一文聊透数字化转型,获得企业未来生存的入场券–童亚斋

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在不确定的大环境下,大家都希望能找到一些新的确定的正确的方向。最近和一些企业老板、CIO、CTO沟通,大家都把数字化转型作为了一个值得尝试和可以突破的方向。但是,对于数字化转型中的个中细节,各有各的理解,也各有各的不解。所以,这里整理一篇相关的内容,争取用一篇文章,让大家能够了解到什么是数字化转型、数字化和信息化的区别、数字化转型的必要性以及数字化转型的关键步骤等。

数据时代滚滚而来,认知决定布局,行动决定终局。数字化转型已经不是一个“好像可以尝试”的解决方案了,而是一个“必须全力达成”的时代趋势。数字化转型不是为了在未来赢得竞争的“加分项”,而为了在未来获得生存的“入场券”。同时,数字化转型也绝不是一个一蹴而就的事情,需要战略定力。

数据时代,数据将在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。

一、何为数字化转型

数字化转型指的是利用数字化相关的一切技术对企业进行改造,调整企业原有的业务流程、经营管理模式、思想文化建设、人员组织架构和研发生产标准等,数字化转型的内容重点体现在四个方面即对客户的触达对员工的赋能对运营的优化以及对产品的提升以数据为驱动、打破现有的组织效能边界和行业边界,提升企业竞争力

随着人工智能、大数据、云计算、互联网等新一代信息技术的快速发展,各行各业开始探索新的经营管理模式,进行新时代的改革,并将数字化、数字化转型提上了战略规划的进程。

数字化和信息化的区别

说到数字化,势必会提到信息化,关于数字化和信息化的区别,这里来简单做一个区分,这样在建设的大方向上,就不会有偏差。

信息化简单理解就是业务数据化。信息化采用的是IT技术,即PC+传统软件,来实现企业的业务流程管理和业务数据记录。信息化的特点是需求固定主要用来提升运营效率以内部管理为核心其中典型系统,例如:OA、HR、CRM、ERP、SRM、PLM等。

数字化是简单理解就是数据业务化。数字化采用的是DT相关新技术(大数据、云计算、物联网、区块链、AI、5G等技术),其重点关注的是“数据驱动”业务,其特点是需求不确定支持价值创新智能化运营。其中典型系统,例如:数据仓库,数据湖,智能分析平台,算法平台,数据资产管理平台等。

三、为什么要数字化转型

数字化把新的思想观念,经营模式扩散传播到了各行各业,为数字化转型打下了坚实的基础。数字化转型的最终目的是降本增效提升企业竞争力给企业创造新的价值帮助企业开启第二曲线

数字化转型在新的思想观念中,与传统企业最为不同的就是不停地对商业模式进行创新,使得新颖的创新活动更加频繁,缩短了新产品从立项到商业化的整个过程,让市场产品更加活跃,也让企业能够在产品服务的快速更迭中寻找出属于自己的机会

数字技术带来的机遇也不言而喻。麦肯锡的研究表明,各大企业纷纷摩拳擦掌、满怀雄心壮志,希望在未来三到五年内通过数字举措实现10%,甚至更高的年增长率和成本效率。

四、如何做数字化转型

数字化转型不仅仅是IT变革,而是组织、业务、市场、营销、人力资源、产品研发、供应链、制造、财务等企业要素的一次全方位变革。数字化转型过程中,新技术的应用并不是目的,转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力,降本增效,让企业获得更大的竞争优势。数字化转型本质上是新一代信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构,技术是支点,业务是内核。

数字化转型要围绕企业战略和业务目标,可以做统一规划,但是一定要做好分步实施的方案,不要想着一口吃成胖子,搞大而全的一揽子工程。将大目标分解为子目标,然后围绕每个子目标进行业务,组织,IT技术的改造和优化,找到精准突破口,取得阶段性的成果,为后续全面转型打下良好开端。

下面关于技术支撑的五大关键步骤做一个介绍:

1)数据资源梳理和规划

数据资源是数据化建设的基石。掌握数据资源的全貌,是进行全面数据化建设的必要步骤。一份完整、准确的数据资源是后续数据化建设的有力保障。

2)数据治理提升数据质量

数据治理的目的在于确保数据的质量,可用性,可集成性,安全性和易用性。以数据标准为数据检验依据,以元数据、数据血缘为数据检核对象,将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合,形成完整的数据质量管理闭环。

3)数据资产建设

数据资产以价值为依据,以场景化为驱动,目标是解决场景需求,带来业务价值。构建一个健壮的数据资产层能够对数据应用提供良好和有力的支撑。

4)数据应用规划和设计

数据应用是最终业务价值产出的环节。从业务线、业务层级到最细粒度的岗位,梳理数据需求。围绕数据需求进行数据应用的整体规划和设计。对数据应用建立评估模型,确定数据应用的实现路径。实时计算、大数据算法都会在传统数据应用的基础上,提升数据计算的时效性,产生新的计算成果。

5)数据运营赋能

数据平台做了很多从0-1的事情,而数据运营则是在这个1后面不断地加0,从1变成10、100、十亿。

数据的真正价值在于数据驱动决策,通过数据指导运营。通过数据驱动的方法判断趋势,帮住我们发现问题,继而推动创新或产生新的解决方案。

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