“十四五规划”中明确提出系统布局新型基础设施，加快第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等建设；同时要求创新大数据服务模式、加快工业大数据推广应用、促进大数据与行业深度融合，来支持建设工业大数据平台，助推工业转型升级。由此可见，在国家大力发展新基建的浪潮下，数据中心等算力基础设施建设已成为重中之重。

在政策红利和数字经济加速发展双重刺激下，大数据产品及应用场景迎来了全新的发展机遇。随着新技术、新产品不断更新迭代，最终会在各个领域内沉淀为场景化产品，也就是新技术在现实产品中的应用。本文以数字化转型为背景，探讨场景化下企业级大数据应用的三类数字化场景。

业务场景数字化

业务场景数字化是企业级大数据建设的底座，此阶段在于构建业务场景完整的信息链条，把业务场景实现线上数字化管理。建设过程需同步推进硬件和软件双落地，着重强化业务信息采集、存储、展现，形成以提升基础业务管理为导向的闭环信息流，夯实企业级业务场景“信息底座”。

业务场景通过结构化数据，能使生产流程线上化、数字化、可视化，形成完整闭环的业务场景信息链，结合信息看板，使得订单签订、计划下达、任务调度、产品跟踪、交付考核变得一触即达，进而优化排产、降低生产故障，直接从整体上提升生产制造型企业的生产交付能力。通过非结构化的影像数据，可监控高危作业场景、重点设备运行、安全区域巡检等，对生产业务场景化管理起到至关重要的作用。典型应用场景有：企业级生产管理调度指挥中心、企业级应急指挥中心等。

运营场景数字化

运营场景数字化是企业级大数据建设的中层。此阶段在于构建企业级数据资产，依靠企业级业务层数据与财务运营层数据的积淀，聚焦于业财一体化管理平台建设,融合管理会计理论，将业务数据与财务数据逻辑化、体系化的拆分、重组、融合、展现，形成结构性、关联性、整合性的数据资产，从而实现企业级运营场景“数据大脑”的搭建。

运营场景通过数字化整合，可实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动企业实现智能感知、网络协同、敏捷响应、高效决策、动态优化，形成“创新型”数字化生态网络。企业级管理者可以从“数据大脑”调度各类决策辅助信息，如：生产、销售、财务、风控、人力等信息，实现一键即查，从而快速、有效的为企业经营决策层提供管理决策支撑。典型应用场景有：企业级数字化财务分析平台、企业级一体化数据共享中心等。

企业级数据协同共享中心

伴随场景数字化应用的逐步加深，数据治理也将如影随形。尤其在运营场景数字化阶段，数据的不同口径及业财语言的转化，将为数据标准化带来很大挑战。数据治理是系统工程，也是持续性工作，在企业数字化转型的今天，数据治理必将成为体系化、制度化、常态化的工作。

智能场景数字化

智能场景数字化是企业大数据应用的高阶。此阶段在于构建智能化场景测算模型，从而实现企业级经营场景自动化、智能化管理决策。建设过程从企业战略出发，结合企业切实管理需求，构建数字化逻辑应用模型，充分利用业务运营分析洞察和机器学习模型等技术，自动对业务过程提出建议或作出行动，进而提升公司决策的数智化能力。

企业级智能化应用架构

智能场景通过对机器学习模型、语意识别模型、管理测算模型的构建，融合具体业务场景、运营场景，将模型与场景相关联，通过一体化应用，可以促进“生产智能化、服务生态化、管理协同化、决策数据化”，提升企业级数字价值创造水平。典型应用场景有：JIT适时管理机制。

JIT适时管理机制依托生产业务场景、运营管理场景智能化建设，梳理、再造、优化业务流程，结合异构计算、知识计算、社会计算、可视化等方法，打造精细化的数据管理看板，构建自适应、自寻优的数字化决策能力，实现全员数据赋能、多方位数据决策支持。

数字化转型的浪潮下，久其软件一直以核心大数据应用开发平台为驱动力，自主研发商业智能大数据平台，较市面其他产品而言，具备更强大的底层架构，系统性更强，除了可以实现不同的应用化场景，还能在数据治理层面提供数据稽核、数据交换、数据资产等功能。

在国产化方面，大数据平台可适配多种国产化技术产品，在CPU芯片体系架构上，与飞腾、龙芯成功适配；在国产操作系统上，与中标麒麟、银河麒麟成功适配；在数据库连接上，与达梦、人大金仓数据库成功适配，整体有效完成了系统国产化适配的重要战略部署。