《指标+AI数智应用白皮书（2025）》聚焦“指标+AI”融合路径，为企业数智化转型提供框架。
报告指出，企业AI应用需以指标体系为基础，解决数据孤岛、标准混乱等问题。当前企业数据利用存在四类瓶颈：初级信息化企业数据不可见、无主体；烟囱式系统数据割裂、主数据缺失；报表堆叠型企业重展示轻治理；中台治理型企业需突破静态体系局限。
指标体系是核心，需构建“可治理、可调用、可解释、可进化”的架构，涵盖指标本体与关系，通过业务梳理、指标梳理等方法论落地，实现从“人找数”到“数找人”转变。
“指标+AI”通过智能问数、监测归因、趋势预测、知识库管理四大场景赋能，在能源、高校、矿产、汽车等行业有实践，如能源行业优化发电效率，汽车行业提升OTA升级成功率。
未来，企业需采用GIGA模式，转型为“AI原生企业”，释放“创·新·生产力”，构建人机共生的智能决策体系。
#行业报告 #行业数据 #AI #数智应用 #指标体系 #数智化转型 #数智化
报告指出，企业AI应用需以指标体系为基础，解决数据孤岛、标准混乱等问题。当前企业数据利用存在四类瓶颈：初级信息化企业数据不可见、无主体；烟囱式系统数据割裂、主数据缺失；报表堆叠型企业重展示轻治理；中台治理型企业需突破静态体系局限。
指标体系是核心，需构建“可治理、可调用、可解释、可进化”的架构，涵盖指标本体与关系，通过业务梳理、指标梳理等方法论落地，实现从“人找数”到“数找人”转变。
“指标+AI”通过智能问数、监测归因、趋势预测、知识库管理四大场景赋能，在能源、高校、矿产、汽车等行业有实践，如能源行业优化发电效率，汽车行业提升OTA升级成功率。
未来，企业需采用GIGA模式，转型为“AI原生企业”，释放“创·新·生产力”，构建人机共生的智能决策体系。
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