如今傳統企業如何做數字化轉型？

宋懵懵說數據 2020-09-30

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什么是數字化轉型？

“數字化轉型”實際上就是對業務過程進行的重塑，通過重塑使其默認就更加適應更全面的在線環境，從最終用戶的接觸到后端的辦公室工作，全面實現無需人工接入的過程自動化。

廣義上的數字化，強調的是數字技術對商業網的重塑，信息技術能力。不只是單純的解決企業的降本增效問題，而是成為賦能企業商業模式創新和突破的核心力量。

“數字化轉型就是利用數字化技術，如云計算、大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等和能力來驅動組織商業模式創新和商業生態系統重構的途徑和方法。”

如何實現數字化轉型？

傳統企業數字化轉型大致分為六個階段：業務數據化、數據資產化、資產價值化、價值服務化、服務生態化。

這六階段并非瀑布式依次遞進，各個階段間也不一定有清晰的躍遷標志，這些階段很可能會同時存在，只不過在某一特定時期某個階段會占主導，因為數據資產是持續累積、完善和優化的過程。

例如某些集團性企業可能某些業態數字化進程已經很深入，而有些業態還沒有開始或才起步；有些企業只是在相關業態開始了數字化升級，但集團層面還沒開始或剛起步，或者集團層面已經開始，相關業態還沒有跟上；同時企業跟生態的合作在之前也一直存在，只是合作的模式和深度各有不同。

業務數據化

在信息化時代，也逐步搭建了業務經營需要的不同的業務系統，IT系統圍繞業務服務，在服務的過程中沉淀了眾多數據，再在數據的基礎上做一些分析，如ERP、CRM 、供應鏈、線上商城、線下POS 、主數據等系統。

數據資產化

基于移動互聯、物聯網、云計算、大數據技術，通過數字化手段采集消費者信息（粉絲、潛客、新客、老客、忠誠客等），給客戶打上各種標簽，如人口屬性標簽、行為屬性標簽、交易屬性標簽、偏好屬性標簽、消費趨勢標簽，建立數據資產目錄，形成群體畫像（如高購買力、中購買力、低購買力）。孤島式分散以及沒有清洗和整合的數據沒有太多價值，只有具備完整性、唯一性、一致性、準確性、合法性、及時性的數據才是數據資產，才能真正創造業務價值。

數據資產化需要把分散在企業內部和外部、線上和線下的各個平臺中碎片化的數據聚集起來，互相打通和增強，推動企業變得更加智能，企業都在嘗試利用各種技術來處理超大數據量級、不同類型、不同格式的海量數據，以積累和提升企業數據資產的價值。

資產價值化

數據必須結合業務場景、人工智能和數據運營，才能真正呈現價值，改變過去系統輔助決策的方式，逐步以數據決策作為核心驅動力，通過數據復用、安全共享來達到沉淀經驗、提效減負、業務賦能和創新的目的。在建立和完善數據資產化的基礎上，對消費者做精細化運營，通過數據驅動場景應用，場景應用帶來價值。

數據的積累和人工智能（AI）的發展，互相促進，相輔相成。企業通過智能化的手段進行預測、預警、推薦，實現千人千面、千店千面運營、更精準更高效的觸達和營銷，如最優人群推薦、最優SKU推薦、關聯商品購買預測，并最終實現業務增長的目標。

價值服務化

企業需要梳理內部和外部的服務能力，將業務能力標準化，封裝成服務，通過平臺化思維來規劃和搭建可復用的價值服務平臺，打通企業內部前后臺、對接外部生態平臺。數字化時代需要以數據驅動為出發點，把數據資產作為企業的戰略資產來經營，讓數據資產增值和變成業務價值。

價值輸出平臺也是最近幾年比較火熱的中臺，如業務中臺、數據中臺、技術中臺、組織中臺等。企業通過中臺賦能，互相調用、互相賦能，調用別人的長板來彌補自身的短板的同時，也要開放自身的長板供別人調用，并依據新的價值鏈條獲取相應的價值回報。

服務生態化

未來企業要轉型升級就要開放，與產業形成鏈接，需要有共生、共存、共建、共贏的思維，縱向服務企業內部前端和后端，橫向服務各業務單元和整個產業鏈的上下游。

對于產業中的龍頭企業或擁有核心數據的企業，除了對企業內部各業態進行服務和賦能外，還可以將服務體系延伸到產業生態，將內部平臺延伸為c2S2b2c （或c2B2b2c），S是指供應平臺，小 b 借助供應平臺 S 的賦能對 c 進行服務。

生態產業化

數字化核心要點就是產業鏈上下游企業借助同一個數字化平臺、企業賦能各自的核心能力和資源，來實現高效的分工和更合理的價值分配，改變過去“麻雀雖小、五臟俱全”的企業組織形式，把企業的邊界和組織擴展到產業鏈層面，同時也規避了企業各自的短板。

企業邊界模糊、產業邊界模糊，將會直接導致垂直分工則更加明顯，由于產業間橫向整合使得橫向鏈條變寬，產業內鏈條網狀化使得產業內縱向鏈條平縮。這些都將會加劇產業間重新融合，并進化和演變成新的產業生態或產業聯盟，甚至有可能，未來的產業形態，可能跟我們當前的產業形態完全不同。

在企業做數字化轉型升級過程中，可能不會一帆風順，甚至會面臨不少困難和挑戰。雖然面臨一些困難，但數字經濟發展勢不可擋，企業的數字化轉型也是勢在必行。我們來看看一些實踐案例：

案例一：東芝的工業互聯網之路

東芝信息機器（杭州）有限公司是東芝筆記本電腦全球唯一的生產基地。隨著生產規模和業務的擴大，數據采集難、手工數據質量差、報送周期長、事后監管機制不全等問題日益凸顯。在引入數據采集軟件i@Report和億信BI軟件后，生產數據可自動上報、異常數據也可自動預警，大大提高了工作效率和人力成本。采集上來的數據定期生產分析報告也使領導層可快速做出決策。通過智能數據平臺的搭建，億信華辰幫助東芝提升生產力的同時，也保證了數據的安全性和可靠性，著實為互聯網時代的制造業注入了新的活力。

案例二：某銀行智慧管理系統——AI引入，智慧升級

在新興科技高速發展的當下，傳統銀行網點受到來自新技術的沖擊。此情形下某地銀行金融機構積極擁抱創新金融科技，引入人工智能產品——智問，向智慧銀行轉型升級。通過語音及檢索，智問就可完成數據分析。解決銀行各層級人員無法快速獲取相關數據的行業痛點，現在無論是決策層還是各網點的工作人員，都可以通過語音的方式即時地獲取想要掌握的數據，極大地提升了銀行對數據的掌握程度和工作效率。

案例三：汽車集團預算與管理決策支持系統

XX汽車集團是中國最早經營進口汽車的品牌代理商，為了更好的服務于填報人員、提高工作效率、減少各級數據匯總壓力，基于i@Report+億信BI建立科學的業務數據采集體系，替代前期利用excel收集、匯總方式，減輕各級人員數據上報、收集匯總的壓力；利用數據倉庫技術建立不通主題數據集，科學的對業務數據進行管理；利用億信BI建立科學的指標統計和預警體系，建立領導駕駛艙、企業運營等分析模塊為企業管理提供支持。

類似案例億信華辰合作的有不少，以上案例都有一些關鍵共性，可以理解為是產業數字化的內在驅動力和主要目標。

以上案例都有一個明顯的共同點就是在自己傳統的產業內，擁有很好的品牌和龐大的用戶群體，也就具有龐大的用戶數據或用戶數據基礎。產業互聯網從消費互聯網借鑒的一個重要方面，就是用戶體驗思維、用戶運營模式、數據價值意識以及如何利用數據進行價值變現經驗。

企業越來越重視數據的作用和價值，也都在思考如何利用自身的數據優勢來重塑商業模式，在數據價值驅動背景下，紛紛開始圍繞數據進行產業轉型和數字化升級。億信華辰經過14年的技術沉淀，圍繞數據全生命周期打造了多款重量級核心智能數據產品，產品線涵蓋了數據采集、數據處理、數據存儲、數據分析、敏捷分析、數據挖掘等多個領域，致力于幫助企業和政府解決數據應用難題，實現企業生產力和政府治理能力的數字化轉型，讓數據驅動進步。