最近，看了一篇文章，文章中一家生产型企业发出了这样的疑问：

企业花费了巨大成本来实现环保改造，少则几百万多则几个亿，超低排放、超超低排放，现在每年的污染物排放量，不足原来的三分之一，但企业的能耗却没有降低、效益没有提升。转型升级对企业的意义在哪里？

有这样疑问的企业不在少数，归根到底，还是没有实现真正的数字化转型。

数字化转型，不仅仅是设备更新和使用信息化系统，更重要的是发挥数据的价值。

企业在数字化进程中积累了大量的数据，这些数据若能通过信息技术进行处理分析，被有效利用，释放数据要素价值，自然能够助力生产过程精准管控、优化资源配置、驱动科学决策，进而降低能耗、提升效益。

所以，如何将数据的价值释放出来？如何让数据赋能企业生产与环境管理？是摆在企业面前的问题。

用数现状与挑战：数据孤岛与分析困境

数字经济时代，数据已成为新型生产要素。但企业在用数时普遍会遇到以下难题：

数据分散，孤岛现象严重

企业在日常生产与环境管理的过程中积累了大量数据，像能源消耗、原辅料使用、产品产量、污染物排放、环境监测等等。

这些数据分散在不同的部门和系统之中，加之生产与环保间的壁垒，数据难以自由流动，无法真正实现数据共享。

数据缺乏统一的管理标准和分析平台，导致数据孤岛现象严重，难以形成有效的数据资产。

数据质量参差不齐

在没有数智化平台的支持下，企业大部分环境数据靠手工汇集，数据收集困难，各部门口径不一，手动整合效率低下，准确性不高。

且环境数据的采集、存储和处理，会受到多种因素的影响，如设备精度、人为误差等，导致数据质量参差不齐。

这都增加了数据分析的难度，也影响了数据价值的充分挖掘。

数据难以有效利用

数据价值没有充分释放，一方面，是因为缺乏高质量的数据作为有价值的输入。另一方面，缺乏大数据处理和分析的技术和方法，海量的数据难以转化为有价值的洞察和决策依据。

数据价值发挥路径：技术要素与应用要素

数据本身并没有意义，必须被赋予了应用属性才真正有价值。

技术要素：挖掘数据潜在价值

数据隐含价值，而技术可以发现价值。

数据从原始状态到有价值的资产，需要经过清洗、整合、分析等多个环节，整个过程离不开技术加持。

以环境数据管理平台为例，通过制定数据标准，利用数据挖掘、‌机器学习、‌人工智能等新一代信息技术，可以保证数据的准确性、完整性和一致性，并且挖掘出环境数据中的潜在价值，为节能减排、预测污染趋势、优化生产工艺提供数据支撑。

应用要素：构建数据应用场景

将数据应用于实际业务与管理中，方能发挥数据的真正价值，为企业创造效益。

根据自身生产和管理的特点、需求，企业可以构建多样化的数据应用场景。

例如，工业生产线上的数据，不仅包括能源消耗量，还涵盖了设备运行效率、维护记录、环境参数等多维度信息。通过高级分析算法，可以识别出能源使用的低效环节和潜在浪费点，进而提出个性化的节能建议，降低能耗和排放。

对历史环境数据进行深度挖掘，可以发现污染物扩散规律、污染源识别以及环境敏感区域等，基于这些洞察，可以构建环境风险预警系统，实时监测环境指标变化，预防环境风险的发生。

结语

伴随着企业数字化转型走向深水区，企业要想数据价值最大化，必须利用技术手段将数据能力深度应用于场景之中，让数据赋能生产，赋能环保，为企业实现经济效益与环境效益的双赢。

这便是转型升级的意义。