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1. 央国企数字化转型背景

1.1 央国企数字化转型驱动因素及目标

在政策、使命、内生需求的共同驱动下，数字化转型已成为央国企发展的必然选择。

政策指引：早在2020年，国资委发布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，对国企数字化转型的基础、方向、重点及举措做出全面部署，也吹响了国企大规模数字化转型的号角。此后上云用数赋智行动、十四五规划、数字中国建设等一系列政策文件均为央国企数字化转型指明了方向，包括加快释放数据价值、鼓励企业“上云用数”、信创国产化替换、加强合规监管等。

图 1： 央国企数字化转型政策总结

使命担当：面对经济增长压力、外部环境的不确定性，央国企作为我国经济体系的主力军、排头兵，肩负着经济发展、稳固政治和服务社会的使命担当，亟需借助数字化转型推动组织创新、技术创新、管理创新，培育具有全球竞争力的世界一流企业，加快构建高质量发展新格局。

内生需求：央国企基于自身业务发展的实际情况，有通过数字化转型实现降本增效、业务模式重塑、资产保值增值、培育发展新动能的现实需要，且很多央国企已经将数字化转型战略作为“十四五”时期业务规划的重要内容之一。

整体上看，央国企数字化转型在满足国家监管政策要求的同时，也应当针对具体数字化场景沉淀一系列具有央国企特色的解决方案和实施举措，为其他企业转型起到引领示范作用；并且，数字化转型也是央国企降本增效、培育发展新动能、实现国有资本保值增值的重要手段，将驱动实现更高质量的发展。

1.2 央国企数字化转型路径

1.2.1 央国企数字化转型蓝图

央国企普遍具有规模大、体系复杂、下属企业数量多等特点，其数字化转型并非只是局部数字技术的简单应用，而是业务、技术、组织、管理等多方面的整体协同，需要在清晰蓝图指引下按照科学路径逐步推进。结合政策文件和行业标杆实践经验，爱分析认为，央国企应该从数字化能力建设、数字化应用建设两方面推动转型发展，并且两者需要协同推进。

具体而言，数字化能力建设主要包括数字技术基础平台能力、组织及管理体系支撑能力，旨在夯实央国企数字化转型基础。其中，数字技术基础平台是以云平台、数据中台、低代码平台等为代表的底层基础设施；组织方面，要建立服务于数字化转型、适配数字化业务的组织形态；管理体系方面，则要建立数字化转型闭环管理机制，通过定期开展诊断对标来持续提升央国企业务与信息技术融合发展水平。

数字化应用建设主要涉及数字技术在垂直行业场景以及通用职能场景的应用，核心在于驱动业务模式和流程创新，实现企业价值的提升。数字化转型最终需要落到具体应用场景上才能产生价值，其中垂直行业应用场景覆盖制造、能源、服务、建筑四大类，例如能源行业的智慧能源、智慧矿山等场景；通用职能应用场景则包括数字办公、干部管理、业财一体化、智能客服等。

图 2： 央国企数字化转型蓝图

1.2.2 央国企数字化转型挑战与路径

从实际情况来看，央国企数字化转型仍面临诸多挑战。一是部分企业的数字化转型仍在部门或业务线内部展开，转型战略由于与业务战略脱钩、配套体系支撑不足，很难顺利落地实施；二是企业内部各系统数据未完全打通，且数据质量不高，难以充分发挥数据对于管理决策、生产优化等的价值；三是企业原有的技术平台体系、基础设施云化程度滞后于当前的数字化转型需求，无法赋能上层多业务场景创新应用；四是国有企业复杂、“刚性”的组织架构容易导致人、组织之间的信息协同不畅，难以保障转型工作的顺利展开；五是企业各层级人员对数字化转型缺乏全面、统一的认知，难以集业务合力推动转型落地。

图 3： 央国企数字化转型挑战

针对以上业务挑战，央国企需要全局构建数字化转型框架，以顶层转型战略为引领，搭建集团级数字技术平台、以及系统化的组织、文化、管理机制，全面赋能办公人事、供应链管理、经营决策等场景应用，加快推动数字化转型升级。具体路径如下：

图 4： 央国企数字化转型路径

首先，央国企需要结合企业实际制定数字化转型顶层规划战略，形成数字化转型的目标、任务书、时间表和路线图，确保规划可落地、可实施、可追溯。

其次，央国企需要推进企业组织及管理体系建设，为转型工作持续推进保驾护航。组织结构方面，组建“一把手”负责的转型领导机制，形成流程化、网络化、生态化的柔性组织结构，统筹推进数字化转型落地；组织文化方面，借助宣讲培训、优秀实践案例展示、典型方案推广等形式，营造数字化转型企业文化，提升集团全员数字化转型意识；管理机制方面，建立数字化转型水平评估、规划、实施、优化的闭环管理机制，保证数字化转型任务顺利实施。

最后，央国企基于自身实际需求，推动数据中台等数字技术基础平台与优先级高的应用场景协同建设。一方面，将企业的各项能力沉淀固化到各类云化、智能化的平台上，赋能上层业务发展。例如，数据中台能够实现多业务系统数据统一汇集，赋能数据驱动业务价值提升。另一方面，将企业办公人事、财务管理、供应链管理、经营决策等应用场景设定转型优先级，从重点应用切入，逐步推进数字化转型。

本报告将从数字化能力建设、数字化应用建设维度入手，选取云平台、数据中台、数字办公、干部管理四个重点市场进行应用实践分析，以期为央国企提供数字化转型实践经验，助力高效推进数字化转型升级。

2. 数字化能力建设实践

2.1云平台：打造数字化云底座，深度赋能央国企业务创新升级

2.1.1 央国企迈入深度用云阶段，需求逐步升级

云平台作为企业发展的数字化底座，在激发企业数据价值、强化智能化创新应用实践、保障数据资产安全方面具有重要作用。随着数字化转型的持续深入，对云基础设施提出了更高的要求，央国企不再只是关注云平台建设，而是更加关注如何管好云、如何通过深度用云驱动业务创新升级；上云范围也逐渐从以大数据服务和互联网应用为主，转向核心业务全面上云。在此之下，央国企对云平台的需求从原来的优化资源利用效率，逐步升级为稳定高效支撑业务、云服务运维运营统一管理、以及核心技术自主创新和安全可控。

稳定高效支撑业务。央国企传统的系统架构普遍以集中式为主，可扩展性低，难以支撑未来业务应用创新需求。因此亟需升级改造原有系统架构，构建支撑业务快速增长所需的及时响应、灵活扩容、信息共享互通、稳定可靠等能力。

云服务运维运营统一管理。出于满足安全合规、成本优化、避免云厂商绑定等需求，央国企在业务上云时往往倾向于采用混合多云环境来部署多套应用程序，但由于各家厂商之间存在管理接口、服务质量、安全机制等方面的差异，这也给云资源的管理和维护带来了巨大的挑战。因此需要通过云平台降低运维运营管理难度，节省人力资源成本

核心技术自主创新和安全可控。信创大背景下，央国企需要云平台能够满足核心技术自主创新和安全可控，兼容信创生态体系，实现信创国产化落地。

图 5： 央国企对云平台的需求及解决方案

2.1.2 云平台实现从技术价值向业务价值的跨越

针对上述需求，云平台能够提供IaaS、PaaS、DaaS等多层级资源服务，以及云管理平台，实现异构信创环境内可靠的基础设施交付，同时支撑敏捷高效的应用开发、云服务的统一运维运营管理。具体来看：

在高效支撑业务方面，基于统一的云原生底座，云平台支持自动机器扩容、负载均衡和高可用性，可根据业务变动快速调整存储和计算资源，提升架构灵活性和业务适应性。

在统一运维运营管理方面，云平台的自动化运维功能可支持拖、拉、拽方式进行日常运维工作的编排、解析与自动执行，降低用户运维和部署门槛；云平台也能够对各类云资源的使用情况进行监控，助力及时接收处理告警信息，保障业务稳定运行。

在信创安全方面，云平台的核心技术自主可控，并与主流的芯片、服务器、操作系统、数据库等软硬件产品实现兼容适配；同时，云平台提供数据加密、自动数据备份、硬件隔离技术、安全准入机制等安全保护措施，能够确保央国企数据安全、应用安全。

案例1：统一纳管异构多云，某国有金融机构借力品高云管理平台全面夯实多云服务能力

某金融机构是大型国有企业，作为全国性大型综合类证券公司，该公司的总资产、净资产、净资本、营业收入、净利润等核心指标排名均位于行业前列；公司在北、上、广、深等经济发达城市设立的营业部均保持强劲的竞争实力，多家营业部长期领先当地同业。

异构多云并存，该金融机构云管理平台服务能力亟需提升

金融行业企业因受到监管政策、行业竞争等因素的影响，数字化转型由线上化、智能化向推动业务模式升级的深层次变革推进，IT管理模式亟需进行全面升级，金融业务上云已成为大势所趋。随着业务体量的增长和数字化转型的深入，该金融机构现有信息系统面临以下挑战：

首先，异构多云资源分散，底层IT资源利用效率低下。该金融机构在经历多年的IT系统建设后，所建数据中心遍布上海、深圳、东莞等多地，积累了大量软硬件IT资产，包含各品牌服务器、存储、网络、应用系统以及大量商业云计算资源等。复杂多云导致企业IT资源利用效率低下，如何将不同架构的计算资源进行统一整合并实现更加精细化的管理和成本控制，成为该金融机构面临的关键问题。

其次，缺乏统一运维运营管理，导致运维管理复杂度高。由于不同云厂商所构建的业务系统是相对独立的，当各种应用程序在不同的云平台上进行编排部署、升级、维护时，需要运维人员了解不同云产品的操作，对运维人员要求较高，增加了学习负担、技术难度和人力成本。同时，由于割裂的多套云计算资源管理、多入口、不同操作界面以及多套账户体系，该金融机构难以进行统一的运维、监控、统计、运营等管理。

最后，因金融机构属性，对IT系统的稳定性和安全性要求更高。一方面，金融业务事关国计民生，必须保证业务系统全天候不间断运行，该金融机构需要在原有虚拟化资源平台的基础上提供跨数据中心的高可用资源交付，以提升业务的稳定性。另一方面，该金融机构在业务发展中面临数据安全、系统安全、第三方合作安全等问题，且监管部门对金融机构的数据合规性要求越来越高，由此对云平台的信息安全管理提出了更高的要求。

图 6： 该金融机构云资源管理面临的挑战

品高股份助力打造统一云管理平台，实现多云纳管和运维运营能力显著提升

基于上述痛点，该金融机构需要搭建一个技术领先的云管理平台，满足多地大规模数据中心、多公有云、私有云、信创云的统一纳管，能够与客户原本的自动化运维生态圈高度整合，实现测试、生产、运维一体化。经过多方对比和评估，品高股份凭借产品成熟度高、灵活定制化服务等优势脱颖而出，成为该金融机构本次项目合作伙伴。

品高股份是一家云计算及行业信息化服务提供商，以云计算为核心，具备从IaaS基础设施层、PaaS平台层、DaaS数据层到SaaS软件层的全栈技术能力，为客户提供一站式云平台建设服务，支持私有云、混合云两种交付模式。同时，基于丰富的跨行业实践经验，品高股份能为国央企提供具有前瞻性的规划咨询服务，推动国央企数字化转型战略落地。

针对原来存在的异构多云资源分散、运维管理复杂度高、IT系统稳定性和安全性需求高的问题，该金融机构在品高股份的支持下搭建云管理平台，结合对多数据中心资产和云服务的统一管理、跨平台资源调度和编排、多资源池的容量监控及预警、图形化的统计分析报表及运维故障处理等综合管理能力，实现对各种云服务和应用系统的统一纳管、统一运营运维管理。具体解决方案如下。

图 7： 该金融机构云管理平台解决方案架构

（1）多云适配，实现异构资源池统一纳管

首先，基于品高云管理平台，该金融机构能够通过标准云服务API和第三方定制封装接口，将原有的VMware资源池、OpenStack资源池、其他虚拟化资源池以及物理机等进行统一纳管，并理清异构跨层级资产间的对应关系，从根本上解决IT资源割裂的问题，满足自身多样化云环境发展需求。

其次，品高云管理平台能够以服务目录形式将各类云资源和云服务能力进行包装和呈现，并借助查询、自助申请、自动部署分发、服务迭代升级和下架等一系列功能和操作流程，助力该金融机构实现云服务跨平台统一管理。

最后，依托品高云平台具备的云资源编排技术，该金融机构可通过拖拽式、可视化蓝图设计模式为各类业务应用构建合适的云服务部署方案，实现标准化、自动化、流程化交付服务，减少人工操作的时间和错误。

（2）建立立体化监控体系，实现统一运营运维管理

运维管理方面，品高云管理平台可以对该金融机构应用系统所使用的CPU、内存、磁盘、网络等各类云资源实施统一监控，支持为各类监控信息配置预警规则，当使用量达到阈值或相关监控数据满足设定的触发条件时，可通过短信等多种形式传达预警通知，并触发后续的自动化或人工运维流程。同时，该平台也具备资源动态调度、闲置IT资源回收等功能，保障业务正常运行。

运营管理方面，基于品高云管理平台提供的配额管理、计量计费、订单管理等运营管理工具，实现了基础架构资源使用可计量，运营人员和管理者可通过运营大屏掌握整体运营情况，如业务资源使用量、业务资源使用率、业务使用分析、资源消费统计等，为业务角色提供量化依据。例如，运营人员可统计分析各资源池的云服务交付占比情况，若公有云服务占比多，可考虑是否转成定制化高级服务，从而使用私有云。

（3）高可用架构、统一安全防护机制，保障业务系统安全稳定运行

品高云管理平台提供了跨数据中心的高可用架构交付能力，能够提高该金融机构信息系统的风险防御能力，确保核心业务系统的数据安全和业务经营的连续性。

同时，品高云为该金融机构打造的金融云平台，拥有以信创SDN为中心的安全合规网络架构，以及可叠加其他安全能力的开放架构，共同支撑平台以及上层应用的安全合规性，满足金融信息系统在数据传输存储、系统运行环境、架构、容灾、备份等方面的严要求。

除此之外，在项目实施过程中，该金融机构重视服务SLA的实现，为保证产品上线之后的稳定性，为云平台提供相应的测试环境、仿真的生产环境以进行产品测试。

（4）兼容信创生态，实现信创平滑迁移

在满足信创架构部署和交付方面，品高云管理平台能够平滑快速地融合信创生态下主流的芯片、服务器、操作系统、数据库等软硬件产品，为该金融机构的业务应用提供充足的信创资源，支持调度信创云资源，交付信创云服务。

云管理平台助力该金融机构提升IT资源利用率、降成本

综合来看，通过品高股份多云管理解决方案的部署，该金融机构解决了异构资源的统一管理，IT成本的控制，满足了业务服务的持续交付需求，安全防护机制也进一步健全，实现了金融系统的革新。

图 8： 该项目的业务价值

IT资源利用率大幅提升。品高云管理平台通过算法集中调度、资源自动调整、资源池容量警告、资源监控和管理、资源池使用报表分析等功能，最大化的提升了资源池的利用率。据统计，该金融机构每日采集和同步1.8万虚机数据的时间效率提升了3倍多，部署虚拟机成功率由87%提升至98%，预计提升15%的资源利用率。

用户运维和开发人员人力成本显著下降。开发人员可通过云管理平台一键式自助申请虚拟机资源并部署应用软件，减少通过传统的申请资源、搭建环境、管理设备、维护软件架构等耗费的精力和时间，节省90%左右运维人力成本。

云管理平台业务承载力提升，保障信息系统安全稳定运行。开发测试环境和生产涉及3万多台虚拟机，面对海量虚拟机频繁的上下线，该金融机构的云管理平台业务承载力显著提升，保证了平台的稳定性、易用性和数据准确性。同时，建设后的云管理平台在安全性、稳定性、适配性等方面均满足金融机构监管要求和行业需要，防范因信息技术服务缺陷引发的风险向整个行业领域传导。

项目经验总结

品高云管理平台为该金融机构构建了行业领先的混合云管理架构，提供了丰富强大的云管服务能力，实现了多云环境下的资源协同整合、统一运营和运维。该项目实践也为其他同类型企业提供以下经验借鉴：

一方面，金融行业业务发展事关国家经济命脉，对于IT系统规划的合理性和运行稳定性有着高于一般行业的要求，不能够接受云平台有不稳定性因素和故障的发生。因此，云管理平台除了具备统一纳管、统一运维运营能力外，还需要具备强大的资源承接能力，能够支撑大量虚拟机频繁上下线变动，为业务系统运行的安全性、稳定性保驾护航。

另一方面，云管理平台项目实施过程中，通常需要根据央国企的实际需求进行大量的定制化功能开发和系统集成，因此在进行云管理平台厂商选型时，需要重点关注云管功能的迭代拓展能力和系统集成能力。

2.2数据中台：构建企业级数据能力体系，助力实现数据价值跃迁

2.2.1 数据质量低、数据应用开发效率低阻碍数据价值释放

从“数据二十条”到“数据资产入表”，央国企数据资产管理工作逐步深入落地。伴随数据应用场景更加多元化，数据量规模快速扩张，央国企积极推动数据资产化工作，以高质量数据资产驱动实现降本增效或创新业务模式。但从实际来看，央国企数据资产管理仍面临一系列问题，例如数据治理不及时、数据质量低、数据开发效率不匹配业务增长需求等，阻碍了数据价值的有效释放。

沉淀高质量数据资产，赋能多场景创新应用。央国企过去通常以单点业务需求为导向进行系统建设，存储设施技术架构的差异造成系统难打通，数据口径不一致、数据填报不规范等导致数据质量参差不齐，无法形成高质量的数据资产沉淀。同时，企业往往以项目制形式进行被动式数据治理，没有做到持续的改进和运营，这种静态式治理很难满足动态应用场景创新需求。

提升数据应用开发和运维效率，及时响应需求端变化。数据应用开发需求增长与数据用户角色的复杂，导致企业数据开发、数据运维工作量大幅增长，而IT部门数据能力和效率低下难以支撑业务增长需求。同时，虽然部分企业已经搭建数据中台，但其数据采集时效和监控运维等能力已不能适应当前业务的发展需求，对多源异构数据的统一采集、数据实时同步的需求也越来越紧迫。

图 9： 央国企对数据中台的需求

2.2.2 湖仓一体、DataOps助力数据中台的赋能价值提升

针对以上需求，央国企应当搭建企业级数据中台，利用数据集成、数据开发、业务编排、主动治理、任务运维等数据开发治理一体化能力，以敏捷迭代、自动化流程和工具提升数据可靠性，实现数据服务的快速开发和高效复用，全面赋能各业务场景需求。数据中台建设重点包括两方面：

一是基于湖仓一体平台的数据高效集成。湖仓一体平台能够将高效建仓和灵活建湖两大优势相融合，形成一体化、开放式数据处理平台，支持多数据类型统一存储、加工计算和面向应用端的供给，助力央国企实现全域数据资产的汇集沉淀。

二是融合DataOps理念的数据开发治理一体化。基于DataOps方法论，央国企能够打通贯穿数据集成、数据建模、数据开发协作、数据调度编排、数据监控运维、数据自治理到数据服务的全链路能力，在大幅提升数据应用开发效率的同时，可在数据开发的过程中自动完成数据治理，确保数据的准确性和可靠性。

案例2：全新升级湖仓一体数据底座，某国有金融机构实现数据赋能全业务场景创新

某大型国有金融机构是一家全球投资银行和资产管理公司，凭借率先采纳国际最佳实践以及深厚的专业知识，完成了众多开创先河的交易，并深度参与中国经济改革和发展，与客户共成长。目前，该金融机构已建立以研究和信息技术为基础，投资银行、股票业务、固定收益、资产管理等全方位发展的业务结构，致力为多元化的客户群体提供高质量的金融增值服务。

伴随业务体量增长，该金融机构亟需提升数据基础能力

数字经济发展大趋势下，搭建成熟稳定的数据基础软件设施和领先的数据能力体系，打造数据全域价值链，持续推进数据资产运营、管理以及业务创新应用，已成为金融机构数字化转型过程中数据能力建设的关键路径选择。

在此背景下，该金融机构陆续完成数据仓库、大数据平台及数据分析平台的建设工作，在较长时间内满足了各业务部门的数据分析需求。但伴随公司业务快速发展和数据规模的快速增长，现有数据体系逐渐出现传统数仓无法支持海量数据存储、数据开发效率低下、数据无法满足准确性和及时性要求、数据安全难以保障等问题，数据基础能力亟需提升。具体而言：