［摘要］大数据技术的广泛应用为各行各业带来了深刻的变革，成为推动企业高质量发展的重要引擎。但就实际而言，大数据赋能企业经济高质量发展的道路并不平坦，存在诸多现实困境，亟须有针对性地制定相应的优化路径。基于此，本文首先概述了企业经济高质量发展的内涵，其次结合实际分析了大数据技术赋能企业经济高质量发展的现实困境，最后有针对性地阐述了相关优化路径。包括：缩小数字鸿沟，促进均衡发展；突破技术瓶颈，强化人才支撑；保障数据安全，强化隐私保护；激发创新动力，突破产能限制。旨在为企业经济高质量发展提供些许新的理论参考和启发。

　　［关键词］大数据技术；企业；高质量经济；路径

　　0引言

　　现阶段，大数据技术以其强大的数据处理、分析与预测能力，深刻改变了企业的运营模式与竞争格局，推动企业经济向高质量方向迈进。高质量经济发展强调效率提升、结构优化与创新驱动，大数据技术恰好为企业提供了实现这一目标的关键工具。大数据技术要赋能企业经济高质量发展，不可一蹴而就，而且企业在此过程中面临诸多挑战，如数字鸿沟导致的不均衡发展、技术转型与人才短缺、数据安全与隐私保护的隐患、创新驱动力的不足等。这些问题不仅削弱了大数据技术的赋能效果，也限制了企业经济的整体升级。

　　1企业经济高质量发展的内涵

　　企业经济高质量发展是指企业在资源配置、生产效率、市场竞争力、可持续发展能力等方面的提升的过程，其核心在于摆脱传统粗放式的增长模式，转向以创新驱动、效率优先、结构升级为主要特征的发展模式[1]。具体而言，企业经济高质量发展的内涵包括以下四个方面。其一，效率提升是企业经济高质量发展的基础。企业需在实践中升级技术、优化管理，以降低资源消耗，并提高单位产出效率，从而利用有限资源创造最大价值。其二，结构优化是企业经济高质量发展的关键。在大数据技术的支持下，企业可切实优化产品与服务组合，以适应市场变化，从而构建具有高附加值的产业结构，切实提升生产效率。其三，创新驱动是企业经济高质量发展的动力源泉。企业通过技术研发、模式创新，能在日益激烈的市场竞争中把握主动权，实现差异化发展，形成良好的市场竞争力[2]。其四，可持续性是企业经济高质量发展的保障。企业的高质量发展固然离不开经济效益的提升，但环境效益、社会责任等，也是保证企业长期稳定发展的必要因素。

　　2大数据技术赋能企业经济高质量发展的困境

       2.1数字鸿沟与发展不均衡的问题

　　数字鸿沟是指不同地区、不同企业间在数字化基础设施、技术水平、应用能力等方面的差异。数字鸿沟的存在，可能直接导致企业经济发展不均衡。在企业经济发展的实践过程中，数字鸿沟与发展不均衡的问题主要表现为部分经济发达地区的企业具备完善的数字化基础设施和技术优势，可率先在运营和管理过程中应用大数据技术，这可切实提升其生产效率与市场竞争力。举例来讲，部分高新技术企业可借助大数据技术优化供应链管理，进而降低运营成本。而经济欠发达地区的企业会受限于网络设施落后、技术水平低等因素，难以推进数字化转型，各项工作所耗费的人力成本、物力成本都较高[3]。在实践中，数字鸿沟确实存在，这进一步加剧了区域间企业的差距。发达地区的企业可凭借技术优势，吸引更多资本或资源，在经济发展过程中形成正向循环；而欠发达地区的企业会陷入技术落后、资本匮乏的恶性循环。长此以往，既削弱了整体经济的协调性，也限制了大数据技术在更广范围内的赋能潜力。

　　2.2技术转型较难与专业人才缺乏

　　在大数据技术的支持下，企业的技术转型是其核心竞争力提升的必然环节。在大数据技术赋能企业经济高质量发展的过程中，企业的技术转型要求其本身具备数据采集、存储、分析、应用等能力，这就需要有大量专业人才作为支撑。但实际情况是，我国在人工智能、大数据、区块链等领域的技术人才供给不足，导致企业普遍面临技术转型难的问题。部分企业在技术转型过程中，缺乏人工智能、机器学习等领域的专业人才，难以充分挖掘大数据技术的潜在价值，更难以实现大数据技术的赋能作用最大化。举例而言，部分制造企业虽引入了数据采集设备，但因缺乏数据分析师，难以科学、有效应用海量数据，也无法将其转化为生产优化方案[4]。除此之外，技术转型还需对企业现有流程进行重构，这便对管理层的技术认知、执行力等提出了更高要求。但现阶段部分企业管理者对大数据技术的认知比较浅显化，这导致企业转型决策迟缓，甚至出现技术“断档”现象。由此，限制了企业的经济效率提升和创新能力发展。

　　2.3数据安全与隐私保护存在问题

　　大数据技术是促进企业经济高质量发展的重要支撑，但这一过程涉及诸多数据和信息，需切实关注其安全性及隐私性。因为现实中的黑客、网络犯罪分子等可能利用系统网络，非法访问敏感信息，由此导致企业面临经济损失或法律责任。举例来讲，奇安信发布的《2024中国政企机构数据安全风险研究报告》显示，2024年，全年全球公开报道的重大数据泄露事件共造成至少471.6亿条数据泄露，较2023年的103.8亿条增长354.3%。究其原因，主要在于三方面：一是技术防御滞后，二是内部防控失效，三是法律与意识缺位。在企业运营和管理的实践过程中，一旦出现客户信息、内部信息等的泄露，不仅会损害企业本身的声誉，还可能引发用户的信任危机，进而影响企业的可持续发展能力。

　　2.4技术创新驱动力弱和产能受限

　　技术创新是企业经济高质量发展的核心动力，但在大数据技术应用中，许多企业表现出创新驱动力的不足。具体问题包括三个方面：一是研发投入低于行业标准，导致技术更新缓慢；二是大数据与传统生产的融合尝试不足，难以形成协同效应；三是企业对外部创新合作持保守态度，错失技术突破机会。例如，部分制造企业虽拥有生产数据，却未将其用于工艺改进或新产品开发，导致技术瓶颈难以突破。这种创新乏力直接限制了产能提升，使企业在激烈的市场竞争中处于劣势。长此以往，创新驱动力的缺失不仅削弱了企业的竞争力，也使其难以应对未来市场与技术的快速变化。

　　3大数据技术赋能企业经济高质量发展的路径

       3.1缩小数字鸿沟，促进均衡发展

　　企业需通过内外协同、多层次策略破解差距，推动大数据技术的普惠应用。首先，各企业可积极寻求外部支持，尤其是经济欠发达地区的企业，要切实依托外部支持，强化数字化基础设施建设；而经济发达地区的企业，也要切实深化大数据技术应用，探索智能化生产、数据营销等新功能，进一步巩固技术优势。例如，可向政府提议，制定“数字乡村”“中小企业数字化扶持计划”等相关政策，以补贴网络设备与数据中心的建设成本，使大数据技术的赋能作用能惠及不同地区、不同类型的企业。其次，企业内部需因地制宜制定差异化战略。经济发达地区的企业可聚焦数据深度挖掘，如利用大数据优化供应链或预测市场趋势；而欠发达地区的企业则应从基础做起，优先解决数据采集与存储问题，逐步积累数字化能力。与此同时，龙头企业可牵头组建产业联盟，与中小企业共享技术资源与培训机会，构建跨区域的数字化生态。例如，通过技术输出与经验分享，头部企业可帮助中小伙伴提升数据应用能力，形成协同发展的良性循环。最后，政策与市场的双向驱动不可或缺。政府可设立“数字化转型示范区”，鼓励企业间互助。市场则通过竞争机制，倒逼企业加速技术升级。这种内外结合、上下联动的路径，不仅能有效弥合数字鸿沟，还能提升整体产业的均衡性与竞争力，为大数据技术的广泛赋能扫清障碍。

       3.2突破技术瓶颈，强化人才支撑

　　在大数据技术赋能企业经济高质量发展的过程中，企业需从技术升级与人力资源优化两端发力，夯实大数据技术赋能根基。首先，技术层面的突破是前提。企业应加大研发投入力度，引入成熟的大数据工具与平台，降低技术应用的复杂性与成本；同时，需重塑业务流程，将大数据技术嵌入生产、销售与决策环节，形成闭环管理。例如，通过实时数据监控调整库存，既减少了浪费，又增强了市场响应速度。其次，需通过系统化培养与引进人才，以解决专业人才缺乏的困境。企业可与高校、科研机构合作，共建“产学研基地”，定向培养大数据、人工智能等领域专业人才，可设立奖学金或实习项目，吸引学生投身企业实践。在此过程中，企业还应在内部推行技能提升计划，如定期举办数据分析与机器学习培训，以快速提升员工能力。尤其是关键岗位，可通过高薪招聘外部专家，弥补技术短板，切实提升生产效率。此外，企业管理者需转变观念，加强对大数据技术的认知。具体可让企业高管参与行业峰会或专业课程学习，以更准确地把握技术趋势，制定科学转型战略。这种技术与人才的双轮驱动，不仅能破解转型难题，还能为企业注入持续创新的活力，推进企业经济高质量发展的进程。

　　3.3保障数据安全，提升隐私保护

　　构建大数据技术赋能企业高质量发展的路径，必须以数据安全与隐私保护为基石，结合技术、管理与政策的多维协同[5]。首先，要强化技术防护，这是保障数据安全的核心。企业应加速部署先进的防护技术，如基于人工智能的入侵检测系统和加密算法，以应对黑客与网络犯罪的复杂威胁；还要针对技术防御滞后的现状，加大研发投入力度，推动安全技术与大数据应用的深度融合，确保系统实时更新迭代，抵御新型攻击。如此，不仅能减少数据泄露概率，还为企业数字化转型提供坚实支撑。其次，完善内部管理机制是防控数据风险的关键。内部防控失效往往源于员工疏忽或恶意泄露，此时便需企业建立严格的数据访问权限管理体系，结合员工培训提升安全意识。在此过程中，还要建立健全管理制度，以增强企业对数据资产的掌控力，为大数据分析提供高质量的数据源，进而提升决策的精准性。最后，要加强法律合规与意识培养，助力企业经济的可持续发展。企业应主动对接《数据安全法》等法规要求，建立合规框架，确保数据采集、存储和使用合法合规；同时，通过案例宣传，如引用2024年数据泄露激增的事实，强化全员对隐私保护的重视。由此，不仅能降低法律风险，还能通过透明的数据治理赢得用户信任，增强市场竞争力。

　　3.4激发创新动力，突破产能限制

　　企业需通过资源投入、深度融合与开放合作，点燃创新引擎，突破发展瓶颈。首先，加大研发投入是基础。企业应制定明确的创新预算，将资金用于大数据技术研发与生产工艺改进；并推行创新激励机制，如设立“技术创新奖”，激发员工积极性。举例而言，在某制造企业的发展过程中，可在基于大数据的预测性维护系统建设上投入更多资金，以减少设备停机时间，切实提升产能。其次，要推动大数据与生产的深度融合。企业需打破数据孤岛，将生产数据与市场数据打通，形成协同效应。例如，通过分析消费者偏好数据优化产品设计，既提升质量，又满足市场需求。同时，大数据技术可赋能工艺改进，如通过实时分析生产参数，调整设备运行状态，突破技术瓶颈，显著提升企业的产能与效率。最后，企业应摒弃保守心态，与科技公司、研究机构建立战略联盟。具体可联合开发智能制造系统，共享技术成果，快速突破关键技术。例如，知行汽车科技通过与人工智能公司的合作，成功研发了基于大数据技术的无人驾驶技术，这不仅提升了其本身的市场竞争力，也为新市场的开拓提供了有力支持。此种资源、融合与合作的创新过程，能为企业注入持久动力，助力其在日益激烈的市场竞争中脱颖而出。

　　4结束语

　　大数据技术是企业经济高质量发展的重要推动力，但其赋能效果受限于数字鸿沟、技术转型难、数据安全问题及创新不足等困境。本文通过系统分析这些现实困境，提出了缩小数字鸿沟、强化技术与人才支撑、提升数据安全保障及激发创新动力的路径。以此，有针对性地破解了现实问题，也为企业在数字经济时代实现效率提升、结构优化与可持续发展提供了科学指引。

主要参考文献

　　［1］苏小荣.大数据技术在农村经济高质量发展中的应用［J］.数字通信世界，2025（1）：157-159.

　　［2］刘斯媛，王琰.数字经济背景下物流企业高质量发展问题与对策［J］.老字号品牌营销，2024（14）：123-125.

　　［3］马帅.大数据技术驱动区域经济高质量发展［J］.中国外资，2024（8）：86-88.

　　［4］王曦.大数据时代背景下的企业经营管理策略分析［J］.老字号品牌营销，2022（14）：142-144.

　　［5］高进锋.大数据技术促进我国经济高质量发展之依据与路径研究［J］.武汉冶金管理干部学院学报，2021，31（2）：3-5.