數據分析生產力，為什么總是被“指標定義”拖后腿？很多企業都在數字化轉型的路上投入了大量資源，但真正能讓業務人員自助分析數據、快速洞察業務的人卻屈指可數。一項最新行業調研顯示，80%的分析師時間都耗在指標梳理、數據口徑確認和反復溝通上，真正做決策支持的時間不到20%。如果你也曾因不同部門口徑不一致而頭疼，或者對自助分析“只停留在報表篩選”感到無力，這篇文章將幫你徹底看清指標庫的價值——不僅僅是數據歸類，更是“生產力的解放者”。本文將帶你深入理解：指標庫如何實現自助分析？如何解放企業數據分析生產力？我們將從指標庫的(de)本質、落地流(liu)程(cheng)、以及對企(qi)業數字(zi)化轉型的(de)推動三個(ge)維度，結(jie)合可驗證案(an)例和權威文獻(xian)，給你一(yi)份實(shi)操強、貼近業務、值(zhi)得收藏的(de)全(quan)流(liu)程(cheng)解讀。

??一、指標庫的本質：數據分析的“標準化引擎”

1、指標庫是什么？為什么它決定了自助分析的上限

企業做數據分析時，最大的痛點往往不是數據本身，而是“指標定義混亂”——同(tong)一個“利潤(run)率”，財務部和市場(chang)(chang)部的口徑可(ke)(ke)能天差地(di)別(bie)。指(zhi)標(biao)庫，簡單說，就(jiu)是(shi)將企業內所有核心業務指(zhi)標(biao)的計算公式、口徑解釋、數據(ju)來源、應(ying)用(yong)場(chang)(chang)景等標(biao)準(zhun)化(hua)管理的“知識中臺(tai)”。它是(shi)讓數據(ju)資(zi)產變(bian)成可(ke)(ke)復用(yong)、可(ke)(ke)協作、可(ke)(ke)自助分析的基(ji)礎設施。

指標庫的核心價值

指標庫的標準化與自動化，是企業能(neng)否實現“自助分析”而不(bu)依賴IT的(de)分水(shui)嶺(ling)。正如《數(shu)據資產管理與企業數(shu)字(zi)化轉型》（人(ren)民(min)郵電出版(ban)社，2022）所(suo)指出，組(zu)織內部的(de)數(shu)據價值只有通(tong)過(guo)統一指標體(ti)系，才(cai)能(neng)真正釋放出來。

指標庫的構建邏輯

一套高效的(de)指標庫，通常包括以下幾個要素：

• 指標定義（名稱、描述、計算公式）
• 數據口徑（明確字段、時間、維度等限制）
• 數據來源（底層表、接口、第三方源）
• 應用范圍（哪些場景適用，權限控制）
• 更新頻率（日、周、月，實時還是批量）

這些內容通過 指標庫平臺 進行結構化(hua)管理(li)后，業務(wu)人員可以(yi)像“選(xuan)取積(ji)木(mu)”一(yi)樣自(zi)(zi)由(you)組合分(fen)析口徑(jing)，實現真正(zheng)意(yi)義上的自(zi)(zi)助(zhu)分(fen)析。

典型企業痛點 VS 指標庫優勢

結論：指標庫(ku)不是簡單的指標歸檔，更是企業(ye)數據(ju)分析生(sheng)產力的“發動(dong)機”。它將數據(ju)分析的門檻(jian)從“懂數據(ju)”降(jiang)到“懂業(ye)務(wu)”，讓業(ye)務(wu)人(ren)員真正能自(zi)助分析、快速響應市(shi)場變化。

2、指標庫與自助分析的關系：“無庫不自助”

指標庫的最大價值，就是讓自助分析從“篩選報表”升級到“業務洞察”。沒有(you)指標庫，自助分析就(jiu)像在沒有(you)說明書的情況下組(zu)裝復(fu)雜機(ji)械——每個人都(dou)能做，但結(jie)果千差萬別(bie)，效率極低。

自助分析的核心流程

如《數字化企業運營管理》（機械工業出版社，2023）所強調，指標庫將自助分析流程標準化，降低協作成本，讓“人人都是分(fen)析師”成為可能(neng)。

指標庫提升自助分析的關鍵機制

• 指標自動推薦：分析平臺根據業務場景，智能推薦相關指標，降低選取難度。
• 指標復用能力：指標一旦定義，可在不同報表、儀表盤、分析模板中循環使用，快速響應新業務需求。
• 口徑可視化：業務人員可以直觀看到指標口徑、計算公式，避免誤解。
• 權限分級管理：不同部門或角色訪問不同指標，保證數據安全和業務隔離。

實操案例：某(mou)大型零(ling)售集團(tuan)采用(yong)FineBI自助分(fen)析(xi)平臺后(hou)，將原(yuan)本需要兩天的(de)“門(men)店銷(xiao)量分(fen)析(xi)”壓縮(suo)到5分(fen)鐘。核心(xin)原(yuan)因不是(shi)數據量變少，而是(shi)指(zhi)標庫讓業(ye)務(wu)人員直接選用(yong)“標準化銷(xiao)量指(zhi)標”，無需反復(fu)確認(ren)字段口徑，分(fen)析(xi)效率提升了20倍。

3、指標庫的標準化如何解放數據分析生產力

指標庫的本(ben)質，是一種(zhong)“生產力(li)工(gong)具”。它通過標準化(hua)、自動化(hua)、復用化(hua)，讓(rang)企業的數據分析從“個體技能”變(bian)成(cheng)“組織能力(li)”，真正實現規模化(hua)生產力(li)提升。

指標庫對分析生產力的四大解放路徑

結論：指標庫實現(xian)了從“以人驅動”到“以體系驅動”的(de)轉變。業務(wu)人員(yuan)不再依賴數據(ju)部(bu)門(men)，而是基(ji)于指標庫自助(zhu)分(fen)析(xi)(xi)、快(kuai)速洞察(cha)，極大釋放了企業的(de)數據(ju)分(fen)析(xi)(xi)生(sheng)產力。

??二、指標庫落地：自助分析的“全流程解放”

1、指標庫落地的關鍵步驟與最佳實踐

指標庫不是“買一個(ge)工具”就能用起來，真正落(luo)地需(xu)要結合(he)企業業務(wu)、數據(ju)現狀、協作流程(cheng)，走過(guo)一套標準化(hua)建設(she)路徑。這里以(yi)帆(fan)軟FineBI為例，梳理指標庫實(shi)現自助(zhu)分析的全(quan)流程(cheng)。

指標庫落地流程

指標庫落地的核心，是把復雜、瑣碎的指標定義流程變成“結構化、可復用”的知識體系。正如《企業指標體系建設與數據治理》（電(dian)子工業出版(ban)社，2021）所推薦，指標庫建設一定要“業務驅動、數據協同”，否則(ze)就是(shi)“空中樓閣”。

落地過程中常見問題與解決思路

• 指標定義不清：業務和數據部門需深度協同，采用“指標工作坊”等形式，逐一梳理關鍵指標。
• 標準化難以推進：設立“指標口徑委員會”，定期復盤指標標準，推動業務與數據部門達成共識。
• 工具適配性不強：選擇支持多數據源、可擴展的指標庫平臺（如FineBI），避免工具固化業務流程。
• 復用率低：推動“模板化分析”，將常用分析場景做成模板，業務人員可一鍵復用指標庫定義。

實操建議：

免費試用

• 指標庫建設不要一蹴而就，建議“先核心后長尾”，優先梳理企業10-20個關鍵業務指標，逐步擴展。
• 指標庫平臺要支持“歷史追溯”，每次指標變更都能追蹤，方便復盤和持續優化。
• 權限管理要細化，確保業務敏感指標不被濫用，支持按部門/角色/項目靈活配置。

2、指標庫與自助分析平臺的深度融合：帆軟案例解析

指標庫只(zhi)是(shi)基礎(chu)，真正讓業務(wu)人員“自助(zhu)分析(xi)”還(huan)需要與分析(xi)平臺深度(du)融合。帆軟FineBI作為領先自助(zhu)BI平臺，將指標庫、數據(ju)集成(cheng)、分析(xi)工具(ju)三位一(yi)體(ti)，構建企業級自助(zhu)分析(xi)生產力閉環。

FineBI指標庫與自助分析能力矩陣

帆軟FineBI的“指標庫+自助分析”一站式能力，極(ji)大地(di)提(ti)升(sheng)了企業(ye)的數據分(fen)析(xi)生產力。以(yi)某(mou)消(xiao)費品牌為例(li)，采(cai)用(yong)FineBI后，門店經營分(fen)析(xi)從“IT主導(dao)”變為“業(ye)務(wu)自助(zhu)”，分(fen)析(xi)周期從3天縮(suo)短至(zhi)半小時，業(ye)務(wu)響應速度(du)提(ti)升(sheng)10倍(bei)。

指標庫與自助分析平臺的融合優勢

• 指標即服務：業務人員無需懂SQL，只需選指標、選維度，分析結果自動生成。
• 多場景適配：無論是財務分析、供應鏈分析還是人效分析，都能快速復用標準化指標庫。
• 可視化洞察：分析結果以圖表、儀表盤形式展現，業務人員可拖拽調整，洞察更直觀。
• 自動化分析鏈路：指標變更、數據更新同步自動推送，業務決策周期大幅縮短。

行業數字化轉型推薦：帆軟(ruan)作為(wei)國內(nei)領先的數(shu)據集成、分析和可視化解決方案(an)廠商，已服務消(xiao)費、醫療、教育、制造等(deng)眾(zhong)多行業(ye)，打(da)造了(le)1000+可復制的數(shu)據分析場景庫(ku)。企業(ye)可通(tong)過 ，快速落地(di)自助分析與指(zhi)標庫(ku)建設。

3、指標庫驅動的數據分析生產力提升：實證案例與行業數據

指標庫(ku)到底能(neng)為(wei)企業帶來多少(shao)生產(chan)力(li)(li)提升？數據和案例最有(you)說服力(li)(li)。以(yi)下(xia)以(yi)權威調研和實操案例，驗證(zheng)指標庫(ku)如(ru)何解放企業的數據分析生產(chan)力(li)(li)。

行業數據與生產力提升對比

數據來(lai)源：《中國(guo)企業(ye)數字(zi)化轉型白皮(pi)書》（工業(ye)和信息化部，2023）、帆軟官方案例庫(ku)。

指標庫驅動生產力提升的實際表現

• 分析周期縮短：企業分析師從“數據準備”轉向“業務洞察”，分析周期普遍縮短80%以上。
• 自助分析比例提升：業務人員主動做數據分析的比例提升5-10倍，IT部門負擔大幅減少。
• 決策速度加快：業務問題當天即可完成分析與方案制定，市場響應速度大幅提升。
• 數據資產沉淀：指標庫將企業的數據分析經驗結構化，成為可持續復用的資產。

典型案例：某制造企業在引入指標庫和FineBI后(hou)，生產(chan)效率(lv)分(fen)析(xi)從原來每周一次(ci)，升級到每日(ri)自助(zhu)分(fen)析(xi)。業務(wu)人員無需等待數據部門反(fan)饋，自己即可調整生產(chan)計劃(hua)，企業整體運營效率(lv)提升70%。

??三、指標庫與企業數字化轉型：戰略推動與未來趨勢

1、指標庫驅動企業數字化轉型的戰略意義

數字化轉型不是簡單的信息化升級，而是數據驅動的業務重塑。指標庫作(zuo)為數據分析的標準(zhun)化“控制(zhi)塔”，是企業能否實現從“經驗決策”到(dao)“數據決策”的關(guan)鍵。

指標庫在數字化轉型中的戰略角色

指標庫讓企業數字化轉型從“點”變成“面”。傳統的數據分析，往(wang)往(wang)是“單點(dian)突破”，而指標庫建(jian)設后，可(ke)以在集團、連(lian)鎖、分子公司(si)等多組織間快速復制(zhi)成功經驗，實現整體轉型(xing)升級。

指標庫推動業務創新與管理升級

• 推動業務創新：指標庫讓業務人員可以根據市場變化，快速定義新指標，調整分析模型，推動業務創新。
• 提升管理效能：管理層可以基于統一指標庫，全面掌控業務動態，實現精細化管理。
• 加速產品迭代：指標庫沉淀的分析模板和經驗，成為新產品開發的核心資產，加速迭代速度。

權威文獻引用：《企(qi)業(ye)數(shu)字化(hua)轉型(xing)(xing)方法論》（中國(guo)人民(min)大(da)學出版社，2022）指出：指標(biao)庫是企(qi)業(ye)數(shu)字化(hua)轉型(xing)(xing)的“核心能力底座”，沒有標(biao)準化(hua)指標(biao)體系(xi)，數(shu)字化(hua)轉型(xing)(xing)容易淪(lun)為“表面(mian)文章”。

2、未來趨勢：指標庫與AI、數據中臺的融合

隨著(zhu)AI與(yu)數(shu)據中(zhong)臺的興(xing)起，指標(biao)庫的作用將(jiang)進(jin)一步放大。未來，指標(biao)庫不(bu)僅是“標(biao)準化工具”，還將(jiang)成為(wei)“智能化分析引擎”。

指標庫未來發展趨勢

| 智能(neng)分析(xi)推(tui)薦(jian) | 基于場景(jing)智能(neng)推(tui)薦(jian)分析(xi)鏈路 | 快速(su)業務響應(ying) | 智能(neng)報表、自動(dong)洞察 | | 多(duo)云(yun)多(duo)源支持 | 指標(biao)庫(ku)跨云(yun)、跨系統復用(yong)  | 打破數據孤(gu)島

本文相關FAQs

?? 指標庫到底是什么？自助分析和傳統分析方式有啥區別？

老(lao)板最近總提“自助分析”，還說要用指(zhi)標(biao)庫(ku)，聽(ting)起來很高端，但到(dao)底指(zhi)標(biao)庫(ku)和以前那種(zhong)讓(rang)IT做分析報表的方式有(you)啥本質上的不同？有(you)沒有(you)大佬能用通俗點的例子講清楚，幫我(wo)理解下這倆(lia)東(dong)西各自的優缺點，實際(ji)業務里到(dao)底用起來咋樣？

自助分(fen)析(xi)和(he)傳統(tong)報(bao)表(biao)的區(qu)別(bie)，很多企業剛開始都容易搞混。傳統(tong)報(bao)表(biao)模式下，業務部門提需求(qiu)，IT或者數據(ju)團隊開發(fa)報(bao)表(biao)，這一套流程一般是這樣：

舉個(ge)例子，銷(xiao)售(shou)(shou)部門想看某產品的月度(du)銷(xiao)售(shou)(shou)趨勢和區(qu)域分布，往往要(yao)排隊等IT做需求評審(shen)、開發(fa)、測試，上線之后發(fa)現還缺了同比、環比，得再提需求，反復循環，效率極(ji)低。

而自助分(fen)析的(de)指標(biao)(biao)(biao)庫，是一種(zhong)全新的(de)范式(shi)。它(ta)本質上是一套標(biao)(biao)(biao)準化的(de)數(shu)據(ju)指標(biao)(biao)(biao)定義、管理(li)和共享體系。指標(biao)(biao)(biao)庫把企業常用的(de)業務指標(biao)(biao)(biao)，比如“銷售(shou)額”、“毛利(li)率(lv)”、“庫存周(zhou)轉天(tian)數(shu)”等，全部(bu)標(biao)(biao)(biao)準化且數(shu)據(ju)口徑一致地維護起來，業務人員可以像點菜一樣自助選(xuan)擇(ze)指標(biao)(biao)(biao)、維度、篩選(xuan)條(tiao)件(jian)，隨時生成需要(yao)的(de)分(fen)析報表，不必等IT。

自助分析的優勢：

• 效率提升：業務部門自己就能拖拽分析，不用等IT，響應速度快。
• 數據口徑統一：指標庫把口徑都定死了，避免“同一個銷售額三種算法”的混亂。
• 業務驅動：誰用數據誰分析，發現問題及時，分析更貼近業務實際。
• 靈活迭代：指標庫標準化后，需求變更也不用再重復開發，直接復用。

在實際(ji)落(luo)地(di)時，很(hen)多企業會先用FineBI/FineReport這(zhe)類工(gong)具搭建指(zhi)標(biao)庫(ku)，把常(chang)用指(zhi)標(biao)都集中管理。比如制造業，把生產、庫(ku)存(cun)、采購、銷售(shou)等關鍵指(zhi)標(biao)全部統一(yi)，業務(wu)員(yuan)點開FineBI，選(xuan)擇“生產合格率”，自(zi)助(zhu)分析不(bu)同車間、月份的趨(qu)勢，不(bu)用等IT建報表。

對比來看：

所以說(shuo)，指標庫和自助分析(xi)的(de)(de)(de)組合，是企業(ye)數據分析(xi)提效、降本的(de)(de)(de)利器，尤其適合業(ye)務部門經常變更需求、需要(yao)快(kuai)速響(xiang)應(ying)的(de)(de)(de)場景。想了解更多落(luo)地案(an)例和行業(ye)方(fang)案(an)，可以看看帆軟的(de)(de)(de)。

?? 我們公司指標庫搭好了，怎么讓業務人員真的會用？有哪些落地實操的坑？

聽說自助分析能讓(rang)業務部門自己玩數(shu)據，IT不(bu)用(yong)(yong)天(tian)天(tian)加班寫報表了。我們公司也(ye)上了指標庫，但發現業務同事還是(shi)不(bu)敢用(yong)(yong)，覺得復雜、怕算錯、不(bu)會拖選。有沒有大(da)佬(lao)能分享一下怎么(me)讓(rang)業務人員真正用(yong)(yong)起來？實際(ji)實施過程中有哪些(xie)坑，需(xu)要(yao)提前避雷？

其實，指(zhi)標(biao)庫只搭好(hao)了(le)只是第一步，能不能“真的(de)解放(fang)業務(wu)分(fen)析生(sheng)產力”，關鍵(jian)看業務(wu)人員能否輕松掌握使(shi)用(yong)方法，敢(gan)用(yong)、會用(yong)、用(yong)得好(hao)。實際落(luo)地時，企業經常遇到幾(ji)個典型難題：

1. 業務同事不會用或者用不起來 很多業務人員對數據分析平臺陌生，看到幾十個指標，篩選、拖拽、聯動，怕點錯、怕算錯。培訓一遍，回頭就忘。
2. 指標口徑理解有誤，分析結果存疑 有些指標定義沒寫清楚，業務員不知道“銷售額”到底是含稅還是不含稅，分析結果就和實際認知有偏差。
3. 分析邊界不清，報表亂飛 業務員想要“自助分析”，但指標選多了、維度拖多了，出來的圖表不一定有業務價值，甚至出現“數據泄密”風險。
4. 系統交互體驗不友好 平臺太“技術化”，操作流程復雜，業務同事用兩次就放棄。

應對這些問題(ti)，可以從以下幾個方面(mian)著(zhu)手：

• 指標定義要清晰透明 在指標庫里，每個指標都要寫明：計算公式、業務口徑、用途說明、數據來源。做個表格，讓業務員一目了然：

| 指標名稱 | 計算公式(shi) | 業務口(kou)徑 | 用途說明(ming) | |----------|------------------|--------------|------------| | 銷售額 | SUM(訂單金額) | 不含(han)稅、已發貨 | 業績統計 | | 毛利(li)率(lv) | (銷售額-成(cheng)本)/銷售額 | 各產品線(xian) | 盈利(li)分析 |

• 場景化培訓和案例復盤 用業務部門關心的實際問題，做場景化演練。比如“門店業績下滑怎么辦？指標庫里怎么分析？”讓業務員帶著問題用工具，把抽象功能變成業務場景。
• 平臺體驗要“傻瓜式” 像FineBI這類自助分析工具，界面設計要友好，指標拖拽、篩選、下鉆只需鼠標操作，無需寫復雜SQL。還可以做“分析模板”，一鍵套用，降低操作門檻。
• 設置權限和邊界 指標庫里可以設置不同的分析權限，防止業務員誤操作或者泄露敏感數據。
• 持續反饋和優化 建立業務-數據團隊的反饋機制，發現哪里用得不順暢，及時調整指標定義、界面設計、分析流程。

實際案例里，某消費品企業(ye)上線FineBI指(zhi)標庫后(hou)(hou)，先(xian)做了一(yi)批“門店(dian)(dian)經營分(fen)析模板”，業(ye)務(wu)員(yuan)只需選擇門店(dian)(dian)、日期，就能(neng)對比(bi)業(ye)績、分(fen)析環比(bi)，不會用的地方還設(she)置(zhi)了“操(cao)作(zuo)小助(zhu)手”彈窗教(jiao)學。兩個月后(hou)(hou)，報(bao)表開發工時減少(shao)60%，業(ye)務(wu)部門主動(dong)做分(fen)析的次數提升三倍。

所以，指標(biao)庫不(bu)是(shi)“搭了(le)就能(neng)用(yong)(yong)”，還(huan)要“用(yong)(yong)得起來(lai)、用(yong)(yong)得對”。企業需要關(guan)注指標(biao)定義(yi)、操作體驗、場景引導、權限管理和持續優化(hua)，才能(neng)真正解放數據分析生產(chan)力。

?? 消費行業數字化轉型，指標庫自助分析能解決哪些實際痛點？有沒有靠譜的方案推薦？

我們是做消費品(pin)的，門店很多，SKU也(ye)多，老板天天盯(ding)著數據看報表。現在說要“數字化(hua)轉(zhuan)型”，搭指標庫做自助分析，想提升業(ye)務(wu)驅動力。實際消費行業(ye)到底(di)能解(jie)決哪些具(ju)體問題？有(you)沒有(you)成熟(shu)的行業(ye)方案，能一站式搞定(ding)數據集(ji)成、分析和可視化(hua)？求推薦(jian)靠譜(pu)廠商！

消(xiao)費品行業(ye)數字化轉(zhuan)型(xing)的核心(xin)目標，就是(shi)讓數據成為業(ye)務的“生產(chan)力(li)工具”，而不是(shi)只(zhi)做事(shi)后復盤(pan)。指(zhi)標庫+自助分析，就是(shi)實現這一步的“發動機”。

實際痛點有哪些？

1. 數據分散，集成難度大 門店、線上、物流、供應鏈、渠道數據散落在不同系統，分析時要人工匯總，極其繁瑣。
2. SKU多、維度復雜，分析需求多變 消費行業SKU上百上千，業務場景多：新品上市、促銷效果、渠道對比、庫存預警、會員分析等。報表需求天天變，IT團隊根本做不完。
3. 業務部門數據素養參差，分析門檻高 業務員懂業務不懂數據，傳統報表工具太復雜，分析效率低，洞察慢。
4. 報表口徑混亂，決策風險高 不同部門自己算“銷售額”“GMV”，口徑不統一，老板看數據容易“迷糊”。

指標庫自助分析能怎么破局？

• 數據集成自動化，消滅“數據孤島” 引入如FineDataLink這樣的數據治理與集成平臺，把門店POS、會員系統、ERP、CRM等數據一鍵對接，統一到指標庫底層，數據實時同步，分析無縫聯動。
• 指標和場景標準化，業務部門自助分析 通過FineBI指標庫，把“銷售額”“會員復購率”“單品動銷”等常用指標全部標準化定義，業務員隨時點選、下鉆、對比，分析效率翻倍。
• 可視化模板，業務問題一鍵洞察 用FineReport/FineBI打造“門店經營分析”“促銷效果追蹤”“庫存預警”等可視化模板，業務員只需選條件就能看到趨勢、分布、異常提醒。
• 數據口徑統一，決策科學可靠 指標庫把分析口徑全流程管控，老板、業務、財務、市場看到的數據完全一致，決策有據可依。

不同行業的典型場景舉例：

市面上(shang)(shang)成熟的(de)解決方(fang)案(an)廠商，帆軟(ruan)在消(xiao)費行(xing)業數(shu)字(zi)化這(zhe)塊(kuai)很(hen)有經驗。它(ta)的(de)FineReport、FineBI、FineDataLink三大(da)產品線，能一站式搞定數(shu)據治理、指標庫搭建、自助分析、可(ke)視化報表，支持(chi)門店(dian)、渠道(dao)、會員、供應鏈(lian)等場景(jing)。帆軟(ruan)的(de)行(xing)業方(fang)案(an)已經覆蓋(gai)上(shang)(shang)千家消(xiao)費品牌(pai)，支持(chi)多種數(shu)據源集成，模板可(ke)直接復用，落地快、成效明顯。

如果想快速(su)落地，建議(yi)優先考慮這種擁(yong)有(you)全(quan)流(liu)程(cheng)能力和(he)行(xing)業沉淀的廠商(shang)，具體方案和(he)案例可以直接(jie)看帆(fan)軟的。

總結： 消費行業數字(zi)化(hua)轉型，指標(biao)庫+自助分析是(shi)業務敏捷、高效(xiao)運營的關鍵。選(xuan)對方案、選(xuan)對工具，才能讓業務部門(men)真正用(yong)(yong)起來、用(yong)(yong)得好(hao)，企業數字(zi)化(hua)升級(ji)不再只(zhi)是(shi)口號。