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互聯網企業的實踐提到了非常多的數據中臺，在數據增值鏈中，僅有數據是不夠的，需要通過數據分析和決策支持，將數據轉化為知識。

因此，數據中臺最終將轉化為知識中臺和方案中臺，與平臺用戶的需求直接對接。我把它是稱之為“數據集成與知識管理的系統”。

一是將數據集成與知識管理系統進行抽象提煉，可以發現數據中臺是業務的一個數字孿生體。將企業所有要素、活動、流程、機理映射到網絡空間，形成一個涵蓋全要素、全流程和全域的數字孿生體。當然，建設過程要花很多時間，美的和平安的數字化轉型都用了10年以上的時間。

互聯網企業是數字原生企業，大量資產是數字化的，形成平臺的速度也快。傳統企業的數字化轉型難度較大、投資較多，主要困難在于大量資產是非數字化的。

企業在數據采集基礎上，要對數據進行加工分析，從數據清洗、整合、可視化到分享構建組織的數據文化，將數據資產保值增值形成賦能業務過程中會產生很多新的知識和工具，如知識圖譜、數據大腦、智能引擎、供需編排等。人工智能企業在這方面有非常多的工具箱。

二是數據管理的核心目標是賦能業務和各類用戶，包括客戶、員工和決策者。數據中臺強調業務的數字化；而知識中臺強調數據加工分析過程要做到以人為核心、以需求為核心、以問題為核心。

數據分析要與場景和需求密切結合才能產生價值。我們對平安集團最新研究發現，平安在做醫療科技時，涉及了數據采集、知識圖譜應用、數據標注、數據整合，在數據平臺基礎上利用算力算法進行分析。

數字化轉型中的數據管理問題不容易，涉及到數據的結構化、標準化、標簽化、智能化和自動化。平安的數據平臺整合了4,000萬篇英文醫學論文、500萬篇中文論文、3萬種疾病治療指南、17萬種藥物說明書，還有超過2億的病患的問診記錄，以及來自醫院的海量電子病歷。其中最重要的是把各類數字結構化和標準化，如與糖尿病有關的各種名稱有300多種說法，參照國際和國家標準化后縮小為50種類型。

三是數據的標簽化。數據的標簽化是一項非常重要的工作，對關鍵信息的標簽化是利用人工智能的基礎。如基于標注的數據構建預測疾病的模型。通過這一平臺，平安將其分享給相對偏遠地區的社區醫院的醫生，通過導航系統使其工作更加規范化。

衛健委之前依靠培訓來解決問題，但數字化平臺將流程嵌入到疾病診斷系統上，使得鄉村社區醫療規范化水平從50%提升到80%。因此，數據變成了知識和指南，形成了有約束力的工作系統。這對于中國的企業發展是特別有參考價值的。

數字化轉型與其說是挑戰不如說是機遇。應該緊緊把握數據通過變成知識才能成為生產要素這樣一個關鍵的理論。將數據在數據服務于人、服務于企業發展需求、服務于解決問題方面發揮核心的作用，深入企業業務的核心、深入到業務的一線、深入到業務的最高端、深入到業務的全要素全流程和全方位，將知識管理轉變成為企業的核心競爭優勢。

因此，在數字經濟時代，企業的競爭優勢體現在速度快、體驗好，精度高、成本低、品質加和匹配轉。背后的能力來自企業的能力，只有把數據變成知識，才能做到上述這些競爭優勢。