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用数据应用场景明确员工数字化能力要求通过实践提升员工数字化能力。在推进组织和人员数字化的过程中，首先要通过梳理和落地业务数据的应用场景，明确不同业务条线和岗位所需的数字化能力，通过对当前能力的调研评估，找出现阶段数字化能力的不足和痛点，有针对性地设计和落地培训课程；二是要以数字场景的开发和落地为借力点，“边做边学，边做边学”是高效可行的能力提升方式。通过业务人员对数字化应用场景的深度参与，业务人员将加深对数据价值的认知，激发其感知和实际使用数据的能力，促进其积极学习数据分析方法和工具，提升业务成果。

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生态平台展示了链接和赋能合作伙伴的战斗力。 温氏与200多个合作伙伴和5万名农民联系在一起，形成了一个巨大的生态平台。物联网平台体现了链接和管理一切的战斗力。 我们帮助中车诸暨搭建了物联网平台，链接了数万种材料，链接了200多个工作站，大大提高了公司的竞争力，以更快的速度和更低的成本完成了交付。数据分析平台展示数据驱动业务的战斗力。 幸福蛋糕已向全国消费者社区开设了数千家蛋糕店，形成了2小时内可送达的数据分析平台。

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以产品退市为例：传统制造企业需要不断优化产品结构、管理SKU量来进行产品退市决策，以平衡产品收益大化和工厂产能优化配置。然而，如何准确地做出产品退市决策(退回真正没有价值的产品)一直是制造企业的难题。在升级数据驱动的业务应用场景的情况下，通过以下步骤将数据应用到业务场景中。了解实际退市涉及的业务环节，在现有产品退市规范的基础上梳理产品退市的业务逻辑，确定刚性红线指标，如产品质量指标、利润指标等。第二步：整合清理产品销售过程中沉淀的数据，用数据说话挖掘与产品销售相关的预警指标。从产品流量获取、流量转化等维度。

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二是“敏捷制造”的理念。当市场变化，公司遇到特定的市场和产品需求时，公司的基础合作伙伴可能无法满足新产品开发和生产的要求。 此时公司将组织由特定供应商和销售渠道组成的短期合作伙伴关系。或一次性供应链形成“虚拟工厂”，将供应与协作单元视为企业不可分割的一部分，采用“同步工程（SE）”组织生产，短时间内带来新产品 去市场。 始终保持产品的高品质、多样化和灵活性是“敏捷制造”的核心理念。

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应用场景数字化步骤：数据在业务中的应用实践包括四个关键环节：数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实现、模型迭代与优化。其中数据业务定义，就是将业务问题定义为数据可分析的问题，这是所有数据应用的起点，也是业务数字化转型的起点。应用数据分析方法对数据可分析问题进行建模，将业务逻辑抽象为模型逻辑。通过流程改造、产品设计、标准制定等沉淀到实际业务和工具中。通过业务实践和应用不断迭代模型，实现数据应用价值的螺旋上升。