“我们不是买不起国外软件，而是已经用不起了。”——近两年，越来越多的战略性新兴产业负责人在谈及数字化转型时，发出这样的感慨。无论是新一代信息技术、生物医药、高端装备制造，还是新能源、新材料等领域，大家都在追问：如何安全、可控地搭建IT系统，既不丢失效率，又能规避“卡脖子”风险？尤其在信创（信息技术应用创新）浪潮下，“国产替代”不只是政治任务，更是牵一发动全身的产业升级命题。可是，国产信创产品真能接住新兴产业的“数字化接力棒”吗？如何让平台不掉链子、数据不外泄、业务不中断？本文结合真实应用案例、数据和文献，系统梳理战略性新兴产业用信创产品的核心路径、平台选型、落地难题和实战经验，力求让你跳出“纸上谈兵”，为数字化转型找到落地抓手。

🏗️一、信创平台在战略性新兴产业的核心价值与技术路径

1、信创产品的战略意义与产业需求匹配

在数字经济引领下，战略性新兴产业已成为推动中国经济高质量发展的“主引擎”。但在实际推进过程中，企业面临传统IT架构受制于国外软硬件、技术升级受限、数据安全隐患频现等痛点。这让信创产品的战略意义愈发凸显：

• 自主可控：摆脱对国外基础软硬件、数据库、中间件等的依赖，保障关键业务连续运行。
• 数据安全：防止核心数据流失或被外部“锁死”，满足日益严格的合规要求。
• 产业协同：构建本土化生态，让研发、制造、流通等环节的数据与应用无缝集成，提升整体创新能力。
• 降本增效：通过标准化国产平台，降低软硬件采购和运维成本，释放更多创新资源。

信创平台的适配清单（部分主流产品对照）

其中，战略性新兴产业的信创平台选型尤为注重以下几个层面：

• 业务核心系统的适配性：如高端装备制造领域，需确保MES、ERP、PLM等系统在国产平台稳定迁移。
• 数据智能能力：云计算、大数据、AI等新技术需原生支持国产软硬件，避免“兼容性陷阱”。
• 生态开放性：产业链上下游协同，需开放API、数据接口，方便不同企业快速对接。
• 创新驱动机制：信创平台不能止步于“国产化”，更要承担“创新孵化器”功能。

信创产品应用流程简化示意

小结：信创平台的核心价值在于为战略性新兴产业搭建“数字底座”，不仅守住安全底线，更助力创新跃迁。正如《信创产业发展白皮书》所言：“信创生态是中国战略性新兴产业数字化转型的根基。”【1】

• 关键要点总结：
• 信创平台实现了自主可控、数据安全和产业协同三大目标。
• 平台选型需兼顾业务适配、智能能力、生态开放和创新机制。
• 落地流程强调需求梳理、适配选型、迁移实施与运维优化的闭环。

🚀二、国产平台落地挑战与新兴产业真实案例解析

1、国产信创平台应用的主要挑战

虽然信创产品带来了希望，但在新兴产业大规模推广过程中，实际落地仍然面临一系列系统性挑战：

• 兼容性问题突出：部分老旧业务系统高度依赖国外数据库、操作系统，迁移至国产平台时接口不兼容或性能下降明显。
• 生态成熟度待提升：国产应用软件数量已大幅增长，但在特定细分行业如生命科学、智能制造领域，国产软件生态尚未完全覆盖所有业务需求。
• 人才短缺与运维难度加大：新兴产业用户往往缺乏深入理解国产软硬件的技术团队，系统迁移和运维过程中，学习成本与技术门槛提升。
• 数据迁移风险高：核心业务数据的全量迁移，关乎企业运营“生命线”，一旦出现差错，后果难以估量。
• 性能与体验顾虑：部分信创产品在高并发、海量数据、智能分析等场景下，表现距离国际主流水平仍有差距。

新兴产业信创落地挑战与应对措施对照表

2、真实案例：高端装备制造业的信创平台升级

以某头部高端装备制造企业为例，该企业承担国家重大工程项目，对数据安全和业务连续性有极高要求。2022年，该企业启动了信创平台升级，主要涉及：

• 全面替换原有国外服务器、操作系统和数据库，全部采用国产浪潮服务器、麒麟操作系统、达梦数据库。
• MES、ERP等核心业务系统同步迁移，部分自研应用通过国产中间件重构。
• 数据分析层面，引入FineBI作为自助大数据分析与智能可视化工具，实现研发、生产、质量、供应链等环节的数据打通，提升决策效率。

项目成果：

• 兼容性问题：通过与国产中间件厂商联合攻关，解决了ERP系统与国产数据库的接口兼容问题，保障业务平滑过渡。
• 数据安全性：全部数据本地化存储，权限精细化控制，支持国密算法加密，满足涉密合规要求。
• 数据分析能力大幅提升：FineBI支持国产平台全栈部署，连续八年蝉联中国商业智能软件市场占有率第一（ FineBI工具在线试用 ），帮助企业搭建指标中心，支撑多业务场景的可视化分析与协同。
• 效率收益：系统稳定上线后，原本需要2小时的数据整合任务缩短至15分钟，业务报表自动化率提升至90%。

经验要点：

• 采用“分阶段、可回滚”策略，先行在非生产环境试点，逐步放大范围，降低上线风险。
• 建立信创平台专项支持团队，集中攻关兼容性难题，确保问题快速响应、闭环处理。
• 与国产厂商深度合作，推动定制化开发，补齐生态短板。

落地操作流程简要清单

• 明确信创升级优先级：核心系统优先，外围应用逐步跟进。
• 建立数据迁移验证机制，测试多轮、全流程。
• 搭建多层次运维体系，保障上线后持续优化。
• 引入智能分析平台，提升数据驱动决策能力。
• 核心观点总结：
• 国产信创平台应用过程中，兼容性、生态成熟度、人才与数据迁移等挑战突出，需多方协同攻克。
• 真实案例显示，合理策略与平台选型有助于规避风险，实现数据安全和业务创新双赢。
• 引入像FineBI这类国产智能分析平台，可在信创环境下有效释放数据价值。

🧩三、信创生态建设：平台集成、数据治理与创新协同

1、信创平台集成与数据治理体系

战略性新兴产业只有“用上”信创产品还远远不够，更需构建业务、数据、平台三位一体的数字化生态。这里，平台集成和数据治理成为信创落地的“生命线”。

• 平台集成：指不同国产软硬件、应用系统、行业工具的高效整合，打破“信息孤岛”。
• 数据治理：从数据采集、加工、存储到应用全链条，确保数据质量、安全和可用性。

信创生态集成与数据治理要素矩阵

国产平台集成中的关键难点：

• 业务系统间接口标准不统一，历史遗留系统多，接口兼容性改造量大。
• 部分核心业务数据原本分散在不同数据库（如Oracle、SQL Server等），迁移到国产数据库后，数据整合及质量监控难度加大。
• 业务创新需求快速变化，传统开发响应慢，亟需低代码、智能分析等新工具助力。

2、创新协同：信创平台的“加速器”作用

信创平台不应只是“国产替代”，更要成为创新孵化器。以新能源企业为例，新能源装备研发、制造、运维全流程正在深度数字化，信创平台需支撑多业务、跨部门、全流程的数据整合与创新。

典型创新协同场景：

免费试用

• 数据中台+业务创新：国产平台搭建数据中台，打通研发、供应链、营销等多元数据，支撑新品研发、市场洞察等创新场景。
• AI赋能决策智能：信创平台集成国产AI工具，实现设备预测性维护、质量缺陷智能识别等，推动制造智能化。
• 低代码开发加速创新：通过低代码平台，业务人员可快速搭建小型应用或自动化流程，应对快速变化的市场需求。

创新协同典型流程

• 识别创新需求，明确业务痛点
• 数据集成，打通多源异构数据
• 搭建指标中心，统一数据口径
• 应用智能分析与AI工具，实现创新场景闭环

应用实践举例：

某新能源企业在信创平台上构建企业级数据中台，集成国产数据库、BI工具（如FineBI）、AI组件。通过开放API，业务团队可直接调用数据、开发创新应用。结果：新品研发周期缩短20%，市场响应速度提升30%。

• 核心观点总结：
• 信创生态建设不只是平台“拼装”，更重数据治理与创新协同。
• 平台集成、元数据管理、权限控制和智能分析等，是新兴产业数字化的基础。
• 信创平台要成为创新“加速器”，支持AI、低代码等新技术深度融合。

📚四、实战经验集：信创平台落地的关键步骤与能力提升

1、信创落地的实操步骤与能力要点

结合多家战略性新兴产业企业的信创平台实践，总结出一套通用的落地操作流程与能力提升建议：

信创平台落地步骤与能力模型

关键能力提升建议

• 复合型团队建设：既懂行业业务又懂信创技术的人才，是平台落地成败的关键。建议通过“项目带动+外部赋能”双轮驱动，培养本地化复合型人才。
• 多轮测试与验证机制：每一次平台替换、数据迁移都需多轮压力测试和功能验证，避免“上线即事故”。
• 生态合作共建：主动联合上下游企业、国产厂商和高校，共同推动行业应用和工具定制开发，补齐生态短板。
• 持续培训与知识沉淀：建立信创平台知识库，定期组织培训和实操演练，降低新平台运维门槛。

信创落地过程中的常见误区与纠正建议

• 忽视顶层设计，盲目“快上快迁”，导致后续集成和数据治理难度剧增。
• 没有建立数据迁移备份和回滚机制，一旦出错，损失巨大。
• 运维团队经验不足，忽略安全、监控等体系建设，造成系统不稳定。

能力提升实践清单

• 组织信创专题培训，提升团队认知。
• 引入外部技术专家，解决迁移/集成难题。
• 设立创新激励机制，鼓励自研应用开发。
• 建立问题反馈和快速响应机制。

文献引用：《中国信息技术应用创新发展研究报告（2023）》指出：“信创平台的落地成效，取决于企业顶层设计、生态协同与人才能力三者协同发力。”【2】

• 核心观点总结：
• 信创平台落地需“顶层设计—技术选型—平滑迁移—生态建设—运维优化”闭环推进。
• 复合型人才、测试验证、生态共建和知识沉淀，是提升落地效果的关键。
• 规避常见误区、强化能力培养，才能实现信创平台的长期价值。

🎯五、结论与展望

战略性新兴产业的数字化转型，已经从“能不能用信创”转为“如何用好信创”。国产信创平台不仅是安全底线，更是创新升级的“助推器”。通过清晰的顶层设计、科学的技术选型、严密的数据治理和持续的能力提升，战略性新兴产业已经在信创平台上实现了业务平稳迁移、数据智能跃迁和创新协同共赢。未来，随着信创生态的持续完善，平台的开放性、智能化将进一步释放战略性新兴产业的数字生产力。对于每一家走在数字化前沿的企业来说，信创，不只是“国产化”，更是迈向全球创新高地的关键一跃。

参考文献：

【1】《信创产业发展白皮书》，中国电子技术标准化研究院，2023年版。

【2】《中国信息技术应用创新发展研究报告（2023）》，中国信通院，2023年版。

本文相关FAQs

🚀 战略新兴产业到底需要什么样的信创产品？有没有那种能真正在业务中落地的案例？

老板总说国产化要“信创”，但说实话，大家心里都在打鼓：到底哪些国产平台是真的能用？别到头来还得用回老外的产品，业务那一摊谁来背锅啊？有没有大佬能分享下，战略性新兴产业实打实用信创产品的真实案例？不想再听那些“政策导向”，咱就说点能落地的！

说到信创，很多人第一反应：是不是就是“国产替代”？其实不止。战略性新兴产业（比如新能源、智能制造、生物医药这些），数据真的是资产，业务发展太快，需求变化也快，对平台的稳定性、扩展性、安全性要求特别高。信创产品要能扛得住这些场景，才算靠谱。

我举个能落地的例子吧。比如电力行业，某省级电网公司之前用的是国外BI工具做数据分析，结果一遇到政策收紧，安全要求提升，外资产品直接被“劝退”了。后面他们选了国产FineBI+信创数据库（达梦、人大金仓），做数据资产管理和智能报表。整个迁移过程不到3个月，数据权限粒度比原来还细，业务线的数据分析都能自助搞定。最关键，数据处理速度和原来没啥差距，还多了国产产品的技术支持和灵活定制。

再看新能源车企，生产链复杂，数据量爆炸式增长。用信创平台搭建数据中台，落地FineBI自助分析，业务部门“自己建模型、自己看报表”，不用排队等IT开发。这样一来，研发、供应链、销售各条线都能齐头并进，业务管理效率提升了30%以上。

国产信创产品最近两年迭代很快，帆软、东方通、宝兰德这些厂商，已经在战略新兴产业落地了不少项目。关键就是要选那种能兼容主流信创生态、支持自主可控的产品。别光看宣传，多问问身边同行有没有用过，有没有那种一年之内就能上线、出成果的案例。

总之，信创产品不是万能，但在战略新兴产业，选对了产品+团队，真能把数据变成业务生产力。别怕试错，现在国产平台的免费试用很普遍，比如 FineBI工具在线试用 ，可以自己拿真实业务数据试一把，踩坑也没成本，靠谱了再推广，老板都能放心。

🧩 信创平台落地真有那么简单吗？数据集成、性能瓶颈、协同办公到底怎么搞定？

最近在推进国产替代，老板天天催进度，可各部门一上手信创平台就喊卡：数据源怎么打通？报表卡得飞起，用户体验也差，还总说跟原来的协同办公集成不了。有没有实战经验能避坑？哪些国产平台真的能解决这些“老大难”问题啊？

这个问题，真的扎心了。信创平台落地，表面看是“上软件”，实际是技术、管理、流程全链条的“大换血”。数据集成、性能、协同办公，都是老生常谈，但每个环节都有坑。

先说数据集成。战略性新兴产业的数据源超级复杂，光是数据库就有十几种，老外的Oracle、SQL Server还在用，新上的人大金仓、达梦、海量云都得接。国产平台能不能“全兼容”这些？以FineBI为例，这几年专门针对信创生态做了适配，支持主流国产数据库和操作系统（银河麒麟、统信UOS），还能和业务系统（ERP、MES、CRM）直接对接，数据同步基本做到了“秒级”。我有个制造业客户，做生产过程分析，光数据源就有7个，FineBI联合RPA工具，自动采集+清洗，每天凌晨自动跑批，业务部门早上一来就能看当天分析结果，基本不用管IT。

性能瓶颈咋解决？这块很多人担心国产数据库不够快。实际如果用FineBI这种自助式BI，支持多层缓存和分布式计算，性能瓶颈基本都能靠架构优化和硬件资源补齐。比如电力企业的数据分析，单表千万级数据量，FineBI用分片技术+并发调度，报表加载速度提升了5倍。性能不够就加节点，国产平台弹性扩展很方便。

协同办公呢？国产平台这两年都在和OA、邮件、企业微信等主流办公系统做无缝集成。像FineBI能直接嵌入钉钉、企业微信，业务数据一键推送，领导审批、团队讨论都能在同一个平台搞定。还有自助式权限管理，业务部门自己管数据，IT只管平台运维，协作效率比原来提升明显。

实战经验总结就是：选平台看三点——数据源兼容性、性能扩展性、协同能力。国产信创产品现在主流的都能做到，关键是前期要让业务、IT、供应商“三方联合”，真实业务场景一遍遍试跑。可以参考下面这个国产信创平台落地清单：

最后一句，别怕试错，国产平台支持试用和快速部署，真有事技术团队响应也快。关键是要让业务人员参与进来，别让IT单打独斗，那样容易“假上线”。多用用，真能落地。

💡 信创平台用起来之后，战略新兴企业能不能实现真正的数据驱动决策？有啥深度玩法能让老板眼前一亮？

现在大家都说“数据驱动决策”，但实际用信创平台后，数据分析还是停留在做报表、看图表，老板总问：“能不能用AI自动分析？有没有那种能让我一句话就出结果的智能方案？”有没有哪位大佬分享点深度玩法？最好有具体案例，能在战略新兴产业用得上的。

这个问题，问出了信创平台的“天花板”——不仅仅是替代，更是要用数据赋能业务，搞“智能决策”。其实这两年国产BI平台进步很快，已经不只是“做表看数”，而是能做AI智能分析、自然语言问答、指标体系治理，这些才是老板会拍桌子说“有用”的深度玩法。

以FineBI为例，很多战略新兴企业用它做的不只是分析报表，更是全面的数据资产管理 + 智能决策支持。比如某新能源车企，老板不懂数据模型，但只要在FineBI里输入“今年哪些供应商交付风险最大？”系统直接跑大数据分析，AI自动生成可视化图表和结论，还能给出风险预警。业务团队用自然语言问答，问“这个季度哪个生产线故障率最高？”FineBI秒出答案，还能挖掘异常原因。这种深度玩法，数据分析门槛极低，老板和业务人员都能玩得转。

再说数据资产治理。FineBI有指标中心，可以把企业所有核心指标（比如产能、成本、故障率、能效等）统一管理、分级授权，业务部门自助建模，指标口径全国统一。比如一个医药企业，研发、生产、销售三条线指标体系复杂，FineBI指标中心帮他们规范了数据口径，领导层一看报表就知道各部门的数据怎么来的，再也不会因为“口径不一致”吵架。

协作方面，FineBI支持多部门、异地团队实时协作，大家可以在同一个平台评论、讨论、分享分析结果。比如新能源项目投标，技术、商务、财务都能在FineBI里同步数据、分析投标方案，决策效率提升一倍以上。

深度玩法推荐这三招：

说实话，现在战略新兴企业用FineBI这样的信创平台，已经开始从“数据报表”向“智能决策”转型。技术门槛低，业务参与度高，老板从“看数”变成“用数”，决策速度和质量都提升了。国产BI平台已经支持在线试用，建议直接用真实业务场景试一把，体验下智能分析和协同的深度玩法，效果真的不一样： FineBI工具在线试用 。

信创平台不是终点，未来肯定还要和AI、云原生、数据中台深度融合。战略新兴产业的数据资产化才刚刚开始，能把数据变成生产力的企业，才是真正的“未来赢家”。