數字經濟紅利加持、頂層政策持續發力，雙輪驅動下，數字技術融入千行百業，持續釋放對經濟發展的放大、疊加、倍增作用。作為數字經濟時代推動生產效率提升的核心引擎，數據甚至被視為數字經濟時代新的“石油”。

依據財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，從2024年1月1日起，數據資源將被視為一種資產納入財務報表。新政策的出臺也從側面印證了“數據要素市場已進入快速突破階段”這一事實。

在此背景下，數字化轉型已然成為近年來企業乃至個體戶的重要選擇。除了努力提升自身數字化能力外，也有不少實體探索出了更為快捷的方式與路徑，即借助數商實現升級提速，在數據的助推下更好地推進業務。

一方面，頭部云廠商如華為云、阿里云等均布局數據要素化業務，以云存儲產品為核心，提供數據治理、數據分析、數據產品開發、數據資產服務等標準化產品、開發平臺和套件。另一方面，行業型數商則瞄準行業數據應用痛點，針對行業場景提供合規數據服務，如聚焦金融行業的萬得數據、聚焦鋼鐵工業的歐冶云商、聚焦實體商業決策的數位大數據等，已經讓不少企業切實感受到數據要素在生產經營中的推力，實現降本增效。

數字經濟時代：數據價值，貴在應用

數據要素作為第五大生產要素，正全方位賦能其他傳統生產要素發展。數實結合概念也已成各行各業共識，然而簡單的四個字背后蘊藏了“懂數”、“用數”的復雜命題。以實體商業為例，線下零售餐飲每日面對高頻流動的用戶，數據采集和使用本身就是一大門檻。

最典型的場景是線下零售餐飲開店選址，對于餐飲零售品牌而言，選址是決定生意成敗的重要因素之一，亦是吸引消費者、打開市場的重要前提。門店位置是否合適，往往取決于門店所在商圈或附近區域人流密度、商業成熟度、人口構成、交通等因素，若能把這些指標數據化并加以分析，將大大縮短評估周期，降低決策成本。

而實際上，數字化選址面臨數據獲取難、數據處理工作量大等難點，過往連鎖實體往往使用人工選址方式，依靠人力統計數據，再根據選址人員走訪周邊，結合個人經驗判斷點位是否合適，選址嚴重依賴個人素養，缺乏科學、統一的判斷標準，略顯草率，在效率和效果上均難以保證。

2023年，挪瓦咖啡以“拒絕高熱量”作為品牌全新戰略，在低迷的市場中逆勢生長，線下門店覆蓋發展迅速，這一趨勢對其門店選址決策的效率與質量提出了更高的要求。

在此背景下，挪瓦咖啡利用數位大數據旗下的一款大數據智能選址決策系統上上參謀企業版，針對自身品牌定位與發展方向，制定了適配品牌需求的標準化選址模型。在鎖定目標店鋪位置后，經選址模型進行測算，綜合各項數據給出店鋪位置與品牌需求契合度，且過程與指標均清晰可見，排除了人工選址因主觀判斷產生的多重差異，決策效率大幅提升。

選址提效基礎上，挪瓦咖啡在提效門店管理與數據沉淀時，實現了質量齊升。挪瓦咖啡在與數位大數據共建的定制化數據模型中，建立了統一的門店數據輸入標準。這對于在全國門店超過1800家、服務覆蓋超過150座城市的咖啡品牌而言，加強了企業的有效數據管理與利用，在統一的管理流程與評估規則下，品牌數據不斷進行輸入與驗證，數據服務于“管理與選址應用”的精度與準度不斷提升，實現良性循環。

借助數商外力，挪瓦咖啡不斷挖掘數據價值，助力線下拓店更精準省力的同時，也便于對多家門店進行統一管理，提升日常經營效率。

類似的案例還有KOI可宜茶飲，過去選址最終決策僅參考釘釘流程中提交的附件報告，選址質量因人而異，判斷標準無法統一。在使用數位大數據智能選址決策系統后，結合品牌選址定制化要求，從點位瞄準、調研判斷到選定點位全過程均清晰可視，決策更精準有效。

而吉祥餛飩則利用數位大數據智能選址決策系統進一步用活現有企業數據。吉祥餛飩結合自身現有的好店模型，打造了更精準的定制選址模型，在判斷店鋪位置時，能綜合現有相似門店的營業額、利潤率等數據，同步判斷開店前景，實現更精準的規劃決策，減小企業試錯成本。

數據普惠成真，小商家的數據化賦能

除了挪瓦咖啡這樣的連鎖品牌外，線下零售餐飲市場還包含了許多個體門店，他們不如大企業具有數字化的資源與理念，卻同樣在借助工具尋求做好生意的方法。

同樣還是線下選址場景，個體往往只能靠個人決策，判斷與考評都更為片面，但在工具的加持下便能有所突破。以味之絕個體加盟為例，在申請加盟時品牌均會要求加盟商提供選址的數據報告，雖然有統一的填寫模板與數據維度，但對于個人商戶而言，數據采集就是一大難題，更遑論后續的數據分析。

這樣的情況下，一些個體加盟開始使用上上參謀APP針對目標門店，生成數據報告，佐證提交的點位合理性。在第三方有效數據的支持下，味之絕再進行復核，加盟選址效率極大提升。并且味之絕同樣接入了數位旗下的實體商家開店決策平臺服務，在評估門店選址、發展潛力方面為加盟商提供支持，無論是個人還是品牌，均在借助數據的力量，減小個人經營試錯的成本。

長期探索，數實結合未來前景廣闊

數據的推力不僅作用于品牌企業，而是關乎每一個想做好生意的個體。

從長遠來看，數實結合也不是實體經濟的獨立命題，數商也可以成為千行百業加速破局的助力。以線下選址涉及的地理商業信息數據為例，如企業進行自研開發，往往面臨數據量大，數據采集質量不穩定、分析模型復雜等等問題，耗時耗力，成本過高。

而案例中的企業與個人，選擇類似數位大數據這樣的智能化服務得以快速解決企業問題，全因服務背后，是數位建立的國內最大的線下商業地理信息大數據庫，覆蓋全國686個市縣區、超過1.2億條POI數據在進行支持。配合智能分析模型，數位大數據能夠為任何需要此類數據輔助判斷的企業提供定制化服務，線下選址僅僅是一個開始，數據的價值還有巨大的探索空間。

隨著此類數商不斷發展，也將帶來普惠各行各業的數據產品與服務，無論是個體還是企業，都能借助大數據的能力，在多場景決策時少踩一些坑、提升一些效率。

數字經濟時代，只有當更多企業用活數據，數據要素對經濟的推力，才能由點到面，切實地覆蓋整個社會經濟，為萬千企業提供發展支持，共同應對不確定因素，數實結合最終也將會為實體經濟乃至整個社會的經濟發展帶來新一輪春天。