随着信息互联网的推动，大数据受到各行各业的普遍关注，大数据技术和制造业的结合催生了“工业大数据”掀起了一场数字化转型的热潮。
然而，人们对于工业大数据的内涵、范围却一直存在争议，对于工业大数据的价值以及如何推进工业大数据应用倍感困扰。
数字化转型是当今社会产业发展的一个重要命题，无论是制造业，还是金融、电信、农业、商业都是如此。再此，制造企业的数字化转型， 一方面是信息化发展自然演进的必然，当前制造企业的数字化转型就是要突破集成应用，实现数据管理，走向成熟，即：释放信息化红利。
另一方面是新一代信息技术在制造业融合应用的必然，大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术为制造业的产品创新、工艺优化、服务模式变革，甚至管理和决策模式的革新，都提供了更多的可能和更大的想象空间，新一代信息技术的应用，使得工业范式和企业竞争优势都将被重塑。
中国航空工业在两化融合领域不断创新理念和方法，信息技术在工程领域的应用显著提升了型号研制效率，整体信息化水平在制造业央企中始终名列前茅。对数字转型的内涵和实现逻辑进行了深入研究，提出了工程系统和组织系统数字转型的四个共性技术特征（如图所示）：架构引领、基于模型、数据驱动、流程贯通。
数字化转型四项共性技术
架构引领：传统企业必须引入ERP系统性管理方法（工程系统），从用户需求和组织战略出发，自顶向下设计与协同构建，实现对复杂系统（包括软件系统和组织系统）演进的整体驾驭。实现企业数字化载体。
数据驱动：有了载体，有了原有的模型架构，企业在流程电子化所实现的数据积累基础上，通过数据治理、数据整合、数据建模， 盘活数据资产，打通从数据、信息、知识到智慧的整个价值链，推动企业从数字化、网络化走向智能化，驱动业务变革和管理创新。
流程贯通：打造业务流程从分析、设计、构建、实施、运行到持续改进的闭环运行逻辑，实现从战略到业务运行的落地，从业务到IT的落地，以流程为主线，实现信息流、物流、资金流等多流合一, 连接信息孤岛，穿透组织壁垒，实现业务协同。
不难看出，上述共性技术之间也是相辅相成的。流程需要架构，数据也需要架构，流程需要建模，数据也需要建模，流程贯通和数据流动相互依存，数据驱动则建立在架构、模型和流程贯通基础之上。
通过此案例，可以明显体会到数据化升级的重要性，不仅代表企业的发展及突破，媛媛提升了企业在市场上的竞争力！
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