企业数字化转型的核心是什么？如何才能真正做到数字化转型？-唐山翱云万物~王俊翔-中学

企业数字化转型的核心是什么？如何才能真正做到数字化转型？ < < 唐山翱云万物~王俊翔 < 导航

企业数字化转型的核心是什么？如何才能真正做到数字化转型？

企业数字化转型的核心是什么？如何才能真正做到数字化转型？

一、核心

数字化转型就是利用数字化技术来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施。采取数字化转型的企业，一般都会去追寻新的收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。因此数字化转型是技术与商业模式的深度融合，数字化转型的最终结果是商业模式的变革。

1.在“技术”层面

应该既指“转换”——从传统的信息技术承载的数字转变成“新一代IT技术”的数字，实现技术应用的升级;

2.在“融合”层面

从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字，打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，实现信息技术与业务管理的真正融合，发挥数据的价值;

3.在企业“重构”层面

适应互联网时代和智能时代的需要，基于数字化实现精准运营的基础上，加快传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等的变革与重构。

二、如何做到

1、数字化转型的基础是数据

数据是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。我们一再强调数据治理，强调数据的重要性，把数据提升到企业的核心资产上来，也是因为高质量数据所能带来的高价值。社会经济全面数据化，所有企业必须用数据发展。数据已成为企业的核心资产，将数据资产进行有效的管理和使用，是数字化转型的重点。要管理和使用数据，数据治理是难点，企业要想更有效的使用数据，就需要从过去被动的使用数据，到主动的去治理数据。数据爆炸、大数据等使企业数据的复杂程度随之升高，如何从庞杂的数据中清洗筛选出准确有效的信息，是数据治理的重点，也是企业数字化转型得以可持续发展的基础。

2、数字化转型首先是思想的转型

数字化转型要提高企业全体人员的认知，特别是中高级管理人员的认知，转变思想，以客户需求为中心，以数据为资产，以技术为手段，以人才为依托，构建能快速满足客户需求的支持业务创新的技术平台体系，支撑客户服务和业务创新。思想建设是我党的优良传统，也是保持党纯洁性和强大战斗力的武器。只有思想转变了，行为才能转变。

基础技术平台体系的建设离不开IT技术平台和IT人员的支撑，因此数字化转型需要IT的转型的支撑。

3、数字化转型是IT转型

IT不仅需要了解技术，还需要了解业务，还需要参与业务应用程序的研发和新业务的创新。IT不仅是辅助部门，而且还是业务优化和业务创新的部门。在进行业务培训或业务修饰时，您需要集成IT技术，技术和业务。

IT转型需要整合企业IT资源。应用系统、业务流程、基础设施、人类技能、需要统一和控制技术资源等，并加强业务研究部门、博士后工作站、战略研究、研究所、大学、技术供应商的内部和外部合作。在基本技术战略、业务战略、数据战略等战略方向、基本技术研究、基本平台建设、数据治理和数据应用、大数据、云计算、人工智能、社会等方面的统一规划、协调和合作，构建业务服务统一的基本支持平台，在数据的统一控制下，以数据为驱动力，支持业务发展与创新的协调。

5、数字化转型是业务转型

了解技术发展对传统业务的影响，了解数字技术，了解业务发展的方向和动态，并通过培训从业人员、促进业务转型。员工培训。让业务人员在正确的时间了解和理解正确的技术支持。特别是对于企业的中高级管理人员、架构师、技术研究员、数据科学家、系统规划人员的培训，使公司的所有员工都有一个共同的目标，那就是将其放在一个地方。业务变化将不可避免地导致生产力的提高和生产力的转变。

6、数字化转型是生产力转型

科学技术是第一生产力，技术促进业务转型，也正在推动业务转型。数字转换的目的是提高效率。、降低成本、创新业务。技术是手段、是一种工具，是可以极大地提高效率和提高生产率的良好工具。生产工具标记了生产率水平。生产力决定了生产关系，而生产关系必须适应生产力的发展。数字生产力的转变势必会影响生产关系的转变。企业的组织结构和企业文化需要适应数字化转型的需求。数字化转型也是企业组织结构和企业文化的转型。

7、数字化转型是企业组织结构和企业文化的转型

在数字时代，需要发展和创新，而不是遵循旧的规则。科学技术是第一生产力。数字技术的使用可以提高证券公司的生产率。相应的生产关系、的组织结构和企业文化也需要相应调整。传统的单应用程序开发，运维模型无法适应新的需求。在符合法规的要求下，创新不是不可能的，而是结合业务和技术进行积极的创新。了解业务、了解技术、了解复合型人才的数据将是创新的核心。

活力来自开放的文化。传统的国有企业通常扎根于其等级制概念，其意识形态和文化限制了创新的生命力。开放的人类历史时代是文化经济蓬勃发展的时代。为了使证券公司进行创新和发展以适应数字经济发展的要求，它们需要转变其企业文化，解放思想，鼓励创新和开放合作。

8、资源整合是时代潮流

归根结底，数字化转型是整合自己的资源，检查缺失的空缺，重视技术投资，使用数字技术来实现业务创新或优化业务模型。IT部门是技术实施的主体，因此需要IT与业务的深度集成，集成企业基础架构资源、人力资源、数据资源、组织资源、社会资源等，建立统一的业务服务中心，实现敏捷流程决策路径可支持业务应用程序中的快速变化和创新。

各项经济社会活动与数据的产生、传输和使用密不可分，数据作为独立的生产要素在价值创造过程中加速流动，数据流动强调信息系统的互联互通和综合集成，挖掘了智慧组织、管理与服务的新价值。

日前，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技咨询、顾问和活动服务专业提供商 IDC 发布了《 2020 全球数据、融合、及分析十大预测》。IDC 预测，到2022 年，全球数字化转型 GDP 将达到 46 万亿美元，占经济总量的 46%，2018-2022 年的复合增长率达到 36%。

不少企业数字化转型渡过了从 0 到 1 的时期，较量已然进入了下半场。在 2020 年新篇章，结合全球领先的研究和顾问公司 Gartner 的调研与报告，数据素养即服务（Data Literacy as a Service)、数据化运维（DataOps)、数据伦理（Data ethics and responsibilities）、敏捷模式（Agile strategies）的思考与应用将逐渐成为行业关注的焦点。

以下预测摘译自《IDC FutureScope：Worldwide Data, Integration, and Analytics 2020 Prediction》

预测1. 数据价值可度量化

到 2023 年，将有 70% 的 G2000 (Forbes Global 2000) 企业将制定指标以评估数据带来的价值，而处于更加成熟阶段的公司，将从中获得比竞争对手更敏捷的资源调配能力和效率提升。

预测2. AI 规模化

到 2024 年，在数据管理、集成、和分析过程中，通过部署 ML 促使 IT 和分析相关的任务自动化的企业，将比未部署的企业获得成倍的产能。

预测3. 数据素养

到 2022 年，三分之一的 G2000 企业将制定正式的数据素养改善计划，以推动大规模的数据洞察，建立可持续的、可信赖的关系以应对泛滥的错误信息。

预测4. 市场预期

到 2025 年，有 30% 的组织将使用内部或外部市场预期来制定重要的业务决策。

预测5. 数据目录与数据智能

到 2023 年，60% 的组织将使用数据目录来统一数据访问、发现、及成果，并不断提高数据运营和业务需求的透明度与信任度。

预测6. 暗数据转化

到 2021 年，将有 25% 的数据驱动型组织将其 30% 的非结构化数据转换为可重新调整用途的离散元素，从而赋能自适应决策制定和自动化数据驱动工作流。

预测7. 永久内存

到 2025 年，所有的内存优化 DBMS (Database Management System) 将使用永久内存，使 AI/ML 得以广泛启用，并在物流、金融服务、IoT 管理等领域发挥竞争优势。

预测8. 数据服务多样化

到 2022 年，将有 50% 的 ICT (Information and Communications Technology ) 供应商使用其平台内收集的匿名数据来提供洞察以及作为比较基准，从而差异化其服务，带来更高的价值。

预测9. 数据监控

到 2023 年，对操作的全面监控将转移到对工人的监控，25% 的企业将对详细的数字化工作进行监控，以提升已完成工作的价值。

预测10. 数据所有权

到 2024 年，发达经济体中 10% 的成年人将通过数字信任来管理其个人数据，新的控制措施和透明度将影响数字商务模型，并协调客户关系。

从中不难发现，Analysis is no longer enough. 信息无限碎片化的时代，我们需要高瞻远瞩，放眼更大的格局，找到“下一个实践”，而不是“最佳实践”。

基于 IDC 预测与 Gartner 的众多研究报告，HYPERS 宏路数据摘译并解读了 2020 年五大热点趋势：

一、AI/ML 规模化

IDC 在《IDC FutureScape: Worldwide CMO 2020 Predictions》中预测，到 2022年，电子邮件营销将成为第一个全面完成 AI 营销自动化的营销方式。

2020 年，嵌入在整个信息价值链中的 AI 将使分析系统中的算法能够更好的对消费者数据进行识别、发现异常、提供建议、使企业从数据中获得更多的洞察，并将海量的数据进行快速的综合分析。IT 部门角色将真正开始转向监督和治理、工作价值的新评估、责任范畴的新培训等，营销人士则可将更多关注点放在场景化数据应用的思考。

二、数据素养

数据素养（data literacy）概念是对媒介素养、信息素养等概念的延续和扩展，至少包括以下五个方面的维度：对数据的敏感性；数据的收集能力；数据的分析、处理能力；利用数据进行决策的能力；对数据的批判性思维。主要指代在数据采集、组织、管理、处理、分析、共享与协同、创新与利用等方面的能力，以及在数据生产、管理、发布过程中的道德与行为规范。

Gartner 调研表示，有 86% 的数据分析领导人表示他们的最高责任是定义数据和分析策略。然而经营策略诸如：“这些数据资产，或此类数据洞察能否从根本上改变用户的消费主张？”“此类业务流程和应对方式是否会带来新的洞察？”却鲜有问津。

到 2020 年，随着扩展数据专业知识变得越来越重要，企业与数据智能服务商之间的合作将远不止是软件本身，而是教育和支持（即服务）结合并用，使数据的可使用率大幅提升，支持每个业务决策。为实现这一目标，企业可从诊断组织现阶段数据素养程度起手，再从整体需求上进行必要的改进，包括相应的培训、规范要求等。

三、数据化运维

受 DevOps 启发，DataOps 将是一种自动化的、协作式的、面向流程的、跨功能的、以提高质量并加快分析数据管理时间周期为目的的新方法。据 Gartner 预测，目前 DataOps 在潜在市场的应用率还不到 1%，但正是这不到1% 中隐藏着巨大的竞争优势。

DataOps 统一了数据分析相关的工作流，对企业提取数据价值的能力产生无形的涟漪效应，促进团队合作，减少中间劳动力浪费，将数据团队从混乱和缓速中解救出来。而这正是数字化转型 1.0 与数字化转型 2.0 的一大区别。

四、敏捷出击

当下，由聊天机器人提供支持的搜索和语音已经成为查询数据的强大接口。到 2020 年，面对更加沉浸式、多层面的交互发展，企业“被消费者认知-搜索-了解”的路径将远远不够，更多的可能性来自于主动交互，及时修正对消费者乃至市场的数据化认知，不断探索，敏捷反应。

五、数据伦理

Gartner 预测，到 2023 年，超过 75% 的大型组织将聘请 AI 行为取证、隐私、和客户信任专家，以降低品牌在数字化应用过程中的的声誉和风险。

大多数技术飞跃都以某种方式改善了我们周围的世界，并将人类带到了更好的地方。但是科技进展同时引起人们对数据隐私、伦理边界、自由意志等问题的关注，例如：新数字语境下的“真与假、美与丑、善与恶”的边界不再清晰；AI 算法与社会契约、人类伦理需求的矛盾引起反思；数据使用的权利与义务是否有共赢局面等等。

数据伦理研究是一个新的跨学科、跨界的领域，它的出现将把数据智能带到新的方向和高度。

在这样的背景趋势下，作为一直站在品牌方侧、将业务重心放在帮助品牌打造数据闭环的 HYPERS 宏路数据，在新的赛场依旧火力十足。

理解场景

诚如行业预测，AI、机器学习将快速大规模地取代操作层面及重复作业的工作，但在多场景结合时，好的“内功”则可迅速缩短不必要的尝试。

深度理解业务场景一直是 HYPERS 内功强之所在。在场景的理解和下钻层面，HYPERS 在十余年服务了包括 20% 的 Forbes 全球最具价值品牌及众多世界五百强企业，积累了丰富场景和成功实践。并且在 HYPERS 的产品设计中，以客户使用场景为出发的思想也一直贯彻其中：每个细分功能实用易用；产品之间数据天然打通也可独立使用；全套 Marketing Cloud 产品配以专业团队为企业量身策划 deep insight 的“组合拳”打法，更使得 HYPERS 的服务受众不仅限于运营人士，而是形成更深维度的洞察，触达决策者。

主动出击

不论是数据素养、技术实力、安全合规，HYPERS 都为企业带来了高度贴合业务场景的服务与支持。

过去的数字化转型是从硬件到解决方案，而未来，HYPERS 将与企业一起用深度洞察创造更多的价值，对市场和消费者做更敏捷、乃至更主动地反应和出击，助力品牌对变幻莫测的消费者洪流敏捷反应，更攀高峰。

唐山翱云万物~王俊翔形象店

其他产品: