在数字化浪潮里，企业若想成功实现转型，数据智能服务商起着关键作用。然而，它们到底能给企业带来哪些具体的变化，又是怎样发挥作用的？让我们借助真实案例来探寻究竟。

数据存储挑战

在生物医疗、视频监控等诸多领域，数据量呈现出爆炸式的增长态势。比如说某国家级研究所，它在基因组学研究方面产出了海量的数据。为了应对数据的增长，该研究所多次开展平台建设工作。然而，这一举措带来了新的问题。众多的计算资源和存储资源处于分散状态，没办法实现统一管理，这极大地影响了工作效率。怎样快速存储并管理数据，成为了亟待解决的难题。

面对这一挑战，荣联科技出现了，它依据研究所的数据量，部署分布式存储系统、分布式计算系统以及数据管理系统，在大数据平台基础上，构建起数据汇聚系统、数据中心等，有效解决了海量数据存储管理难题，助力该国家级研究所做好数据管理。

数据中台打通孤岛

企业的数据分散于多个业务系统，要想发挥数据的价值，汇聚这些数据是关键所在。滴普科技为某品牌体育零售商搭建数据中台的案例，给我们提供了有益的参考。该品牌的业务系统繁杂，涵盖门店、财务等23个系统，信息分散，就像一个个孤岛。

滴普科技为其搭建新零售数据中台，该中台以互联网中台技术架构作为蓝本，统一了各业务线的数据采集工作，统一了前后端的数据采集工作，统一了各业务线的数据处理工作，统一了前后端的数据处理工作，统一了各业务线的数据治理工作，统一了前后端的数据治理工作。经过建设，该品牌数据仓库的响应时间大幅缩短，从原本的2小时缩短至1小时左右，还构建起了可靠的数据服务体系，达成了数据融合。

业务数字化融合

解决了数据存储和融合问题之后，数据平台需要和企业的具体业务进行深度融合，从而发挥数据对业务的赋能作用。在制造企业里，采购环节离不开数据支持，生产环节离不开数据支持，销售环节也离不开数据支持。比如说某汽车制造企业，以前生产计划不够精准，这就导致了库存积压，或者导致了供应不足。

数据智能服务商参与进来，为其搭建业务数字化平台，把数据和生产流程相结合，生产部门依照订单数据及时调整生产计划，销售部门根据市场数据制定营销策略，企业各业务流程达成数字化，工作效率显著提升，成本下降，效益显著提高。

零售智能应用

在零售领域，智能应用能够挖掘数据价值，还能提升运营效率。开域集团为老百姓大药房提供了智能化升级方案，且效果十分显著。老百姓大药房有许多门店，而优化门店运营管理是一个大难题。开域集团针对其门店数据展开了分析。

通过做销量预测，能精准管理库存，进而减少缺货和积压情况。同时，要对门店做智能化改造，利用视频分析等技术来分析顾客行为，再据此调整商品陈列，以此吸引顾客购买。如此一来，门店服务质量会大幅提升，销售额也会显著增加，智能化升级能让药房运营管理变得更高效。

多领域应用价值

不同领域在数据处理和管理方面的需求存在差异，不过数据智能服务商都能够起到作用，金融行业要处理大量的交易数据，并且对安全性和准确性有着极高的要求，某银行在数据智能服务商的协助下，运用分布式系统来处理交易数据，从而有效防范了金融风险。

交通领域需要处理实时交通数据，以此保障交通顺畅，某城市引入了数据智能技术，借助数据分析实时调整交通信号灯时间，从而缓解交通拥堵，数据智能服务在各领域的应用，提升了行业整体的运行效率和水平。

转型启示与展望

从上述案例我们能够发现，企业数字化转型需要注重多个方面。其一，要解决数据存储以及融合问题，进而建立高效的数据管理体系。其二，要使数据平台与业务流程实现深度融合，以此用数据驱动业务发展。其三，要积极探索智能应用，在真实业务场景中挖掘数据价值。

未来，数据智能服务商会持续升级技术，也会不断提升服务。随着人工智能技术发展，随着大数据技术发展，它们能够为企业提供更加精准的解决方案，从而助力企业在数字化浪潮中破浪前行。你所在的企业是否也面临数字化转型难题，打算怎样解决？