企業數字化轉型過程中，商業模式創新尤為關鍵。構建數據資產驅動的價值創造體系時，企業需全面梳理數據資產，明確核心價值數據并整合，打破部門壁壘，同時建立數據質量管理體系，以確保數據準確完整。有了高質量數據后，企業就要組建或培養數據分析團隊，將數據洞察轉化為業務行動。在構建數字化生態前，企業需明確自身角色目標，搭建基礎平臺以吸引多元參與者。隨著各方在平臺上高效協作、共享價值，數字化生態會逐漸形成自我迭代的良性循環，最終實現健康可持續的發展。

數據資產驅動的價值創造體系

數據整合

在數字化轉型的浪潮中，企業商業模式創新刻不容緩，構建數據資產驅動的價值創造體系是關鍵一環。這一過程中，企業需全面梳理數據資產，對各類數據開展徹底盤點，細致梳理來源、軌跡、用途等信息，精準識別核心價值數據。在此基礎上，要將分散的數據有機整合，打破部門間的數據壁壘，讓數據實現自由流動與深度共享。

數據質量就像工業生產的原材料品質，若存在不準確、不完整或滯后等問題，基于這些數據的決策和價值創造都會大打折扣。因此企業要同步搭建數據質量管理體系，制定嚴格的質量標準與規范，對數據采集、存儲、處理等全環節實施嚴格把控，通過定期數據清洗和校驗，確保數據始終保持準確與完整。

比如，某油田企業面對勘探、開發、生產、儲運等環節數據分散的難題，以數據資產驅動商業模式創新為核心目標，率先啟動數據整合工程。該企業對勘探開發全周期數據開展了地毯式盤點：地質勘探階段，梳理出30年積累的20萬份巖心分析報告、5萬組地震剖面數據和8000口探井測井曲線；生產運營階段，清點了12個采油廠的5000余臺抽油機、300套注水設備及200公里輸油管道的實時監測數據；管理層面則整合了ERP物資采購、HSE安全監測、人力

資源員工技能等系統數據。

為打破部門壁壘，企業投資搭建覆蓋全業務鏈的數據中臺，通過ETL技術對勘探研究院、生產調度中心等15個部門的異構系統數據進行標準化處理。例如將勘探部門的GIS空間數據與生產部門的設備定位數據統一坐標，使地質構造與地面設施分布形成可視化關聯。

數據挖掘

擁有高質量數據資產后，企業需要具備從數據中挖掘價值信息的能力。這就要求組建專業數據分析團隊或培養員工的分析能力，讓他們熟練掌握分析方法與工具，通過深入分析以揭示消費者偏好、市場需求變化等背后的規律與趨勢；同時運用數據挖掘技術從海量數據中探尋隱藏關聯和模式，為企業決策提供有力支撐。

憑借這樣的分析挖掘能力，企業能將數據資產切實轉化為有價值的信息資產，為價值創造找準方向。更重要的是，不能讓數據分析得出的價值信息只停留在報告里，而是要真正落地到業務運營中。企業需依據數據分析結果，及時調整產品、營銷和服務策略，讓數據洞察轉化為具體業務行動，使數據資產真正成為驅動業務發展、創造實在價值的核心動力。

例如，建立高質量數據資產庫后，某企業組建了地質專家、數據科學家與工程技術人員組成的跨學科分析團隊，依托先進技術挖掘數據價值。團隊基于500臺抽油機3年的振動、電流等數據，構建LSTM模型提前72小時預警軸承故障，2024年一季度避免12次非計劃停機，減少損失800萬元。通過關聯分析200口井的含水率等300余項指標，發現注水壓力與產量的滯后關聯，調整15個單元策略后，單井日均產量提升 5.8% 。

數字化生態系統的構建與共生發展

目標定位

數字化轉型背景下，企業要在激烈競爭中突圍，需構建數字化生態系統實現共生發展。這一過程中不能盲目行動，而應先明確自身在系統中的角色——是主導者、參與者還是其他。隨后，可以確定生態系統的具體目標，比如是提升產品服務的市場份額，還是提高產業鏈整體效率。只有找準定位、明確目標，后續的生態構建工作才能圍繞核心方向開展協同合作，讓生態系統真正發揮價值。明確定位和目標后，企業需搭建數字化基礎平臺，打造穩定高效且安全的數據“中轉站”，實現數據互通互聯與共享，讓各方能通過平臺便捷交換信息、開展業務。平臺還要具備良好擴展性，以適應生態發展需求，輕松接入新參與者和業務，為生態持續壯大筑牢基礎。有了這樣堅實的數字化平臺，各方才能在這個“商業社區”中實現順暢交流與合作。

例如，某油田企業推進數字化轉型時，以構建“油氣產業價值共同體”為愿景，明確自身在生態系統中的主導角色——不是單純的資源開采商或獨立技術服務商，而是整合產業鏈資源、推動協同創新的生態組織者。為落實這一定位，企業制定“三維目標體系”：效率提升維度，要求將勘探周期縮短 20% 、供應鏈響應提速 30% ；創新賦能維度，計劃三年內引入10項前沿技術、孵化5個跨界項目；價值共享維度，致力于讓參與者運營成本減少 5% 、市場機會獲取效率提升 40% 。

多元參與

充滿活力的數字化生態系統離不開眾多參與者的共同支撐，企業需要積極吸引多元參與者加入。企業要主動邀請產業上下游企業、供應商、客戶、合作伙伴及科研機構、行業協會等加入，這是因為不同參與者各有資源優勢：供應商可以提供優質原材料，客戶能夠反饋市場需求，科研機構能夠帶來前沿技術。多元力量的匯聚讓生態資源更豐富、優勢更突出，既能進一步優化資源配置，也能推動整個生態系統朝著更健康、可持續的方向發展。

例如，企業通過“政策引導 ^+ 技術賦能 ^+ 利益共享”機制，吸引200余家多元參與者加入生態系統。上游20家設備制造商接入平臺后，依據抽油機等運行數據優化設計，某泵業公司據此改進柱塞泵密封結構，延長壽命 25% ；中游30家油服企業共享作業進度，某鉆井公司與錄井公司協同開發系統，將水平井軌跡精度提至分米級，鉆探效率提升35% ；下游煉化企業直連數據，提前調整加工方案，輕質油收率提升 4% 。

尤為值得一提的是，企業引入5家科研機構建立“聯合實驗室”，向研究團隊開放平臺20PB油氣數據。某高校用機器學習分析巖心數據，開發出準確率92%的儲層滲透率預測模型，已用于15個新區塊評價；某研究院基于生產數據構建油氣藏數字孿生系統，可模擬不同方案產量變化，為10億元級開發決策提供支撐。行業協會推動標準建設，企業牽頭制定《油氣工業數據交換協議》，統一38類接口標準，新參與者接入周期從3個月縮短2周。

通過構建數據資產驅動的價值創造體系與數字化生態系統，企業完成了從數據整合到業務落地、從定位明確到多元參與的全面變革。這既提升了自身競爭力，也為產業鏈伙伴創造了新價值。未來，企業需持續優化數據管理與生態建設，緊跟技術潮流深化合作，以開放姿態迎接挑戰，在數字化轉型中不斷探索創新，實現更高質量發展。