“谭处，您看这份《高技术产业运行分析报告》里提到的‘产业链协同指数’，具体是怎么计算的？数据来源是哪个部门？”一次午休时，林晓拿着报告走进老谭的办公室，虚心请教。
老谭放下手中的文件，接过报告，指着其中一段解释道：“这个指数是统计局和工信局联合测算的，主要参考产业链上下游企业的配套率、物流成本占比、订单协同周期这几个指标。不过这个指数比较宏观，只能反映整体情况，具体到细分领域，精准度还不够。”
“那如果我们能引入企业的供应链发票数据、物流信息数据，是不是能把指数做得更精细些？”林晓顺势提出自己的想法。
老谭愣了一下，随即点了点头：“想法是好，但这些数据涉及企业隐私，协调起来难度不小，而且数据格式不统一，整合起来也麻烦。”
这次对话，让林晓更加确定了自己的方向——处里在产业规划和政策制定中，虽然也会引用数据，但多是统计局、工信局提供的宏观统计数据，缺乏对微观主体运行状况、产业链协同效率的动态洞察，而这正是她的优势所在。她开始思考，如何把数据思维的“楔子”，悄悄打入传统的规划制定流程中。
机会很快来了。半个月后，处里召开《全市数字经济核心产业发展倍增行动计划》（以下简称《行动计划》）讨论会，目的是确定未来三年数字经济核心产业的发展目标、重点领域和扶持政策。会上，科员们围绕已有的统计数据和龙头企业调研情况争论不休——有人认为应该重点扶持人工智能、大数据等已形成规模的产业；有人则建议向虚拟现实、元宇宙等新兴领域倾斜。
老谭听完大家的发言，看向一直沉默记录的林晓：“林处，你刚从大数据中心过来，对数字经济领域更熟悉，也说说你的想法吧。”
林晓放下笔，打开笔记本电脑连接投影，屏幕上跳出一张“数字经济产业活跃度与协同网络指数”的框架图。“各位同事，我想提个新思路。”她的声音清晰而坚定，“我们制定《行动计划》，不仅要关注已有的龙头企业和成熟产业，更要发现那些有潜力但尚未成规模的‘隐形冠军’和新兴业态。而要做到这一点，单靠传统的统计数据和企业调研可能不够，我们或许可以引入更动态、更微观的数据维度。”
她指着屏幕上的指标解释道：“比如，用企业的月度用电数据、网络招聘岗位数量，判断产业的活跃度——用电增长快、招聘需求大的领域，往往是增长潜力大的；用知识产权局的专利申请、交易数据，识别技术创新热点；再用脱敏后的供应链发票数据，分析产业链上下游的协同紧密度。把这些数据整合起来，构建一个‘产业活跃度与协同网络指数’，就能更精准地判断哪些领域值得重点扶持，政策也能更有针对性。”
她的话让办公室里瞬间安静下来，科员们纷纷凑到屏幕前，小声讨论着这个新鲜的思路。老谭皱着眉头，手指轻轻敲击桌面，过了一会儿，提出了最现实的问题：“林处，你的想法确实新颖，能解决传统规划‘滞后性’的问题，但有几个难点——第一，这些数据分散在大数据中心、电网公司、人社局、知识产权局、税务局等多个部门，协调难度大；第二，不同部门的数据格式、统计标准不一样，整合起来很麻烦；第三，企业用电、发票这些数据涉及商业秘密，会不会有风险？”
“这些问题我之前也考虑过。”林晓早有准备，打开另一个文档，“数据协调方面，我可以对接大数据中心，利用之前建立的跨部门数据共享机制，推动相关部门提供脱敏后的聚合数据，不涉及具体企业的信息；数据整合方面，可以联合大数据中心的技术团队，制定统一的数据清洗和标准化方案；至于商业秘密，我们只使用无法追溯到单一主体的宏观趋势数据，比如‘某区人工智能企业月度平均用电量增长15%’，而不是‘某企业用电量增长多少’，这样既能保证数据安全，又能满足规划需求。”
她顿了顿，补充道：“这个工作确实有难度，但如果能做成，不仅能提高《行动计划》的科学性，还能为以后的产业规划提供可复制的‘数据支撑模式’，对咱们处的工作也是一个突破。”
办公室里再次陷入沉默，这次的沉默里，少了疑虑，多了思考。老谭盯着屏幕上的指标框架，沉吟良久，终于点了点头：“思路可行，也符合当前‘用数据赋能决策’的方向。林处，这方面你熟悉数据协调和技术逻辑，就由你牵头，先搞个可行性研究方案，我们再一起讨论完善。”
得到老谭的认可，林晓心中一阵振奋——她知道，自己在这片新战场上，终于找到了第一个突破口。散会后，她立刻拿出手机，给大数据中心的程力发了条消息：“程力，之前跟你说的‘产业数据共享’的事，有空我们对接一下，需要你们帮忙梳理数据来源和格式标准。”
很快，程力回复：“林处，没问题！我这就整理资料，明天上午去您处室找您？”
“好，明天见。”林晓放下手机，翻开新的笔记本，开始起草可行性方案的大纲。阳光透过窗户，洒在笔记本上，照亮了她写下的“数据赋能产业规划”几个字。
新的挑战已经到来，新的征程刚刚开启。林晓如同一名转换了战场的士兵，没有急于冲锋，而是先摸清地形、熟悉战友，再用自己独特的“武器”——数据思维，在新的阵地上构筑工事，准备迎接未来的每一场战斗。