从传统经济向数字经济转变的过程中，不可避免会存在一些问题，企业往往面临一些意想不到的困难和挑战。

人才供给和技术支撑力度的不足

许多企业的数字化转型面临着严峻的人才、技术等方面匮乏的情况，使得数据的价值难以充分发挥。从人才的角度看，企业内部的绝大多数技术资源由IT部门提供，而传统的IT人员若无法打破传统的思维方式进行技术更新，则可能存在员工技能与需求不匹配的情况，使得企业的数据赋能面临障碍。而外部劳动力市场上的人才需求尚存在较大缺口，因为技术或研发相关的人力资本积累，需要高等教育培养或多年工作经验积累。从技术支持的角度看，企业所在地区的数据类服务供给和数据中心等新型基础设施建设情况，是企业利用大数据实现增值的重要保障。大数据的应用存在较高的技术门槛，因此当地的技术环境和相关基础设施需要为企业跨越障碍提供助力。随着大数据技术在行业和地区范围内的普及程度加深，大数据的应用逐渐形成规模效应，由大数据到企业价值的转化效率将不断提高。

企业高效利用大数据的关键之处在于技术与人才的支持。人才方面，我国现有教育体系的数据相关人才培养难以在短期内满足快速增长的数字化人才需求。因此，需要加快劳动者的劳动技能培训，以适应数字经济下的工作技能需求，从而实现劳动供给和职业技能需求的匹配。《“十四五”数字经济发展规划》指出，企业内部要“提升员工数字技能和数据管理能力，全面系统推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务数字化转型”，为员工提供成长空间，提升员工数字化技能和对数字化的认知程度；同时“实施全民数字素养与技能提升计划”，将数字技能的培养根植于中小学、职业院校和企业，构建多元化人才培养模式。从数字化人才的培养体系而言，数字化人才包括数字化管理、应用、技术三个层次，三者共同推动企业对大数据的应用和数字化转型过程的实现。技术方面，技术水平的提高能够大大降低企业应用大数据的成本，如云计算体系的推广降低了企业处理、分析和分享数据的成本。据统计，阿里云在过去11年间为企业客户节约了超过2000亿元的运营成本。因此，应当进一步加快新型基础设施的建设，降低应用大数据的技术成本。

短期财务绩效压力

大数据应用带来企业短期财务绩效的压力。数据应用平台的搭建具有一定的调整成本，在引进大数据相关设备、人才的过程中，公司往往面临着内部资源的重新分配、劳动力和组织结构的重组、新生产线的调试等变化，因此销售收入的增长会受到一定程度的阻碍。数据要素投入伴随着较大规模的机器设备购进以及人才、技术引进等无形投入。这些投入虽然对公司未来长期发展意义重大，但其真实价值的形成基础大多基于未来的预算。依据我国《企业会计准则》，只有基于企业过去的交易或事项形成的资源才可以被定义为资产，因此大数据相关投入很大比例被进行了费用化处理，计在“管理费用”项下，进而导致公司的净利润降低。

在数字经济趋势下，合理评估数据资产和与之相关的其他无形资产的价值，有助于扫清企业数字化转型的障碍。从投资的角度来看，数据资产与以往的有形资产不同，多是以无形资产的形式存在，而无形资产的积累具有高固定成本和低边际成本的特性。《“十四五”数字经济发展规划》中明确提出，加快构建数据要素市场规则，促进数据要素市场流通，逐步完善数据定价体系，规范数据交易管理，建立健全数据资产评估等市场运营体系，提升数据交易效率。而数据资产的价值评定是数据要素流转和价值实现的前提和关键。目前，国内外对于数据资产的价值评估都进行了一定探索，但尚未形成成熟公认的范式，相关理论和实践经验还有待进一步研究和完善。

地区行业发展不平衡

实体企业与大数据的融合发展在地域、行业等维度上存在不平衡的问题。主要体现在两方面：一是不同公司在生产经营过程中应用大数据的概率有所不同。研究显示，规模较大、有形资产比例较低、盈利能力较强以及所在地区市场化程度较高的公司更可能应用大数据。二是虽然大数据应用平均而言能够为企业提高市场价值，但其价值创造的效率对不同企业而言却不尽相同。例如，竞争激烈的行业，因为生产力提高的动力更强而更能发挥大数据的价值；国有企业面临着优越的外部环境、多样化的经营目标等，其大数据的价值还未得到市场认可。

面临数字经济发展不平衡的现状，应充分发挥关键地区、关键行业对其他地区、行业的牵引带动作用。此外，政府在进一步制定和实施大数据激励政策时，需要针对不同行业、不同类型的公司给出更为细致的指导意见。地区层面的制度试点可通过对数据估值、数据流通、数据确权等数据制度环境建设的探索，推动地区的大数据应用及其价值创造。例如，2021年下半年起，深圳、上海等城市先后出台了地方性的数据条例，加强了地方的数据管理。

综上所述，中国企业大数据应用发展迅速，但也面临着困难和挑战。大数据的应用切实提高了企业的市场价值，推动企业数字化转型的意义深远。在此过程中，企业数字化转型的瓶颈往往在于人才供给和技术支撑力度的不足、短期财务绩效压力、地区行业发展不平衡等。从政策层面加快多元化数据人才培养体系建设和新型基础设施建设，能够有效降低企业数字化转型的成本；进一步探索如何完善数据资产的价值评定，为企业的数字化转型、数据要素的市场化流通扫清障碍；发挥关键地区、行业的牵引带动作用，积极探索数据制度环境的建设。

（来源：网络文章整理编辑，分享此文出于传递更多信息之目的，若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。）