数库科技：产业大数据推动产业数字化转型| 科研沙龙系列

作者：余美欣 雷东睿

转载自“智榫”公众号

2020年8月25日，由珠海（国家）高新区科产局指导、珠海市岭南大数据研究院主办的——“基于5G的数字产业大脑研发和应用科研沙龙”于珠海高新区举行。

陆忠明代表上海数库科技以全国各产业链的大数据以及近年来的多个案例为基础，讲述了数库科技能为将来的智慧园区带来什么。陆忠明表示，数库从2009年成立以来一直在做产业大数据以及数字化转型，目前已建立产业链的分类体系、供应链数据的基础。

陆忠明还认为，目前很多企业在做数字化转型时感到迷茫，不清楚转型方向、不了解转型抓手。各个园区或企业招商引资的同质化，各行业标准、规范化产业分类体系的建立，各个产业子赛道的细化管理，以及政府、企业、金融机构三角关系的协调，进出口贸易和实时资讯对整个上下游产业链的健康状况影响，都是目前需要通过大量的数据分析来解决的问题。以下为他演讲的主要内容，智榫公众号（BDIZS2020）作了不改变原意的编辑：

陆忠明：下面我分享数库这些年做的东西及产品案例，看看能否为产业园区的智能规划提供一些帮助。

首先介绍产业链数据体系。数库成立以来更多是服务金融机构为主，像券商、银行、基金等，这两年我们开始广泛接触做城市规划、地方政府做招商引资的。综合下来我们做了一些汇总，即产业链的数据体系应用到各种各样层面上时的典型应用。每个企业都有自己的核心客户，他的竞争对手服务哪些客户？他们做哪些业务和转型？

提到数字化转型，很多人有很多疑惑，怎么转型？转型到哪里去？一个企业的生产、经营、运行中接触到各种各样的数据，应该沉淀哪一块的数据？而这个数据沉淀下来后应用场景是什么？所以我们的应用场景也是依靠企业或金融机构的数字化转型，通过产业链、供应链的平台来实现。传统的金融机构是研究一个公司、一个产业，现在逐步扩展到产业的上下游。比如新能源汽车有什么异动，可以提前布局它的上游（锂电池、充电桩）、下游（市场，政策）。尤其是最近经济下行，大家会很疑惑，我这个企业今天看起来很好，其实在产业链上已经出现了负面的信息。我们是否可以提前预警，然后以产业链和供应链的信息作为支撑与决策？

接着是成果展示。在产业链、供应链、信息化建设或数字化转型中涉及可视化交付。在与政府对接的层面上，许多建议、方案、决策的作出，太多文字性的说明不如一个可视化的界面。所以这个时候需要将数据和空间可视化的效果结合起来。

最后谈谈跟园区的业务有比较紧密关系的招商。现在各地政府都在思考怎么做招商，之前大家都跑出去找明星企业。如果大家都奔着龙头企业去，最后招商的结果是，全国的产业园区都是一样的。大家招的都是热门行业，但是招进来后对突显本地的产业、区域特色帮助不大，这样招商带来的实际效果并不好。

从产业链、供应链的角度来讲，招来一个企业，不仅为它提供各种配套，更重要是这个企业能跟这个区域的生态融合。

首先，我介绍一下数库的产业链，产业园区运营需要一个框架。现在的数据非常多，这些数据怎么通过一个比较好的骨架盘活起来？我们这里面提供的是产业链框架，因为不同的金融机构或业务主体，比如政府、国家统计局有一套自己的行业分类，这是很具体的应用。对二级市场来讲、金融市场、证监会也有自己的一套分类。再者，行业分类、行业体系有各种各样的叫法，例如智造2025、工业4.0、5G。怎么样建立一套相对标准、规范化产业分类体系？

第二，产业的细分。以传统的行业来讲，比如农业、林业，它的颗粒化做得非常粗。但在各园区会涉及很具体的企业，会做非常细分的子赛道，它的子赛道会涉及到上游和下游，需要精准招商、精准颗粒化、数字化。我们在传统行业分类上，现在已经细分到4500个细分产业节点，这里面99%的节点都可以搭建产业链上下游的串联数据体系。

再者，产业链的末梢是什么？就是每个细分节点有哪些重要的企业、重要公司，最后都要落到微观的分类里面。今天我们招商，每个细分产业、这个赛道有哪些主要的企业，它们在什么位置，有什么主要的信息。如果是公开化的信息，可以从股东、高管、外部新闻媒体报道，以及公司的历史财报等渠道获得。

但是到中小型企业以及园区的时候，很多数据是不公开的，我们就用数据化作为基础，使园区的信息能够数字化。数字化的点就是把数据化信息跟产业节点结合起来，这样我们的框架就可以把不同园区的企业挂在这个框架里面，后面的一整套信息链服务就又衔接起来了。这样做的目的是把企业园区的数据跟外部的信息打通。因为一旦打通，外面的信息变化就能很好地跟园区里面的企业运营做结合，园企融合需要很多基础设施的搭建、数字标准的打通、标签和标签之间的衔接，这是非常重要的一个部分。

从一个园区的数字化运营，产业数字化到产业园的数字化运营，其实是从理念到实践，从宏观到微观实操过渡过程。首先，产业园区要考虑到产业引入和规划，整个国家的政策的引导性是什么？大家整体的方向是什么？未来智能化的转型和制造也好，像集成电路、人工智能、生物医药这些。这种大的国家方面的政策引导是什么？对企业来讲肯定要顺着这个趋势来做。

其次，每个区域中，在国家政策标签化和分析基础上，要考虑每个层次、每个区域，自己的优势产业是什么？结合区域的政策，区域内优势产业，还要综观行业上下游、引入后对附近的园区、城市、省份的产业布局产生的影响，再充分利用数据支撑，然后再做招商引资，为企业提供服务的时候就有了抓手。

作为整个产业园的数据化运营会涉及几个主体，包括政府、园区运营主体、企业、金融机构。这个三角关系中，怎么样提高企业运行的效率、招商引资的效率，政府在这个过程中对接金融机构的效率？这是整个数字化层面非常重要的目标设立。有了这个基础后，我们围绕这个点建立起来的积累就可以更好地运营。

举个具体的例子，格力是珠海的知名企业。格力的空调是企业的龙头，就产业链而言，有哪些企业重点做空调业务呢？下游就是白色家电，上方家电零售，像苏宁。那么上游就有空调的零部件，再往上游就涉及到铜合金，再往上就是铜矿。整个产业链条里面，这个区域里面有哪些企业涉及其中？把他们的运行情况数字化，有了这样的积累后我们就很清楚，把企业对标到产业链条中，它在哪个位置，它做得好或不好，它在上下游情况是怎样的，可以带来很多指导性的帮助。

数库在产业链穿透中，我们基本上把国内所有的公开企业，像上市公司、发债企业等公开的业务经营内容和产业的布局都已经处理完了。现在非公开的公司，我们没有非常详细的营收数据，但这些公司有经营范围和官网，他们的业务可以标签化，这样一来也可以做到数字化。

接下来就是具体的应用场景，例如新能源汽车的产业链分布，从上游原材料、新能源制造、下游充电桩、汽车销售等等。因为有了整个产业的数字化和分布，把这张图拉出来，附上数据后，可以清楚看到整个国家或一个区域在这个产业中，在哪个环节中它做得比较好，哪些环节是做得比较薄弱的。就像我们看交通地图一样，今天在什么时间点比较拥堵，哪里通畅。产业链条也是一样，哪个供给需求不匹配，招商引资、产业引导也好，就围绕整个产业的分布和布局进行加强或补弱。

还有一点，就是产业是一个不断演进的过程。现在提到5G、人工智能，十年前根本没有人提。再往后走，随着技术的变化会有更多新的产业出来，在产业规划、产业应用的时候，作为政府来讲，对未来如何有一个更好的布局？对于金融机构而言做数字化转型，核心目的是为了比其他机构更早熟悉、了解这个产业。对政府来讲，需要对产业有预先的判断，各种资源引入后，怎么把资源应用到产业沉淀里面来呢？所以在金融机构服务的时候做了这样一套应用，将产业的变化沉淀到数据里面，产业关系的引进就是后台用来做图谱化的信息，它的应用点是让每个机构产业链的搭建和产业链应用的主体，能够形成一种相对于其他机构更深的知识沉淀。

了解到区域里面重点的产业是什么，需要引入的产业是什么的时候，我们的下一步动作就是了解引入的这些产业分布在哪里？当我们要招商引资的时候，把信息整合后就知道筛选的入口，按照产业的入口，找到细分的产业，拉出来一个细分产业的清单，让招商引资的过程中最快速定位聚焦到最有效的清单中去。

接下来是做数字的融合，企业要关注企业的经营和发展，关注自己的对手，还要关注宏观层面产业的变化。具体到一个企业，国家层面国家统计局、行业协会会有各种各样的数据出来，我们把外部的数据做了一个标签化融合，当市场层面的行业层面的数据发生变化后，能够及时指导到一个微观企业。例如在疫情期间，我们把海关的目录产品和细分节点做了关联，可以非常快速捕捉到海关的信息。

还有一个例子，中美贸易战开始的时候，美国出台一个策略要向中国征收500亿关税，这里面涉及很多产品的目录。我们的研究团队拿到这个目录后，迅速把目录中关联的产品，涉及哪些国内的企业、公司的清单拉出来，对企业直接影响、上下游的影响做了整个数字化的估算。

今年2月我们为新华社出了一个专题的数据报告，关于疫情期间湖北封城会影响到整个供应链哪些企业，影响的程度等。有一个非常有趣的现象，我们每天抓取这些新闻就可以快速跟踪到社会上市场的热点在关注什么。从一开始的医疗、疫苗，到蔬菜、水果、超市、外卖等，再到复工以后的在线游戏、在线教育等等。这些都是非常动态的数据，这些动态的数据经过整合以后，可以为产业的运行提供很好的支撑。

总结起来，数库花了十年多时间，搭建了一套产业链的框架，并且基于产业链的框架跟宏观的、微观的数据，以及跟非企业化的新闻数据做了很多融合，在这个融合的过程中间，我们从服务金融机构，再慢慢到数字化转型服务地方政府或者精准的招商，或者产业转型过程中提供数字转型化的支持。

接下来我们要思考的，是怎样结合园区的企业特色与数库产业链的数据、数据分析能力、数字化基础的能力。十年前我们用70人的团队，做两千家主要公司的数据，现在我们用不到40人的团队，加工已经数十倍不止的技术。园区有各种各样的数据沉淀、报表，还有自己服务供应的厂商；政府也有自己的数据。在数据融合的过程中，其实产业大脑就是把数据连接起来、标签化，把沉淀的数据资产更好地盘活。

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