充分发挥数据生产要素价值，实现数据驱动业务，是数字经济时代企业的核心诉求。

信息化是用软件系统承载业务，实现了效率提升。在信息化阶段，企业完成了数据的“原始积累”,从信息化到数据化，企业将信息化建设存留的数据汇集到一起，进而产生新的数据支撑业务的开展。

在用友看来，国内各个行业的数据化程度存在差异，数字化某种程度上是信息化与数据化的融合发展。而随着大语言模型的流行，从信息化到数据化、智能化、智慧化，进而跃升到数智化。

数据化可以简单理解为数据驱动，通过收集、分析和挖掘数据，来揭示隐藏的业务模式和趋势，进而做出更明智的决策和采取更有效的行动。

数据驱动既是一个过程，也是一个结果。这个过程需要经过多个步骤，包括数据采集、清洗、分析、可视化、决策和行动等，是一个持续的数据循环和反馈机制。

从结果的角度来看，数据驱动的重要性在于，它能够为企业提供更深入的洞察和预测能力，从而帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和业务运营。同时，数据驱动还可以提高企业的决策效率和准确性，降低风险，提高竞争力。

在数据化过程中，企业需要做好三件事——有数据、管好数据、用好数据，其主要矛盾是数据基建与数据应用的协作与平衡问题。

所以在实现数据价值之前，一个有效的数据管理体系必不可少。数据治理是在数据管理和使用层面之上进行规划、监督和控制，释放数据的价值，通过数据要素驱动企业的创新发展，实现经营和管理的变革。

来源：友&至顶科技

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