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数字化转型作为当前的热门话题，在各行各业都引起了热烈讨论，与之共同出现和套娃的概念也层出不穷。今天试着谈谈这个热门话题，并尽可能用最简单的语言，以便理解。
一、背景和设定
任何一个概念、愿景、认知的提出都离不开一个前提条件，脱离了背景，那这个概念也就基本不存在了。
所以，如果你想反驳数字化转型，那最佳途径就是否定这个背景和设定。
在这里不去粘贴那些宏大叙事的文字，我们提取几个核心要素：
- 大环境已经发生了改变，从物理世界向“物理+数字”的转变。
- 首先，我们已经进入了一个高度数据化的时代。我们大量使用数字化的技术，甚至我们的行为也正在数字化，我们产生了大量的数据，而且这些数据是可以被收集、分析，甚至预测趋势与预测行为。
- 同样的生产经营、商业活动、商务决策……等等都可以在信息化和数据化的世界里得到体现。甚至现实世界不具备实体的内容都可以通过数据分析与呈现而得到具象（比如个人喜好）。
- 数据成为关键资源，被用来呈现现实世界、驱动决策、分析和行动。
这个设定和元宇宙、大数据等的设定是一致的，也是经过了考验的。在不同的行业进行阐述时可以根据不同的行业添加补充资料。比如工业/制造业领域里已经存在大量智能机器人、线上订单、模拟仿真数据等都可以作为背景进行补充。
- 由于信息化和社交网络的普及等因素，原有的基于规律和公式的商务和决策分析方法已经不适用，比如原有的理论体系无法预测淄博烧烤在极短时间内爆火。
作为一个在京淄博人，各位老板有投资在北京开烧烤店的没？
- 由于信息技术和数据技术的发展，传统的基于空间和时间的商业环境也发生巨大的变革。比如共享经济的诞生、互联网商务等。
外卖APP的出现干掉了方便面的业绩。王老吉和加多宝打架，和其正没了。等等等等
- 不确定的大环境，脆弱的供应链、突变的客户需求都可能导致企业面临生死抉择。
比如俄乌冲突引发欧洲工业的集体转移等。
总结起来就是，企业在这个高度数据化且面临大量不确定性因素的环境中，原有的价值链与应对手段已经不足以保障稳定和发展。这在不同的咨询单位和不同的场景、不同的场合会有不同的阐述，比如阿里称之为数字化外场。
守着旧的商务渠道和模式不创新会天天担心被弄死。新的商务模式又不知道怎么建立，也不知道怎么做大做强。这么看来是不是就很焦虑，那得做点啥呢？其实之前有很多有远见的人一直在尝试，比如打通线上线下的新商务模式，比如大数据决策等等。但这些都是具体的行动，都缺少整体的研究和体系化的解决。
是的，数字化转型作为高层级的概念就被提出来了。有多高呢？三四层楼那么高啦！（致敬星爷的《功夫》）
二、数字化转型是什么？
数字化转型是企业在数字化社会的大背景下，利用数字化技术以应对高度不确定性和不断变化的市场环境或客户需求为目标的战略转变过程。
数字化转型不仅是数字化平台和技术的堆砌，同时包含了文化、战略、流程等全方位的变革。数字化转型驱动部门也不仅是IT，而是囊括了管理、业务等各个层级。数字化转型是一个过程，是企业全体员工都参与其中的过程。
这段话很长，因为我在写这一段的时候希望能把这个作为本文的总纲，后续很多的内容都会从这里延伸出去。
从这个定义来分析，我一度以为是在贩卖焦虑，感觉甚至想到了大刘在《三体》中所描述的黑暗森林。“未知的威胁、突变、降维打击……”、“毁灭你，与你何干”…
在开始下一阶段的阐述之前，先用大白话做个简要的总结：当今时代发生了变革（从物理世界向物理+数据转变），大环境的变化逼迫企业为了生存和发展要开展一系列的转变，这个转变称之为“数字化转型”。
三、数字化转型的目标是什么？
目标在不同的行业和客户、不同的项目阶段都会不同，因此是无法准确定义的。这里只谈通用性的内容和分类。
上面谈到数字化转型是为了适应数字化社会而所做的转变，那目标其实也很通俗的可以拆解成企业在数字化时代的生存和发展。为了便于理解，我个人不严谨的阐述为对内和对外。
生存：是对内的改造，比如：提高效率、优化流程、文化和组织变革等。
应用数字技术进一步降低成本、提高效率是保证生存的基本手段，因为你不降本增效，别人降本增效，那你就会被淘汰。赤裸裸的卷！
发展：是扩张性的、外向性的，比如：驱动创新改善用户体验、增强竞争力以及新商务模式的探索等。
数字化时代，运用好数字化技术打造爆款或者降维打击别人，是发展的有效手段。不创新但快速跟进热点和新商务模式也是好的。
以上是个人不严谨的理解和阐述，如果要更准确的表述，我推荐阿里的表述方法（贴切又高大上）即：数字化增长和数字化重塑。在这里摘抄其部分核心内容。
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数字化增长
对于以增长为核心的数字化转型，企业更多的是以解决局部问题为切入点，利用高效的数据技术，基于现有的业务模式进行运营优化和技术创新;通过先进的数据技术和算法，获取更低成本和更好体验之间的平衡，降低运营成本，或为业务提供增量。 -
数字化重塑
对于以重构为核心的数字化转型，企业应当注重新的商业模式如何构建，在商业能力和数字技术能力两方面并行搭建数字化转型路线图。由数字化业态所必然带来的海量数据的归集和沉淀方式、数据的分析和理解、基于数据的业务创新，是“数字化重构”战略中企业必须重点考量的因素。
随着商业模式的重构，业务场景更加多变，数据的维度也会成倍增长。如何构建合理的全域数据体系，以先进的方式存储、辨识和连接这些数据，并灵活地使用它们，也是数字化重构中需要重点考虑的技术方向。
四、数字化转型做什么？
4.1 数字化转型的两个能力
数字化转型的本质是企业的一系列转变的集合，目标是生存和发展。数字化转型做什么可以理解为实现途径。在各种资料里有很多的不同表述，但总结起来，基本都离不开两个核心：数据洞察能力和敏捷应对能力。基于这两个核心叠加行业特色形成了行业解决方案。
如有不同观点，欢迎讨论和指正。
从企业文化建设、流程制度和组织、数字化技术平台，三个角度来阐述和理解这两个核心能力：
两个核心的表述由AI协助完成，算是个人理解原创，在反复校对后由AI生成通畅的文字。
不管读者是甲方还是乙方，此部分就是数字化项目的内容，实际需要根据自己的情况变通。
技术部分则根据不同的行业会有截然不同的方案，比如制造业的敏捷应对能力少不了智能机器人技术的介入。
数字化平台的建设里在不同的规模和行业所需要的技术也会发生变化，不过比如5G、AI、大数据、云计算、容器等都在其中，感兴趣的去看一些报告和白皮书，在此不赘述了。
数据洞察能力：
数据洞察能力是指一个组织收集、管理、分析和利用数据的能力。实现这种能力需要以下三个途径：
- 企业文化：建立一个重视数据的文化，鼓励员工使用数据来支持决策，并在组织中分享和利用数据洞察。培养员工的数据技能和能力，包括数据分析、数据驱动的决策制定和数据故事讲述。
- 流程制度与组织：建立有效的数据治理结构和流程，以确保数据的质量、安全性和合规性。建立支持数据驱动工作方式的组织结构，例如，建立跨部门的数据团队，推动更扁平化的决策流程。
- 数字化技术平台：从各种源（如业务操作、客户交互、社交媒体、物联网设备等）收集数据，以及存储、清洗、整合和保护数据。使用统计和数据挖掘技术来发现数据中的模式和洞察，以及使用预测模型和人工智能来预测未来的趋势和行为。
敏捷应对能力：
敏捷应对能力是指一个组织快速适应和应对市场和环境变化的能力。实现这种能力需要以下三个途径：
- 企业文化：建立一个鼓励快速学习、试验和迭代的文化，接受失败作为学习和改进的一部分。培养员工的敏捷思维和能力，包括灵活适应变化、快速决策和持续学习。
- 流程制度与组织：建立灵活的组织结构和流程，以支持快速决策和行动，以及跨部门和跨团队的协作。这可能包括打破传统的部门边界，建立跨部门的团队，以及推动更扁平化的决策流程。
- 数字化技术平台：利用数字化技术来提高运营效率和质量，支持快速和有效的决策，以及驱动创新。这可能包括使用数据分析工具来支持数据驱动的决策，使用云计算和自动化工具来提高运营效率，以及使用新的技术和方法（如人工智能、大数据分析等）来驱动创新。
4.2 数字化转型和企业信息化的关系
先说结论：数字化转型是企业信息化的延伸，二者的关注点不同，侧重点有所不同。数字化又不仅仅是信息化的升级或延伸，因为数字化的范围更广，它是业务模式、组织结构、企业文化的全方位转变。
企业信息化
- 关注点：注重在企业内部，通过信息化的手段实现信息、通讯、业务流程和管理方式的改造。诸如信息化办公、OA、电子公文等。
- 影响层面：业务流程、管理手段、信息等
数字化转型
- 关注点：物理世界与数字世界的连接、激发数据要素、创新驱动潜能。关注在通过数据驱动企业，打通数字和物理的次元壁，不仅包括内部管理也包括对外的业务创新与重构。
- 影响层面：商业模式、企业战略、行业生态等
信息化是数字化的前提。没有信息化基础，数字化无从谈起。
在不同的行业，信息化和数字化的关系可能会发生一些特色演变。比如，在工业和制造业不仅有信息化还需要自动化。因此把握最关键的一点来做区分“数字化的驱动力是数据，信息化的驱动力是效率”。
我相信很多人在看到数字化的驱动力是数据，信息化的驱动力是效率会提出很多的疑问和反对声音。
是的，信息化的驱动力不仅是效率提升，CRM也可以通过数据分析进一步推动营销。但打通内部流程提升客户满意度、甚至指导生产安排，这才是数字化。
之所以把信息化的驱动力定义为效率是有多重考虑的，比如在面向你的领导或者你的客户时，你总不希望他们认为自己需要从头建设。那怎么把数字化的天然顺位确立下来呢？
不如试试这么说：“数字化和信息化的侧重点不同，很多企业其实已经不经意间在贯彻数字化的理念，现在是时候把数字化作为一项战略提出来了。”
又或者这么说：“让我们一起看看还有信息化中有哪些方面需要提升，比如在CRM的基础上开展数字化驱动如何？”
数字化是通过数据来驱动内部生产、流程，提高对外的敏捷性、提高客户满意度、实现新商务模式。而信息化只关注在其中一个环节。数据打通并驱动整个企业行为才是数字化。
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补充几个重点概念
1. 工业互联网： 2012年由美国首先提出，是将新一代信息通信技术与工业生产及工业经济的结合，主要是将设备、产线、 供应商、产品、客户等通过工业互联网平台全面连接，进而构建起覆盖全产业链的全新制造和服务体系。工业互联网具备智能化生产、数字化管理、产业链协同等应用价值。
核心观点：以互联网和软件驱动，旨在利用发达的信息技术重塑工业格局。
2. 工业4.0: 2013年由德国首先提出 ，是德国对新一代工业发展和形式的称谓 ，主要是指利用物理信息系统 ( Cyber- Physial System，简称CPS）将生产中的研发、生产、销售、供应等各环节信息数据化，进而为生产与管理赋能，提升决策效率，其中智能生产、智能工厂是重点。
核心观点：以硬件驱动，巩固全球制造业龙头地位和抢占第四次工业革命先机。
3. 中国智造/两化融合：2015年提出，其主要目的就是完成从制造大国向制造强国转变，其中以突破一批重点领域的关键共性技术、培育自主品牌、推动生产型制造向服务型制造转变等是主要发展方向。两化融合 ：深化信息化与工业化融合发展，促进制造业网络化、数字化、智能化发展。
核心观点：从制造大国向制造强国转型以应对制造业格局和我国经济环境变化。
这三个概念其实都导向了一个目标：智能制造，将数字化技术融入到制造、生产、经营、客户服务、销售等等，实现各个环节的数字化与协同胡同，形成数据驱动的社会生产。
五、数字化转型怎么做
数字化转型如何实践这个话题，根据角度的不同会有不同的阐述方式。在这里我采用通用项目来进行阐述，这也是易于理解又符合逻辑的。
5.1 建设模式
在企业中，数字化转型的形式多种多样的，可以是需求导向的局部转型，也可以是战略牵头的总体转型。按照发起部门和转型范围的不同可以划分为3类：
- 散发式: 各部门各专业自发性的出于解决某个具体需求而发起的，这种类型的项目可能是无意识的转型。比如营销部门的新模式探索或者数据分析等。这种模式的优点是需求明确、时间短、费用相对少，但由于缺少高层支持，导致数据的打通和内部协同不足。
- 集中式: 由企业高层甚至是集团级来进行整体规划，然后由IT部门或者数字化部门进行推行。通常采取试点先行、全面推广的思路。选取典型场景、典型试点单位进行试点后推广的方式。这种形式的好处是一致性强、数据采集和集成由于高层的介入会更方便，可以实现相对深入的转型。缺点是成本高、周期长等。
- 协调式: 协调式是介于两者之间的一种模式，协调式是由高层对数字化进行一定程度的定义，然后由各部门自发的根据不同领域和技术成熟度自行决定具体项目。为了跨部门协调或者保证架构、目标的一致性会成立真实或者虚拟的数字化部门来对方案等进行评审。好处是敏捷、需求好落地、成本灵活。缺点是易产生重复建设和内耗，集成效果不能保证等。
5.2 建设过程
规划先行、统一设计、分步实施、迭代更新。
对待大中型项目的计划的常规做法，也是经过验证的有效方法。
一、 规划先行
关键是顶层设计，在这个过程中需要重点完成以下工作：
通常这些会打包成为一个咨询项目一次性完成，当然企业也可以自行完成。但我并不看好企业自行完成，因为清楚的认识自己总是比较难的，毕竟你不知道你不知道的是什么。
现状调研：这个阶段的目标是了解你的组织当前在数字化转型的哪个阶段。这可能涉及到技术、人员技能、业务流程等方面的评估。此外，还需要调研管理层的管理需求。这可能包括管理层对数字化转型的期望、希望解决的问题、对成功的定义等。这个阶段的结果将为你提供一个全面的现状视图，帮助你了解你需要从哪里开始。这个阶段会有很多参考模型，下一篇文章会从这里展开。
需求分析：在了解了你的现状之后，下一步是分析你的需求。这可能包括了解你的业务需求、客户需求、市场需求等。此外，你需要进行同行业的调研和分析。这可能包括了解同行业的数字化转型情况、他们的成功和失败经验、他们的最佳实践等。这个阶段的结果将帮助你了解市场的趋势，以及你的数字化转型可能面临的挑战和机会。
确定目标：在分析了你的需求和同行业的情况之后，你可以开始确定你的数字化转型目标。这些目标应该是具体的、可衡量的，并且与你的需求和现状相符。你应该考虑业务、流程、人员、组织等各个方面，以确保你的目标是全面的。
制定策略：在确定了目标之后，你可以开始制定你的数字化转型策略。这个策略应该包括你打算如何实现你的目标，你打算使用哪些技术，你需要哪些人员技能，你的时间表是什么等。你应该参照你的现状和目标，以确保你的策略是实际的和可行的。
在规划阶段，各个咨询公司有各自的方法论，如何开展调研、如何进行分析、如何确立有效的目标等。这些方法论，感兴趣的可以去参照各个咨询公司的材料自行补充，这里不展开。
建议：一定要充分考虑高层的访谈和想法，这不仅是商务的考量，也是企业战略规划的要求。数字化转型是企业级战略，需要高层的深度介入。
这个过程中要始终记得数字化转型的数据洞察能力和敏捷应对能力，当然你可以用别的主题来串。这里仅列出几个需要注意的点：
“数字化转型不是万能良药，解决不了全部的问题”
“技术不是越新越好，解决业务需求是关键”
“60%的功能你可能永远不会用，专注在真正在用的功能，避免过度投资和功能冗余的用户体验”
“员工的诉求和老板的诉求经常会冲突，如何取舍和平衡要摆好”
“这几年数字化技术变化很快，代差已经形成了，不要抱着必须立旧的心态，很多时候真没法用”
“如果是央国企必须考虑国产化的问题，民营等适当考虑，毕竟不知道啥时候被卡会很难受”
“从容易出效果的场景开始，毕竟不断的有成绩和效果更容易让你不断获得高层的支持”
** 二、统一设计**
统一设计不仅包括数字化技术平台的设计，还包括了组织、流程、文化等的一体化，通过这些方面的统一设计形成合力才是数字化转型的重要支撑和保障，因此这里的统一设计可以视作转型所需的支撑统一设计。从一个技术人员的角度，这里仅作数字化技术平台的讨论。
统一设计的统一是指企业级或集团级的统一设计，目标是形成工具和技术上的合力，避免重复建设，另外也容易形成规模化和集约化。要选择适合自己发展情况和行业属性的工具。
- 对于中小型企业和初创型企业，可以直接采用云部署、成本较低、快捷易用的SaaS和aPaaS产品，几十人的团队一年往往只需要几千到几万的价格和较短的部署时间 ，是开启数宇化的低门槛之选；
- 对于已经具备一定信息化基础的中型企业，可以在原先的ERP、CRM、OA、HR系统上做进一步的打通和改进，增强企业数字化能力。
- 对于大型企业或有需求的集团等， 可以根据其核心需求 ，有的放矢地部暑大型、私有的云原生架构、IoT技术和数字中台等。
数字化转型中会用到大量的数字化技术，在这里简单列一下，但不会展开讲，毕竟本文的重点不在技术介绍上，但会根据不同的企业形式做一个推荐。
通讯技术（CT）、数据技术（DT）、信息技术（IT）、控制技术（OT）
- 5G：是通讯技术（CT）的代表，具备高带宽、低延时、终端多的特点，在条件允许的情况下是IoT场景下的不二选择，但在某些特殊场景下不适用，比如矿井等。
- IoT：物联网技术是设备之间通信和数据交换的技术，目标是实现设备之间的通信、智能化、自动化和远程控制。这个技术的出现让我们和机器之间的互动进入了新的阶段。
- XR：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等统称为XR。目前在硬件上国内外差距不大，主要差距在芯片。
- 大数据：是实现数据洞察能力的重要技术依托，目前通用技术差距不大，大数据平台国内外都有很好的产品，关键点在于数据的跨部门、跨领域、跨设备的打通，形成采集-存储-治理-消费的全链条。经常听到的数据湖等概念都在这个领域。
- 云计算：概念就不用介绍了，领先的应该重点考虑云原生、容器化、微服务化、低代码开发、云边协同等。是实现敏捷应对能力的重要技术支撑。个人认为CNCF的云原生路线图是很好的参照
- AI：人工智能在ChatGPT的推动下是当下最火热的话题了，本文便是作者在ChatGPT的协助下的产物。这里同样不展开，后续会写一些专题。
- 数字孪生：数字孪生在不同的领域会有一些变体，比如在流程工业等的数字化交付等。具体概念不赘述，个人补充观点是数字孪生的关键是数据，采集、治理到呈现与消费。有了良好的数据支撑，孪生就没那么难了。
这里的技术介绍并不全面，在各行业各领域有很多先进的技术，比如有个创业的朋友在做的计算机视觉就很酷炫。各个行业和各个领域按需进行选择，但技术的最终目标还是脱离不了数据洞察和敏捷应对，比如IoT的加入，让工厂对设备的控制效率上进行了提升，那就是敏捷应对的范畴。
这里没有提及安全、数据加密等，但不代表他们不重要。国产化也是一样很重要，特别是对国央企。
三、分步实施和迭代更新
这两个话题跟用户和项目的特色紧密相关，这里不做过多讨论了。放ChatGPT的两段文字总述一下。
- 分步实施：数字化转型是一个复杂的过程，需要分步骤进行。可以首先实施那些最容易实现、收益最明显的项目，然后逐步扩大实施范围。在每个步骤中，你都需要明确目标、制定计划、分配资源、执行计划、评估结果，然后根据结果进行调整。
- 迭代更新：数字化转型是一个持续的过程，需要不断地进行迭代更新。你可以根据市场变化、技术进步、用户反馈等因素，对你的数字化转型进行调整和优化。这可能包括更新你的技术、改进你的流程、培训你的员工等。
六、结束语
不可忽视的是数字化转型已经成为各行各业都在自发或被迫发生的现象。内部有需要，外部有压力、国家有政策，本文希望能把相关的一些认识与各位分享，如何正确的认识数字化转型，以及如何开展数字化转型有个初步的了解。本文后续可能会随着我对数字化转型的认识的不同有所改动，后续也会继续发布一些与数字化转型相关的专题文章。
在数字化怎么做这部分，笔者有些偷懒，原因是由于每个项目的差异化，这部分不好阐明。但这四个原则，是经过实践证明有效的。
整篇文章如有不同见解，欢迎各位留下宝贵意见，看到后一定会回复，但时间就不一定了哈。
下一篇文章会谈一下《企业数字化转型如何自我洞察：评估模型》
最后，青山不改，绿水长流，下篇文章见，下篇文章在下篇文章发布时就发布了。
