随着电子商务的快速发展，企业对电子商务管理系统和企业资源计划（ERP）系统的要求越来越高。 本项目目标企业面临电子商务业务的拓展，需要将用友系统与聚水潭电商系统进行整合，以提高业务运营效率和管理水平。 易云数据集成平台作为本项目的核心技术支撑，将在集成过程中发挥关键作用。

2、项目实施过程

项目实施过程分为以下几个阶段：

3、易云集成平台的关键作用

在该项目中，易云数据集成平台发挥了以下关键作用：

4、电商整合困难

本项目实施过程中，主要困难如下：

数据模型差异：用友和聚水潭电商系统的数据模型存在差异，需要进行数据字段映射和转换。 业务流程复杂：企业电商业务涉及订单管理、库存管理、物流跟踪等多个环节，在整合过程中需要保证各个环节的顺畅衔接。

以下是项目实施过程中的一些实际场景示例：

订单管理：在订单管理方面，我们将聚水潭电商系统中的订单数据与用友的订单模块进行整合。 当客户在电商平台下订单时，订单信息会实时同步到用友，企业可以在ERP系统中统一管理订单。 库存管理：我们将用友的库存管理模块与聚水潭电商系统的库存数据集成。 当库存发生变化时电商平台系统，聚水潭电商系统会实时更新库存信息，保证企业准确掌握库存状况，避免因库存不足而导致缺货问题。 物流跟踪：通过用友物流模块与聚水潭电商系统的物流信息集成，企业可以实时跟踪订单的物流状态，提高客户满意度。 同时也帮助企业优化物流成本，提高配送效率。 5． 易云集成平台概述

通过该项目的实施，我们成功将用友软件与聚水潭电商系统集成。 企业可以在用友中统一管理电子商务业务，大大提高了业务运营效率和管理水平。 项目实施过程中，易云数据集成平台发挥了关键作用，为企业提供了稳定、高效的数据同步服务。

易云数据集成平台在该项目中展现出以下优势：

通过用友、聚水潭电商系统集成项目的成功实施，我们积累了宝贵的经验，为其他类似项目提供了有力的借鉴。 在今后的工作中，我们将不断优化易云数据集成平台，为更多企业提供高效、可靠的数据集成解决方案。 我们相信，在易云数据集成平台的支持下，企业将能够更好地应对市场变化，把握商机，实现可持续发展。

工业和信息化部近日印发通知，组织开展2023年大数据产业发展试点示范项目申报工作，围绕重点行业大数据应用、数字治理应用、数据管理流通、数据安全管控等4大领域13个方向，评选出一批大数据产业发展示范项目。

关于组织开展2023年大数据产业发展示范申报的通知

工信部函[2023]187号

各省、自治区、直辖市、计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化部门（大数据产业部门），各有关单位：

为进一步落实国家大数据战略，落实《“十四五”大数据产业发展规划》（工信部[2021]179号），切实提高产业发展水平，加快培育数据要素市场，工业和信息化部将组织开展2023年大数据产业发展示范应用工作。 现将有关事项通知如下：

一、演示内容

本次申报围绕4大领域13个方向，评选出一批大数据产业发展示范项目（以下简称示范项目），通过树立一批创新能力突出、应用效果良好、示范效应明显的大数据领域标杆，推动大数据产业高质量发展。

2. 申报要求

(1) 报告主体。 申请人为从事或服务于大数据采集、存储、处理、分析、应用、安全、要素流通等相关业务的企业、企业联合体、科研院所。 每位申请人限报1个项目，每个项目限一个方向。 申请人应当遵守国家法律法规和规章制度，具有较强的规模实力、经济效益、技术研发能力和集成创新能力。 申报项目必须是在建或已建项目，拥有自主知识产权，技术先进、模式创新，具有良好的应用示范引领作用。

（二）推荐单位。 省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团有关主管部门推荐项目数量不超过10个，计划单列市、中央企业集团等有关单位推荐项目数量不超过3个。国家新型工业化示范基地（大数据）主管部门可追加推荐项目，数量不超过3个，由省级有关主管部门统一申报。 若申请人已通过国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018，DCMM）三级及以上，各推荐单位推荐的指标数量不再使用。

（三）示范期。 示范项目示范期为2年，已纳入往届示范项目且尚在示范期的项目不得重复。 示范期间，工业和信息化部组织对示范项目进行动态监测，动态调整示范项目名单。 示范期满后，工业和信息化部将组织对示范项目进行评估和考察。 鼓励各推荐单位积极支持、监督、指导示范项目实施，推动示范项目高水平建设。

3. 申请流程

（一）2023年8月15日前，申请人应登录“大数据产业发展示范申请系统”（）完成信息报送。

（二）各推荐单位应于2023年8月25日前登录申报系统确认推荐名单。名单按优先级排序。

附件：2023年大数据产业发展示范申报实施方案

工业和信息化部办公厅

2023 年 7 月 11 日

附录

2023年大数据产业发展示范应用实施方案

为深入贯彻国家大数据战略，认真贯彻落实《“十四五”大数据产业发展规划》（工信部[2021]179号），做好2023年大数据产业发展示范工作的组织实施，特制定本规划。

1、总体目标

通过开展大数据产业发展示范工程（以下简称示范工程），切实提升企业大数据技术、产品和服务创新能力，系统总结典型案例和经验模式，以点带面推动国家大数据产业高质量发展，推动数字经济与实体经济深度融合。 在重点行业大数据应用方面，围绕原材料、装备制造、能源电力、消费品、电子信息等行业，引导企业进行数字化转型，推动数据辅助决策，保障产业链、供应链稳定。 在数字治理应用方面，围绕政务管理和公共服务数字化建设两个方向，引导企业加强数字技术应用，帮助政府提升数字治理水平，丰富数字化应用场景。 在数据管理和流通方面，围绕数据管理能力提升、数据流通技术创新和数据流通生态培育三个方向，引导市场主体探索数据交易流通可行模式，加快培育数据要素市场生态，促进数据合规、高效流通和使用。 在数据安全管控方面，围绕数据安全技术创新和服务创新两个方向，引导企业加大技术研发和应用投入，完善和巩固数据安全壁垒。

2. 演示内容

（一）重点行业大数据应用示范

1、原材料行业大数据的发展方向

需求点：支持石化、钢铁、有色金属、建材等原材料企业综合利用设备物联网、生产运营、外部环境等数据，提高资源勘探、开采、加工、储运全过程的智能化和精准化，实现产能结构优化、流程优化、节能减排、安全生产。

实施内容：提高企业内部协同生产和智能化管控能力，加强与上下游企业合作，加强供需结构匹配，优化产能布局； 提高数据采集和分析能力，用数据赋能质量管理和过程控制，实现流程优化，促进产业高端供给； 通过数据分析，精准决策，提高资源综合利用水平，实现节能减排； 构建安全保障标准体系，通过数字化安全监控系统提升安全生产水平。

应用效果：项目建设数字化转型方案在优化企业产能结构、提高原材料供应水平、促进绿色低碳生产、保障安全运营等方面具有降本提质增效的实际效果，具有复制推广价值。

2、装备制造业大数据方向

需求重点：支持汽车、轨道交通、飞机、船舶、医疗器械、工业机器人等装备制造领域企业，打通研发、采购、制造、管理、售后等全价值链数据流。 通过泛在感知、数据连接、集成互联、人机协同、分析优化，持续推进工艺创新、管理优化、生产流程智能化，满足产品可靠性和高端需求能源服务，加快服务型创新升级。

实施内容：针对特定场景，开发数字技术与工匠精神相结合的模块化生产单元，创新成套智能生产线； 打造数据驱动的精益柔性生产车间、生产工厂等智能制造载体； 搭建供应链协同平台，打造数据互联、生产深度协同、资源灵活配置的智慧供应链； 鼓励发展数字化设计、远程运维服务、个性化定制等智能制造新模式。

应用成果：项目推动全面数据采集、科学分析、深入应用，推动研发设计、制造、设备运维、运营管理、售后服务等业务领域数字化转型，实现生产成本降低、质量提升、效率提升，具有复制推广价值。

3、能源电力行业大数据发展方向

需求点：针对电力、煤炭、油气等重点行业，支持数字技术围绕能源生产、运输、储存、销售、使用等环节的创新应用，推动能源电力系统各环节数字化、智能化转型。

实施内容：围绕能源电力行业重点领域、关键环节和共性需求，因地制宜挖掘拓展数字化、智能化应用，在智慧电厂、输电线路智能巡检与灾害监测、智能变电站、分布式能源智能调节、虚拟电厂、电力与碳数据联动监控、智慧大坝、智慧煤矿、智慧油气田、智慧管道、智慧炼化、综合能源服务等重点应用场景开展系统化数字化、智能化改造。

应用成果：项目在技术创新、运营模式、业务发展等方面实现了企业系统化数字化转型的初步探索，提高了能源开发、业务运营、安全保障、绿色低碳等效率，具有复制推广价值。

4、消费品行业大数据的发展方向

需求点：支持纺织、轻工、食品、医疗、家电等消费品企业打通线上线下全球数据，开发个性化推荐算法，实现产品定制化生产、渠道精细化运营、质量可追溯可管理，促进供需精准对接，满足个性化、多元化、高质量需求。

实施内容：支持线上线下全球数据采集，搭建供应链协同平台； 支持企业精准市场定位，开展大规模个性化定制、精细化运营、个性化推荐，提高售后服务水平； 鼓励企业建立覆盖全过程的质量追溯数据库，加快与国家产品质量监管平台对接，提高产品质量安全。

应用成果：项目提高了企业市场定位、产品研发、精细化运营、个性化营销等方面的能力和水平，提高了企业的市场响应能力，提高了供应链产业链的稳定性，具有复制和推广的价值。

5、电子信息产业大数据发展方向

需求点：支持通信设备、服务器、集成电路、显示器件、智能终端等电子信息制造企业，加快大数据在产品销售预测与需求管理、设计开发、生产计划与调度、供应链分析与优化、质量管理与分析等方面的应用。 优化生产流程，提升产品质量，加快产品迭代创新，有效提高产业链、供应链的稳定性。

实施内容：在研发制造、生产管理、产品质量检验、供应链协调、营销和客户管理等方面，进行全流程数据采集和分析，充分发挥数据价值，实现研发效率提升、生产智能调度、生产过程优化、产品质量自动检测和全过程追溯、管理决策科学、供应链顺畅稳定、营销精准化、客户关系动态管理维护等，显着提升企业市场竞争力。

应用成果：项目有效促进企业在产品设计、研发、制造、销售等全流程应用场景中提高生产效率、优化产品质量和性能、提高管理服务能力和水平，具有复制和推广价值。

6、其他行业大数据应用方向

需求点：面向农业、建筑、房地产、金融、贸易、互​​联网，支持大数据有效应用赋能产业发展，服务实体经济提质增效、绿色低碳发展，推动行业上下游企业高质量协同发展。

实施内容：推动数字技术创新应用、数字化解决方案部署实施，提高业务运营智能化、管理高效化、服务便捷化水平，培育数据驱动新模式、新业态，带动工业全要素生产率提升和数据资源共享。

应用成果：项目通过数字技术赋能上述领域业务高质量发展，具有典型、突出的创新示范效应，并已推广应用。

（二）数字化治理应用示范

7、政务管理数字化建设方向

需求点：支持企业加强数字技术在经济调控、市场监管、社会管理等政务管理领域的创新应用，帮助政府提高决策科学水平和管理效率。

实施内容：围绕政府履职方式和业务流程，建立健全大数据辅助的科学决策体系，推动行政决策和管理数字化、智能化发展。 完善城市信息模型平台和运营管理服务平台，建设城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设； 建设农村综合信息服务体系，推进农村管理服务数字化； 聚焦金融服务、经济运行、交通运输、食品安全、环境保护、生态建设、城市治理、应急管理等应用场景，开展跨场景、跨业务、跨部门联合治理，推动政企联动、行业联动的共享共治新模式。

应用成果：项目促进政府决策科学性和履职能力提升，促进管理流程优化和模式创新，具有复制推广价值，已成功应用。

八、公共服务数字化建设方向

需求点：支持企业创新应用数字技术，协助相关机构提供智慧便捷的公共服务，不断提高人民群众的幸福感、获得感。

实施内容：建设综合服务平台，深化服务管理模式创新，构建统一服务标准体系，推动线上线下服务融合，提升全流程一体化线上服务能力，推动企业和群众网络化、高效、便捷的服务体系； 聚焦教育、医疗、养老、育幼、就业、文化体育、社区服务、助残等重点领域，推动数据资源开放共享和深度应用。 加快信息无障碍建设，帮助老年人、残疾人共享数字生活。

应用效果：项目提高公共服务的便捷性、智能化，促进满足多元化服务需求。 已在不少于两个应用场景成功落地，具有复制和推广的价值。

（三）数据管理与流通领域示范

九、数据管理能力提升方向

需求重点：对于有自身业务需求的企业或从事数据管理服务的企业，通过规划引导、标准引导、服务支撑、数据管理技术和产品解决方案的开发和优化，支持提升数据管理能力或服务水平。

实施内容：围绕数据生命周期，鼓励企业开发基于自主开源框架、组件和工具的技术和产品，重点提高产品异构数据源兼容性、大规模数据采集和处理效率，结合数据虚拟化、数据编织、数据湖、区块链、大规模语料库生成等创新技术，帮助实现数据高效采集、可靠存储、高速计算、直观展示等，推动大数据服务技术、产品和模式创新； 支持企业参照《数据管理能力成熟度评价模型》（GB/T 36073-2018，DC MM）国家标准，开展组织与人员、流程与制度、执行与控制等体系建设，推动数据管理体系建立、实施和优化。

应用成果：该项目有利于推动数据管理技术和产品的创新和应用； 推动建立组织层面和企业数据全生命周期标准化、规范化的数据管理体系，在DCMM等国家标准规定的一个或多个能力领域表现突出。 该项目具有复制和推广价值，取得一定的经济效益或社会效益。

10、数据流通技术创新方向

需求重点：鼓励数据交易机构、数据产业链所有者等数据交易流通领域核心企业和机构开展数据元流通技术研发和应用创新，实现可信、安全、透明、可衡量的数据共享、交换和交易。

实施内容：鼓励区块链、可验证计算、联邦学习、可信计算、数据沙箱、同态加密、安全多方计算、DOA/身份分析等技术创新，开展数据开放共享、交易流通、数据溯源等应用，鼓励探索构建数据要素可信流通和共享的新模式、新方法。

应用成果：开展数据流转技术研发，探索行业级数据流转技术应用，解决数据元流转领域关键环节的核心问题或瓶颈，具有复制推广价值。

11、数据流通生态培育方向

需求重点：鼓励数据提供者和第三方专业服务机构探索数据要素服务模式创新，提升数据流通全流程服务能力。

实施内容：鼓励数据提供商为数据交易参与者提供数据产品开发、发布、承销、数据资产等合规化、标准化、增值服务，提高数据交易效率，鼓励在智能制造、节能减排、绿色建筑、新能源、智慧城市等重点领域发展贴近业务需求的产业化、产业化数据提供商； 提供人才培训等专业服务，探索数据资产准入、数据权属确权、评估定价等机制。

应用成果：项目有效提升了数据流转和交易流程的服务能力，在数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证等方面都有应用案例。

（四）数据安全管控领域示范

12、数据安全技术创新方向

需求点：创新整合数据安全技术领域应用，提升数据安全技术和产品供给能力，提高数据安全防护水平和应急响应能力，促进数据要素高效安全流通。

实施内容：加强动静态脱敏、加密、数字水印、敏感数据防泄露、靶场攻防等数据安全技术和产品的研发和应用，弥补数据安全产品供给短板； 鼓励建设数据安全态势感知平台、数据安全管理平台等，加强数据安全技术体系集成化、平台化，提高数据安全整体防护能力。

应用成果：项目实现数据安全技术或应用创新，增强对敏感数据泄露、数据非法跨境流动等安全风险的监测、分析和处置能力，保障数据安全，形成可复制、可推广的数据安全产品或解决方案。 成功申请案例不少于3个。

13、数据安全服务创新方向

需求重点：主要针对数据安全服务商，在数据安全合规评估、数据审计等数据安全服务领域进行模式创新，为数据所有者提供专业、系统的数据安全服务。

实施内容：围绕企业内外部数据采集、传输、存储、处理、流通、应用等环节，丰富数据安全咨询、培训、数据安全能力成熟度评估、数据安全管理认证、数据安全合规评估、数据安全风险评估、数据审计、数据分类和分级安全管控等服务场景，强化全流程服务标准化管理，创新服务模式，提升服务质量，帮助企业提升数据安全管控能力。

应用成果：在数据安全服务方向为企业提供专业化、系统化的服务，有效推进企业数据安全体系建设，促进企业数据全生命周期的安全合法合规管控，形成可复制、可推广的解决方案。 成功案例不少于3个。

三、实施及组织保障

（一）完善工作机制。 各推荐单位要充分重视示范工作，结合实际，健全协同高效的推荐工作机制，做好与企业的沟通落实，充分调动企业申报积极性，按照自愿申报、择优推荐的原则，推荐一批基础扎实、创新能力突出、应用前景广阔的项目。

（二）强化政策支持。 鼓励各推荐单位加大对示范项目的支持力度，从政策、资金、资源支持等方面引导集聚各类资源，加强对项目实施的监督指导，优先选择社会效益和经济效益良好、技术或模式创新性强的项目。

（三）做好评估查找工作。 示范期满后，各推荐单位应当对推荐的示范项目进行自查和评估。 工业和信息化部根据自查评估情况，通过专家评审、现场抽查、企业变化监测等方式，对项目建设成效进行综合评价。

（四）加强经验推广。 各推荐单位要及时总结示范项目的成功经验，评选一批优秀案例，拓展宣传推广渠道，为推广示范工作经验创造条件，切实发挥示范引领作用。