素的经济形态”，而实体企业的数字经济转型则将大数据作为关键的生产投入要素。从传统经济向数字经济转变的过程中，不可避免会存在一些问题，企业往往面临一些意想不到的困难和挑战。

人才技术匮乏

许多企业的数字化转型面临着严峻的人才、技术等方面匮乏的情况，使得数据的价值难以充分发挥。

从人才的角度看，企业内部的绝大多数技术资源由IT部门提供，而传统的IT人员若无法打破传统的思维方式进行技术更新大数据市场需求，则可能存在员工技能与需求不匹配的情况，使得企业的数据赋能面临障碍。而外部劳动力市场上的人才需求尚存在较大缺口，因为技术或研发相关的人力资本积累，需要高等教育培养或多年工作经验积累。

从技术支持的角度看，企业所在地区的数据类服务供给和数据中心等新型基础设施建设情况，是企业利用大数据实现增值的重要保障。大数据的应用存在较高的技术门槛，因此当地的技术环境和相关基础设施需要为企业跨越障碍提供助力。随着大数据技术在行业和地区范围内的普及程度加深，大数据的应用逐渐形成规模效应，由大数据到企业价值的转化效率将不断提高。

企业高效利用大数据的关键之处在于技术与人才的支持。人才方面，我国现有教育体系的数据相关人才培养难以在短期内满足快速增长的数字化人才需求。因此，需要加快劳动者的劳动技能培训，以适应数字经济下的工作技能需求，从而实现劳动供给和职业技能需求的匹配。

短期财务绩效压力

大数据应用带来企业短期财务绩效的压力。数据应用平台的搭建具有一定的调整成本，在引进大数据相关设备、人才的过程中，公司往往面临着内部资源的重新分配、劳动力和组织结构的重组、新生产线的调试等变化，因此销售收入的增长会受到一定程度的阻碍。数据要素投入伴随着较大规模的机器设备购进以及人才、技术引进等无形投入。

这些投入虽然对公司未来长期发展意义重大，但其真实价值的形成基础大多基于未来的预算。依据我国《企业会计准则》，只有基于企业过去的交易或事项形成的资源才可以被定义为资产，因此大数据相关投入很大比例被进行了费用化处理，计在“管理费用”项下，进而导致公司的净利润降低。

在数字经济趋势下，合理评估数据资产和与之相关的其他无形资产的价值，有助于扫清企业数字化转型的障碍。从投资的角度来看，数据资产与以往的有形资产不同，多是以无形资产的形式存在，而无形资产的积累具有高固定成本和低边际成本的特性。

数字化发展不平衡

实体企业与大数据的融合发展在地域、行业等维度上存在不平衡的问题。主要体现在两方面：

一是不同公司在生产经营过程中应用大数据的概率有所不同。研究显示，规模较大、有形资产比例较低、盈利能力较强以及所在地区市场化程度较高的公司更可能应用大数据。

二是虽然大数据应用平均而言能够为企业提高市场价值，但其价值创造的效率对不同企业而言却不尽相同。例如，竞争激烈的行业，因为生产力提高的动力更强而更能发挥大数据的价值；国有企业面临着优越的外部环境、多样化的经营目标等，其大数据的价值还未得到市场认可。

面临数字经济发展不平衡的现状，应充分发挥关键地区、关键行业对其他地区、行业的牵引带动作用。此外，政府在进一步制定和实施大数据激励政策时，需要针对不同行业、不同类型的公司给出更为细致的指导意见。地区层面的制度试点可通过对数据估值、数据流通、数据确权等数据制度环境建设的探索，推动地区的大数据应用及其价值创造。

破解企业数字化难题

虽然大数据产业的崛起，为各行各业的企业提供了无限的市场空间，但是在应用大数据时，面临着人才技术严重匮乏、资金压力、数字化发展不平衡等挑战。

单靠一家企业来解决这些问题是不可能的，因为大数据的价值需要汇聚，数字化也并非某家企业、某个平台的事情，而是要全民数字化。

目前，消费者已经数字化了，疫情期间数字化更广泛的为大家所接受。消费者已经接受数字化了，那么，企业要做的就是尽快数字化转型升级，很好的应用大数据，打开新的商业格局。

没有技术、没有人才、资金不足，也可以应用大数据打造数据价值，实现数字化高质量发展。

企业只需要下载使用多维度的时空链App入驻无界云仓孵化，提升经营维度，实现数字化转型升级；打破一切商业边界限制，无边界链接一切商业数据资源，协同打造数据流量价值体系，共建共创共享数据资源和数据价值，构建商群诚信生态，实现无边界经营创业。

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（编辑：广州站长网）

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