摘要: 目前全球的产业竞争格局正发生着深刻变革，大数据、云计算等新技术正在快速进入经济领域，不断改变企业生存发展的外部环境。企业在日常经营中积攒了大量生产、销售以及财务方面的数据，但过去这些数据常常分散在各个独立系统中，常常需要通过人工传递纸质文件，导致部门之间协作效率不高，无法满足市场快速变化的要求。同时消费者行为改变、供应链不稳定等动态因素让企业管理变得更加复杂，因此，企业必须寻找更有效的运营方式。研究主要讨论了信息化背景下推动企业经济管理进行数字化转型的策略，希望可以为企业的数字化转型提供一些有价值的参考。
Abstract: The global industrial competition landscape is undergoing profound transformations, with emerging technologies such as big data and cloud computing rapidly penetrating the economic sphere, continuously altering the external environment for corporate survival and development. Enterprises accumulate vast amounts of production, sales, and financial data during daily operations. However, in the past, such data often remained scattered across isolated systems, requiring manual transfer of paper documents between departments, leading to inefficient collaboration and an inability to meet the demands of rapidly changing markets. Concurrently, dynamic factors like shifting consumer behaviors and supply chain instability have further complicated corporate management. Consequently, enterprises must seek more effective operational approaches. This study primarily explores strategies for driving the digital transformation of corporate economic management in the context of informatization, aiming to provide valuable references for enterprises undergoing digital transformation.
1. 引言
信息化驱动下的企业经济管理数字化转型，主要是指企业通过系统化应用数据采集、传输和分析技术，将传统的经营管理活动转化为基于数字平台的运营体系。这种转型不仅仅意味着工具手段的升级，更意味着企业资源配置方式、决策机制和协同模式的根本性改变。企业进行数字化转型能够打破部门之间的隔阂，把数据链条连接起来，让业务之间更好配合，从而建立更快应对市场变化的机制。深入研究信息化驱动下的企业经济管理数字化转型，对推进企业管理现代化发展、加强企业核心竞争力以及实现企业长期稳定发展具有非常重要的现实作用。
2. 信息化驱动下企业经济管理数字化转型的意义
2.1. 有利于整合企业数据资源，夯实运营管理根基
信息化驱动下的企业经济管理数字化转型通过系统化整合企业内外部数据资源，为解决传统管理模式中数据分散、标准不一等问题提供了基础性支撑。传统企业因部门间信息系统孤立、数据格式差异形成“数据烟囱”，导致采购、生产、财务等环节的信息难以互通，管理者无法基于完整数据链条作出精准判断。数字化转型通过搭建统一数据管理平台，将分散在业务系统、生产设备、客户终端等渠道的结构化与非结构化数据进行归集，依托数据清洗与标准化技术消除了信息冗余和逻辑矛盾，形成了覆盖全流程的数据资源池[1]。在此基础上，企业通过构建数据治理框架明确数据采集、存储、共享的规范，建立主数据管理机制确保核心业务数据的唯一性与准确性。这种数据整合能力让企业能够打通生产计划与库存动态的实时关联，同步财务核算与业务执行的实际进展，为管理层提供端到端的可视化数据视图。数据质量的提升进一步推动了企业运营流程优化，企业基于设备运行数据的预测性维护可以减少停机损失，而客户行为数据的聚类分析能够辅助精准制定营销策略。这种以数据为纽带的运营管理重构，不仅可以消除传统人工传递信息的滞后性，还能通过数据驱动机制将经验决策转向事实决策，为企业构建起动态感知、快速响应的新型管理根基。
2.2. 有利于优化业务协同流程，提升资源配置效率
信息化驱动下的企业经济管理数字化转型通过系统性重构业务流程，有效打破传统部门间“信息孤岛”与协作壁垒的现象。基于统一的数据平台和流程管理系统，企业内部采购、生产、销售等环节的横向协同能力得到实质性强化，原本分散的业务节点通过数字化工具实现了信息实时共享与动态联动。这种跨部门、跨层级的信息穿透机制，让企业能够精准识别各环节的资源消耗与效率瓶颈，通过自动化流程改造减少冗余操作，推动业务流程向标准化、集约化方向演进。在资源配置层面，数字化转型构建起贯穿供应链、生产链、价值链的动态监测体系，依托数据驱动的智能分析模型，企业可以实时追踪资源流向与使用效率，快速调整人力、物料、资金等要素的配置方案。这种基于实时数据的资源优化配置机制，不仅可以缩短传统管理模式下冗长的决策链条，还能通过预设规则与算法模型实现部分环节的自主调优，显著提升资产周转率与投入产出比。从整体运营视角观察，数字化协同机制促使企业形成更具弹性的资源配置网络，既可以在常态化运营中维持各业务单元的高效协作，也能在市场环境波动时迅速重构资源组合策略，为企业应对外部变化提供敏捷支撑。
2.3. 有利于挖掘市场动态信息，增强企业竞争实力
信息化驱动下的企业经济管理数字转型让企业能够建立覆盖市场全链条的动态感知系统，通过实时采集消费行为和供需波动等数据形成多维度洞察市场。企业通过智能算法把零散信息进行结构化处理，可以打破传统经验判断的局限性，在市场需求未明显暴露时预测发展方向，主动改变产品与服务的方向。这不仅可以帮助企业缩短从获得信息到作出决策的时间，还能通过积累行业数据形成差异化的竞争观察[2]。另外，数字转型可以将供应商、经销商和用户的信息链条打通，企业可以同时监控产业链上下游变化情况，如原材料价格变化、销售渠道调整等外部因素，建立提前预警措施。在竞争情报方面，数字工具可以帮助企业持续跟踪竞争对手的战略变化和技术动态，用语义分析等技术来处理非结构化信息中的重要线索，给企业制定个性化策略提供参考。这种依靠数据驱动的市场反应机制让企业既可以抓住现有市场的改进机会，又能快速发现新兴领域的发展时机，通过灵活调整资源分配策略形成快速竞争力。随着数据资产的价值积累，企业可以逐步建立起从信息收集、分析到优化行动的闭环系统，把市场变化信息变成持续创新的推动力量，最终在复杂环境中保持竞争优势。
3. 企业经济管理数字化转型面临的现实挑战
3.1. 数据治理体系缺失，信息孤岛现象严重
企业在推进经济管理数字化的过程中普遍面临一个实际问题，就是缺少一套系统完备的数据治理体系。企业内部的部门很多都使用各自不同的信息系统，彼此之间数据标准不统一，相互之间很难有效连接起来，造成信息的分散和割裂情况比较突出。这种情况导致许多关键数据分散在各个业务系统里面，数据质量不高，数据获取过程复杂，企业难以利用这些数据进行统一分析并用于支持业务决策。企业经济管理的高层因为难以拿到全面而可靠的数据来参考，直接影响其最终判断的质量，企业整体的数据价值也难以真正挖掘出来。
3.2. 传统业务流程僵化，智能决策推进受阻
部分企业内部长期存在传统业务流程相对固化的问题，各个部门之间的工作步骤不连贯，许多地方还需要靠大量人工来处理信息和操作流程，既耗费人力又容易出错。这种以人工介入为主的业务流程和管理规则很难很好地适应自动化工具的运行需要，导致新引入的数字技术难以有效接入到实际业务活动中发挥作用。这种状况下数据就不能顺畅地流动起来并用于支持决策，企业想要依赖智能系统开展决策的目标自然也就难以落到实处。这种根植于组织结构和管理模式中的低效问题深刻阻碍了数字技术赋能企业决策能力的释放。
3.3. 专业人才储备不足，创新发展动力匮乏
企业在经济管理数字化转型道路上遇到的一个现实困难是既懂传统业务又掌握先进数字技术的专业人才相当缺乏。许多企业内部缺乏能够真正利用数据来驱动业务流程优化的关键人才，尤其是熟悉数据分析方法和智能应用场景的人才储备严重不足。企业尝试进行内部培养往往时间长、见效慢，直接从外部引进则需要付出相当高的成本，还可能遇到市场人才供给紧张的问题。这种现实存在的人才能力缺口造成企业内部主动开展数字化创新的动力不足，即使部分企业投入了资金购买先进系统，最终效果也大打折扣。
4. 信息化驱动下企业经济管理数字化转型的策略
4.1. 搭建数据管理平台，推动信息集成共享
企业需要结合业务需求搭建数据管理平台，通过把内外部数据资源系统性整合、建立统一技术架构、完善数据治理等方法，逐步解决“信息孤岛”现象，从而让各个部门更好地协作。首先，企业应根据核心业务流程理清数据需求，明确采购、生产、销售等环节关键数据采集的点，例如订单情况、设备运行状态、库存变化等动态指标，企业可以使用分布式存储和云计算技术搭建能扩展的基础设施平台，让结构化和非结构化数据都能够随时存储调用。其次，针对系统分散标准不统一的情况，企业需要建立主数据的管理体系，制定统一编码规则和数据字典，例如，企业可以对客户信息、物料编码等重要字段做全生命周期的标准管理，使用ETL工具清洗历史数据，解决格式错误或多余字段造成的数据问题。在技术架构方面，企业可以靠数据中台把ERP、CRM等业务系统接口集成，把生产设备传感器、供应链平台等外部数据源打通，建立覆盖整个价值链的数据湖，同时用API接口开放让各部门按权限获取数据，例如，财务部可以实时使用产线耗电数据来优化预算分配。在数据治理环节，企业需要开展分级分类管理，对核心业务数据做实时的质量监控，例如，企业可以使用规则引擎自动检查订单数据的完整性，有问题的数据可以自动预警并找负责部门进行处理。另外，企业需要用可视化工具开发统一数据门户，让不同级别用户按角色自己定制分析看板，管理层可以通过驾驶舱查看库存周转和订单进度，业务人员可以使用自助分析模块快速做市场趋势报告。为了保证平台长期使用，企业需要建立优化机制定期查看数据应用场景与业务需求是否匹配，例如，企业可以根据用户反馈优化数据搜索逻辑，或按新增业务调整数据架构[3]。同时，企业需要加强数据安全防护，用区块链技术记录关键操作，配合数据脱敏保证敏感数据安全。通过这些做法企业能够将零散的数据变成可以共享的战略资源，从而为后续深入数字化转型打下坚实的基础。
4.2. 重塑业务管理流程，实现运营智能决策
企业在重塑业务管理流程实现运营智能决策的过程中，应以打通职能壁垒为切入点，通过重组业务节点、构建自主响应机制、形成持续进化能力三个层面系统推进。在实际操作中，企业需要重新梳理从客户需求到产品交付的完整流程链，将原先分散于不同部门的审核、核验、调度环节进行实质性合并，例如，企业可以把订单审批与库存校验由串联改为系统自动同步完成，消除纸质文件传递和人工确认造成的等待时间损耗；同时，企业可以赋予一线业务单元动态决策权限，让操作人员可以基于实时场景数据直接采取行动，例如，操作人员可以在车间生产线上依据设备运转参数自主调整班组工作顺序，或通过算法工具整合客户交期、设备特性等多重要素智能生成最优排产计划，并配套运行状态跟踪沙盘实现全流程可视化，当物料流转出现异常时立即协调相关部门介入处理；更重要的是建立流程自我完善的循环机制，企业可以通过持续跟踪订单完成效率、设备有效作业率等核心指标验证流程效果，当外部市场变化时调用历史运作日志和当前数据样本进行对比分析，自动输出针对性调整方案——如根据新产品特性重新配置质量检测步骤，或参考供应商准时交付表现优化采购审批流程，让业务流程具备动态适应市场的能力，帮助企业从依赖个体经验判断的被动管理转向基于系统分析的主动决策模式，推动企业的运营质效实现实质性提升[4]。
4.3. 培养数字专业人才，构建创新驱动体系
企业在构建创新驱动体系的过程中，需要立足业务需求，通过产教融合定制化培养、实战场景赋能、创新机制激活三大路径协同推进数字专业人才培养工作的开展。在具体实践中，企业应联合院校开发面向企业痛点的课程体系，例如，针对设备智能运维需求开设传感器数据分析课程，或围绕客户画像建模开发数据挖掘实训项目，让课程内容与生产场景深度契合；企业可以同步搭建多层次实战平台，在产线部署真实数据沙盘供学员模拟设备故障预测分析，联合上下游企业建立跨行业数据实验室，让人才在解决供应链波动预警、工艺参数优化等实际问题中锤炼复合技能；更关键的是构建可持续的创新生态，企业可以设立专项创新基金支持人才主导的智能检测工具开发等项目，通过技术分红、专利署名等机制保障创新回报，同时建立“数字工匠工作室”促进算法工程师与一线技师结对攻关，将经验性诀窍转化为标准化模型[5]。这种培养模式既可以避免传统培训与业务脱节的弊端，又能通过创新资源持续投入形成“实践–创造–迭代”的正向循环，让人才能力提升与企业数字化转型真正实现同频共振，为企业的创新驱动发展注入核心动能。
5. 结语
综上所述，企业推动经济管理数字化转型是面对时代挑战的必然选择，其核心是要通过系统性的改革重新构建企业管理的逻辑。研究发现，这种转型不仅是技术层面的应用升级，更关键的是管理思想和组织形式的根本变化。企业应以业务的实际需求作为出发点，把数据资源变成做决定的依据，通过重新设计流程解决部门之间协作困难的问题，让资源的配置由过去的静态分配变为动态优化。然而，值得注意的是，虽然研究已经取得一定成果，但还是有许多可以继续研究的地方。希望未来有更多研究人员可以加入这一领域的研究，帮助企业从依靠经验的组织变成靠数据驱动的生态体系，为企业的更好发展提供内部动力。