新质生产力，已成为中国数字经济发展的核心驱动力。许多企业在实践中发现，数字化转型不仅仅是“上马一套系统”，更是对组织、流程、管理和创新能力的全面重塑。那么，新质生产力的本质究竟是什么？企业又能如何持续提升？

如果你是一家制造企业老板，面对“降本增效”与“创新转型”的双重压力，你是否曾发现：传统的信息化手段用得越多，数据孤岛越多，业务创新反而举步维艰？2023年，中国数字经济总量已突破50万亿元， 信通院数据显示 ，“新质生产力”成为推动企业高质量发展的关键引擎。可问题是，很多企业虽然投入了信创产品，却迟迟没有把“数字化”变成“创新能力”，业务模式、管理效率依然停留在过去。真正的痛点不在于技术本身，而在于“如何让数据与业务深度融合”，让生产力持续提升。本文将深入探讨新质生产力持续提升的路径，信创产品如何实现业务创新，并用真实案例和可操作的方法，帮助企业跳出“工具堆砌”的陷阱，找到数据驱动创新的落地方案。

🚀 一、新质生产力的本质与持续提升的核心路径

1、驱动新质生产力的三大要素

新质生产力的核心在于“数据、技术、组织能力”的三重协同。简单地“上云”或“上信创”，很难自动带来生产力的跃升。以下表格对比了传统生产力与新质生产力在驱动要素上的不同：

• 技术驱动：新质生产力不只是自动化，更强调AI、信创、BI等新技术的融合。比如用AI算法进行库存预测、用BI工具进行全员数据赋能。
• 数据利用能力：企业不仅采集数据，更要把数据变成可用资产。例如，利用FineBI，企业可以将各业务系统的数据打通，构建指标中心，实现全员自助分析。
• 组织创新能力：传统组织强调稳定，新质生产力要求“敏捷协作”，管理模式也要随之转变。

持续提升的关键在于：技术与业务深度融合，形成“数据资产沉淀—指标治理—创新业务”闭环。

2、数据资产与指标中心：生产力跃升的“发动机”

新质生产力的本质是“以数据为核心”，数据资产管理和指标中心治理是企业数字化转型的关键。为什么很多企业信创投入巨大，却迟迟创新无效？根源在于数据没有变成“资产”，指标没有变成“治理能力”。

• 数据资产的价值体现在“可共享、可分析、可复用”。只有打通各业务板块，才能让数据真正流动起来。
• 指标中心则是企业治理的枢纽。指标统一、标准化后，管理者才能用同一个“度量衡”决策，业务创新才能落地。

表：新质生产力提升步骤流程

• 新质生产力的持续提升，绝不是一次性投入，而是数据、技术与组织能力的动态升级。
• 企业要建立持续的数据资产沉淀机制，推动业务与数据的深度融合，让创新成为常态。

文献引用：

1. 《数字化转型方法论》（李瑞成，机械工业出版社，2022）指出：“新质生产力的核心是数据资产与指标治理的持续能力，而非单纯技术投入。”

🏗️ 二、信创产品如何赋能业务创新——破除“工具堆砌”迷局

企业数字化升级，信创产品（自主可控的软硬件平台）是绕不开的选择。但许多企业发现，信创产品“上了”，数据孤岛、业务创新难题却依然存在。信创产品真正的价值在于“让数据和业务深度融合”，不只是技术替代，更是创新驱动。

1、信创产品的创新赋能逻辑

信创产品不是简单的信息化替代，而是“业务创新平台”。它们如何实现这一目标？我们用以下表格梳理信创产品创新赋能的关键逻辑：

• 信创操作系统（如银河麒麟、统信UOS）：确保安全、兼容，支撑企业创新应用的落地。
• 信创数据库（如人大金仓、达梦）：实现数据资产化，为创新业务提供数据底座。
• 信创BI工具（如FineBI）：实现自助分析和全员数据赋能，让每个员工都能参与创新。
• 信创中台：解耦业务，敏捷开发，加快新业务孵化速度。

信创产品只有与业务创新深度融合，才能真正转化为新质生产力。

2、典型企业创新案例解析

以某大型制造业集团为例，2021年全面信创升级后，发现“工具堆砌”并未自动带来创新。直到2022年引入FineBI，建设指标中心，实现数据资产沉淀，才真正打通了“研发—生产—销售”全流程的数据链路，研发周期缩短20%、库存周转提升15%。

案例分析：FineBI如何加速业务创新？

免费试用

• 以数据资产为核心，打通ERP、MES、CRM等多系统数据，构建指标中心。
• 员工可自助建模、可视化分析，业务部门主动发现创新机会（如智能预测市场需求）。
• 管理层用统一指标决策，创新项目快速落地。

表：信创产品与业务创新的落地路径

• 信创产品的创新价值，来自数据与业务的深度融合，而不是简单的技术替代。
• 企业要避免“工具堆砌”，重点关注“数据资产沉淀—指标治理—创新业务”全链路建设。

文献引用：

2. 《中国数字经济发展报告2023》（中国信息通信研究院）指出：“信创产品的创新价值在于构建以数据为核心的业务创新平台，实现生产力的持续跃升。”

📊 三、数据智能平台驱动新质生产力：FineBI赋能创新实践

数字化转型的最终目标，是让数据成为企业创新的“新质生产力”。而数据智能平台，如FineBI，正在为中国企业构建“数据资产—指标中心—业务创新”一体化体系。为什么数据智能平台是新质生产力持续提升的关键？我们用事实与案例来拆解。

1、数据智能平台的核心价值与应用场景

数据智能平台的本质，是让数据变成“可用资产”，推动全员创新。以下表格梳理了数据智能平台在新质生产力提升中的核心价值：

• 数据资产管理：统一采集、治理，打破数据孤岛。比如某连锁零售企业用FineBI连接POS、供应链、财务系统，实现数据全域流动。
• 指标中心建设：指标标准化、透明可溯源，管理者用统一度量衡决策。比如某能源集团通过FineBI指标中心，推动绩效、创新项目管理，创新转化率提升30%。
• AI智能分析：自然语言问答、智能预测，业务人员零门槛获取洞察。比如市场部用AI自动生成销售预测，看板实时推送。
• 协作发布：看板共享、跨部门协作，让全员参与创新。

FineBI作为数据智能平台，连续八年蝉联中国商业智能软件市场占有率第一，可免费在线试用： FineBI工具在线试用 。

2、数据智能平台的落地流程与创新成效

企业要让数据智能平台真正赋能新质生产力，必须关注“持续落地流程”，而不是一次性部署。下面表格梳理了典型落地流程：

• 企业要建立“数据资产沉淀—指标中心—创新业务”闭环，形成持续创新的能力。
• 数据智能平台不仅提升管理效率，更让创新成为每个人的日常。

无论你是制造业、零售、金融还是政务服务，数据智能平台都是新质生产力持续提升的“发动机”。企业要关注平台的落地流程、组织协同和创新机制，真正让数据驱动业务创新。

🧭 四、组织变革与创新文化：新质生产力的持续保障

新质生产力的持续提升，绝不只是技术和平台层面的事情，更离不开组织管理和创新文化的深度变革。为什么很多企业“数字化升级”后依然难以创新？根本原因是组织机制、人才结构和创新文化没有跟上。只有推动组织变革，才能让新质生产力持续释放。

1、组织机制升级：敏捷、协同、创新驱动

企业要从“稳健管理”转型为“敏捷创新”，组织机制必须升级。以下表格梳理了新旧组织机制在新质生产力提升中的差异：

• 敏捷协同：打破部门壁垒，推动跨部门创新小组。例如某银行设立“创新孵化小组”，由业务、IT、风控共同负责新产品开发。
• 开放创新：鼓励员工提出创新方案，激励机制与创新成果挂钩。
• 数据驱动管理：用数据和指标说话，管理者与业务部门都用同一个“度量衡”决策。

2、创新文化建设：让创新成为企业基因

新质生产力的持续提升，离不开创新文化的建设。企业要推动“全员创新”，让数据驱动成为每个人的工作习惯。

• 建立创新激励机制，鼓励员工用数据发现问题、提出新业务方案。
• 推动“失败容忍”文化，让创新项目可以试错。
• 培养数据素养，推动全员参与数据分析、业务创新。

企业只有实现组织机制升级和创新文化建设，才能让新质生产力持续释放，业务创新成为常态。

• 新质生产力不是一次性“数字化升级”，而是“技术—数据—组织—文化”全链路的持续升级。
• 企业要建立敏捷协同、开放创新的组织机制，推动创新文化落地，让数据驱动创新成为企业基因。

🏁 五、结论与价值强化

新质生产力如何持续提升？信创产品如何实现业务创新？答案不在于“工具多”，而在于“数据资产沉淀—指标中心治理—组织机制升级—创新文化落地”的全链路建设。无论你身处制造业、金融、零售还是政务服务，只有让数据与业务深度融合，技术与组织能力同步升级，才能把信创产品真正转化为新质生产力，实现业务创新和长期竞争力。企业要关注数据智能平台的落地流程，推动敏捷协同和创新文化建设，让创新成为每个人的日常工作。现在，就是打造新质生产力、实现业务创新的最佳时机。

免费试用

参考文献：

1. 李瑞成.《数字化转型方法论》. 机械工业出版社, 2022.
2. 中国信息通信研究院.《中国数字经济发展报告2023》. 2023.

   本文相关FAQs

🚀新质生产力到底是啥？企业数字化升级有必要跟风么？

哎，最近老板天天挂在嘴边“新质生产力”，我说实话一开始还真没太搞明白这个词儿——是啥新趋势吗？和以前“数字化”“智能化”到底有啥不一样？公司总是说要升级数字化系统，但这个新质生产力听起来又高大上又抽象，实际落地到底能帮我们啥？比如业务流程、效率提升、创新能力，真的有明显变化吗？有没有大佬能举点具体例子，别只讲概念啊，听着都头晕……

回答一：聊点实际的，别再被忽悠了！

说到新质生产力，感觉很多人都被各种官方定义绕晕了。其实，说白了，就是“用更智能的手段做事，让企业变得更快更强”。不是仅仅数字化，也不是单纯上新系统，是数据、智能、创新能力的综合升级。比如你传统做销售，要靠经验、Excel表，顶多加点OA。现在新质生产力讲究的是：把数据全部拉通，搞自动分析，业务部门自己就能做模型、看趋势，甚至用AI自动生成报告。

有必要吗？真有必要。 咱们举个例子。比如某制造业公司，原来每月统计产线数据都靠人工，出错率高不说，效率还低。升级后全部用自助式BI工具，数据自动采集、智能分析，领导随时看报表，发现异常还能自动预警，产能提升了20%不止。

新质生产力不是概念，是实打实的效率、创新能力提升。 看看下面的对比：

说到底，企业跟风升级不是为了装高大上，而是要落地到业务场景，实打实提升效率、降低成本、激发创新。 比如最近很火的自助式BI工具（FineBI之类），就是让业务部门自己玩数据，告别等IT做报表的日子。现在市场不等人，谁数据反应快，谁就能抓住机会。

结论：新质生产力不是玄学，也不是鸡血，是企业活下去、活得好的必选项。

💡数据分析怎么搞？信创产品用起来都卡壳，有没有简单点的实操方案？

你们是不是也有这种困扰？公司说要用信创产品（国产化BI、数据库啥的）搞业务创新，结果一堆新工具上来，谁都不会用，培训了半天也没学会，IT和业务天天扯皮。老板每天问数据，业务部门还得等技术做报表。有没有哪位大神真正在国产化环境下用顺手了？到底该怎么做才能让团队都能用起来，不掉链子？有没有什么一站式工具推荐，能帮忙拉通流程、提升效率，别光说理想，来点实操秘诀！

回答二：老哥经验分享，国产化+业务创新这样搞才顺手！

说实话，信创产品（国产化BI/数据库/中间件）刚换上来的时候，确实各种不适应。很多老外品牌用习惯了，国产的刚开始上手有点磕磕绊绊。但现在政策、行业趋势摆在这儿，信创是绕不开的。那到底怎么让大家都能用起来，真正在业务里创新？我来分享下我们公司的实操经验。

1. 选工具，别贪多，一站式最靠谱。 像FineBI这种国产自助式BI工具，真不是广告，是我们自己用着顺手。支持各种国产数据库（人大金仓、达梦、瀚高），数据接入很灵活。关键是业务部门自己就能拖拖拽拽做分析，没啥门槛，连实习生都能搞定。

2. 培训别走过场，实战带着做。 我们一开始也是搞了几次大培训，大家听完就忘。后来换成业务场景驱动，比如让销售部门直接用FineBI做客户画像分析，市场部自己拉数据做活动效果评估。每周小组PK，看谁报表做得好，结果大家都上手了。

3. 数据治理要同步，别让数据成孤岛。 国产化推进时，往往数据库升级了，分析工具没跟上，结果数据还是散的。FineBI有指标中心，可以把核心数据资产都统一管起来，权限分得很细，安全性也有保障。

4. 创新场景要有，别光做分析。 我们用FineBI做了几个创新项目，比如AI智能图表，输入一句话自动生成可视化报告，还有自然语言问答，领导直接问“今年销售增速咋样”，系统秒出答案。业务创新不是空喊口号，得真把数据用起来，驱动业务变革。

5. 持续优化，定期复盘。 每个月我们会复盘一次，哪类数据分析最常用，哪里流程卡住了，IT和业务一起优化。FineBI支持无缝集成OA、钉钉等办公系统，大家工作流很快就跑起来了。

有兴趣可以直接试试： FineBI工具在线试用 。我们公司就是先用免费试用，发现确实能提升效率，才大规模推广的。

总之，国产化+业务创新不是难事，选对工具、培训到位、场景驱动，团队就能玩转新质生产力！

🤔新质生产力升级是不是一阵风？企业到底怎么持续创新，防止“昙花一现”？

老实说，数字化、智能化这些词儿几年一换，企业跟着折腾一圈，最后还是老问题——创新停滞、效率回落、工具闲置。新质生产力升级会不会也是一阵风？企业怎么才能不只是蹭热度，而是持续创新、让生产力真的升级？有没有什么长期有效的方法或机制？有没有具体案例？想听点实话和深度分析，别再被“新概念”忽悠了……

回答三：不只是蹭热点，持续创新靠这几点！

这个问题真扎心。企业搞数字化、智能化、新质生产力，往往前期热情高，后面就变成“工具摆设”，创新变成口号。怎么破局？我结合行业数据、真实案例聊聊深度玩法。

1. 创新不是“上工具”，而是机制+文化。 根据Gartner 2023年数据，60%的企业数字化升级项目后两年内创新能力下降，原因是只重技术、忽略机制。持续创新得靠制度设计，比如设立创新激励、跨部门协作机制，让业务和IT共同负责创新目标。

2. 数据资产是底座，治理要常态化。 IDC报告显示，企业数据资产治理每提升10%，业务创新能力提升约15%。不是说谁数据多谁厉害，而是要把数据变成“指标中心”，统一管理、实时更新，业务随时调取，才有创新土壤。

3. 工具要“随需而变”，支持敏捷创新。 举个例子：某大型零售企业，原来每季度推新业务要等IT开发两个月，现在用自助式BI（FineBI这种）业务部门自己拖拖拽拽搭建分析模型，市场部一周就能完成新品销量预测，创新速度快了5倍。

4. 定期复盘，创新常态化。 每季度复盘创新项目，评估数据分析、业务落地效果，调整机制。用数据说话，让创新变成日常，不是“领导拍脑袋”。

5. 打破部门壁垒，打造“数据共创”文化。 创新不是IT部门的事，也不是业务部门单打独斗。像FineBI这种自助分析平台，人人都能参与数据建模、指标设计，激发全员创新。

结论：新质生产力升级不是一阵风，能否持续创新，关键在于机制设计、数据资产治理、工具敏捷与文化驱动。 别再迷信“换工具就能创新”，得把创新变成企业的DNA，持续复盘、激励、协作，才能让新质生产力真正落地，不做昙花一现。