如果你还在用“传统生产力”来衡量企业增长，那很可能已经错过了时代的主流赛道。2023年中国企业数字化转型投入首次突破万亿元大关，但只有不到30%的企业实现了效能跃迁。为什么？因为“新质生产力”的落地，并不是换几套软件、上几个系统那么简单。很多管理者心里隐隐发怵——数据资产沉睡，流程协同难，创新动能不足，信创替代又给IT架构带来新挑战。这篇文章，带你实打实梳理新质生产力如何落地企业，揭秘信创技术如何在中国企业大规模提效。我们不谈虚头巴脑的概念，也不卖弄“数字化转型”口号，而是用真实数据、具体场景和验证过的方法，帮你找到企业新质生产力落地的“最优解”。如果你关心企业未来的竞争力、效能提升和数字化升级，这将是你一篇必须收藏的深度参考。

🚀一、新质生产力的业务落地逻辑：从理念到实操

1、什么是新质生产力？企业面临的现实困局

新质生产力，是指在数字经济时代，企业通过数字化工具、数据智能与创新技术，赋能业务流程、释放数据价值、推动组织协同与创新，从而实现高质量增长的生产力形态。它不同于传统生产力对“人、物、流程”的优化，更强调以数据资产为核心驱动，让企业的决策、协作与创新都建立在真实数据与智能分析之上。

企业在落地新质生产力时，往往会遇到以下困局：

• 数据孤岛：各部门数据各自为政，难以打通共享，数据资产沉睡。
• 流程割裂：业务流程“烟囱式”运行，协作效率低。
• 决策迟缓：没有统一的数据分析工具，决策依赖经验而非数据。
• 技术替代压力：面对信创（信息技术应用创新）国产化升级，老旧IT系统兼容性差，创新难度高。

这些困局的典型症状是：IT投入大但回报小，业务和技术“两张皮”，高层有战略、基层无落地方案，创新项目频频受阻。

只有真正打通数据流、流程流和创新流，才能让“新质生产力”不是一张纸上的战略，而是企业日常运作的“发动机”。

• 数据资产要盘活，不能只做数据收集，还要让数据变成可分析、可共享、可驱动业务的核心资源。
• 业务流程要贯通，不能只靠流程自动化，还要实现跨部门、跨系统的协同和创新。
• 决策要数据化，不能只依赖人的经验，要让决策层拥有实时、可视化的数据支持。

2、落地新质生产力的实操路径

真正让新质生产力在企业落地，需要一套“理念+工具+方法”的闭环。“理念”是企业数字化升级的顶层设计，“工具”是数据资产盘活的核心抓手，“方法”是业务流程和组织协同的具体路径。具体来看：

落地三部曲：

1. 盘活数据资产：企业要建立统一的数据治理平台，推动数据采集、管理、分析和共享全流程贯通。这里推荐行业领先的 FineBI工具在线试用 ，其连续八年蝉联中国商业智能软件市场占有率第一，能够帮助企业打通数据要素，构建指标中心，支持自助建模、AI智能分析与多场景集成。
2. 重塑业务流程：用数据驱动业务流程再造，实现流程数字化、自动化、可视化。通过业务流程建模工具，梳理关键节点，优化协作机制。
3. 推动组织创新：建设数据驱动的创新机制，让每个业务单元都能用数据发现问题、提出创新方案，并基于数据评估创新效果。

典型落地案例：

• 某大型制造企业通过FineBI集成ERP、MES与办公系统，实现生产数据、销售数据、供应链数据的一体化分析，管理层可实时查看各环节效能，推动产销协同与精益生产，年降本增效4.2%。
• 某银行通过信创数据平台打通客户信息、风险管理与贷款流程，实现跨部门协作，贷款审批时间缩短40%，客户满意度提升。

新质生产力落地的关键不是单点突破，而是数据、流程与创新的“三位一体”。只有搭建好平台、打通关键流程、形成创新闭环，企业才能真正实现高质量增长。

主要参考文献：《数字化转型之道》（周伟，机械工业出版社，2021年版）

🧩二、信创技术赋能：数字化升级的国产路径

1、信创技术：国产化数字底座的新趋势

信创技术，即“信息技术应用创新”，是中国企业数字化升级不可绕过的新赛道。它以自主可控、安全合规为核心，推动国产软硬件系统替代国外方案，构建面向未来的数字底座。信创技术不仅仅是IT替代，更是数字化创新和新质生产力落地的“加速器”。

当前，信创技术在企业应用场景中的核心价值表现为：

• 安全合规：数据主权可控，保障企业核心资产安全。
• 生态兼容：国产软硬件与主流应用生态深度融合，降低替换成本。
• 创新驱动：推动AI、大数据、云平台等创新技术与业务深度结合。
• 全链条升级：从操作系统、数据库、服务器到应用软件，实现端到端的国产化。

信创技术不是简单的国产替代，而是推动企业数字化转型的“底层再造”。

• 企业应用信创技术，不仅能够保护数据安全，还能获得更高的业务自主性。
• 信创生态日益完善，主流应用平台均已实现国产适配，业务迁移成本大幅下降。
• 信创与新质生产力结合，能够让企业在数字化转型中做到“安全、创新、效能”三兼顾。

2、信创技术如何助力新质生产力落地

信创技术对企业新质生产力的落地，主要体现在以下几个方面：

1）数据资产安全可控，打通数字化治理全链条：

• 企业可以用国产数据库、大数据平台进行数据资产统一管理，保障数据安全和合规。
• 支持主流数据分析工具（如FineBI）国产化适配，帮助企业实现数据采集、管理、分析和共享无缝衔接。
• 数据资产集中治理，提升数据质量、打破数据孤岛，推动数据驱动业务决策。

2）业务流程与创新应用的国产化升级：

• 信创技术提供了完整的流程管理平台，支持国产操作系统、服务器与流程自动化工具集成。
• 企业可以在信创平台上部署AI智能分析、机器学习、业务流程建模等创新应用，实现流程数字化、智能化。
• 某国有银行通过国产流程管理平台实现信贷流程自动化，审批效率提升35%，风险管控水平大幅提高。

3）组织协同与创新机制的国产化支撑：

• 信创平台支持多部门协作、知识共享与创新孵化，推动业务创新机制落地。
• 企业可以用国产协同办公平台，实现数据驱动的项目管理、协作沟通与创新评估。
• 某大型制造集团通过信创协同系统，实现跨地域研发团队的数据共享与创新协作，新产品研发周期缩短15%。

信创技术的核心价值在于，让企业的新质生产力落地不仅安全可控，更能实现创新驱动与效能提升。

• 数据资产的安全与盘活，是新质生产力的底座。
• 流程与创新应用的国产化升级，是新质生产力的“发动机”。
• 组织协同与创新机制的国产化支撑，是新质生产力的“加速器”。

3、信创落地中的常见挑战与最佳实践

虽然信创技术给企业带来了效能提升的新机会，但落地过程中也面临不少挑战：

• 技术成熟度不足：部分国产软硬件生态尚不完善，业务迁移存在兼容性风险。
• 人才储备短缺：信创相关技术人才紧缺，企业内部培训和团队建设压力大。
• 创新应用落地难：创新项目需要跨部门协作和技术支持，信创平台集成难度高。

为应对这些挑战，企业可以采取以下最佳实践：

• 搭建信创技术专班，推动业务与技术深度融合。
• 优先选择成熟度高的信创平台和工具，降低迁移风险。
• 加强数据资产治理，形成统一的数据管理和分析机制。
• 建立信创人才培养体系，提升团队信创能力。
• 推动创新应用与信创平台深度集成，用数据驱动创新落地。

信创技术不是企业数字化转型的“终点”，而是新质生产力落地的“新起点”。只有将信创技术与业务创新、流程优化、数据治理深度结合，才能真正实现企业效能的跃升。

主要参考文献：《中国信创产业发展报告（2023）》（中国信息通信研究院）

📊三、企业效能提升的数字化方法论与实操工具

1、数字化效能提升的核心抓手

企业效能提升，归根结底是让“组织+流程+数据+创新”形成高效联动。数字化方法论强调用数据驱动决策、流程自动化、组织协同和创新机制，打造企业高质量增长的新质生产力。

• 数据驱动决策：用数据平台实现业务数据采集、分析和可视化，提升决策效率和科学性。
• 流程自动化：用流程管理工具实现业务流程标准化、自动化，降低流程成本和错误率。
• 组织协同：用协同办公平台实现跨部门、跨地域的沟通与协作，提升团队效能。
• 创新机制：用创新管理平台推动项目孵化、创新评估和成果转化，释放创新动能。

数字化效能提升的关键，是用工具“串联”业务各环节，让数据流、流程流和创新流无缝衔接。

• 企业可以用FineBI等自助式大数据分析工具，打造数据资产中心，打通数据采集、建模、分析和可视化流程，实现全员数据赋能。
• 用流程管理工具，梳理业务流程，推动流程自动化和智能化，提升流程响应速度和准确率。
• 用协同办公平台，促进跨部门沟通和知识共享，让创新机制成为组织的“常态”。

2、效能提升的实操步骤与工具选型

企业效能提升不是“一步到位”，而是有明确路径和工具选型。推荐以下“效能提升五步法”：

1）数据资产盘活：

• 建立统一数据治理平台，推动数据采集、管理、分析和共享全流程打通。
• 选用自助式BI工具（如FineBI），实现数据建模、可视化看板、AI智能分析。

2）流程自动化重塑：

• 梳理核心业务流程，识别流程瓶颈和协作难点。
• 选用国产流程管理工具，推动流程自动化、标准化、智能化。

3）组织协同机制建设：

• 建立跨部门协同沟通平台，实现知识共享、项目管理和创新孵化。
• 推动协同办公与数据平台深度集成，提升团队效能。

4）创新驱动机制落地：

• 建立创新管理平台，推动创新项目孵化、创新评估和成果转化。
• 用数据驱动创新决策，用协同机制推动创新落地。

5）信创技术深度融合：

• 推动国产化底座与业务应用深度融合，确保数据安全、业务连续和创新驱动。
• 优先选择信创平台成熟度高的工具，降低迁移风险。

企业在效能提升过程中，要关注工具选型的成熟度和可扩展性，确保工具能够支撑业务增长和创新需求。

• 选用行业领先的自助式BI工具，提升数据资产盘活能力。
• 优先部署成熟度高的国产流程、协同和创新平台，降低技术迁移和兼容风险。
• 建立持续的效能提升机制，不断优化流程、提升数据分析能力和创新驱动力。

主要参考文献：《企业数字化转型方法论》（李明，人民邮电出版社，2022年版）

🏁四、数字化转型与新质生产力落地的组织变革策略

1、企业为什么需要组织变革？

数字化转型和新质生产力落地，不仅是技术升级，更是组织机制的重塑。很多企业“数字化转型不彻底”，本质上是组织机制跟不上技术进步。这就要求企业在数字化升级时，必须同步推动组织变革。

组织变革的核心价值在于：

• 打破部门壁垒，推动跨部门协作和创新。
• 建立数据驱动的决策机制，实现“全员数据赋能”。
• 构建创新驱动的组织文化，让创新成为企业常态。
• 推动信创技术与业务深度融合，形成安全、可控、创新的组织底层。

**组织变革的关键不是简单调整组织架构，而是让数据、流程、创新机制“嵌入”

本文相关FAQs

🚀 新质生产力到底是个啥？普通企业真的能用上吗？

老板这两天突然问我，咱们是不是也得搞“新质生产力”？说实话，我也只在新闻里见过这个词，感觉听起来挺高大上，但真落到企业里，到底是啥意思？是不是只有大厂才用得上？有没有大佬能科普一下，咱们这种中小企业是不是也能玩得起新质生产力？

新质生产力这词最近真的火，很多人一开始都觉得是国家层面的“大词”，离自己很远。其实不是！说白了，就是用新技术、新工具，让生产力变得更高效、更智能。你看，大厂们都在搞数字化、数据智能啥的，感觉我们小公司能不能也跟风？实际上，新质生产力就是让技术和业务深度融合，把“聪明”的工具用在实际工作场景里。

举个例子，过去做报表，财务、销售各管各的，数据互相不通，光是对账就能忙一整天。现在有了自助式的数据分析平台，比如 FineBI 这种国产 BI 工具（真不是强推，体验过确实香），就能让数据自动流转，部门之间联动起来，报表生成效率直接翻倍，决策也更快。根据 IDC 报告，2023年中国企业数字化转型项目里，超过70%的企业都是靠数据平台提升了生产力。

新质生产力落地，其实没那么玄乎，关键看你企业有没有痛点：比如数据杂乱、沟通耗时、流程不透明……这些都是可以用数据智能平台搞定的。不是非得买最贵的系统，FineBI 这种有免费试用，适合中小企业先试水。你可以从一个小项目切入，比如销售分析、库存优化啥的，慢慢积累经验，慢慢扩展。

我身边有个朋友，做服装电商的，团队就十几个人，之前都是 Excel+微信沟通，搞得鸡飞狗跳。后来用 FineBI 搭了个销售看板，业务数据一目了然，订单、退货啥的都自动汇总，老板再也不用天天催报表了。生产力提升不是一句空话，关键是选对工具，落地到具体业务。

真心建议，别被“大词”吓到，新质生产力就是让你的工作变得更聪明更高效。你可以先试试 FineBI工具在线试用 ，不用花钱，先体验下，看看数据能不能帮你解决实际问题。等你摸索出门道，慢慢就能把“新质生产力”玩得风生水起。

🧩 信创技术怎么落地？企业数字化转型到底难在哪儿？

公司最近在推数字化，说要用国产信创技术提升效率。听起来挺牛的，但实际操作就头大了：找技术、部署系统、数据迁移……每一步都卡壳。有没有实战经验分享？信创到底怎么落地，企业数字化转型到底难在哪儿？有没有啥靠谱的解决思路？

数字化转型，说实话，刚开始真是各种“踩坑”。信创技术（国产芯片、操作系统、数据库、中间件啥的）看起来是安全又自主，但落地到企业，难题一堆，特别是：

• 老系统兼容性差，迁移成本高；
• 员工不会用新工具，培训费劲；
• 数据太杂，业务流程一团乱麻；
• 部门各自为政，协作效率低。

这些问题不止你遇到，很多企业都在“试错”。根据CCID的调研，2023年信创项目成功率不到50%。为什么？落地信创不仅是技术升级，更是业务流程和组织习惯的大变革。

我去年参与过一个制造业客户的信创项目，真的是“边干边学”。他们原来用国外数据库，换成国产的 OceanBase，数据迁移时各种格式不兼容，报表系统还得重写，业务部门天天抱怨。后来我们是这样搞定的：

关键是，别想着一步到位，信创落地要“小步快跑”，先找一个核心业务试点，积累经验再扩展。工具选型也很重要，尽量用那些有信创认证、社区活跃度高的国产软件。比如数据库、操作系统有国产替代，BI分析工具也有国产 FineBI 这种，兼容性、安全性都在线。

还有一点，数字化不是IT部门的事，业务部门要参与进来！比如销售、财务自己也要懂点数据分析，不然最后变成“技术孤岛”，大家各玩各的，完全达不到“新质生产力”的效果。

说到底，信创技术落地，最大难点是“人”而不是“技术”。业务、技术、管理要三方协同，流程要透明，数据要共享。建议你先梳理一下企业的核心痛点，挑个最容易见效的业务线试点，选对工具，慢慢推广。别怕出错，试得多了就有经验了。

🧠 企业数字化转型后，怎么让数据真正变成生产力？有没有深度案例分享？

感觉企业数字化转型表面做起来挺热闹，装了不少系统，数据看板也有了。但大家还是觉得数据没啥用，决策还是靠老板拍脑袋。有没有那种真正用数据驱动业务的企业？数据怎么才能真正变成生产力？有没有什么深度案例或者经验可以借鉴？

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这个问题真的是很多企业的“灵魂拷问”。说实话，现在大家都在搞数字化，装系统、上平台、做报表，弄得跟KPI一样。但数据到底是不是生产力？很多公司其实还停留在“看数据”的阶段，根本没用起来。

我见过一个典型案例，是一家做连锁零售的企业。刚开始他们上了ERP、CRM、BI各种系统，每天都能生成一堆报表，业务部门也能随时查数据。但问题来了：数据只是“看”，很少“用”来做决策和优化流程。比如库存报表出来了，但补货还是靠经验，销售报表也只是老板“看看”，没有变成实际行动。

后来他们做了几件事，数据才真正变成生产力：

1. 建立指标中心 不再是“哪个部门想查啥就查啥”，而是把核心业务指标（比如毛利率、库存周转、客单价）全部梳理出来，统一管理，所有部门都围绕这些指标协作。这样数据才有了“共识”，不再各自为政。
2. 自助式数据分析推广到全员 不是只有IT和数据分析师能用BI，普通员工也能自助建模、做看板。比如门店经理能自己分析促销活动效果，财务能随时查流水，业务决策更快，也更贴合实际。
3. 数据驱动业务流程优化 比如过去补货看经验，现在用历史销售数据+AI预测，自动生成补货建议，减少库存积压。销售策略也能实时调整，看到哪个地区卖得好，就加大推广。
4. 协作机制透明化 数据看板不是只给老板看，全员都能参与分析和决策，形成“数据共识”，业务流程变得更高效。

下面用表格总结一下，数据驱动业务的关键步骤：

说到数据平台，FineBI其实是一个很典型的案例。它不仅能打通各类业务系统，还把“指标中心”做成了全员协作的枢纽。2023年，有家制造业头部企业用FineBI做了生产线优化，产能利用率提升了15%，库存周转加快20%，还节省了不少人工成本。据Gartner的数据，FineBI连续八年中国市场占有率第一，不是吹的，是真的有大批企业用它把数据变成了生产力。

如果你想让数据真正落地，建议选用这种支持自助分析、协作发布、AI智能图表的工具，慢慢建立起企业的数据文化。可以先试试 FineBI工具在线试用 ，看是不是能解决你实际的业务痛点。

总结一句，数据只有“用”起来，才能变成生产力。工具、流程、文化都很重要，关键是要有行动，别只停留在“看数据”的阶段。