數據要素驅動下中小企業(yè)數字化轉型策略研究

一、前言

在數字經濟蓬勃發(fā)展的背景下，數據已然躍升為關鍵生產要素，重塑著企業(yè)的運營邏輯與競爭格局。中小企業(yè)作為國民經濟的重要組成部分，其數字化轉型不僅關乎自身的生存與發(fā)展，更是推動產業(yè)升級、增強經濟韌性的重要力量。然而，相較于大型企業(yè)，中小企業(yè)在數字化轉型過程中面臨著資金短缺、技術薄弱、人才匱乏等諸多挑戰(zhàn)，如何借助數據要素的力量，突破轉型困境，實現高質量發(fā)展，成為亟待深人研究的重要課題。基于此，本文通過剖析中小企業(yè)數字化轉型的背景，探討數據要素驅動決策的理論基礎，構建轉型模式架構并提出針對性策略，以期為中小企業(yè)數字化轉型提供理論參考與實踐指導。

二、中小企業(yè)數字化轉型背景

（一）國內外數字化轉型趨勢瞭望

全球范圍內，數字化轉型已成為不可逆轉的時代潮流，發(fā)達國家憑借其在技術、資金和人才方面的優(yōu)勢，率先開啟數字化轉型進程，并取得顯著成效。美國大力推進“工業(yè)互聯網”戰(zhàn)略，通過整合網絡、大數據、人工智能等技術，實現制造業(yè)智能化升級。德國“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略強調通過信息物理系統實現生產自動化與智能化，提升制造業(yè)競爭力。日本推出“社會5.0”構想，目的就是構建超智能社會，推動數字技術與實體經濟深度融合。我國積極響應全球數字化趨勢，將數字化轉型上升為國家戰(zhàn)略。政府出臺一系列政策文件，如《“十四五”

數字經濟發(fā)展規(guī)劃》，明確提出加快企業(yè)數字化轉型步伐，培育數字經濟新動能。在政策推動下，我國數字經濟規(guī)模持續(xù)擴大，產業(yè)數字化轉型加速推進，從互聯網巨頭到傳統制造業(yè)企業(yè)，紛紛加大數字化投入，探索新的發(fā)展模式。這種全球性的數字化浪潮，為中小企業(yè)帶來了機遇與挑戰(zhàn)，促使其必須緊跟趨勢，積極轉型。

（二）中小企業(yè)數字化轉型現狀洞察

盡管數字化轉型意義重大，但我國中小企業(yè)的轉型現狀不容樂觀。相關調研數據顯示，大部分中小企業(yè)仍處于數字化轉型初級階段。在技術應用方面，許多中小企業(yè)僅停留在使用基礎辦公軟件、搭建簡單網站等層面，尚未實現生產、管理、銷售等環(huán)節(jié)的全面數字化。資金短缺是制約中小企業(yè)數字化轉型的關鍵因素之一。數字化轉型需要大量資金投入用于購買硬件設備、軟件系統以及技術研發(fā)，而中小企業(yè)自身資金實力有限，融資渠道相對狹窄，難以承擔高昂的轉型成本。人才匱乏同樣是中小企業(yè)面臨的難題。數字化轉型需要既懂業(yè)務又懂技術的數據專業(yè)人才，但中小企業(yè)往往難以提供具有競爭力的薪酬和發(fā)展空間，導致人才流失嚴重。此外，部分中小企業(yè)管理者對數字化轉型認識不足，缺乏長遠規(guī)劃和戰(zhàn)略眼光，認為數字化轉型只是簡單的技術升級，沒有意識到其對企業(yè)商業(yè)模式和管理理念的深刻變革，在一定程度上阻礙了轉型進程。

（三）行業(yè)差異與數字化轉型關聯探秘

不同行業(yè)的中小企業(yè)在數字化轉型過程中呈現出顯著差異。以制造業(yè)企業(yè)為例，由于生產環(huán)節(jié)復雜、設備眾多，其數字化轉型重點在于實現生產設備的聯網與智能化改造，通過物聯網技術采集生產數據，利用大數據分析優(yōu)化生產流程，提高生產效率和產品質量。而在零售業(yè)，數字化轉型則更側重于線上線下渠道融合、消費者數據分析以及精準營銷，通過分析消費者的購買行為、偏好等數據，實現個性化推薦，提升客戶購物體驗，增加銷售額。服務業(yè)企業(yè)的數字化轉型則強調服務流程的數字化和智能化，如在線預訂、智能客服等。例如，酒店企業(yè)通過數字化系統實現客房預訂、入住登記、退房結算等全流程自動化，提高服務效率和客戶滿意度。行業(yè)特性決定了數字化轉型的重點和路徑，中小企業(yè)需要結合自身所處行業(yè)特點，制定適合的轉型策略，才能取得良好效果。

三、數據要素驅動決策的理論基石

數據要素驅動決策的理論基礎源于多個學科的融合。從經濟學角度來看，數據作為一種生產要素，具有邊際成本遞減、邊際收益遞增的特性。隨著數據規(guī)模的擴大，數據的處理和分析成本逐漸降低，而其創(chuàng)造的價值卻不斷增加，使得企業(yè)能夠通過收集、分析和利用數據，優(yōu)化資源配置，提高生產效率，獲取更大的經濟效益。在管理學領域，數據驅動決策強調以數據為依據進行管理和決策，改變傳統的經驗式決策模式，通過對企業(yè)內部運營數據和外部市場數據的深人分析，管理者能夠準確地把握市場動態(tài)、了解客戶需求、發(fā)現自身優(yōu)勢與不足，從而制定科學合理的戰(zhàn)略決策和運營計劃[。信息技術的發(fā)展為數據要素驅動決策提供了技術支撐，大數據、人工智能、云計算等技術的成熟，使得企業(yè)能夠高效地收集、存儲、處理和分析海量數據，挖掘數據背后的價值。比如，機器學習算法可以對大量客戶數據進行分析，預測客戶的購買行為和需求，為企業(yè)營銷和產品研發(fā)提供決策依據。

四、中小企業(yè)數字化轉型策略架構

（一）數據驅動型產品創(chuàng)新模式構建

構建數據驅動型產品創(chuàng)新模式，核心在于以數據為導向洞察市場需求與技術趨勢。中小企業(yè)需構建多維度的數據采集網絡，除了傳統的用戶反饋、市場調研數據、行業(yè)報告，還可借助社交媒體、電商平臺評論區(qū)等渠道獲取海量用戶聲音。以某智能家居企業(yè)為例，通過Python爬蟲技術抓取天貓、京東等平臺的用戶評論，結合自然語言處理技術對評論進行情感分析和關鍵詞提取，當發(fā)現用戶頻繁提及“能耗過高”“遠程控制延遲”等負面關鍵詞時，該企業(yè)迅速定位產品痛點，將低功耗芯片研發(fā)和網絡優(yōu)化納入新產品開發(fā)計劃。在產品研發(fā)過程中，數字化研發(fā)工具的深度應用能夠重塑創(chuàng)新路徑，計算機輔助設計（CAD）不僅用于產品外觀設計，還可結合有限元分析（FEA）技術，對產品內部結構進行應力、流體力學等多物理場仿真。例如，某汽車零部件中小企業(yè)利用CAE軟件模擬發(fā)動機缸體在不同工況下的受力情況，通過調整壁厚、加強筋布局等設計參數，將產品重量降低 15% 的同時提升了 20% 的抗壓強度，研發(fā)周期從傳統的6個月縮短至3.5個月，產品上市后，借助物聯網設備采集的使用數據更具價值。再如，某智能手表企業(yè)通過分析用戶的運動軌跡、心率變化數據，發(fā)現中老年用戶群體存在健康監(jiān)測需求缺口，進而推出具備跌倒預警、心電監(jiān)測功能的細分產品，成功開拓了新市場。這種從需求洞察到產品迭代的閉環(huán)，讓數據成為貫穿產品全生命周期的創(chuàng)新引擎。

（二）基于數據要素的運營流程優(yōu)化模式探索

基于數據要素優(yōu)化運營流程，需從業(yè)務流程的解構與數據價值挖掘入手。在生產制造環(huán)節(jié)，工業(yè)物聯網（IIoT）的部署能實現設備狀態(tài)的實時感知。例如，某紡織企業(yè)在織機上加裝振動傳感器和溫度傳感器，采集的設備數據通過邊緣計算節(jié)點進行初步分析，當檢測到軸承溫度異常升高時，系統自動觸發(fā)故障預警，并關聯歷史維護數據，推薦更換特定型號的軸承及潤滑方案，這種預測性維護模式使設備非計劃停機時間減少 40% ，生產效率提升 28% 。供應鏈管理的數字化轉型則依賴數據的全局整合，中小企業(yè)可通過搭建供應鏈協同平臺，將供應商的產能數據、庫存管理系統與自身ERP系統對接。例如，某服裝企業(yè)通過分析歷史銷售數據與庫存周轉率，結合季節(jié)性因素和流行趨勢預測，采用機器學習算法制定動態(tài)采購計劃，在夏季來臨前，系統預測到某款防曬面料需求激增，自動向供應商發(fā)出加急訂單，同時優(yōu)化物流路線，將面料運輸時間從7天壓縮至4天，既避免了缺貨損失，又降低了 12% 的庫存積壓成本。在財務管理層面，業(yè)財融合的數據分析工具發(fā)揮關鍵作用，通過建立成本動因分析模型，將銷售、生產、物流等業(yè)務數據與財務數據關聯。例如，某餐飲連鎖企業(yè)發(fā)現外賣包裝成本占比過高，通過調整包裝設計和供應商招標，年度包裝成本降低 18% 實現資源配置的精準優(yōu)化[2]。

（三）數據賦能的客戶關系管理模式創(chuàng)新

數據賦能的客戶關系管理模式創(chuàng)新，核心在于構建以客戶為中心的數據資產體系，中小企業(yè)整合CRM系統、電商平臺、社交媒體等渠道數據，利用聚類算法對客戶進行精準分群。例如，某美妝品牌通過分析客戶的購買頻次、客單價、產品偏好等數據，識別出“成分黨”“性價比追求者”“嘗鮮愛好者”等八大客戶群體，針對“成分黨”推出定制化護膚方案，結合AR試妝技術提供虛擬體驗，復購率提升了 35% ，對“性價比追求者”定向推送組合優(yōu)惠套餐，客單價提高了 22% 。客戶服務環(huán)節(jié)的數據價值同樣不可忽視。例如，某在線教育企業(yè)搭建智能客服數據中臺，對學員咨詢、投訴等文本數據進行語義分析，發(fā)現“課程進度不匹配”“答疑響應慢”是高頻問題，企業(yè)隨即調整課程難度梯度，并引入智能問答機器人處理 80% 的常見問題，人工客服響應時間從平均15分鐘縮短至3分鐘，學員滿意度提升至 92% 。更深人的數據應用體現在客戶生命周期管理中。例如，通過預測模型分析客戶流失概率，某健身俱樂部對即將流失的會員自動觸發(fā)關懷流程，包括專屬教練回訪、免費課程贈送等措施，客戶留存率提高了27% 。這種基于數據的動態(tài)管理策略，使客戶關系從被動服務升級為主動價值創(chuàng)造，真正實現對客戶全生命周期價值的深度挖掘。

五、數據要素驅動下中小企業(yè)數字化轉型策略

（一）夯實數據基礎設施，筑牢轉型根基

數據基礎設施作為中小企業(yè)數字化轉型的物質載體，其建設需兼顧成本效益與技術前瞻性。在硬件層面，企業(yè)可根據數據規(guī)模與業(yè)務需求分級配置設備：小型企業(yè)可采用超融合架構一體機，將計算、存儲、網絡功能集成于單一設備，如戴爾VRTX系列產品，既能滿足基礎數據處理需求，又能降低機房空間與運維成本。中型企業(yè)可搭建分布式存儲集群，通過Ceph等開源軟件實現PB級數據存儲，并采用萬兆光纖網絡保障數據傳輸效率。以某食品加工企業(yè)為例，通過部署聯想ThinkSystem服務器集群與分布式存儲系統，實現生產數據、銷售數據的集中存儲，數據讀寫速度提升了40% ，有效支撐了實時生產調度與庫存管理。軟件系統的選型需貼合企業(yè)業(yè)務場景，對于預算有限的初創(chuàng)企業(yè)，阿里云、騰訊云的Serverless數據庫服務可實現按需付費，避免前期高額投入，而有定制化需求的企業(yè)可選擇PostgreSQL等開源數據庫，結合ETL工具（如Kettle）進行數據清洗與轉換。例如，某服裝電商企業(yè)通過接人TableauSaaS版數據分析平臺，快速搭建銷售看板，實現商品銷量、用戶地域分布等數據的可視化呈現，決策響應速度提升了 30% 。在網絡建設方面，企業(yè)可通過SD-WAN技術整合專線、互聯網等多鏈路資源。例如，如某連鎖零售企業(yè)部署FortinetSD-WAN解決方案后，門店與總部間數據傳輸延遲降低了 50% 保障了POS系統與會員數據的實時同步。安全防護體系構建則需形成“縱深防御”架構，企業(yè)可采用零信任模型，通過身份認證（如AzureAD）、微隔離技術（如Netskope）限制數據訪問權限，部署日志分析系統（如ELKStack）實時監(jiān)控數據操作行為。例如，某制造企業(yè)通過ELK分析生產數據訪問日志，成功攔截3起內部數據竊取事件，并定期開展數據備份演練，采用“321”策略（3份數據副本、2種存儲介質、1份異地備份），確保了數據安全底線。

（二）構建數據治理體系，提升數據質量與價值

數據治理體系的搭建需從組織架構、標準規(guī)范、技術工具三方面協同推進。中小企業(yè)應設立數據治理委員會，成員涵蓋IT、業(yè)務、法務等部門，明確數據Owner角色（如銷售數據由市場部負責人主導管理），避免職責不清導致的數據管理真空。例如，某醫(yī)藥流通企業(yè)通過成立數據治理專項小組，統一制定客戶數據標準，將分散在ERP、CRM系統中的客戶信息字段標準化，數據重復率從 25% 降至 5% 。標準體系建設需覆蓋數據全生命周期，在采集階段，制定傳感器數據采集頻率、接口協議等規(guī)范，在存儲階段，建立元數據管理系統（如ApacheAtlas）記錄數據來源、處理邏輯，在使用階段，通過數據字典明確字段含義。例如，某汽車零部件企業(yè)采用主數據管理（MDM）系統，統一供應商編碼規(guī)則，消除跨部門數據不一致問題，采購審批效率提升了 20% 。數據質量管理可借助自動化工具（如GreatExpectations）設定校驗規(guī)則，實時監(jiān)控數據完整性、準確性，當檢測到生產工單數據缺失關鍵字段時，系統自動觸發(fā)補錄流程[3]。數據共享機制的建立需平衡安全與效率，中小企業(yè)可通過數據沙箱技術，在保障原始數據安全的前提下，為業(yè)務部門提供數據副本用于分析，采用區(qū)塊鏈技術實現數據共享瀕源。例如，某供應鏈企業(yè)通過區(qū)塊鏈記錄物流數據流轉過程，提升合作伙伴間數據互信，并建立數據生命周期管理策略，對超過3年的歷史銷售數據進行歸檔存儲，釋放核心存儲資源。再如，某電商企業(yè)通過分級存儲策略將存儲成本降低，通過系統化的數據治理，企業(yè)能夠將“數據資源”轉化為“數據資產”，為精準決策提供可靠支撐。

（三）強化數據人才培養(yǎng)與引進，打造專業(yè)團隊

數據人才梯隊建設需兼顧內部培養(yǎng)與外部引進，構建多層次、立體化的人才體系。在內部培養(yǎng)方面，中小企業(yè)可建立“理論 + 實踐”的培訓模式：針對業(yè)務人員，開展Tableau可視化分析、Python基礎數據處理等入門課程，針對技術人員，組織Hadoop集群運維、機器學習算法開發(fā)等進階培訓[4。比如，某機械制造企業(yè)與知名在線教育平臺合作，開設“工業(yè)大數據分析”定制課程，參訓員工半年內完成3個生產優(yōu)化項目，設備OEE（綜合效率）提升了 15% 。同時，設立數據創(chuàng)新獎勵基金，對提出數據驅動改進方案的員工給予項目分紅。例如，某零售企業(yè)通過獎勵機制，激發(fā)員工提出50余項數據分析應用建議，其中12項落地后帶來年均200萬元的效益增長。外部人才引進則需突破傳統招聘思維，中小企業(yè)可通過“柔性引才”模式，與高校、科研院所建立聯合實驗室，引入專家團隊兼職指導，利用遠程辦公機制，吸引一線城市高端人才參與項目。比如，某人工智能初創(chuàng)企業(yè)通過遠程協作模式，吸納3名高校教授擔任技術顧問，成功攻克圖像識別算法優(yōu)化難題。與職業(yè)院校合作開展“訂單班”培養(yǎng)，如某物流企業(yè)與高職院校共建“智慧物流數據分析師”專業(yè)，學生畢業(yè)后直接進人企業(yè)數據部門，解決了基層數據處理崗位的人才缺口。此外，定期舉辦行業(yè)沙龍、技術研討會，邀請行業(yè)專家分享前沿技術，如某金融科技企業(yè)每月舉辦“數據安全與合規(guī)”主題論壇，提升了團隊專業(yè)視野與行業(yè)影響力。

（四）深化數據應用場景拓展，驅動業(yè)務增長

數據應用場景的拓展需圍繞中小企業(yè)核心價值鏈從存量優(yōu)化與增量創(chuàng)新雙向發(fā)力。在市場營銷領域，中小企業(yè)可搭建市場動態(tài)監(jiān)測平臺，運用網絡爬蟲技術采集社交媒體、行業(yè)論壇、電商平臺等多渠道數據，借助自然語言處理技術對文本數據進行情感分析與語義提取，構建產品需求預測模型，通過分析關鍵詞熱度、話題討論趨勢，提前預判市場需求變化，為產品研發(fā)、營銷策略制定提供依據。在產品研發(fā)環(huán)節(jié)，引入數字孿生技術構建虛擬產品模型，模擬產品在不同環(huán)境、工況下的性能表現，對產品設計進行多輪仿真優(yōu)化，通過整合研發(fā)數據、生產數據與用戶反饋數據，建立產品迭代優(yōu)化機制，持續(xù)改進產品功能與性能，利用大數據分析技術對競品數據進行深度挖掘，分析競品的功能特點、市場定位、用戶評價，開展競品對標分析，明確自身產品優(yōu)勢與不足，指導產品研發(fā)方向[5。在客戶服務場景中，搭建客戶健康度評估體系，綜合客戶消費頻次、消費金額、投訴記錄、在線時長、產品使用數據等多維度信息，構建客戶流失預測模型，對高流失風險客戶進行預警，制定針對性的客戶挽留策略，如提供專屬服務、個性化優(yōu)惠、增值服務等，提升客戶忠誠度，建立客戶服務數據分析系統，對客戶咨詢、投訴數據進行分類統計與深度分析，識別客戶服務中的痛點與問題，優(yōu)化服務流程，提升服務質量與效率。為開拓新的盈利增長點，中小企業(yè)可對積累的數據進行脫敏、清洗、整合與分析，開發(fā)數據增值服務，將數據加工成數據報告、行業(yè)分析、市場預測等數據產品，向產業(yè)鏈上下游企業(yè)、合作伙伴、第三方機構提供數據服務，探索跨行業(yè)數據合作模式，與相關企業(yè)共享、交換數據資源，聯合開發(fā)數據應用場景，通過不斷挖掘數據應用場景，將數據轉化為實際的業(yè)務價值，驅動企業(yè)業(yè)務增長和轉型升級。

六、結語

總之，數據要素驅動下的中小企業(yè)數字化轉型是時代發(fā)展的必然要求，也是中小企業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展的關鍵路徑。盡管中小企業(yè)在數字化轉型過程中面臨諸多挑戰(zhàn)，但通過深入理解數字化轉型背景，把握數據要素驅動決策的理論基礎，構建科學合理的轉型模式架構，實施針對性的轉型策略，中小企業(yè)能夠充分發(fā)揮數據要素的價值，突破發(fā)展瓶頸，實現數字化轉型目標。未來，隨著數字技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，中小企業(yè)數字化轉型將迎來新的機遇和挑戰(zhàn)。為此，中小企業(yè)要持續(xù)探索和實踐，不斷優(yōu)化數字化轉型策略，在數字經濟時代贏得競爭優(yōu)勢。

引用

[1]曹若楠，郭小波，楊延超，等.工業(yè)互聯網平臺賦能中小企業(yè)數字化轉型模式及路徑研究[J].數字化轉型 ，2025，2（05）：29-35+43

[2]吳曉娟.中小制造企業(yè)數字化轉型路徑探析[J].數字化轉型，2025，2（05）：36-43.

[3]江亞鋒.商業(yè)銀行數字化轉型對中小企業(yè)融資的影響研究[J]統計與管理，2025，40（05）：118-128.

[4]朱中月，張家勝．基于生態(tài)賦能模式中小企業(yè)“鏈式”數字化轉型研究[J].黑河學院學報，2025，16（04）：61-65.

[5]王麗燕.數字化轉型對中小企業(yè)市場競爭力的影響研究[J].中國經貿導刊，2025（08）：22-24.

作者單位：湖北經濟學院