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數字化轉型是企業基于數字化技術，整合公司資源，收集企業內部、所在行業和第三方數據，并將數據轉換為企業資產，進而創造業務價值。 企業在仔細思考、理性評估，并且明確數字化轉型所需關注點，就可以開始籌備和構建專屬自己的數字化轉型能力。 數字化轉型能力是指將企業制定的數字化愿景、目標、規劃及項目方案轉化為實際可執行的長效機制和技術平臺的能力，并借此實現項目的快速落地、技術創新。 企業數字化能力構建涉及到企業架構的方方面面，主要包括：敏捷組織體系、人工智能技術、數字化團隊、MVP工作模式、數字生態平臺。 敏捷組織體系 數字化轉型需要全局觀，但很多時候變革往往是由一系列微創新開始，可能是由外部因素引發，也可以是由內部需求推動。 外部因素可能是政策、競爭或其他，這些因素總是強有力的讓你不得不跟隨。但是想根據內部需求推動進行微創新，那就非常難。 構建數字化轉型能力，首先需要改變組織的運作體系，從原本僵化呆板的多層級模式轉變為敏捷高效的扁平化管理，讓組織架構變得更加的具有活力，從此能夠更好的應對數字化轉型需求。 這里的組織不單指數字化團隊或IT技術團隊，也涵蓋業務、財務、內控、市場等相關部門。只有全員參與同步改變，從有可能實現產品、服務到流程的全鏈路進化，最終實現公司層面的轉型目標。 人工智能技術 人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的學科，主要指大數據、高級分析技術、機器學習等方面，AI技術和數字化是相輔相成、相互促進的關系。 數字化需要大數據的支撐，數字化轉型會推動企業建立有效的數據收集、存儲機制。在積累大量企業內部、行業和第三方業務數據后，就需要對數據進行深入的分析和處理。 而大數據分析技術和機器學習，通過對于生產、傳輸、運行和存儲中的數據進行深入分析，可以將數據轉換為智能化，進一步探尋數據規律，從而提高業務決策的準確性。 同時人工智能技術可以幫助企業察覺到客戶人群中的共性，對人群進行分類，提供個性化的服務，為數字化轉型帶來更大的商業價值。 MVP工作模式 現在一個大型項目，如果采用瀑布式工作流程，可能需要耗費1年甚至更久的時間才能交付使用，這時往往會面臨“完成即過時”的尷尬境地，因為同行可能早在半年前就已經推出同類產品，現在可能都已經更新好幾代了。 原有瀑布式產品研發交付模式逐漸無法跟上時代發展節奏，要解決這個問題，就需要采用更符合數字化時代的工作模式。 而最小可行性產品（MVP）、快速原型迭代、里程碑節點相結合的工作模式，可以說是當下的最優選。 通過上線最簡化的項目核心功能，能快速收集用戶使用反饋，精準的評估需求優先級，實現項目的快速迭代。 而對積累的數據進行分析處理，就能發現深層次的隱藏需求，在用戶沉默前不斷推出有價值和吸引力的產品，留住客戶。 建立以數據驅動的里程碑工作機制，在每個關鍵節點設置結果反饋，就能更有序的控制項目進度。同時每個里程碑目標都與業務流程關聯，具備明確可衡量的考核目標，并讓這些目標與預算掛鉤，就能更好的激勵團隊動力。 數字化團隊 實現數字化轉型的核心是人，轉變人的觀念是成功的關鍵。 隨著數字化的啟動，企業就需要組建自己的數字化技術團隊，或尋求第三方的數字化解決方案服務商，不管哪一種，都需要和現有內部組織和部門進行磨合。 企業可以設置首席數字官CDO，統籌數字化進程；多部門共建數字委員會，設立數字化培養機制，來提升全員的數字化氛圍和認知，幫助打破轉型鴻溝。 建立數字化業務部門，提出共同目標，將數字化技術團隊和業務團隊進行更緊密的聯合，在兼顧業績增長和優化當前業務的同時，尋找并創造新的商業價值。 隨著轉型推進，各個部門之間不再只是關注自身KPI，而是通過輸出服務來明確自己的工作內容，企業將變得更加靈活高效。 數字化生態平臺 信息化階段，企業上線系統更多是滿足現有業務需求，每個系統可能對應各自部門，系統之間存在著隔離。 進入數字化轉型階段，企業在商業環境、組織管理上的變化都將反應到企業數字化系統上，而數字化系統也反應數字化轉型的企業架構，滿足對應的業務訴求。 這是傳統IT技術平臺所無法滿足的，但是這并不意味著IT系統已經沒有價值，只是我們需要利用數字化技術實現傳統IT系統和數字化技術平臺的融合，打破系統之間的隔閡，提煉內部業務數據，實現業務互通。 企業的數字化系統也將逐漸從大規模的流程系統，演變到服務定義的架構。企業的邊界變得模糊，連接與協作變得越來越重要；數字化平臺也將與供應鏈上下游建立更緊密的聯系，支持企業建立和發展數字化共生生態，去尋找更廣闊的成長空間。 以上這些，對于身處不同數字化轉型階段的企業，實現難度和成本投入也都是不同的。 處在數字化起步階段的企業，對于數字化能力的構建需要認真評估自身實力，選擇最適合自己的切入點。 而落后階段企業，想從零開始進行數字化轉型是非常困難的一件事，更需要耗費大量的決心和投入，選擇最具潛力價值的方向。 如何判斷轉型方向及其價值和方法，將在后續進行分享。 |
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