推进我国国有企业数字化转型的新型数字基础设施一体化平台架构设计

齐艳平

（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）

随着科技的飞速发展，现代工业社会中的许多关键技术不断取得新突破。科技进步使得技术体系持续发生变革与迭代，传统的工业生产方式与产业形态也会发生根本性转变。当前，人类社会正处在以信息通信技术、网络空间虚拟系统、信息物理系统、生物技术等新兴技术集群深度融合的第四次工业革命新浪潮中［1］，新一轮科技革命和产业变革将对我国的国有企业发展带来全新的挑战，数字化转型已是大势所趋，也是迫在眉睫。数字化转型工作将是企业提高运营效率和削减成本的强有力抓手。

1 问题提出与相关研究进展

1.1 问题提出

2020 年8 月，国务院国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》提出促进国有企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平。2021 年3 月，国家“十四五”规划提出要推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2022 年1 月，国务院《“十四五”数字经济发展规划》提出要大力推进产业数字化转型，加快企业数字化转型升级，全面深化重点产业数字化转型，推动产业园区和产业集群数字化转型。2022 年10 月，党的二十大报告提出建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。面对全面数字经济时代的到来，国有企业作为国民经济发展的骨干力量和中国特色社会主义现代化建设的顶梁柱，必然要顺应数字经济时代发展，加快推进数字化转型，从根本上转变运营理念和思维模式，将技术与组织数字化的需求联系起来，通过业务流程的数字化转变实现业务效率质的飞跃。由此可见，数字化转型已成为必然，将成为今后一段时期国企改革与发展的重点内容和重要发展方向。

1.2 企业数字化转型内涵

美国麻省理工学院（MIT）数字经济首席科学家Westerman 等［2］认为，数字化转型是企业利用技术来改变运营效率和绩效的一种商业模式。瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD）和思科（Cisco）联合研究中心给出数字化转型的定义是：数字化转型是企业组织借助数字化技术和数字业务让商业模式发生重大变化的过程，其目的是提高企业的绩效［3］。安筱鹏［4］认为数字化转型的本质是利用数字技术和数据资源解决复杂不确定性问题、实现效率能力飞跃，为企业打造新的竞争优势。吴江等［5］认为企业数字化转型是指通过信息、计算、沟通和连接技术的组合，重塑产品和服务、业务流程、组织结构、商业模式和合作模式，旨在更有效地设计企业的业务活动流程，帮助企业创造和获取更多价值的过程。徐熠［6］则认为数字化转型是基于数字化转换和升级的一种高层次转型，其通过开发数字化技术和支持能力，触及企业的核心业务，从而创造一种全新的、充满活力的商业模式。

综合以上观点，笔者认为企业数字化转型是基于通信、信息、网络、数据库、计算机等技术，利用数字化思维、数字化手段和数字化资源，分析企业价值体系优化、创新和重构的总体需求，对企业管理模式、组织架构、人员、业务、流程、产品和服务等进行重构和全面变革，提升员工数字技能和数据管理能力，提高企业组织的业务水平、运营效率和综合竞争力，为企业赋能和构建竞争合作新优势，打造产品创新能力、生产运营能力、用户服务能力、生态合作能力、员工赋能能力、数据开发能力等新型能力体系，从而使企业形成新动能、创造新价值、实现新发展。

1.3 企业数字化转型相关研究进展

近年来，关于企业数字化转型的相关研究逐渐增多，研究领域也比较广泛。其中，有研究关注企业数字化转型策略、关键因素、发展趋势等领域，如，徐熠［6］开展了我国中央企业数字化转型发展问题研究，构建了一个以技术应用、新型基础设施建设和新模式新业态为标准的数字化水平测度模型；孟媛媛［7］以Y 企业为研究对象，通过分析企业数字化转型发展现状，给出其数字化转型的方向和策略；袁容容［8］通过分析数字化转型关键因素、驱动因素，给出了中小型制造企业数字化转型路径及策略；董坤磊［9］等从不同角度分析研判了数字化转型的十大趋势。

有研究注重国有企业数字化转型的实践与路径探索，如鲁鑫［10］分析我国2022 年数字化转型十大趋势；王龙［11］建立了数字化转型平衡杠杆理论实践模型，旨在直观量化数字化转型工作步骤和内容；张继栋［12］从转型思想认识、战略规划、评价机制、考核机制、保障机制等方面给出了国有企业数字化转型的7 条途径建议；马娜等［13］则提出了统一思想、分析对标、设计总体、细化路径、打造试点、经验推广等“六步走”的国有企业数字化转型宏观实施路径；万力源等［14］探讨了国有企业数字化转型的技术政策；刘丽平［15］主要分析了中国宝武钢铁集团有限公司等5 家央企的数字化转型实践经验和实施路径，总结出一些实施建议与策略。

还有的研究着眼数字化转型资源优化配置、基础设施升级改造、新型能力建设等方面开展研究，如，石春乐等［16］基于系统动力学模型进行了数字化转型资源优化配置的建模分析与仿真实验，定量地研究了资源投入量对产出量的影响；滕达等［17］定义了基础设施专业智能化分级方案，给出了基础设施数字化转型和智能化发展的实施建议；钞小静等［18］从所有制性质、企业成长周期、市场环境以及行业特征4 个角度，探索了不同类型的信息基础设施对企业升级的影响；甄杰等［19］侧重企业数字化转型中的信息安全风险和治理能力建设政策；周正文等［20］主要介绍了某企业在协调与管控方面开展数字化转型的实践经验，旨在推进企业财务、采购和绩效管理等方面的能力建设。

综上，目前相关研究主要集中在企业数字化转型策略、转型路径、转型实践模型、政策环境分析、信息安全治理、转型障碍与对策、资源优化配置、新型能力建设等方面，主要从各个不同的视角、对企业数字化转型的某个侧面展开了较为系统的论述研究，为企业数字化转型提供了许多值得借鉴和参考的理论方法、模型和技术政策策略，然而，在如何打造成体系的数字化基础能力，并以此为目标推进企业数字化转型信息基础设施建设方面尚缺乏较为系统的研究分析与设计。信息基础设施通常涵盖移动通信网络（如5G、6G）、一体化数字与数据平台、物联网、云计算、工业互联网、高速泛在宽带等新一代信息技术及相关设施。随着企业的发展及其业务数字化的拓展，以业务中台、数据中台为代表的信息基础设施成体系构建将成为国有企业数字化转型的核心引擎，未来加速国企数字化转型依赖于更具协同性的、体系化的数字化基础能力建设，以运行效率高、服务水平优、安全性能强、链接能力广为能力目标的现代化数字基础设施体系将成为国企数字化转型的核心基础。

2 我国国企数字化转型信息基础设施现状与问题

我国大多国有企业已充分认识到数字化转型的重要性与紧迫性，都一直在持续推进转型工作，但数字化转型是一项复杂庞大艰巨的系统工程，不可能一蹴而就，多数企业仍处在初级或者中级阶段。在数字化转型中，一方面存在着现实需求与业务融合缺失或不到位的问题，转型步伐迈得过大，没有从业务转型角度开展细致的预测决策分析，从而将企业的数字化转型带入“泥沼”的现象；另一方面也存在着过于关注技术先进性而不是技术适用性的问题，没有意识到新技术的不确定性对复杂转型过程带来的潜在风险，反而给企业领导层的决策造成障碍。究其原因是，大部分国有企业在信息基础设施建设方面缺乏能够支撑现有业务与数据流程优化、核心能力分析设计与研发、数据挖掘与数据资源运营等一体化、系统化的解决方案，难以支撑一体化、全方位、可持续的数字化转型。具体问题主要表现在：

（1）建设方式发展滞后。随着信息技术的不断发展，国有企业数字化转型的技术能力已经走过了信息化、集成化阶段。信息化阶段，企业运营主要以业务和办公应用系统的开发与建设为主，通过企业资源计划管理系统（ERP 系统）、办公自动化系统（OA 系统）、客户关系管理系统（CRM 系统）和财务系统等多种应用系统，有效提升企业运营效率。目前我国国企多数仍处于这一阶段，后期有部分企业进入集成化阶段，能够通过统一数据规范、应用系统接口的方式打通各个应用系统，实现全系统信息共享。然而发展到目前的数字化阶段，所依赖的信息基础设施也发生了相应的变化，需要建立数据、流程、身份认证的统一管理机制，实现互联互通。建立数据治理、服务治理和身份治理等功能的有效协同，为各类应用系统间数据、资源的高效流转赋能是企业数字化转型的必经之路，然而大部分国企目前在这方面仍有所欠缺。

（2）系统协同能力不足。现有信息基础设施多为单体应用，内部结构比较复杂，整体开发性不足，易形成“烟囱式”架构，无法满足业务创新快速迭代的需求。为应对业务创新发展需要，企业应打破传统基于技术专业化职能分工的垂直业务体系，形成以用户个性化需求为牵引的新型业务构架，以支撑企业柔性业务。然而，已有信息基础设施多以支撑垂直业务系统为目标，企业共性需求难以抽象，没有形成平台化、组件化的系统能力，造成企业在面临特定问题时不同业务系统不能有效协同，无法为业务的创新和迭代赋能。

（3）无法支撑敏捷交付与自动化运营需求。国企业务快速发展，在加速业务创新的同时实现数字化、智能化、自动化的运营管理以及以客户为中心的业务敏捷性，成为企业实现智能化、国际化总体战略目标的关键环节。但国有企业现有信息基础设施建设思路往往不能兼顾传统与创新，传统架构和新型架构无法兼顾并存，同时也缺少稳态、敏态都支持的开发运维一体化工具集或工具库，面临业务、架构、技术难以形成合力、业务需求与能力建设存在鸿沟、架构资产低效沉淀、无法盘活的困境。

（4）缺乏开放自治的应用管理机制。企业数字化转型的效果取决于其服务、能力与资产的高效整合，这种整合的目的往往是形成可重用的模块化应用。国企在之前信息化、集成化建设过程中积累了极具价值的数据与功能，却无法有效发挥这些数字资产的价值，归根到底是因为现有信息基础设施无法保证这些资产在不同环境下具有良好的互操作性和可重用性。国有企业内部尚且如此，企业与企业之间资产的共享就更是难上加难，造成了巨大的信息资源浪费。建立开放自治的应用管理机制，以应用程序编程接口（API）等方式帮助开发人员轻松访问和整合不同系统中的数字资产，并将其有效进行协同成为解决这一难题的有效手段。

3 国企数字化转型信息基础设施建设基本路径

3.1 总体思路

迎接数字化转型的挑战，需要将信息化和集成化两个阶段的能力进行有效沉淀以赋能敏捷应用的开发，快速构建包括数字化营销、业财管一体化、员工数字化管理等各类数字化转型场景。企业的数字化转型不再是简单依靠“建平台、上系统”就能完成的，而是需要全面梳理业务场景。通过架构思维将独立业务解构拆分，对内实现跨业务单元的协同合作、对外贯通外部业务流程，在此基础上打造企业数字化转型的基础底座［21］，建立企业内部管理和外部业务流程全覆盖的数字化业务平台才是优化企业业务链、价值链，充分实现业务与技术融合的根本保障。

3.2 平台框架

构建企业数字化转型底座应以数据安全和隐私保护为基础，实现数字化基础设施能力的组件化、模块化封装，建立API 管理、数据中台、低代码平台和身份管理平台等信息基础设施［22］，形成数字基础设施一体化平台（见图1），实现对企业业务创新的一体化服务支撑。图1 中，灰色框图部分是一体化平台的主要通用部分，是支撑数字化转型的基础。

图1 企业数字化转型的数字基础设施一体化平台

其中，API 管理平台的作用：（1）能够在安全且可扩展的环境中创建、监督和控制API，并满足开发人员和应用程序对API 的各类需求，具备通过API 分析获得业务洞察力并作出数据驱动决策的能力；（2）能够生成详细的API 文档，用于保障开发人员的使用；（3）能够为用户提供API 的集中可见性，允许用户在一个地方查看所有API 连接，从而减少安全漏洞、减少重复API 的数量，并确定现有功能与开发人员实际需求的差距；（4）未来在API 能够对外提供商业服务时企业可依赖这一平台进行实时跟踪和计费，借助该平台为企业搭建一个灵活、敏捷、适应性强和创新的生态系统。

低代码平台的作用：（1）能够提高开发敏捷性，可加速应用程序的开发和交付，有助于企业数字化转型过程中数字业务创新的快速迭代；（2）有望解决因系统开发人员对业务需求认知不足导致系统业务流程、界面设计和数据汇聚无法满足业务部门要求的问题，满足数字化转型对企业新业务形态快速上线的需求；（3）不需要开发人员手动编写代码，能够使不具备专业编程能力的业务人员也可以具备更多解决问题的能力，从而推动业务应用程序更高效地创建；（4）低代码平台的建设成本远低于传统软件开发，能够最大程度缓解企业数字化转型过渡期带来的开发成本大幅上升问题。

数据中台的作用：（1）可实现企业各部门数据要素融合，盘活企业数据资产，确保企业数据资产的持续安全治理和价值最大化；（2）协助多元化企业实现全业务链的贯通，支撑整个业务链条数据实现共享和数据的实时应用，实现不同业务板块间业务贯通和资源互惠；（3）可形成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化、业务智能化等多维能力，为企业数字化转型提供数据全生命周期服务和全链路解决方案。

身份管理平台的作用：（1）可实现企业业务人员无缝部署身份，推动应用程序和解决方案的无缝集成，使企业快速应用现有组件以实现更多用例，达到整合各类业务系统数字化解决方案的效果；（2）可实现对设备、资源和用户的集中查看，降低系统管理复杂度；（3）可将恶意软件检测和不安全密码检测等配置引入应用程序来加强系统间的通信，帮助企业实现具备有效的安全验证能力；（4）能够有效保障用户数据安全和隐私安全；（5）帮助企业实现数字化转型过程中业务的安全访问，提高运营效率并降低安全风险。

4 数字基础设施一体化平台组成模块的架构设计

4.1 API 管理平台

为满足应用程序和API 开发人员、企业架构师、操作和安全团队的不同业务需求，支撑企业对底层数据架构、应用架构、业务架构等复杂架构的API化，大幅度缩短开发周期，实现敏捷交付，理想的API 管理平台通常采用分层架构（见图2），利用各种交互组件提供API 发布、管理、安全管控、监控分析等支撑能力。其核心模块包括API 访问门户、分析服务、管理服务和API 服务网关。通过上述模块的协同，实现对所有内部应用API 的封装、应用和管理［23］。

（1）API 访问门户。通过API 访问门户，用户（包括开发者和使用者）可以申请访问企业公共与私有API 资源，并根据自身实际业务场景使用不同的资源创建多个应用对外提供服务。API 门户为API的开发者提供诸如API 定义、API 测试等服务，并对API 的使用作出限制以保护核心资产，防止被过度请求；为API 的使用者提供API 检索、API 订阅等功能，帮助其获得良好的API 使用体验。同时，API 门户还提供登录注册、API 功能展示、实时API监控等功能，便于用户从不同角度了解API 的相关信息、使用情况和性能指标，进而从不同角度测试API 以及评估其可用性。

（2）管理服务。管理服务包括API 管理、策略管理、用户管理、角色管理和跨平台管理等功能。例如，API 管理将在API 生命周期的每个节点管理其状态，典型的API 生命周期从设计到开发，然后到测试、部署、弃用，最后是退役。又如，API 策略管理用于定义和管理API的控制策略，从API设计、开发到退役全生命周期，为API 流量控制、安全性增强、性能提升提供保障，最终实现API 的价值提升。

（3）分析服务。API 分析服务为平台用户提供了大量显示不同操作方面和业务指标的仪表盘，可用于收集有关API 可操作性、使用监控情况以及在业务运营中的使用情况，并对其在业务流程中全链路应用产生情况进行追踪、统计，从而为未来API业务决策提供支撑。

（4）API 服务网关。API 服务网关是一种用于处理API向用户或客户端设备请求的软件设计模式，通常可用在微服务架构中作为管理工具来降低集成复杂度，替代电子数据交换等传统服务方案［24］。API 网关支持多种类型服务（包括dubbo 服务、rest服务和第三方soap 服务等）的批量发布和服务的版本控制，支持相同与不同类型的API 与服务间的参数映射，提供灵活的请求转换，轻松对接Web 端、移动端、穿戴设备等多种终端，能提供安全认证和威胁防护、数据隐私、密码防护等多重安全保护，提供多维权限控制，快速过滤无效与潜在威胁请求，保障后端信息资产安全。

4.2 数据中台

数据中台战略的核心思想是重组企业业务架构，以打破已有僵化的业务运行模式，通过数据实现统一实时业务链条贯通，并及时传送业务实时联动价值，以满足企业的业务灵活性扩展需求，释放传统企业的创新能量［25］。数据中台在技术层面特指包含数据技术、数据体系和数据服务的数据全流程平台，其基本体系架构设计如图3 中灰色框图部分所示。整个架构的底层是大数据基础平台，是以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，为整个数据中台提供大数据运行所必需的计算和存储资源；第二层是数据处理基础组件层，是大数据平台范畴的工具产品，覆盖数据采集、数据清洗、数据同步、数据分析和数据计算等整套工具链产品，将原始数据转化为统一标准和口径的数据元素，为后期数据资产化提供支撑；第三层是数据安全层，主要是对数据完成分类分级和敏感程度标识，对数据存储、传输等过程进行加密处理，进行数据访问权限控制，减少数据在存储、处理以及使用等各环节可能面临的数据泄露风险；顶层是对业务系统提供数据服务的门户层，其中数据质量与数据资产模块提供数据治理功能，数据服务模块对外提供统一的数据服务，算法模型模块主要汇聚数据应用所常用的风险评估、边界值报警、最优化等算法模型，管理调度模块实现对各类数据服务的管理和协同。

图3 数据中台体系架构

数据中台体系架构顶层中的元数据管理、主数据管理和数据质量等模块是数据治理所需基础核心模块。

（1）元数据管理。元数据主要有3 类，分别是数据字典、数据血缘和数据特征。数据字典描述的是数据的结构信息。数据血缘是数据在其产生、加工、融合、流转等过程中自然形成的一种关系，可用于数据异常分析和溯源。数据特征指的是数据的属性信息，比如存储空间大小、数仓分层、访问热度、主题分类等等。元数据管理就是对上述元数据进行梳理整合，明确这些数据指标的业务口径、数据来源和计算逻辑，确保全局数据指标的业务口径一致，夯实企业数据治理基础。

（2）主数据管理。主数据是对企业业务运营至关重要、经常用于决策的数据的统称，是跨组织中多个系统和应用程序使用的客户数据、产品数据或业务数据的单一来源。主数据管理模块则是一个以业务为主导的数据管理系统，主要承担主数据完整性、一致性和准确性所需的一系列治理、评估、组织和协同等工作，支持跨数据源和系统为企业资产、销售区域、客户等创建主记录，构建可信视图，能够解决定义不一致、格式错误和数据冗余等问题。

（3）数据质量。主要是完成数据质量分析、稽核、预警监控和校验规则定义等功能。数据质量分析是通过衡量整个企业以各种形式存储的数据的特征和状况，收集数据使用过程中产生的问题，全面分析企业数据质量水平，为制定质量规则提供依据。数据质量稽核是对数据的事后深层次质量检查，主要包括元数据检查、数据标准化管理以及稽核规则模型的迭代完善等。质量预警监控是根据设定的预警规则，对企业数据进行定时采集和计算，并与历史数据或维表进行比对验证，数据异常时触发预警规则即产生警报或上报，实现从数据使用角度监控管理数据质量。数据校验规则主要是提供数据质量稽核和告警规则设置功能。

4.3 低代码开发环境平台

企业业务处理过程中有四大要素，分别是业务实体、业务活动、业务权限和统计报表，低代码开发环境平台对这些组成要素进行抽象，形成支持数据模型、业务流程、用户权限、统计图表的通用解决方案，借助提供拖放界面和可视化编辑器实现应用程序的快速创建，并通过连接器将其与数据源、业务规则和其他功能连接起来。低代码开发环境平台架构见图4，核心组件（图内虚线框中）包括基础类库和各业务模块、可视化编辑器、代码生成模块和应用程序生命周期管理器。

图4 低代码开发环境平台架构

（1）基础类库和各业务模块。基础类库是低代码平台的底层，主要用于连接外部系统的接口服务和框架扩展服务等非功能需求。业务核心模块提供能够处理数据结构、检索和存储的连接器（引擎）；可重用的核心业务模块库让开发人员无须从头开始，主要专注于构建新代码；终端应用模块通过Web 服务与终端用户界面（UI）、前端控件提供用户界面和前端处理的快速构建能力，通过页面配置实现对配置参数的有效管理，通过用户管理实现对业务应用中用户权限管控。

（2）可视化编辑器是一种可视化建模工具，通过拖放操作实现UI、数据模型和功能的创建；通过调用底层基础类库、数据连接引擎（平台核心模块中的各类引擎）、核心业务模块以及终端应用模块来完成对业务逻辑的快速开发，并可选择在需要时添加手写代码。

（3）代码生成模块主要为开发人员以表单模板形式快速生成业务代码，同时提供程序流程编排和可扩展能力。

（4）应用程序生命周期管理器主要实现对低代码平台所设计软件系统从构建、部署、调试、上线和维护过程的自动化或半自动化管理。

这里需要注意的是，虽然低代码开发环境平台通常具备上述功能，但没有两个低代码软件是相同的，它们都是为满足特定功能而专门设计的。

4.4 身份管理平台

身份管理平台是高级安全可信的数字身份验证、管理和认证的通用平台，能够为企业提供流程完全自动化的身份生命周期管理整体解决方案。身份管理平台允许用户集中定义管理访问策略，提供所有账户和托管身份的单一视图，能够完成用户账户的自动创建，能够管理用户权限和密码重置，并自动删除多余的用户账户、权限和角色等，通过可扩展的数据模型灵活地管理多种类型的身份，并针对不同身份之间的关系定义访问策略。身份管理平台建立在开放标准的高可用环境之上，以UI、表述化状态转移（REST）API 等共享服务为基础，包括访问管理、身份管理、身份网关和轻量目录访问协议（LDAP）目录服务等功能模块。基本架构如图5 所示。

图5 身份管理平台架构

（1）访问管理主要为用户提供自适应的、基于上下文的安全访问，确保在任何位置的任何设备上为正确的用户提供访问权限，同时最大限度地降低风险，实现风险管控和联邦管理。

（2）身份管理主要为任何身份（客户、员工和合作方人员）提供全面的生命周期管理，集中定义管理访问策略，提供所有账户和托管身份的单一视图，能一致、高效、自动化地创建、修改和删除账户，同时保证高级别的安全性。

（3）身份网关主要是整合身份和API 安全解决方案，实现身份和访问管理策略，建立用户、应用程序、设备和服务身份之间的连接，简化Web 应用程序、API 和微服务的身份和安全管理流程，实现新业务系统与遗留系统的桥接及其相互安全通信，提升企业业务系统的集成度和互操作性。

（4）LDAP 目录服务主要是对企业业务系统中各自分散的认证策略的集约化管理，使需要进行身份认证的应用都通过LDAP 进行统一认证，用户的所有信息统一存储，实现统一身份认证。

5 结论

随着数字经济的发展，我国的国有企业都不同程度地加快了数字化转型步伐，然而数字化转型的信息基础设施能力普遍不足，仍面临建设方式滞后、系统协同能力弱、敏捷交付与自动化运营能力低下、开放自治的应用管理机制缺乏等问题，数字化转型工程复杂而艰巨。国企数字化转型，需要利用数字化思维、数字化手段和数字化资源重构企业管理模式、组织架构和业务流程。本研究通过系统总体分析与初步设计，构建起国企数字化转型的数字基础设施一体化平台。包括：（1）构建API 管理平台，提供灵活、敏捷、轻量级的API 可持续交付能力，增强业务快速应对市场变化的能力，更好地为客户服务，形成企业数字化转型升级的重要驱动力；（2）打造消除企业“数据孤岛”的核心引擎——数据中台，使其成为集数据采集交换、共享融合、建模分析、安全治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台，实现不同业务系统间数据的有效协同，为业务的创新和迭代赋能；（3）构建低代码开发环境平台，提高开发敏捷性，加速应用程序开发和直接快速部署，兼顾传统与创新，同时推动一体化监控、自动化管理、流程化协作，实现开发运维一体化；（4）构建身份管理平台，实现数据、流程、身份认证的统一管理，形成数据治理、服务治理和身份治理的综合协同能力。总之，通过平台各模块功能发挥，能够为企业现有业务与数据流程优化、核心能力分析设计与研发、数据挖掘与数据资源运营等提供一体化系统解决方案，对夯实企业数字化转型信息基础设施底座、打造企业新型数字化能力具有重要的支撑作用。

当前，我国国企数字化转型已经走过了业务系统化、业务在线化、业务信息化阶段，正在走向业务数据化。随着基于真实数据和领先算法的人工智能（AI）技术的飞速发展，未来必将向实现业务智能化阶段飞跃，这一切都离不开底层信息基础设施建设打下的坚实基础。在新型数字基础设施一体化平台架构技术上建设形成的数字化能力，将极大助力企业把握实时商机、实时动态监控、预测业务风险，进行前瞻性预防。另外，未来以海量数据为基础衍生出的AI 能力能够从数据中获取见解和洞察力，从而在企业预测性分析、复杂场景推理等领域获得最佳方案，特别是以ChatGPT 为代表的超大规模参数大模型的出现，标志着人工智能的能力即将成为标准化、规模化、流程化、低成本的产物，未来AI 技术在数字化转型中的应用能够在更大程度上提高效率，节省人力物力成本和解放生产力，数字化转型过程中算力和算法将成为除了数据以外最为关键的资源。在这种情况下，国企数字化转型将面临算网融合、云边协同等新场景和新趋势，信息基础设施的建设需要满足数据泛在分布和多场景运算需求，未来有可能向具备计算能力、存储能力、算法技能和协同管理能力的新一代数智基础设施方向发展。

国有企业是我国国民经济的支柱，其数字化转型的成功推进可以实现数据和技术创新应用在多产业中的串联和协同，创造更大的产业价值。在认识到国企数字化转型重要意义的同时，也要看到国企数字化转型是一个长期艰巨的过程，也是一个复杂的系统工程，离不开数字化技术的改造，更需要多种先进的数字化、智能化技术作为底层架构，以及人力、物力、财力等资源的多方面配套协同，不能用短时成败来定义。未来，在筑牢国企新型数字化基础设施底座的基础上，做好数字化转型的顶层规划，贯通内外部业务流程，不断优化企业业务链、价值链，国企数字化转型必将成功协同推进。