在刚刚过去的2020年，很多企业更为迫切地需要数字化，也实实在在看到了数字化所带来的价值。有关数据显示，疫情后复工复产恢复较快的往往是数字化程度较高的企业。想要数据分析得到有价值的洞见，并不是上一套IT系统那么简单。

　　通过与一些厂商和企业交流，也发现国内企业数字化程度参差不齐的现状，有的企业已经进行AI预测等创新性的尝试，有的在重点梳理数据标准规范等。其中有几点值得关注。

　　“我们会随着外部环境企业战略做调整，随时调整目标，但是方向是一样的，希望能够通过我们的数据，高质量的数据来进行挖掘，来拓展业务，优化我们的管理流程。这个就是我们定义的数字化。”这是某传统企业CIO关于数字化的定义，很有代表性。降本增效、开源节流，数字化为公司能够带来更多的竞争力，不少CIO也强调，无论是引入数据分析工具还是数据平台，业务梳理和管理流程的规范很多是在IT系统之外做文章，回归到企业管理上。

　　推进企业数字化转型必须是“一把手工程”慢慢的变成了业内共识，尤其企业要构建全员的数据文化，高层的支持势必大有裨益，而在打破一些固有利益时，没有高层的支持也没有办法进行下去。在执行落地时，大的方向制定好，更为关键的是下面中层到员工的执行与配合。“作为IT的人你必须知道问题点在哪，去协调业务，老板是比较忙的，不可能老盯着你这样的一个过程，凡事都是老板出来协调这个协调那个，我觉得作为IT负责人有点儿失职。”这是一个资深CIO的心里话，他所在公司正在进行BI项目，并取得了一定的成绩。在项目初期，他认为需要取得高层的支持和认可，如今IT与业务的关系越来越紧密，IT负责人需要懂得业务痛点，企业的转型是大势所趋，在大势中，每一个个体也在求变。

　　有专家指出，无论做BI还是其它项目，切忌搞个大工程，所以部门一起上，这样成功率特别低，企业数据准备还是人员思想准备可能没那么充分。而且项目周期一长，风险就会增加，人员会迭代变动，新的技术在迭代，而且外部大环境也在变，公司能够先找一个点，小步快跑迭代，让企业的组织、流程、文化和IT能力相匹配，形成合力，避免沦为IT项目，成为鸡肋。

　　2020年很多数据分析公司发布了新的产品和战略，基本都有强调自己的咨询能力。他们指出，结合国情，中国大部分企业数据意识和数据底子比较薄弱，除了产品和解决方案，更需要一定的咨询能力，将自身在行业内积累的有效实践经验进行复用，所谓他山之石可以攻玉。与此同时能够正常的看到不少企业也会找比如四大等咨询机构来做咨询，有的在非常垂直细分的领域会找特定的机构去咨询。有有经验的人指出，企业寻找咨询机构要结合自己的业务发展和咨询实践而定，一方面，四大等咨询机构一般是战略层面咨询，在执行落地过程中需要企业有较强的任务分解能力，需要有深厚的IT能力积淀。另一方面，也需要有较强的项目管理能力，在一个项目中，第三方咨询与落地厂商，需要企业有效管理，防止扯皮现象。

　　自助分析的能力是包括企业和厂商都认为需要加强的一点，这里面涉及到数据信任问题，比如数据质量不高，数据出了问题无法及时得到反馈解决等，导致数据的使用者对数据本身不信任不满意，数据很难被用起来。也有CIO指出IT后端需要把清洗过的多维度数据呈现到业务，业务可以去基于数据来进行分析，但是要做好权限管控。此外，有了相关的IT支持，企业文化不支持，或者业务不习惯用数据分析，也存在着挑战。需要企业将数据规范制定统一标准，做好数据的追踪反馈保证数据质量，让业务有好的体验，收获价值，慢慢形成使用习惯。

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　　以得出有意义见解的过程。在这样的一个过程中，使用正确的工具至关重要。以下是一些主要的

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　　目标。DCS系统大范围的应用于各个行业，如化工、电力、制药等。在这一些行业中，DCS系统能实现对生产过程的集中监控和分散控制，提高生产效率和产品质量，降低能耗和减少环境污染，从而保证产品质量，并确保生产的全部过程的安全可靠。 二.DCS系统

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