【学习笔记】企业数字化转型顶层设计与企业架构TOGAF9.2-第0章 导论

数据要素资产化迈入关键发展期

围绕发挥数据要素乘数作用，研究实施“数据要素x”行动:从供需两端发力，在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域，加强场景需求牵引，打通流通障碍、提升供给质量，推动数据要素与其他要素结合，催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。

数据特点

规模报酬递増
非竞争性
低成本复制

“X”倍增效应

微观

数据X劳动力:提升人力资源素质，提高劳动生产效率
数据X资本:辅助投融资决策，推动金融服务实体经济
数据X技术:促进先进技术，带动全社会生产力水平提升

宏观

数据X经济:优化资源配置，促进生产方式变革，提升经济发展的效率与质量;
数据X治理:推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化;

推动经济发展的乘数效应

“融合”推动量变产生质变，催生新应用、新业态培育经济发展新动能
通过打通制造业产业链数据，可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造，有效缩短研发周期，降低供应链成本，创造更高屈量、更好性能的高性价比产品

'复用”扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间
医疗健康数据用于临床诊断，帮助医生更精准地治疗疾病;应用于医学研究和药物开发，加速新药上市、提高治愈率:应用于医保行业，可实现定制化保险和精确定价，带动医疗健康产品和服务升级

“协同”实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力
在人工智能大模型训练过程中发现，当模型规模和训练数据量的累积超过一个临界值时，会出现性能阶越，新的能力“涌现”出来。新的人工智能大模型应用，在语料数据之外，更整合进图像数据，扩展出多模态的处理能力，可以将视频图像翻译成自然语言，为视障用户提供解释和引导，催生出新的应用形态

“数据要素x”三年行动计划征求意见

1.x智能制造
2.x智慧农业
3.x商贸流通
4.x交通运输
5.x金融服务
6.x科技创新
7.x文化旅游
8.x医疗健康
9.x应急管理
10.x气象服务
11.x智慧城市
12.x绿色低碳

三个进阶目标

数据资源化
数据资产化
数据资本化

我们正视并积极应对-“数字化转型深水区”

转型主题分析

OPENGROUP数字化转型的系统工程模型

迈向“数字化转型深水区”的关键挑战

业界企业架构实践

中国农业银行: “薄前台、厚中台、强后台”架构体系“
国家电网: 围绕“多场景、微应用、一系统”架构体系
南方电网: 统一架构、统一管控，多层级分批迭代
中国建设银行:一套业务模型、一套数字化架构、一套管理流程

立足顶层设计解决散和慢的问题，业界实践表明，统一架构、统一管控才是根本，业界实践证明，企业架构是重要抓手

附近一：经典语句提取

业务的轨道，技术的管道