数字经济时代企业数字化转型路径研究

1 数字经济时代企业数字化转型的重要性

1.1 数字化转型赋能企业核心竞争力提升

在当今数字化浪潮中，商业组织正经历着全新的发展契机与变革压力。技术驱动的转型战略正成为各类市场主体应对竞争环境、改善经营效能、强化竞争优势的核心路径。借助数字化改造，商业实体能够重构运营体系，提升资源使用效能，加速产品服务迭代，更精准地响应消费需求。这种转型不仅能有效控制经营成本、优化运营效能，更能开辟全新盈利渠道，助力企业实现长期稳健发展。现代企业可依托数据分析、云端计算、智能算法等前沿技术手段，对研发、销售、运营等全价值链进行系统性革新，增强决策的客观性与准确性。此外，数字化改造还能促进企业构建灵活的组织形态，提升市场应变能力，巩固行业领先地位。可以说，数字化战略已成为现代企业在技术革命浪潮中保持竞争优势的重要保障。

1.2 推动业务创新与流程优化，提高运营效率

借助前沿数字技术的应用，企业能够突破传统经营方式的限制，开创差异化的商业路径和收益模式。具体而言，通过运用数据分析和智能算法，企业可以深入挖掘市场信息，识别潜在的商业价值和未来发展方向，进而研发出更具前瞻性的创新产品。此外，数字化改造还能实现企业运营流程的系统性提升。采用自动化工具和智能系统，企业能够大幅提高业务处理的准确性和时效性，有效规避人为失误和流程瓶颈，在提升运营效能的同时显著降低管理成本，从而强化市场地位。由此可见，推进数字化进程既是企业实现业务突破和流程再造的重要途径，也是确保长期稳健发展的战略选择。

1.3 数字化转型助力企业把握行业变革机遇

在数字经济时代，行业格局正在发生深刻变革。新技术、新业态、新模式不断涌现，传统行业面临前所未有的冲击。企业只有积极拥抱数字化转型，才能适应行业变革的步伐，把握发展机遇。数字化转型可以帮助企业重塑业务模式，创新产品和服务，开拓新的市场空间。例如，传统制造业可以通过数字化转型，实现智能制造、个性化定制等新模式，提高生产效率和产品质量。零售业可以利用大数据、人工智能等技术，实现精准营销、智能推荐等新功能，提升客户体验。同时，数字化转型也有助于企业优化组织架构，提升管理效率，提高应对行业变革的能力。企业可以通过数字化转型，打破部门壁垒，实现数据共享和协同工作，提高决策的速度和质量。

2 数字经济时代企业数字化转型路径

2.1 合理规划降低整体成本

为应对数字化转型发展进程中成本消耗过大的问题，企业需要对数字化转型的目标进行合理规划，制订数字化转型目标时，避免盲目照搬其他企业的方案，可以根据企业自身实际情况及数字化转型需求，分阶段地制订和实施转型。这一过程，企业可以利用现有的资源，对系统进行升级或整合，而并非直接替换软件系统，能够大幅度降低数字化转型成本。例如，某企业随着业务扩展，对现有的 eHR 系统进行全面评估，发现系统存在响应时间慢、数据处理速度不够快等问题。此时，为提高系统响应速度和数据处理能力，企业选择与eHR 系统供应商合作，对系统架构设计进行优化，采用更快的服务器和数据库技术，使系统的性能提升，能更为便捷地访问和管理个人信息。此外，在合理规划降低成本消耗的过程中，企业还可以根据需求选择合适的服务模块，按需付款，根据企业在数字化转型发展中的实际需求投资，从而大大减少初期投资，达到有效控制成本的目的，有利于助推企业数字化转型发展。

2.2 塑造数字文化，优化组织结构

企业要成功推进数字化变革，必须有效应对文化惯性与管理架构带来的挑战。在文化重塑层面，管理层应当着力营造鼓励创新的工作环境，引导员工突破固有认知框架，大胆提出具有前瞻性的解决方案。可考虑建立专项激励机制，对在转型过程中贡献突出创意的个人或团队予以物质与精神双重激励，从而全面调动组织创新动能。同时要重点培育团队协作意识，推动不同职能单元之间的深度配合，形成数字化转型的集体智慧。在管理架构革新上，企业需要打破传统金字塔式管理模式，构建精简高效的组织体系，压缩决策链条长度。通过向一线员工下放适当权限，使其能够根据业务需求及时调整工作策略，从而提升企业对市场动态的感知能力。另外，要建立动态的项目组队机制，依据具体任务灵活调配跨领域人才，实现人力资源的精准匹配，通过消除部门间的信息孤岛现象，促进组织内部的知识流动与协同创新。

2.3 构建智能算力平台与大模型应用生态

面对数字经济时代算力需求的指数级增长，构建智能算力平台与大模型应用生态已成为企业数字化转型的核心任务。国家发展改革委数据显示，2023 年我国算力总规模达到 197EFLOPS，年均增长率超过55% ，企业算力基础设施投入占数字化转型投入的 35.60% 。企业通过构建分层分级的算力资源体系，实现计算能力的高效配置与智能调度。大模型应用生态的构建需要完善的数据治理机制和标准化的训练流程，通过建立模型性能评估体系，提升应用落地效果。数据显示，高质量的数据治理可使模型性能提升 42% ，推理效率提高 56% 。

在具体实践路径上，企业应着力构建三层智能算力架构。在基础算力层，需要整合 GPU、FPGA 等异构计算资源，建立统一的资源池，实现算力供给的集中管理。通过对 GPU 服务器、AI 加速卡等硬件设施的科学配置，建立高性能计算集群。在弹性调度层，应构建基于容器的微服务架构，配置智能调度算法，实现算力资源的动态分配，确保核心业务的算力需求。在应用服务层，需要搭建标准化的模型训练与部署框架，建立完整的数据治理体系。通过数据湖技术打通数据孤岛，建立数据质量评估机制，为模型优化提供支撑。同时建立模型性能监控体系，实现对计算资源使用效率的持续优化。

2.4 提升数据质量与管理效力

数据治理与数据安全是企业数字化转型发展的一大难题，为解决该问题，企业需要实施数据质量和管理措施。可以从数据标准的制订角度着手，在企业内部建立统一的数据标准，明确数据格式、命名规范及数据单位等，从而确保在企业运营过程中数据的一致性，有效提升数据治理效力。而在数据质量的管理过程中，则需要做好对数据的清洗、校验和审核，定期对数据进行审核，及时发现数据中的错误并进行纠正，以确保数据的质量符合标准。此外，在数据安全管理方面，需要运用数据加密、访问控制、防火墙等技术，做好对数据全生命周期各个阶段的安全管理，尤其是对敏感数据，要严格控制访问对象，确保只有授权人员可访问数据，避免敏感数据被篡改或窃取。与此同时，在保障信息数据安全的同时，还需要定期进行安全审计，对企业的网络系统安全进行评估，及时发现和纠正潜在安全问题的同时，能大大降低企业数字化转型过程中的安全风险。

结论

数字经济背景下企业数字化转型发展面临巨大的挑战和机遇，需要就现行企业数字化转型过程存在的问题进行研讨，并结合企业发展实际情况制订管理方案，能有效提升企业管理工作效率，助力企业数字化转型步伐不断加快。

参考文献

[1] 何伟 . 数字经济提速和数字化转型路径研究——以江苏江阴为例 [J]. 商展经济，2024(13).

[2] 李耀东 . 数字经济时代企业数字化转型的管理问题研究 [J]. 商业经济，2024(07).

[3] 李涛 . 企业财务数字化转型过程存在的问题及对策研究 [J]. 质量与市场，2023(02).