数字化转型战略设计 - 成立由CEO牵头的"数字化委员会"，融合业务、IT、数据部门，避免技术部门单打独斗 [1] - 构建"数据驱动"的转型顶层设计，明确转型定位与目标 [4] - 建立跨部门转型治理机制，聚焦高价值业务场景突破 [2][4] 核心能力建设 - 技术架构从"孤岛系统"转向"云原生+数据中台"，降低IT成本并沉淀通用能力 [4] - 实施DCMM认证体系，统一客户ID等主数据标准，构建数据应用场景 [4] - 开展管理层"数字化领导力"培训和员工低代码工具课程，重塑技能 [4] - 文化转型鼓励试错容错，例如设立占预算5%的"数字化创新基金" [4] 行业场景落地 - 制造业转向"需求驱动"，实施设备预测性维护和柔性制造 [4][5] - 零售/服务业重构"服务链"，搭建全渠道数据中台和精准营销 [5] - 供应链企业提升协同效率，实现物流数据可视化和智能供需匹配 [5] 政策与资源支持 - 申报国家级项目如工信部"智能制造试点示范"最高补贴500万元 [7] - 地方专项补贴如广东省两化融合贯标补贴20-50万元，浙江省DCMM认证最高补贴60万元 [7] - 多元化资金包括银行"数字化转型贷"和政府产业基金如长三角数字经济基金 [7] 实施效果评估 - 核心指标涵盖效率类（生产效率提升率）、成本类（IT运维成本下降率）、创新类（数字化新品收入占比） [7] - 每季度评估数字化能力成熟度，参考GB/T 23001的PDCA循环持续优化 [7] 常见误区警示 - 避免盲目跟风AI/区块链，优先解决业务痛点 [9] - 软件与服务投入占比应超60%，拒绝重硬件轻软件 [9] - 警惕部门孤岛导致系统使用率不足30%的失败案例 [9]