从ERP到DRP——数字经济时代的企业管理变革
01 DRP的提出
在信息时代，ERP 是建立在信息技术基础上，利用现代企业的先进管理思想，全面集成企业所有资源信息，为企业提供决策、计划、控制、经营绩效评估等全方位、系统化的管理平台。ERP 系统极大地扩展了企业管理的深度和广度，涉及了企业所有的供需过程，是以企业为核心、对企业供应链的综合管理。
到了数字时代，数据资源作为企业全新的生产资料，在企业中的作用正从辅助角色向主导角色转变，尤其是在企业数字化转型过程中，数据资源成为了调整企业发展战略方向的基础，基于面向产业链的数据资源整合以及人工智能等各类分析工具，企业的商业模式创新、产品服务创新、生产运营创新等都将发生革命性的转变。如果说支持信息化的重要管理理论体系是企业资源规划 ERP，那么支撑数字化的管理理论体系就应该是数据资源规划（Data Resource Planning, DRP ）。所以，DRP 是在 ERP 的基础上，充分利用新质生产力，站在数据要素市场的角度，以产业链为单位，考察链上数据资源的一体化运营，通过数据的产品化和产品的数据化，利用产业互联网等工具开发企业数据资源的潜在价值，实现整个产业链的数字化转型升级。
02 DRP的总体框架
按照 DRP 的总体目标，DRP 框架可以分为三个主层级：战略级、应用级和基础设施级。其中，应用级又可以根据对数据的利用程度和方式分为四个阶段：业务数据化、数据资源化、数据资产化和数据产品化。
△DRP总体架构
战略级作为 DRP 的最高层级，承担着方向引领与顶层设计的作用。在战略层面，企业需要明确自身在数字经济时代的发展定位，将数据确立为核心生产要素和重要战略资源。战略级的 DRP 要将数据规划与企业整体发展战略深度结合，使数据不仅仅服务于运营效率的提升，还能成为创新驱动、商业模式变革和产业链升级的核心动力。具体而言，在战略层面 DRP 支持企业实现以数据要素为新生产资料，以数字空间为新发展领域，以数据资产为新价值源泉的战略目标。
应用级是 DRP 的核心层级，也是将战略目标转化为具体实践的关键环节。应用级需围绕企业数据要素规划，针对企业发展战略、商业模式来具体开发实施。根据利用深度的不同，应用级可以分为四个阶段：
第一个阶段是业务数据化。这一阶段强调将企业传统的业务活动系统化地转化为数据形式。无论是生产制造环节的设备运行数据，还是客户服务过程中的交互数据，都需要通过物联网、传感器、信息系统等方式采集并数字化记录。
第二个阶段是数据资源化。在业务活动产生数据之后，需要对这些数据进行汇聚、清洗、治理与存储，使其从“原始数据”转化为可管理、可调用的资源。在这一阶段，数据的质量、完整性、一致性和可访问性是关注的重点。
第三个阶段是数据资产化。这一阶段在数据资源化的基础上，将有价值的数据确权、封装、定价，形成可以交易、运营、增值的数据资产。数据资产化是数据要素价值实现的重要途径，数据资产的计价规范、管理办法、分配机制等问题是数据交易市场发展的基础。数据资产化的核心是对数据进行确权、计量和估值，使其具备资产属性，这意味着数据不再仅仅是内部资源，而是可以进入财务报表，成为企业资产负债表中的一部分。
第四个阶段是数据产品化。在这一阶段数据资源持有方以数据使用方需求为导向，对数据资源进行实质性的劳动投入和创造，形成以数据为主要内容，可服务于内外部用户的、可辨认服务形态的过程。即将有一定规模、一定价值的数据资源，根据特定情况下的一些需求和目标进行产品化开发，形成数据产品。至此，数据从业务副产物逐步演进为可交易、可增值的产品，完成了从“内部利用”到“外部价值创造”的转变。
基础设施级作为 DRP 支持产业生态、产业链数字化运营的技术底座，是保障战略落地与应用实施的必要条件。没有坚实的数字化基础设施，战略目标将无法有效落实，应用级的各个阶段也难以实现。基础设施级可以分为三个部分：产业互联网可信底座，以及在此基础上建立的产业链数字信用机制和企业数字信用机制。可信底座以区块链、可信计算等技术为基础，对 DRP 中数据的全生命周期进行可信化管理，保障数据的客观可靠，同时为业务流程、人员管理、合作伙伴提供必要的信用支持。
DRP 从数据资源优化的角度支撑企业的管理创新，通过构建完善的数据资源管理体系，为企业规划面向数据要素市场的新价值模型，从而使企业走向数据驱动的管理模式。企业传统的战略管理、创新管理、人力资源管理、产品管理等方面，都因为有了数据资源而发生了革命性改变。
DRP 是企业在数字时代进行数字化战略管理的关键抓手。基于 DRP，企业可以通过建立一体化的数据资源体系，实现组织内外部结构、流程、商业模式的数字化转型。企业通过数据的产品化和产品的数据化，重新定义企业经营的战略要素，构造新的价值模型，基于 DRP 的数字化战略管理帮助企业实现对产品、劳动、企业本身及产业链的重新定义。企业不再仅仅关注企业内部具体职能和流程，更要关注其在市场上面向数据资源的整体竞争力、差异化能力、连接和影响消费者的能力，以及融合、维护、拓展数字生态的能力。
数据作为一种崭新的生产要素进入企业管理的全过程，意味着在 DRP 驱动下企业创新管理涉及的范围、规模和方式发生了变化。企业数字化转型的一个重要方向就是平台化，通过平台化战略的实施， 企业会形成基于 DRP 的数据协同平台。DRP 数据协同平台为企业实施开放式创新奠定了基础，企业的创新活动都在该平台上完成，同时该平台具备了创新数据记录、创新者管理、创新结果管理等功能，从而激活平台上的所有创新参与者。DRP 还支持企业以数据为纽带构建、融入产业生态。平台经济培育和壮大了企业所在的生态系统，企业员工、合作伙伴、消费者等所有参与方都汇聚到同一产业生态中，形成一个全员互动、公平开放的产业生态社交网络化工作环境，企业的创新工作也是在产业生态中进行，所有生态参与者也都会是创新的主体。
数字时代的人力资源管理，需要基于 DRP 实现人力资源管理与企业战略的协同共振，形成组织、员工以及数字技术三者交融的新格局。从招聘环节看，大数据和人工智能技术的引入使企业能够在多维度匹配岗位需求与人才特质的同时，提升筛选效率并预测候选人的发展潜力。在绩效管理中，企业能够通过实时数据跟踪项目执行、团队协作与学习提升等指标，形成动态的绩效画像，从而推动绩效考核由以结果为导向转向以过程改进为核心。同时，随着可信数据空间、隐私计算等技术的成熟，企业在保障合规与安全的前提下可实现跨组织的人才数据协同，使人力资源的配置突破企业边界，在更大范围内实现资源优化与价值放大。
制造业数字化转型的关键是提升企业应对市场变化的应对能力，产品研发作为决定产品能否满足市场需要的关键环节，是制造业数字化转型的重要突破口。基于 DRP 的产品和用户数据资源的开发，可以实现把用户集成到制造系统中，发挥用户的主动性和创造性，并通过对用户数据的解析，把用户需求直接作用于企业的产品研发。在产品销售阶段，DRP 通过收集和分析市场数据，帮助企业更准确地识别目标市场和客户群体，制定个性化的营销策略。通过实现数字营销策略，企业能够以更低的成本、更高的效率触达潜在客户。在售后阶段企业可以基于 DRP 运用物联网等技术，实时监控产品的使用情况和性能状态，为用户提供及时的维护和更换建议，并为下一代产品的开发提供参考。
总之，DRP 是数字经济时代企业数字化转型的重要工具，它面向企业所在的产业链（产业生态）中的数据要素市场，解决企业内外部的数据资源规划、管理、开发、运营等问题，支持企业制定数字化发展战略、优化生产关系、运行新商业模式、进行开放式创新、开展敏捷高效生产、完成商业生态伙伴的智能自动协作，通过释放数据资产的价值，为产业生态内企业带来新的利润增长点。DRP 是管理理论的创新，它不仅是一套信息系统、管理软件，还是面向数据要素市场，把数字技术、数据资产与实体经济深度融合，用数据流带动产业链和企业创新发展的数字化管理理论体系。
文章整理 | 郝墨 赵弋洋 陈晓
图片 | AI生成
