数字化转型是一个逐步发展的进程，它遵循着从计算机化到连接、透明化、预测和自适应的路径。在这一进程中，企业从传统工厂向透明工厂、智能工厂转变，实现工业4.0的目标。这一转变涉及人机环境料法的各个方面，包括现场管理、制造管理、运营管理等，旨在通过数据透明可视化和管理精益化，实现制造智能化。
在工业互联网时代，制造业已经开始了透明工厂、智能工厂的建设，基于数字化实现可持续循环发展。数据平台的建设是企业数字化转型的必然选择，它通过一体化的数据融合、标准化处理、分析与开放能力，帮助企业实现数据的自动流转、质量校验、安全管理和价值挖掘。
企业在数字化转型过程中面临着业务和数据视角的多重挑战。业务视角的挑战包括资源配置效率的优化、不确定性环境下的决策、产品开发周期的缩短、产量和设备使用效率的提升等。数据视角的挑战则涉及数据架构、标准、集成、质量和分析等方面，如系统间数据孤岛、数据质量控制、数据安全等问题。
数据平台的核心功能围绕数据的全生命周期管理展开，包括数据采集、存储、管控、分析和服务。数据平台通过集中化、标准化、资产化、服务化、开放化和价值化，支持数据的快速提供、质量提升、模型优化等，为企业打造数据驱动的智能工厂。
数据平台的产品功能架构旨在集成散落在企业各方的数据，消除数据孤岛，实现实时的数据信息共享。它通过可视化操作界面，快速响应业务的数据需求，提供规范、标准的建模方式，一体化、集成化数据生产。此外，数据平台还包括数据集成、开发、运维、资产管理、数据目录、数据模型、数据流程、数据标准、设计规范、数据质量、数据架构等多功能模块。
数据平台的产品矩阵包括数据服务、数据集成、数据开发、数据治理和数据资产等五大方面。这些矩阵共同支撑数据的采集、存储、清洗、加工、分析和应用，实现数据的资产化建设和数据资产的运营。
数据平台的应用场景广泛，涉及决策支持、业务洞察、精准营销、风险控制、供应链协同等多个方面。通过数据平台，企业可以实现多维度的客户画像、全渠道用户身份识别、AI内容自动生产、营销活动KPI导向等，从而提升营销效率和效果。
数据平台的实施路径遵循咨询设计、部署实施、建模体系等阶段。从摸清企业数据资产的家底，建立数据治理体系，到平台部署搭建，数据入湖形成资产，再到数据应用赋能，每一步都需要精心规划和执行。实施过程中，还需关注信息输入、技术保障、优化提升和持续拓展等方面。
数据平台的建设能够带来多方面的关键效果，包括提升各业务域的数据质量、建成自主可控的数据平台体系、联合内部部门赋能信息化团队、支撑业务分析快速落地以及BI体系支撑可视化快速落地等。这些效果将为企业带来运营效率的提升、成本的降低、风险的控制和决策的支持。
数据平台的建设是企业数字化转型的关键一步。通过数据平台，企业能够实现数据的有效管理和应用，推动业务创新和运营优化。随着技术的不断发展和企业需求的不断变化，数据平台将持续演进，成为企业数字化转型的坚实基石。