摘要：在当下，数字化转型已然成为企业谋求发展、赢得竞争的关键路径。对于甲方 CIO（首席信息官）、CDO（首席数据官）以及数字化、数智化经营决策者而言，他们站在了这场转型风暴的核心位置。然而，一路前行，诸多痛点与困惑如影随形，严重阻碍着企业数字化的顺畅推进。

【一线数智评论】在当下，数字化转型已然成为企业谋求发展、赢得竞争的关键路径。对于甲方 CIO（首席信息官）、CDO（首席数据官）以及数字化、数智化经营决策者而言，他们站在了这场转型风暴的核心位置。然而，一路前行，诸多痛点与困惑如影随形，严重阻碍着企业数字化的顺畅推进。

数字化痛点剖析

战略规划与业务脱节

不少企业在开展数字化转型时，CIO 和 CDO 主导制定的数字化战略规划往往与实际业务需求存在偏差。以某制造企业为例，耗费巨资搭建了一套先进的 AI 设备监控系统，可上线没多久便被束之高阁。究其原因，该系统所监控的设备温度异常，工人日常巡检便能察觉，而车间主任心心念念的设备停机预警功能，系统却毫无涉及。这一现象背后，是技术团队单纯从技术先进性出发，忽视了业务部门的真正痛点，导致数字化转型在起点便偏离了航道。

数据孤岛现象严重

数据作为数字化时代的核心资产，其价值不言而喻。但现实中，数据孤岛问题让众多企业头疼不已。例如某零售企业，旗下 ERP、CRM、POS 等多个系统各自为政，库存数据、客户购买记录、实时销售数据被分别锁在不同系统的 “箱子” 里。当业务部门试图开展客户购买偏好分析时，需要手动导出、整理多个系统的数据，耗时费力，等分析结果出炉，市场早已风云变幻。数据无法实现有效流通与整合，极大限制了企业对数据价值的挖掘与利用。‌

AI 应用落地艰难

AI 技术的兴起，为企业数字化转型带来无限可能，可落地过程却充满荆棘。部分企业引入 AI 系统后，仅仅将其作为 “面子工程” 进行试点，难以实现规模化应用。像某银行试点的 AI 信贷审批系统，在小范围优质客户数据测试时，准确率高达 95%，但推广至全行，面对复杂多样的客户群体数据，准确率骤降至 70%。这是因为试点数据过于理想化，未能充分考虑真实业务场景中数据的复杂性与多样性，导致 AI 模型难以适配，无法发挥应有的效能。

出海合规风险重重

随着全球化进程加速，越来越多企业踏上出海征程，CIO 和 CDO 面临着棘手的数据合规与跨境流动难题。全球数据治理格局呈现碎片化态势，欧盟的 GDPR、美国的 CCPA、中国的《个人信息保护法》以及东南亚各国各自不同的数据存储要求等，编织成一张错综复杂的合规大网。某 LED 显示企业在进军德国市场时，就因未明晰数据控制方和处理方角色，险些遭受 GDPR 最高可达 4% 全球营收的巨额罚款。在数据跨境传输方面，印尼要求特定 “公共电子系统运营商” 的数据必须本地存储，沙特对部分政府相关行业实施数据出境禁令，这无疑给企业的数字化运营带来巨大挑战。

破解之道

精准锚定业务痛点，驱动战略落地

企业应建立常态化的业务与技术沟通机制，CIO、CDO 需深入业务一线，与销售、生产、客服等部门员工并肩作战，切实了解业务流程中的痛点与需求。以零售企业库存管理为例，CIO、CDO 通过与业务人员交流，梳理出促销时缺货、平时库存积压的问题，进一步剖析原因，发现是库存需求预测不准，像国庆促销时未充分考虑天气降温对商品销售的影响。基于此，明确 “结合天气、促销等因素的库存需求预测” 这一技术场景，从而确保数字化战略规划紧密围绕业务痛点展开，让技术真正服务于业务增长。

搭建数据治理体系，打破数据孤岛

企业要构建一套完善的数据治理体系，涵盖数据采集、治理、存储与使用全流程。在数据采集环节，广泛整合来自 ERP、CRM、POS 等系统的原始数据；数据治理阶段，运用清洗、标注等手段，去除脏数据，为有用数据贴上标签；存储层面，采用 “数据湖 + 数据仓库” 混合架构，数据湖存储原始数据，数据仓库存放结构化的可用数据；数据使用过程中，形成 “数据→模型→业务→新数据” 的闭环，让数据流转起来。例如，通过数据治理，一家企业将分散在各个系统的客户数据进行整合与分析，精准洞察客户需求，实现精准营销，营销转化率大幅提升 30%。

优化 AI 模型，推动规模化应用

企业要建立从数据采集、模型训练到应用评估的全生命周期管理机制。在数据采集阶段，充分收集各类业务场景下的数据，涵盖不同类型客户、复杂多变的业务环境等数据样本，确保数据的全面性与多样性。模型训练时，采用迁移学习、强化学习等先进技术，对通用 AI 模型进行针对性微调，使其契合企业特定业务场景。模型上线后，持续监控评估，根据实际业务反馈及时优化调整。以某制造企业为例，利用工业物联网采集设备运行的海量数据，训练 AI 设备故障预测模型，经过不断优化，模型准确率从初始的 60% 提升至 85%，成功实现设备故障提前预警，有效降低设备停机率 25%，推动 AI 应用在企业的规模化落地。

构建合规体系，护航出海之路

企业要组建专业的数据合规团队，或聘请外部合规专家，深入研究全球各地的数据法规政策，制定符合企业出海业务的合规策略。在组织架构上，设立专职数据保护官（DPO），负责统筹数据合规事务；技术层面，部署字段级加密、匿名化等工具，保障数据安全；流程方面，将隐私设计（Privacy by Design）原则嵌入到数据处理全流程。在数据跨境传输时，依据不同国家和地区的法规要求，采用合适的技术手段与架构方案，如智能新能源汽车企业采用 “法兰克福 AWS + 北京双中心” 的混合架构，通过分布式数据库同步技术实现业务数据的分区自治，确保数据跨境流动合规、安全。

拥抱热点，开创增长新局

AI 驱动创新增长

企业可借助 AI 技术挖掘新的业务增长点。如利用生成式 AI 进行产品创新设计，服装企业通过生成式 AI 设计出融合时尚潮流与个性化元素的服装款式，满足消费者日益多样化的需求，新品上市后市场占有率提升 15%。同时，运用 AI 优化客户服务体验，部署智能客服聊天机器人，7×24 小时在线解答客户疑问，客户满意度提高 20%，大幅降低人工客服成本。

数字化赋能出海拓展

对于出海企业，数字化技术能助力其实现本地化运营与全球协同的平衡。通过数字化工具深入分析目标市场的文化、消费习惯等，进行产品和营销策略的本地化定制。例如，某餐饮连锁品牌在东南亚借助数字化调研工具，了解到当地消费者对现金交易的偏好后，调整支付策略，在保留现金交易的同时，优化移动支付流程，使智能 POS 系统使用率从不足 30% 提升至 70%。利用数字化平台实现全球供应链的实时监控与协同，提高供应链效率，降低运营成本。

数据驱动精细化增长

CDO 带领团队深度挖掘数据价值，通过数据分析洞察市场趋势、客户需求变化，为企业决策提供精准依据。例如，电商企业通过分析用户浏览、购买数据，精准推送商品，商品点击率提升 35%，转化率提高 22%。企业依据数据反馈，优化产品功能与服务，实现产品的精细化迭代，增强市场竞争力，推动企业持续增长。

在数字化浪潮中，CIO、CDO 以及数字化、数智化经营决策者肩负着引领企业转型变革的重任。尽管前路布满荆棘，但只要精准识别痛点，采取科学有效的解决策略，积极拥抱 AI、出海、增长等热点机遇，企业定能突破数字化困境，驶向持续增长的新蓝海，在激烈的市场竞争中站稳脚跟，铸就辉煌未来。

来源：一线数智