看数字化转型 ,数字化转型是什么意思

1. 对于行业内的龙头企业来说，数字化转型的意义是什么？

对于行业内的龙头企业来说，数字化转型的意义是什么？

关于企业数字化的专业著作也很多。所有的企业或者行业也都能认识到，随着5G时代的来临，数字化的浪潮一定会席卷整个行业。以前在互联网时代，马云说任何一家企业都会成为互联网企业，在未来的数字经济时代，我们也可以展望未来的任何一家企业都会成为一家数据公司，任何一个个体都会成为一个数据资产体，那么针对本文的问题，行业内的龙头企业如何进行数字化转型提出三点建议。

1,产技结合：充分的研究和运用5G，AI，物联网等新型技术，改造现有的生产环节以及流通环节。提高生产效能，降低生产成本。快速周转与送达。对企业的生产方式，产品改造，客户体验做升维，对物流，信息流，资金流等商流实现绩效提升。

2,打造内容：既然是行业的龙头企业，必然在模式，资质，流程，标准，知识产权，客户教育，品牌，渠道建设有所沉淀，在传统企业经营中，这些非财产性资产（无形资产）的溢价能力只有在企业上市或者被并购的时候才能体现出来。而在数字经济时代，这些都可以独立出来，分拆出来，形成企业数字内容，参与到数字内容与数据资产的商业流通中，为企业创造更大的经济效益。

3,产业整合：龙头企业往往具备一定的实力，对行业内造成影响和感召。龙头企业如果在数字化经济时代能够快速响应打造行业的数字经济平台，将自身的数字内容，产技结合，数据资产等应用能力形成行业解决方案。必然能够再一次的影响整个行业，对于产业链的上下游的控制能力进一步增强，利于未来的产业并购与协同绩效提升。

综上所述，龙头企业在数字化经济时代必须走在前端。否则很可能被跨界打劫，失去在行业的领导地位。

有数据意识的数据科学公司根据真实数据模型（而不仅仅是本能或传统）做出和传达决策。他们欢迎新的数据科学技术作为潜在的创新机会，而不是***取怀疑和***的立场。随着企业争先恐后地接受数据科学，他们发现几个重要的真理是在整个企业中发展数据流畅性的基础。

首先，有效的数据科学不应仅仅被视为另一个业务流程，也不能像装配线样式那样运作。

数据科学——顾名思义——是一种类似于”真实”科学的探索和探索模式。

正如物理学家用数学来推理自然世界一样，数据科学家利用数学和计算工具来推理商业世界。

与真正的科学一样，一些成功的实验可能会产生无效的结果：其他人可能会产生在实践中无法使用的准确模型。虽然没有人庆祝这些结果，但任何想要接受数据科学的企业都必须对”失败”形成组织容忍，这是即使是最有效的数据科学的自然、不可避免的成本。

由于传统业务分析（如生成报告和仪表板）具有相对程序性，因此倾向于将数据科学视为一种类似的活动类型，并据此进行管理。然而，数据科学不是程序性的，因为它依赖于创造性探索和直觉的不可还因的人类元素。这使得整个过程更加难以操作和管理。有效的数据科学还需要跨越传统部门的知识和经验。

其次，数据科学家不是传统技术专家，他们完全适合任何传统的筒仓。他们是一个多元化的混合从业者群体，这应该作为一个机会来利用，而不是被视为一种被管理掉的反常现象。

现代数据科学家来自不同的背景。他们将主题专业知识与应用统计和高度专业化的编码技能相结合（与通常的软件开发人员技能大相径庭）。这种独特的技能和技术需求组合无法完全融入任何传统的企业孤岛。

典型的企业免疫反应是将所有内容分割，即使分给使数据科学高效的集成功能的潜在成本也是如此。有时，企业心态会将任何类型的编程活动视为”软件开发”，即使数据科学家构建带有 Python 代码的模型与 J***a 业务应用程序完全不同。

此外，正如我们在2019年数据科学状况报告的开发中发现的那样，各个领域的人们正在学习数据科学，以将其应用于他们目前的角色。几年后，我们目前所说的”数据科学”技能将广泛分布于许多人，他们的职称可能不是”数据科学家”。作为数字化转型的一部分，***用跨传统线合作机制的组织将为此做好准备。不学习如何接受数据科学的混合、跨部门性质的企业将从根本上停留在过去。

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数字化转型是为了更好地完成企业的智能化系统和多元化。智能化系统是为了更好地创建智能化工作流程，提高用户感受，提升服务项目高效率；多元化的目地是空暇重新构建与造就新的数据驱动方式给顾客提供更强的感受、服务项目和商品。从服务客户和提升商品竞争能力的视角看来，数字化转型和企业经营规模沒有必要关联，要想在持续转变的市场中存活下来，就必须不断创新的管理方法和营销推广构思，数字化转型是必由之路。

针对企业而言，数字化转型[_a***_]着一套智能化优化方法，能够协助企业调节经营构思，提升方式和企业管理方法。企业开展数字化转型可使组织结构更具有创新能力，更有利于企业发展趋势。小型企业在应对智能化的浪潮时，***如未积极主动部署发展战略并执行，在未来可能落伍于竞争者，乃至撤出市场需求。反过来，***如小型企业根据数字化转型，立即掌握创业商机，另外运用企业“船小好掉头”的优点，迅速调节销售市场方位，很有可能比大企业反映更快，早一步占领市场有益部位。因而，数字化转型是当今时期企业发展趋势的必备良药。

在一些处在领域领先水平的企业眼里，数字化转型并不是他们发展趋势的必由之路。诸多大中型企业现阶段仍选用传统式、落伍的生产制造运营模式，尽管具备区位优势，可是这类优点是比较有限的，且公共数据无法得到合理的运用，数据信息中间存有荒岛，尽管现阶段能够维持企业的一切正常经营，但也仅限此，存在企业发展瓶颈问题，实现数字化转型，或许能助力企业突破瓶颈。

在过去规范化的工业革命，企业占领市场借助的是扩张生产规模和扩宽营销渠道。企业借助这种优点创建行业壁垒，攻占市场的需求主阵地。可是如今客户满意度“定向推广”，需要根据不同的客户种类推广不同的服务。

企业经营规模不再是巨大优势，企业如何利用技术和商品为用户提供人性化服务，才是现阶段企业较难攻破的难题。一些大型企业虽然能够做到为顾客提供人性化服务，但其付出成本也是巨大的。因此，领域领跑的企业需要向数字化转型衔接，以偏少的成本费造就大量的使用价值，提升企业瓶颈问题，促进企业能够更好地开展产业结构升级。

数字化转型，首先可以量化业务各个环节的效率，有了清晰的量化指标和数据就可以针对性的分析和优化，管理精细化到每一个细节，从而提升企业整体的经营水平。从很多传统行业成功案例来看，一般企业完成数字化转型之后，各个环节提升30-50%的效率是很正常的，整个企业可以提升经营效率8-10倍！

数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上， 又进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式（见图1）。[1]

数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。

对数字化转型困或的由来：似是而非的新概念泛滥和“传统信息化困境”的叠加效应，造成了对“数字化转型”的社会性认知困扰：

在过去几年中所实践的“互联网+”最后大多都成为了“+互联网”，造成了社会性的“认知困惑”。而同时，在传统企业中，需要申请预算和立项来落实业务创新和IT系统建设，正是这种经典的项目制的IT系统建设方式，形成企业“系统烟囱”与“数据孤岛”信息化困境，令传统企业管理层产生“数字化转型”认知的困扰。

解惑，从认知开始：

首先，我们通过“数字化转型的定义”来达成达成共识。数字化转型的定义五花八门，各有道理，笔者认为IDC对数字化转型的定义较为贴切：数字化转型是利用数字化技术和能力来驱动企业商业模式创新和商业生态系统重构的一种途径与方法。

数字化转型的目的：是实现企业业务的转型、创新、增长。

数字化转型的核心：是业务转型。

数字化转型的基石：是数字技术。

数字化转型是企业战略层面的概念，它并不是追求眼前效益的机灵战术，其本质，是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构。根据AppDirect在2018九月的一项研究显示：七成的企业高层表示只有经历数字转型的企业才能在下个五年中生存。

第二，通过数字化转型与传统信息化的比较，获得对数字化企业的特征认知。

1、从本质上比较，传统信息化是“人”驱动“IT系统”，“IT系统”是人的流程中的一环，所以“好不好”由人决定，IT系统只需要关注“有没有”实现功能，即大功告成。而数字化的数字化的本质则是“IT系统”驱动“人”，人是系统流程中的一环，“好不好”由系统决定。我们举个零售店的例子：在传统信息化时代，总部每天会要求门店店长提交第二天的销售预测并据此给出要货申请，通过POS录入系统后台。至于货要得准不准，这是店长的能力决定的，系统只需要提供信息管理的功能即可。而如今数字化的零售门店，销售预测与要货的动作逐渐要交给IT系统来做，人只需要保证这套系统所需要的数据是实时准确的即可。

2、从架构上比较，传统的信息化架构是以流程线性自动化为核心。而数字化企业是数据和业务能力服务化形成网络聚合为核心，所以更需要互联网广泛应用的轻资产型的服务化应用技术架构。

3、从使用对象比较，传统信息化的使用者是企业内部员工。而数字化的使用者除了企业运营人员在很多时候是连接企业外部供应商，客户或者潜在客户，所以更需要数据和智能的能力建立更大范围的连接。

所以，我们通过以上比较，发现数字化企业具备以下特点：

1、具备数字化市场战略和数字化运营能力。

2、渠道数字化和产品定制化。

3、业务智能化，实施按需而变的业务流程。

4、拥有敏捷的技术团队和敏捷的业务组织。

5、数据驱动业务，而不是业务驱动数据。

6、微服务和DeveOps成熟都非常高。

第三，对数字化转型的内容阐述，来获得对数字化企业所具备的创新能力认知。数字化转型包括以下5个方面：

1、领导力转型，如果一把手、总经理、CEO不转型，下边再怎么推都会很困难。所以一定要有领导力转型，认识到数字化转型对于整个业务的价值所在。

2、运营模式转型，更多的来讲如何提升效率、降低成本。

3、工作***转型，其实是人力资源转型。每个企业作为老板都在想说，我希望我的销售额增加20%，甚至50%，但是员工数量不增或者减少。显然，业务增加20%，人力***数量成正比也增加20%，每个人再涨工资，这个结果就是利润率下滑。所以都在想通过***如何转型，众包、众筹等等，如何利用信息技术整合更多的***，所以这点就会变成特别关键。

4、全方位体验转型，特别是企业的用户如果是消费者的话，体验极为关键。

5、信息和数据转型，未来很重要的一点，信息和数据未来产生的收入占总收入的百分比会成为未来转型的一个目标，将可能作为考核IT部门一个很重要的指标。

刚好这几个转型跟业务范围创新可以把它一一对应起来，也就是说，通过5个方面的转型，数字化企业也具备5个方面的创新能力：领导力转型对应决策模式，运营模式对应运营模式创新，工作***对应生产模式，全方位体验对应产品的服务，盈利模式对应信息和数据。

第四、基于以上数字化转型的阐述，我们也可以发现数字化转型给予了企业智能化的三个方面的赋能：

1、IT赋能：打造出轻量化/服务化PaaS、企业应用系统容器化、一站式敏捷IT开发与运维

自动编排、IT***最大化利用。

2、数据赋能：实现数据智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化。

3、AI赋能：赋予企业智能，改变线性的人为经验决策，向基于大数据与算法模型的机器智能***决策，包括感知智能和认知智能。

第五、对数字化项目建设难度预测，以获得数字化转型难度的认知

横轴：是每一项成为主流的时间，0—12个月，12—24个月，以及24—36个月，或者一年、两年成为主流，也就是说企业里有百分之六七十都在用，我们称为主流。

纵轴：更多的是对企业的影响面，越往上是影响整个企业，越往下是单一部门。圈越大表示越复杂，难度越大，实施起来成本也越高，圈越小则越简单。

第一个点叫“数字化转型投资”，宏观来看，未来数字经济将会占半壁江山，全球到2021年，数字经济规模会达到45万亿，至少占全球经济的50%左右，中国这个比例至少能达到55%，也就是说IT开支里面百分之六七十跟数字化转型相关。

最后，我们可以借国外Wipro Digita机构在2017年所做的数字化转型调研报告，试图说明关于数字化转型的残酷事实：很多公司经历着彻底的失败，或者正面临着失败的危险。

Wipro Digital在调研对象的400名美国高级管理人员中，有半数认为他们的公司没有成功地执行50%的战略。五分之一的人表示，他们公司的数字化转型是在浪费时间。

Wipro Digital在调研报告中，归纳出了以下在推动企业转型的必要变革中存在一些具体的障碍与困难：

1、对数字化转型的意义缺乏共识

2、缺少首席执行官的足够支持

3、 缺乏重点

4、***变革

5、 缺乏速度

6、人才缺失

7、整合的悲哀

8、数字护城河

9、资金紧张

10、缺乏连续性

中国企业的数字化转型可以分为两类，一类是一批互联网和科技龙头企业已经在数字化转型方面取得了非常明显的效果，他们已经形成了数字化产业。还有一类是传统企业的数字化转型，他们不属于数字化产业，但是企业利用数字化的进度非常惊人。

从企业的角度来说，数字化实际上渗透进了企业的价值链，从前端的营销、销售渠道、客户的管理到中台的风险、内部控制、内部审计，再到后端的财务与运营等所有的环节，改进的空间都很大。当然，不同行业、不同企业需要的数字化转型服务是不同的。

而从为企业提供咨询服务来说，就是要针对不同应用领域的场景，为企业提供不同的解决方案。比如，有的企业很关心销售，需要了解销量在未来3个月、6个月是怎么样的发展情况。提前了解到这些信息以后，对整个生产的排班***，对原材料采购，仓储管理就有了统筹考虑，同时也可以准确预测未来3—6个月产品的销量。

再以牛奶的生产和销售为例，牛奶的消耗和使用取决于很多因素，比如当地人口密度、经济水平、天气情况、节***日等因素，这些是外部因素的影响。还有企业的内部因素，每年什么时候是牛奶销售的旺季，通过什么渠道，是走门店的形式、走销售，还是直营的形式。综合考虑到以上的外部和内部因素，可以预测产品的销量，进而为企业制定最有效的生产方案。

简单地说，核心就是通过数据分析为企业提供解决方案。这些数据既有企业自己提供的，也有根据以往的行业性和区域性经验生成的外部数据，将内部和外部数据综合起来提出解决方案，我们把这样的解决方案成为“智慧之光”。

转型三大困难

中国在数字化转型当中会遇到很多困难，这些困难是有共性的。

第一是人才不足，人才分布也不不均衡。目前中国的创新人才主要存在于三种企业中：新技术人才通常很年轻，他们很多时候分布在互联网公司，特别是典型的互联网公司聚集了一大批这样的技术人才。还有一类人才在咨询服务机构，第三类人才主要集中在龙头企业。从另外一个方面来说，这些企业对战略非常重视，他们也引入了相应的人才，相对来说很多企业并不具备这样的人才储备。

第二是基础设施不完备。由于历史原因，很多企业在信息化的过程中缺乏长期长远规划，今天上一个系统，明天上一个系统，造成了很多历史上遗留的问题，最典型的是数据和系统之间不兼容，互相补通。举个最简单的例子，前台的销售系统记录了客户信息，后台的售后系统还有售后信息，对客户要进行多角度观察，不能系统之间有割裂，形成信息孤岛。基础建设方面并不是投入多少钱买多少软件，买多少硬件就能解决的，更多的是如何能够把信息在企业内部无缝流畅地流转。

第三是企业的机制需要改进。一旦步入了信息化时代，从信息化中得到的收益，包括对整个价值链条上的销售人员、风险管理人员、财务人员，对他们的管理机制也需要转型。在数字化时代，不是按照传统的方式，今天加了多少班、完成了多少报表，而是要让人有去做技术意识的转型。

对于企业的转型速度，并不能简单说传统企业转得慢。适应创新是对的，但创新也意味着风险。虽然互联网企业的运作非常好，但也要看到大批的“独角兽”死掉了。

“独角兽”企业死掉的原因比较复杂，其中一个比较突出的问题是不能找准市场，有稳定的用户基础，这就是一个很关键的要素。我们看到，有些企业更多地是兜售概念，走的是投资、圈钱的路子。所以企业时刻应该思考下一步的风险，下一步的重点，下一步的创新在什么地方。我们看到一些龙头金融企业，他们也创建了自己的金融科技公司，这就是很典型的创新表现。

大数据整合

未来的企业，需要的是一个数据大整合平台，对大企业来说要通过一个很大的咨询项目深入的了解到企业背后的原因，制定转型的方向；对中小企业来说，可能就缺乏这样的人力和财力去集中解决问题。

举例来说就是，大型企业反欺诈、反舞弊是很重要的课题，可是在小企业，怎么样能专门有一组人去研究反欺诈、反舞弊，他们请不起咨询公司做一个立项，但是问题又真实的存在，所以利用大数据会成为成本低又有效的解决办法。

谁拥有了数字，谁就拥有了未来市场的先机。场景每个人都可以去设计，去思考，但是没有底层数据的支持，再多的场景也没有太大的发挥价值。

所有企业的经营和管理的决策都是基于信息做出的，企业首先要做的事情是能把整个企业的运行的全貌有一个系统性的了解。毕马威会推出一个“数据湖”，这个“数据湖”能够把企业内部所有来源，不同中后台，不同子公司，不同地域的数据进行大整合。

当然，大数据平台的搭建需要企业拿出自己的数据，这首先需要打消企业的顾虑，因为企业数据最重要的就是有很强的保密性，这就需要平台搭建是建立在强大的技术和安全基础之上的。数据的互联，可以很容易接入到大数据平台上，包括销售、***购、运营、财务、内控等方面数据的无缝对接。这也需要提供很好的用户体验，平台进行联通后企业可以快速获得他想要的信息。

目前很多企业都对数据共享存在顾虑，数据安全与数据价值，永远需要平衡。从技术上来说，未来两到三年在数字化产业或者说转型中，会有一些领域取得突破。

首先，随着技术的推广和下沉，技术不仅仅服务于龙头企业，还会惠及更多中小企业，特别是实体经济企业，这些技术会给企业带来更多的收益。

其次，目前很多技术侧重于前端，也就是企业的获客、营销相对来说占了很大比重。像财务、风险、内控，这些领域会成为新技术应用的低洼地带。这会在两到三年内，看到企业在这些方面获得很大提升。这是企业发生的内在要求，在发展期比较注重前段，在转型期随着价值链不断完善，技术会渗透到企业运营的方方面面，内控、内审、财务等领域会有比较大的提升。

值得注意的是，技术的应用场景在中国市场的复杂性、产业链的完整性，其实超过了发达国家，这就需要为创新提供很好的环境和土壤。其实，现在很多国家来看中国怎么做的，这种趋势正在发生。

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