国外企业架构实践解构系列1：医疗行业的数字化转型，附案例46页PPT

在数字化转型的讨论中，“数据是核心资产”几乎已经成为共识，但真正的难题在于：数据如何从“被使用”，演进为“可经营、可治理、可持续创造价值的企业级资产”。
绝大多数企业卡在了中间状态——数据很多、系统不少、分析也在做，却始终难以形成稳定、可复制的价值回报。

欧姆龙在 2024 年发布的 Data Solutions Briefing，并没有停留在技术叙事层面，而是系统性展示了一条已经进入经营阶段的数据资产化路径。这条路径的价值，不在于行业或技术本身，而在于其背后清晰、可复用的结构性方法。

一、起点不是技术，而是对“资产”的重新定义

欧姆龙的数据转型，并不是从搭平台、上工具开始的，而是先完成了一次企业级认知调整：
数据不是 IT 的副产物，也不是业务的附属品，而是可以被持续经营的核心资产。

在这一前提下，数据解决方案被明确纳入集团增长引擎，与传统业务板块并列，而不是作为支撑能力存在。这一定位非常关键，它决定了数据不再只是“提高效率的手段”，而是必须进入企业级决策和投资视野的对象。

二、围绕业务问题重构数据，而不是围绕系统堆数据

在所有场景中始终坚持一个原则：
数据的组织方式，必须围绕可经营的业务问题，而不是围绕系统来源。

在医疗领域，数据不是按“设备系统”“医院系统”“保险系统”分散管理，而是围绕健康管理、医疗费用控制、疾病预防等核心问题进行整合；在社会基础设施和制造领域，数据也不是孤立采集，而是围绕运维效率、停机风险、生产质量等目标重新组合。

这种做法的本质，是从系统视角转向能力视角：
数据被视为支撑某一业务能力的核心要素，而不是某个系统的附属信息。

这一步，解决了大量企业普遍存在的一个问题：
数据“能用”，但用不成资产，因为它从一开始就没有围绕“价值单元”来组织。

三、通过标准化与治理，让数据具备“资产属性”

资产的前提，不是数量，而是结构。

欧姆龙在材料中反复强调数据清洗、标准化、脱敏和安全治理，这些看似基础的工作，实际上是数据资产化的关键分水岭。
没有统一结构和质量控制，数据只能用于一次性项目，无法复用、无法组合，也无法规模化。

在工业自动化 i-BELT 场景中，欧姆龙甚至明确指出，当前最大的瓶颈并不在算法，而在于制造现场数据高度非标准化，直接限制了方案横向复制的可能性。

这一判断非常“架构化”：
没有统一的数据结构，就不可能形成企业级资产，更不可能形成企业级能力。

四、把隐性经验转化为可沉淀、可演进的知识资产

真正让欧姆龙的数据战略“脱颖而出”的，是它没有止步于结构化数据，而是进一步处理了隐性知识资产。

在制造与运维场景中，大量价值并不直接存在于传感器数据中，而存在于工程师的判断、经验和处置路径中。欧姆龙并没有试图用 AI 直接替代人，而是先完成了一次更底层的工作：
将现场经验拆解为诊断、分析、控制等结构化环节，并持续沉淀为知识库。

通过这一过程，个人经验逐步被转译为企业可拥有、可复用、可演进的资产。
数据在这一阶段，已经不再只是“信息”，而成为能力的载体。

五、通过“数据 × 服务 × 业务模式”，完成资产闭环

数据是否真正成为资产，最终只取决于一个问题：
它是否进入了企业的经营模型。

欧姆龙给出的答案非常清晰。无论是医疗健康、社会基础设施，还是工业自动化，数据最终都被封装为可对外提供的服务产品，直接进入收入模型和利润模型。

也正因为如此，欧姆龙才能在材料最后明确给出数据解决方案业务的收入规模和利润率目标。
这标志着数据已经完成从“支撑要素”到“核心资产”的身份转换。

六、国外企业架构实践解构系列1：46页PPT案例赏析