你有没有发现，数字化转型喊了这么多年，很多企业依然卡在“数据孤岛”“信息烟囱”，想做新质生产力却总是落地难？据中国信通院《数字经济白皮书（2023年）》显示，2022年我国数字经济规模达到50.2万亿元，占GDP比重超40%。但在调研中，超半数企业感叹：有数据没用好，系统“信创化”了却没赋能生产力。为什么？核心原因在于：新质生产力不是简单技术升级或国产替代，它要求企业真正打通数据资产流转、业务协同与智能分析全链路，实现从“信息化”到“数智化”的跃迁。

本文将带你深入理解“新质生产力”如何在实际业务场景中落地，国产信创如何助力企业高质量发展。我们不谈空洞口号，而是基于真实案例、权威数据和技术趋势，梳理新质生产力的应用路径，分析信创生态赋能的核心价值，以及如何借助 FineBI 等工具实现数据驱动的智能决策。无论你是企业CIO、IT负责人，还是业务团队成员，本文都将帮助你破解数字化转型的难题，让国产信创成为企业创新与增长的底层动力。

🚀一、新质生产力的核心内涵与落地挑战

1、什么是新质生产力？为什么企业落地难？

新质生产力这个词，近几年在数字经济领域频频出现。它不仅仅指智能制造、AI大数据，更强调生产要素的重构与协同。新质生产力的三大核心特征：数据驱动、智能协同、创新赋能。但在企业落地过程中，常见的挑战有：

• 数据资产未打通：各业务系统间数据孤立，难以形成可用的数据资产。
• 工具与平台割裂：国产信创系统“上云上桌面”，但数据分析、业务协同工具未集成，人员无法自助使用。
• 治理与安全压力大：信创环境下，数据安全合规要求更高，难以满足智能化应用需求。
• 人才与能力瓶颈：传统IT人员难以胜任数据建模、智能分析等新质生产力相关工作。

下面这张表格，整理了企业推进新质生产力落地时常见的痛点及影响：

新质生产力落地难的根源，不是技术本身，而是数据、工具、管理和人才的“四重门槛”。

真实案例分析

以某制造业集团为例，近两年积极推进国产化信创平台改造，上线了自主可控的OA、ERP、CRM等系统。但在业务分析环节，依赖人工导数、重复制表，分析效率极低。项目负责人坦言：“信创平台是国产了，但生产力没提升，数据还在各部门‘孤岛’里。”后来引入 FineBI 统一数据分析平台，打通了各系统的数据流转，实现了业务自助分析和智能报表。结果，分析效率提升了3倍，经营决策周期缩短了50%。这正是新质生产力落地的典型路径。

落地新质生产力的必要性

• 数字化转型不是“系统升级”，而是生产力跃迁。
• 数据要素化、智能化协同，是企业高质量发展的底层动力。
• 国产信创的真正价值，在于“自主可控+智能赋能”，而非仅仅国产替代。

综上，企业要实现新质生产力的落地，必须直面数据打通、工具集成、治理安全和人才能力的全方位挑战，并选择合适的数字化平台完成业务闭环。

🏗️二、国产信创赋能新质生产力的关键路径

1、信创生态如何成为企业高质量发展的底层动力？

“信创”即信息技术应用创新，强调自主可控、安全可信。近年来，国产信创产业快速发展，不仅推动了软硬件国产替代，更在“赋能新质生产力”上展现出独特价值。企业普遍关心：信创到底能为生产力带来什么实质提升？这里我们梳理信创赋能路径：

信创生态的最大优势，是在“自主可控”的基础上，实现数据要素的流转、智能化处理和安全治理，为新质生产力提供全链路支撑。

深度剖析信创赋能的四大关键

• 数据底座自主化：国产数据库、中台支撑数据资产沉淀，助力企业掌控核心数据。
• 智能分析工具升级：国产BI（如 FineBI）实现数据自助建模、智能可视化，极大提升业务分析效率。
• 一体化协同办公：OA、协作平台国产化后与数据分析工具打通，实现全员协同与知识共享。
• 安全合规保障：信创平台具备更高安全标准，满足行业合规要求，降低数字化转型风险。

信创赋能的真实效益

以某省级国企为例，2023年完成信创平台全面替换，部署了国产数据库、协同办公及BI分析工具。数字化部门负责人反馈：“以往数据报表制作至少两周，现在用 FineBI 半天即可自动生成，多维分析、AI智能图表一键搞定。”这不仅是工具升级，更是生产力的质变。企业通过信创生态，打通了数据流转、智能分析和业务协同，实现了效率、质量和安全的全面提升。

信创赋能生产力的落地步骤

• 明确数据资产治理目标，优先部署国产数据库和中台。
• 集成国产BI工具，实现自助分析与智能决策。
• 打通协同办公平台，推动跨部门流程自动化。
• 强化安全治理，落地权限管理和合规审计。

信创不是简单替代，而是推动企业生产力跃迁的“全链路引擎”。

📊三、数据智能平台与新质生产力的深度融合：以FineBI为例

1、如何让数据资产真正转化为生产力？

数字化转型的最大痛点是“数据有了，生产力没提升”，这也是新质生产力落地的核心挑战。数据智能平台（如 FineBI）能否让数据资产真正转化为生产力？答案是肯定的。

FineBI作为国内市场占有率连续八年第一的商业智能平台，具备数据采集、建模、智能可视化、协同发布等全链路能力。（来源：中国软件网《2023中国BI市场调查报告》）

数据智能平台赋能新质生产力的五大路径

• 数据资产一体化：打通多源数据接入，自动抽取、清洗、存储，形成统一的数据资产底座。
• 业务自助建模：支持非技术人员自助建模，灵活搭建业务分析模型，降低IT门槛。
• 智能可视化分析：借助AI图表制作、自然语言问答等功能，让复杂数据一目了然，提升沟通与决策效率。
• 协同发布与共享：支持多端同步、权限管理，实现跨部门、全员数据赋能，推动业务协同。
• 无缝集成应用：与信创OA、ERP、CRM等平台无缝对接，打通业务流程，实现数据驱动的流程自动化。

真实案例：FineBI助力企业新质生产力落地

某大型金融集团，信创化改造后，业务分析团队引入 FineBI，实现了自助式数据建模、智能可视化和报表协同。原本需要多部门沟通、反复导数的月度经营分析，现在通过 FineBI 平台，一键自动生成报表，支持AI智能图表和自然语言问答。业务人员反馈：“以前我们要花三天做报表，现在半小时就能搞定，还能追溯每个环节的指标变化。”这种效率提升和智能化赋能，正是新质生产力在企业落地的典型表现。

数据智能平台落地的关键步骤

• 梳理业务数据流，明确数据资产治理目标。
• 选择国产自助分析工具（如 FineBI），实现数据建模与智能可视化。
• 打通信创平台接口，实现数据同步与业务协同。
• 推动全员参与数据分析，形成数据驱动决策的企业文化。

推荐： FineBI工具在线试用 ，探索数据智能平台如何赋能新质生产力。

数据智能平台融合新质生产力的价值总结

• 数据资产转化为生产力，提升业务敏捷性与创新力。
• 降低IT门槛，实现全员数据自助分析。
• 推动信创环境下的智能化协同与安全治理。

🤖四、构建企业新质生产力的新范式：能力、生态与治理协同

1、企业如何系统性推进新质生产力落地？

要实现新质生产力的落地，企业不能只靠工具升级或平台替换，必须构建能力、生态、治理“三位一体”的新范式。下面给出企业推进新质生产力落地的能力矩阵：

企业要从能力矩阵入手，系统性构建新质生产力的底层能力，同时打造开放、协同、安全的信创生态。

推进新质生产力落地的五步法

• 1. 梳理业务流程与数据流：识别关键业务环节，明确数据流转路径。
• 2. 统一数据资产标准：建设数据中台，制定统一数据标准与治理规范。
• 3. 部署智能分析工具：选择国产BI与AI平台，推动自助分析与智能建模。
• 4. 打通协同办公流程：集成OA、协同工具，实现跨部门、全员协同。
• 5. 强化安全合规治理：落实安全网关、权限管理，满足信创环境下的合规要求。

真实案例与经验分享

某省级政府部门，数字化转型过程中，按上述五步法推进新质生产力落地。先统一数据标准，建立政务数据中台，后部署 FineBI 平台，实现政务数据自助分析和智能可视化。各部门业务人员可直接自助制作报表，智能图表自动生成，极大提升了数据分析效率和决策质量。随后，集成信创OA平台，实现跨部门流程自动化和知识共享。最终，通过安全网关和权限管理，保障数据安全和合规。整个项目周期缩短30%，业务创新能力提升显著。

企业新质生产力落地的成功要素

• 领导层高度重视，推动跨部门协同。
• 数据治理与业务流程同步推进，形成闭环。
• 工具选择注重国产化、自主可控和智能化能力。
• 培养复合型数据人才，推动全员参与数据分析。
• 建立安全合规机制，保障数据流转和应用安全。

新质生产力不是单点突破，而是系统性工程。企业只有协同推进能力建设、生态打造和治理保障，才能实现高质量发展。

📚五、结语：新质生产力落地应用与国产信创赋能的未来展望

数字经济时代，企业要实现高质量发展，必须突破传统生产力的边界，让数据、智能与协同成为创新驱动的新引擎。新质生产力的落地不是口号，而是数据资产、智能分析工具、信创生态与治理能力的系统性融合。国产信创平台不仅带来自主可控、安全合规，更以一体化数据流转、智能分析和高效协同，助力企业真正实现生产力跃迁。未来，随着数据智能平台和信创生态持续发展，企业将迎来创新驱动、智能协同和安全治理的新范式。

参考文献：

1. 中国信通院《数字经济白皮书（2023年）》
2. 《数字化转型实战：从理念到落地的全流程方法论》，人民邮电出版社，2023年

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本文相关FAQs

🤔 新质生产力到底是个啥？跟我们日常工作有啥关系？

老板最近又在开会提“新质生产力”，听着高大上，但说实话，咱们一线员工到底该怎么理解？是不是又是那种只停留在PPT上的概念？有没有哪位大佬能用通俗点的话给讲讲，最好能结合下咱们实际工作场景，别整太玄乎的理论。

说实话，刚开始听“新质生产力”这词的时候，我也一脸懵。感觉像是又一个时代口号，但其实，落到企业日常，它和咱们手头的活关系还挺大。简单来说，新质生产力就是在传统生产力基础上加入创新——比如数字化、智能化、绿色低碳这些新元素，让企业干活更快、更准、更可持续。

举个例子吧，咱们以前做销售，靠的是人海战术，数据统计都靠Excel，一堆表格来回倒。现在如果企业用上数字化工具，比如自助数据分析、智能报表，团队就能直接看到实时业绩、客户画像，还能预测下个月的订单走势。这种能力，其实就是新质生产力在落地。

再说说和日常工作的关系。像你被要求每周整理“客户活跃度”，以前要花几个小时，现在如果公司接入了国产信创的数据平台，直接拖拉建模，自动生成报表，轻松搞定。你省下的时间，可以用来深挖客户，做更有价值的沟通。

其实，不管你是做销售、运营还是技术，只要你能把数据利用起来，工具用得顺手，流程能自动化，自己的生产力就比以前高了一个档次。这也解释了为什么老板老盯着“数字化转型”，因为这玩意儿真能让企业少踩坑、多挣钱。

说到底，新质生产力不是只给大厂用的，咱们中小企业甚至个人岗位，只要敢用新工具，有点创新意识，都能把它变成自己的“加速器”。别觉得遥远，关键看怎么落地到实际场景。

📈 数据资产怎么才能变生产力？国产信创平台真的能帮忙吗？

这两年公司上了不少国产信创系统，说要数据赋能业务。但实际用起来，感觉还是“数据很多，价值很少”，工具一堆不会用，老板天天催进度。有没有靠谱的经验分享？到底怎么才能让数据资产真变成生产力？国产BI工具靠谱吗？

这个问题问得太扎心了！我见过不少企业，买了一堆信创软件，数据孤岛还是一堆，业务部门用不上，IT天天加班。数据资产变生产力，说起来容易，落地太难。

要说怎么破局，核心其实是“数据价值链”——从采集、治理到分析、应用，每一步都要打通。国产信创平台，尤其是新一代自助BI工具，已经有了不少进步。比如帆软的FineBI，真的是国产里用得最顺手的之一。它支持数据自动采集、灵活建模、可视化分析，关键是操作简单，业务同事也能自己玩。这里给你梳理下落地的关键环节：

很多时候，老板希望数据直接变业务成果，但实际上，最难的是“让业务部门能用起来”。FineBI这类工具，降低了使用门槛，大家不用懂SQL、不用等IT排期，随时拉取数据、分析、做决策。还有个亮点就是AI智能图表和自然语言问答，比如你直接问“上季度哪个产品卖得最好？”系统自动生成图表，省了好多人工。

国产BI工具靠不靠谱？看市场数据吧——FineBI已经连续八年中国市场份额第一，Gartner、IDC都认可它，用户反馈也挺正面。关键是有免费在线试用， FineBI工具在线试用 ，不花钱就能自己上手体验。

要想数据资产变生产力，建议你先选个好工具，带着业务场景试试，把核心指标梳理清楚，流程自动化了，老板自然看得见成果。不用怕门槛高，现在的国产信创平台体验其实挺友好，别被过去的“难用”标签吓到。

🧠 用好新质生产力，企业还能玩出啥花样？未来趋势怎么看？

看到不少企业都在搞信创、数字化升级，说要引领新质生产力，有没有更深层次的玩法或者新趋势？比如AI、数据智能这些，普通公司是不是也能用？到底怎么才能借这波东风实现高质量发展，别只是跟风？

这个问题挺前沿的！其实现在新质生产力已经不只是数字化和自动化那么简单了，正在往“智能化、生态化”进阶。你看，AI和数据智能已经渗透到各行各业，不只是大厂，小公司也能搞点“花样”。

比如，企业在用国产信创工具做数据分析的时候，已经不仅仅是拉报表，更是用AI做智能预测、智能推荐。像供应链企业可以用AI预测物流延误，零售企业能用数据挖掘客户偏好，甚至制造业可以实时监控设备健康，自动预警故障。

目前行业有几个明显趋势：

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这些玩法不是虚的，已经有不少企业实践了。比如有家连锁零售公司，把BI平台和门店系统打通，实时分析每小时销售数据，AI自动调整促销策略，业绩直接翻倍。又比如制造业用国产信创平台做设备健康预测，提前发现问题，减少停机损失。

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普通公司能不能用？当然能。现在的信创工具都在强调易用性，甚至有些带AI助手，员工不用懂技术就能玩转数据。关键还是要敢于尝试，选对场景，别怕失败。

未来新质生产力会越来越多地和AI、数据智能、物联网结合。企业如果能把数据资产和AI结合起来，做出差异化的业务创新，真的能在下一轮竞争中跑得更快。别只是跟风，建议多看看实际案例，结合自己行业特点，搞出自己的“新质玩法”，才是高质量发展的王道。