近年来，国内数字技术创新和迭代速度明显加快，有关部门也纷纷出台落地数字化转型扶持政策，共同推进“数字中国”建设。
面对这场“数字革命”，不少企业积极探索数字化转型，但往往“有心无力”；一些企业认为数字化就是简单地做个商城、在线上销售产品或服务，或开发个ERP系统；还有更多企业仍停留在概念层面，导致数字化成为“空话”，在操作层面上却很少能切实落地。
正所谓专业的事情要让专业的人来做，面对许多公司的数字化难题，上海罗盘信息科技有限公司(后文简称上海罗盘)推出了多款经过市场验证的成熟产品。
上海罗盘产品跑通内生逻辑，切实为客户降本增效
上海罗盘旗下产品数据治理平台EDGS (Enterprise Data Governance Studio)EDGS自2016年投产至今，已经成功服务200+大型客户，已经积累较多用户群体，涉及金融、类金融、互联网、制造业等领域，并且随着技术的发展，在不断地升级更新。
在内生逻辑上，上海罗盘数据质量管理模块基于可扩展的数据质量体系结构，提供数据质量问题的全生命周期管理，从而不断提升企业的数据质量。数据标准模块主要用于解决各系统中数据要素命名混乱、定义不清，易造成沟通障碍和关联错误的问题，统一企业内技术和业务语言，保证技术人员与业务人员的通畅交流，实现企业内数据标准统一和信息资源共享。
在此背景下，上海罗盘成功实现了产品的标准化，这为其业务的规模化打下了坚实的基础。上海罗盘的EDGS数据资产管理平台，作为通过信息化手段辅助数据治理工作落地的技术工具，它提供全面高效的数据资产管控环境，实现了企业数据资产的集中、统一和共享。其中数据资产管理模块通过盘点数据资产，形成业务视角的统一逻辑视图、数据账本，便于企业各部门了解企业所拥有的核心数据。元数据管理模块通过绘制企业数据地图、统一数据口径、标明数据方位、分析数据关系，发掘和利用信息资产价值，实现精准高效分析和决策。
在实际应用上，上海罗盘的产品实实在在的为客户实现了降本增效。以上海罗盘的客户上海期货交易所为例。
根据上海罗盘的估算，上线智能化盘点功能以后，数管部用户不用再频繁去找业务部门用户核对资产项信息了，整体资产盘点流程工作效率提升达到30%以上。减少了两个专职岗位，到目前为止给客户节约成本超过120万，这个是按照人均30万年成本，从功能上线到现在估算出来的，而且还没有考虑和业务部门沟通占用的业务部门资源成本，上海罗盘也因此获得了客户的高度认可。
数字化将重构企业商业模式，数字化升级是必由之路
数字经济、数字化无疑是当下热门的词汇，但我们有没有想过为什么企业要走数字化这条路？
对于这个问题，简单的说就是经过数字化升级的企业在商业模式将对没有数字化升级的传统企业形成维度优势。
具体来说数字化转型意味着将传统的业务流程和商业模式融合进数据技术中，以实现更高效、灵活和创新的经营方式。它对企业商业模式的影响主要体现在以下几个方面。
首先数字化转型为企业打开了全新的商机。例如，共享经济模式的兴起，通过数字平台将资源与需求进行匹配，实现资源的优化配置与高效利用，极大地改变了传统行业的格局，如滴滴出行、美团外卖等企业的崛起。
其次数据驱动的运营决策将更精准。数字化转型使企业能够从大数据中获取更多有价值的信息，进而进行精细化的市场定位和运营决策。通过对消费者行为、市场趋势等数据进行分析和挖掘，企业能够更准确地预测市场需求，提高产品研发和营销的效率和精确度。
最后数字化转型打破了传统行业的壁垒，促进了不同行业之间的合作和创新。企业可以利用数字技术将原本分散的产业链条进行整合，形成全新的商业生态系统。例如，阿里巴巴通过数字化转型，在电商领域探索了物流、金融、文化娱乐等多个领域的跨界合作，实现了商业模式的全面升级。
上海罗盘产品实现精准差异化服务，赋能客户商业模式升维
而在数字化升级中，数据要素是其中的关键抓手，但数据要素市场目前还并不成熟，有着雷声大雨点小的特征。
数据要素的商业化之路之所以雷声大雨点小，原因在于市场在迎来爆发拐点的同时，数据要素市场也仍然面临数据采集标准化欠缺、数据开放度不足、数据交易流通总量不高、数据要素没有合理估值定价、数据要素流通规则仍需完善等问题。
因此数据价值评估和变现愈发重要，数据资产价值评估需要综合考虑其财务价值与非财务价值，建立多维度的评估体系。
为此上海罗盘重磅推出罗盘私有知识库，目前集成了向量数据库、各类结构化及非结构化数据解析等相关技术，通过将私有知识库中的信息数据转化为向量表示并存储在向量数据库中私有知识库可以自定义和管理的垂直领域的知识和信息，可以高效、灵活地管理和利用领域知识，提升大模型应用程序的个性化和定制化能力。
与此同时在数据资产处理和治理方面，面对数据治理工作专业化、独立化程度提升，罗盘产品能够解决企业全面综合数据治理和专题数据治理多样性、专业化诉求。罗盘产品是由多个模块组成的整套解决方案，致力于帮助企业控制数据风险、运营数据资产、发掘数据价值。产品以元模型为核心、元数据为基础、AI算法为支撑，数据管理流程为纽带，实现了数据从被创建到退役全生命周期管理。
在数据资产应用方面，相较市场大多提供的封闭且重型数据中台应用产品，难以满足大量探索性强、需求变化快且反复、难以固化成专业数据系统的分析需求，罗盘产品能够以低耦合的架构，低成本AI场景赋能、短平快持续交付、全流程安全管理，解决数据最后一公里的广泛业务诉求。
综上，伴随着数字经济的时代大潮，“数据资产化”的概念已经被大多数人理解和接受。不论是企业、政府还是其他组织机构，对于数据资产的管理越来越重视。但是，数据并不等于资产，不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据，我们需要治理的是能够为企业创造价值的数据资产，而不是全部数据，在此背景下，像上海罗盘这样的专业数据治理公司将迎来更大的发展空间。
