一文聊透数字化转型,获得企业未来生存的入场券--童亚斋
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”,而是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。
二、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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