1. 引言
在全球企业数字化转型的加速浪潮中，企业服务数字化领域迅速崛起[1]，企业服务数字化转型是指企业利用新一代数字技术，将生产经营环节乃至整个业务流程的物理信息连接起来，形成有价值的数字资产，通过计算反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程，其关键核心要素，链接、数据和智能成为提升企业竞争力和运营效率的关键动力。数据管理作为企业服务数字化的核心环节[2]，其市场需求随着数字化应用场景的扩展而急剧增长。随着早期构建的数据管理系统面临更新换代，其优化整合问题已成为阻碍企业服务数字化进程持续推进的主要瓶颈[2]。
同时，企业服务数字化与服务科学、信息化管理、数字经济等学科之间也存在一定的关联。如在推动企业服务数字化的过程中，会出现数据整合与优化的不足，这不仅导致数据资源的巨大浪费，还可能因数据冗余、不一致和安全漏洞等问题，对企业运营决策和客户体验等核心业务产生重大负面影响[3]。相反，成功优化和整合数据管理系统可以显著提高数据利用效率，降低企业运营成本，促进企业服务数字化的良性循环发展[4]。
目前，国内外众多研究机构和企业正聚焦于企业服务数字化的数据管理优化模式[5]这一关键领域进行深入研究。国外研究在数据治理技术创新、理论框架构建[6]和数据供应链体系完善[7]等方面取得了阶段性成果。尽管国内研究起步较晚，但近年来进展迅速，在数据管理模式创新[8]、政策适配性分析[9]和本土实践案例积累[10]等方面也取得了显著成就。然而，现有研究大多局限于各自地域范围内的分析，缺乏对国内外研究成果的全面和系统性对比与整合。因此，深入进行国内外企业服务数字化数据管理优化模式的对比研究，对于汇聚智慧、借鉴经验、提供理论支持和实践指导具有重要意义，有助于推动我国企业服务数字化的数据管理产业实现更高效、更智能、更可持续的发展。
2. 数据和方法
2.1. 数据来源
本研究的数据采集自Web of Science核心合集(以下简称WOS核心集)与中国知网(以下简称CNKI)两大数据库。CNKI数据库的检索策略采用“企业数字化转型”或“企业服务数字化”作为关键词，覆盖2010年至2024年的时间范围，旨在捕获企业服务数字化领域的广泛研究。同样，WOS核心集的检索采用了“Digital transformation of enterprises”或“Digitalization of enterprise services”作为关键词，时间跨度亦为2010年至2024年，旨在全面覆盖该领域的研究文献，包括期刊论文、会议论文、专利、评论文章及会议报告等多种文献类型。在筛选文献的过程中，剔除重复文章与新闻报告，得到中外文文献1902篇。为进一步分析企业服务数字化的进展情况，将文献分为“国内发文”与“国外发文”两类，其中，“国内发文”指CNKI数据库检索的中文文献，“国外发文”指WOS检索的英文文献。此外，本研究特别关注了与企业数字化、服务创新、数字技术等相关的文献，以确保所收集数据的广泛性和代表性。详细的检索条件已列于表1中。
Table 1. Search criteria settings
表1. 检索条件设置
|
CNKI |
WOS核心集 |
检索关键词 |
“企业数字化转型”或
“企业服务数字化” |
“Digital transformation of enterprises” or
“Digitalization of enterprise services” |
来源类别 |
核心期刊 |
核心期刊 |
时间范围 |
2010年1月~2024年11月 |
2010年1月~2024年11月 |
筛选数量 |
521 |
1382 |
2.2. 研究方法
本研究运用知识图谱法对数据与信息进行分析，CiteSpace软件是由美国Drexel大学陈超美博士联合大连理工大学开发的一个以JAVA语言为基础的应用程序，能够对大量文献信息单元进行聚类提取，并对信息单元的联系类型和联系强度进行重构，形成特定网络结构，揭示特定领域知识结构聚合规律，对企业服务数字化领域的文献进行定量分析与可视化展示，旨在识别研究热点、追踪学科发展脉络及预测未来研究方向[11]。通过CiteSpace提供的关键词分析、聚类分析和发展趋势分析等可视化数据，本研究系统性地整合并分析了国内外的研究成果，为后续研究在相关领域提供理论基础和分析框架。
3. 企业服务数字化研究领域分析
3.1. 国内研究
3.1.1. 时间与阶段
国内企业服务数字化的研究进展可划分为三个明显的时期，具体划分及特征见图1。
初期探索与缓慢增长期(2010~2015年)：在这一时期，企业服务数字化领域尚处于起步阶段，主要表现为初步的理论探讨。由于国内信息技术基础设施尚未健全，加之企业对数字化转型的认识不足，仅有少数企业开始尝试引入基础数字化工具以优化行政流程。然而，受制于技术、人才及市场需求等因素，研究主要停留在理论层面，缺乏实证案例和系统化方法论，未能形成广泛的变革趋势。
稳步发展期(2015~2020年)：随着互联网技术的进步，大数据和云计算技术的兴起，企业开始认识到数据的重要性，数字化转型的步伐加快，尽管仍面临诸多挑战。研究重点转向数字化如何促进知识服务的创新，例如利用大数据挖掘企业知识资源，以及通过云计算构建知识共享机制。尽管部分先进企业开始构建数字化知识管理平台，但由于企业间数字化水平的差异、行业标准的缺失以及数据安全和隐私问题，整体进展仍显缓慢。
快速增长期(2020年至今)：在这一时期，服务化与数字技术的融合进一步加深。全球数字化竞争的加剧和国内市场的变化促使企业加快转型步伐。技术上，人工智能、物联网、区块链等新兴技术与企业服务的结合日益紧密，体现在智能客服、设备互联监控、数据安全保障等多个应用领域。在运营模式上，服务化成为主流趋势，传统制造业向智能制造服务转型，通过构建平台提供定制化解决方案。政府政策的支持也为推动企业服务数字化的发展提供了助力，使其成为推动经济高质量发展的关键力量。
Figure 1. Domestic keywords timeline
图1. 国内关键词时间轴
3.1.2. 研究热点
通过文献关键词分析，国内企业服务数字化的研究热点主要集中在“数字化[9]”、“服务化[12]”、“数字技术”和“企业绩效[2]”四个核心领域(参见图2)。这些研究领域集中体现了国内学术界对企业服务数字化进程的深入关注，尤其是在探讨这些因素之间的相互关系及其对企业运营的影响方面，提出了一系列具有指导性的建议。
Figure 2. Domestic research hotspots
图2. 国内研究热点
在“数字化”领域，研究集中于企业数字化的进展、其在企业运营中的应用及其价值实现，以及如何进一步深化数字化进程以提升企业运营价值。“服务化”研究则着眼于企业服务化转型的模式、成本效益分析、技术可行性评估和市场影响[13]，旨在识别和优化服务化策略。“数字技术”领域的研究则探讨了数字技术如何支撑企业发展，不同数字技术的应用对企业行为和市场结构的影响，以及如何利用这些技术促进企业的高效发展。“企业绩效”研究则着重于分析数字化与服务化转型对企业绩效的影响，并探讨如何通过运营设计来提升企业绩效，确保企业在数字化转型中的稳健增长。
总体来看，这些多角度的研究共同构建了一个多维度的分析框架，有助于全面解决企业服务数字化面临的问题，并从技术、经济、运营和管理等多个层面推动行业的可持续发展。
3.1.3. 关键词聚类
基于CNKI文献的关键词聚类分析，国内企业服务数字化的研究主要围绕五个核心类别展开：数字技术、数字化、制造企业、服务化水平和知识服务(参见图3)。
Figure 3. Domestic keyword clustering
图3. 国内关键词聚类
“数字技术”类别深入探讨了数字技术在企业服务中应用所带来的效率提升和创新能力增强，分析了其在客户服务、生产运营、产品创新等不同环节的具体体现及其作用机制。“数字化”类别聚焦于企业数字化转型对运营的影响，包括数字化的形式(如办公自动化、业务流程数字化等)、数字化程度对服务质量和市场竞争力的影响，以及数字化在企业发展和资源优化配置中的作用。“制造企业”类别关注制造企业在数字化转型中的技术选择、投资决策、运营模式等决策过程，并研究如何通过优化企业运营机制来提升市场竞争力和运营效率，确保数字化过程中的经济性和可持续性。“服务化水平”类别强调了企业服务化转型的不同阶段特点、适用场景和优劣对比，探讨了如何根据企业类型、市场需求、资源等因素选择最合适的服务化策略，以实现企业价值最大化和市场影响最优化。“知识服务”类别分析了企业服务数字化过程中不同利益相关者之间的知识共享与服务公平性问题，包括知识资源分配、服务收益共享、责任界定等，旨在保障各方权益，促进企业服务数字化产业链的和谐稳定发展。
3.2. 国外研究
3.2.1. 时间阶段分析
国外企业服务数字化研究的研究呈现三个阶段(参见图4)：
起步阶段(2010~2015年)：在这一时期，研究集中于数字技术在企业中的初步应用，探讨了如何利用基础数字化工具优化企业内部行政流程，并保障数据在简单数字化操作中的安全性和准确性。
缓慢增长阶段(2015~2020年)：随着企业对数字化认知的提升，研究重点转向数字化转型路径和知识服务创新。研究热点包括企业如何利用数据进行业务分析、构建数字化知识管理平台，以及如何解决数据整合中的问题。
快速发展阶段(2020年至今)：全球数字化竞争加剧，各国企业对加快数字化转型、促进企业在数字经济时代的健康发展达成共识。研究具体在探索人工智能、物联网等前沿技术在企业服务中的应用、形成数字化服务标准、寻求最优数字化投资模式、企业数字化碳足迹和数据存储与处理技术支持等方向上不断深入。
Figure 4. International keywords timeline
图4. 国外关键词时间轴
3.2.2. 研究热点
从图5可以看出，国外学者主要聚焦Digital economy (数字经济)、Digital transformation (数字转型)、Big data (大数据)、Innovation (创新)、Technology (技术)等关键词，这些关键词反映了国际研究在企业服务数字化方面的多样化视角和深入探讨。
“Digital economy” 国际研究者通过研究数字经济，探索企业在数字化时代的发展机遇与挑战。这包括数字经济下的商业模式、市场结构、竞争策略等，旨在帮助企业在数字经济浪潮中找准定位，并为政策制定者提供产业发展建议。其次，“Digital transformation”[14]研究强调企业数字化转型作为企业发展的关键路径，重点关注转型策略、技术应用、组织变革以及转型对企业绩效的影响。研究企业数字化转型路径，帮助企业制定更有效的转型计划，评估数字化技术应用效果，为企业优化运营提供参考。
在“Big data”方面，研究者则重点关注大数据在企业服务中的应用对企业运营的影响。这包括大数据如何驱动企业的决策优化，进而影响企业的生产、销售和服务环节，以及大数据技术的发展趋势如何引导企业服务数字化的战略布局；而“Innovation”关键词则揭示了国际研究侧重于企业在数字化过程中的创新能力和创新模式，包括从数字技术创新到业务模式创新，再到服务创新等一系列环节，确保企业能够通过创新在数字化竞争中脱颖而出；“Technology”关注新兴数字技术在企业服务中的应用，例如人工智能、物联网、区块链等技术如何应用于企业的客户服务、生产运营、数据安全等领域。这种研究方向有助于提升企业的运营效率和竞争力，同时保障企业在数字化服务过程中的稳定性和可靠性。
Figure 5. International research hotspots
图5. 国外研究热点
3.2.3. 关键词聚类
基于CiteSpace软件生成的关键词聚类图谱分析(见图6)，通过对相关文献的关键词聚类图谱分析，可以看到企业服务数字化相关领域研究涉及多个关键领域。
Figure 6. Clustering of foreign keywords
图6. 国外关键词聚类
首先，“Digital transformation (数字转型)”和“Digital platform (数字平台)”强调了数字转型在企业发展中的重要性，反映了学者对企业在数字时代发展和竞争力提升的关注。其次，“Digital technology (数字技术)”和“Smart cities (智慧城市)”突出数字技术在研究中的核心地位，显示出对数字技术本身应用和发展的重视。“Industry 4.0 (工业4.0)”和“Collaborative development (协同发展)”则强调了在企业数字化过程中企业升级方向和对企业间协同合作进行研究的重要性，这为企业的高效数字化和合作发展提供了新的思路。“Innovation sharing effect (创新共享效应)”和“Human capital (人力资本)”集中关注企业创新成果共享及其对实现企业可持续发展的意义，这一领域的研究对提高企业创新资源利用率具有重要意义。
此外，“Augmented reality (增强现实)”和“Digital twin (数字孪生)”反映了企业服务数字化相关技术创新方向，尤其是在数字技术应用拓展和虚拟模型构建方面的探索。同时，“Process (流程)”和“Circular economy (循环经济)”代表了企业数字化过程中的关键管理环节和经济模式，展示了业务流程优化和循环经济模式在企业相关领域中的潜力。整体来看，这12个关键词类别共同构成了企业服务数字化相关领域研究的多维视角，涵盖了从企业数字转型到数字技术应用、技术创新再到可持续发展的广泛主题。这些研究不仅为企业服务数字化相关领域的理论发展提供了基础，也为实际应用与企业战略制定提供了重要参考。
4. 国内外研究比较
4.1. 时间阶段
国内外研究起始时间相近，约于2010年萌芽。在2010~2015年的起步期，国内多为理论研讨，国外着手探索数字技术初步应用；2015~2020年缓慢增长阶段，国内聚焦数字化与知识服务创新，国外注重数字化转型路径及知识服务优化；2020年至今的快速发展阶段，国内加速技术融合与模式创新，国外则在前沿技术应用、标准制定、投资模式等前沿方向持续深耕，拓展研究边界与深度。
4.2. 研究热点
国内研究热点集中于“数字化”“服务化”“数字技术”“企业绩效”等核心领域。于“数字化”范畴，深度剖析其在企业运营各环节渗透与价值跃升路径；“服务化”研究专注转型模式、成本效益及市场适应性；“数字技术”探索对企业发展全方位推动机制；“企业绩效”钻研转型进程中绩效波动因素与提升策略。多维度协同，构建完整研究框架，化解企业服务数字化难题，驱动行业可持续发展。
国外研究热点围绕“Digital economy”“Digital transformation”“Big data”“Innovation”“Technology”等关键主题。“Digital economy”深挖企业数字经济时代发展战略；“Digital transformation”聚焦转型策略及绩效关联；“Big data”揭示其驱动企业运营变革效能；“Innovation”涵盖多元创新模式探索；“Technology”追踪新兴技术企业应用场景与成效，全方位拓展企业服务数字化理论与实践视野。
4.3. 关键词聚类
国内关键词聚类凸显“数字技术”“数字化”“制造企业”“服务化水平”“知识服务”五大焦点。“数字技术”剖析其在多服务环节增效赋能机制；“数字化”衡量转型深度与企业运营多元影响；“制造企业”规划转型决策与竞争力提升路径；“服务化水平”权衡转型阶段策略适配性；“知识服务”平衡利益相关者知识权益与产业和谐，为国内企业服务数字化研究锚定方向、储备视角。
国外关键词聚类涵盖“Digital transformation”“Digital platform”“Digital technology”“Smart cities”等 12类关键领域。“Digital transformation”彰显转型核心价值；“Digital platform”塑造企业数字竞争新优势；“Digital technology”稳固技术核心地位；“Smart cities”开拓城市数字化协同机遇；其他聚类从协同创新、技术拓展、经济模式革新等多元维度，构筑国外企业服务数字化研究丰富层次与多元生态。
5. 结论及建议
企业服务数字化的研究在国内外虽呈现出相似的时间发展脉络，但在研究的重点和演进路径上却各有千秋。国内的研究从理论探索的初期阶段稳步过渡到实践应用的深化，紧密地与产业政策和市场需求相结合，在解决实际问题的过程中不断丰富理论的内涵。相比之下，国外则依靠其技术先发优势和创新传统，始终在技术前沿和理论创新上发挥引领作用，为全球研究注入新的活力。研究热点和关键词的聚类差异揭示了双方在产业环境、技术积累、市场导向等多重因素影响下的独特研究路径，共同勾勒出企业服务数字化研究的全貌，为进一步深化研究和推动产业升级提供了多维度的参考。
基于上述分析，本文提出以下几项针对企业服务数字化的建议：
1、技术驱动的创新升级：企业应积极投资于人工智能、物联网、区块链等前沿技术的研究与应用集成。如金开新能通过建立“新能源资产智慧运维平台”，采用云边协同技术架构，内置120余种算法模型，实现了智能诊断、故障预警等功能。该平台通过边缘计算技术实时采集发电设备、场站数据等信息，优化生产管理。
2、人才作为发展的基础：构建全方位的人才战略，对外广泛吸纳技术精英与跨界人才，以强化创新研发与战略规划团队；对内建立分层培训体系，为基层员工普及数字化技能、为中层管理者提升数字化管理素养、为高层领导培育数字化战略视野。同时，创建激励机制与创新文化氛围，鼓励员工自我提升与创新实践，激发人才潜力，形成支撑企业服务数字化持续发展的人才梯队。在实际运用中，企业可以将AI+数字化人才的培养纳入到公司的战略规划中，明确设定与业务发展相匹配的人才培养目标。例如，为不同层级的员工设定AI技能提升路径，以及为关键岗位制定专项培训计划。
3、数据作为管理的强化保障：建立健全数据治理架构，统一数据标准、强化质量管理、优化数据架构，以挖掘数据资产的价值，助力业务洞察与创新。例如，中国三峡集团通过建立数据中心，为公司各项业务活动提供“数据全面、数量准确、数值可信”的决策信息，实现精益生产和精细化管理目标。同时，完善数据安全体系，运用加密、认证、访问控制等技术手段，并结合严格的制度规范与人员安全意识的培养，全方位防范数据泄露、篡改等风险，保障企业数据资产的安全稳定，可为企业服务数字化进程提供坚实的后盾。