企业数字化转型的十个方法论

数字化转型正在利用数字技术和数据来促进企业商业模式的升级转化，具体体现为以下三个方面：

• 让运作方式更加敏捷高效：例如在传统企业，老板问到人才问题，HR 可能需要用两周时间来准备答案，他需要向各级部门收集信息、整理数据并汇总分析，过程中还可能会遇到数据缺失以及格式、时间、可视化等问题。而在数字化的企业，老板上午提出问题，HR 利用数字化手段收集信息，下午就能汇报答案以及深刻的洞见。二者的效率差别一目了然。

• 使组织结构高度整合：数字化企业对于员工能够在一个系统内整合与高效执行的要求非常明确，数字化人才管理要求企业对每个岗位、每位员工都做到体系化管理与追踪。并对企业动态变化做到快速更新，以帮助企业管理层作出快速、准确的决策。

• 促进企业效能提升：中国企业的管理基础相对薄弱，无论是管理意识、管理者水平还是流程制度都需要逐步追赶先进的管理方法，而数字化是能够实现跨越发展的有效办法。

方法论

建立数字化顾客触点

数字化转型的第一项内容就是紧紧围绕顾客，让顾客在数字化环境中，顺利找到企业。包括在社交网络上建立命名清晰的认证官方账户，提供客户门户应用，允许客户访问历史订单、预订单、账单、工单、知识库等关联数据，尽可能驱动客户自助服务，减轻传统客户触点（线下服务中心、呼叫中心等）的成本负担。比如航空公司允许顾客提前若干天通过 App 办理登机手续，甚至允许预定特殊口味的餐食，从而提高运营竞争力。

从数字渠道有效触达目标顾客

数字化能力直接对应了传统营销作业的能力，那就是通过数字化媒介直接触达目标客户群体的能力。无论是 ToC 还是 ToB 企业，都要有通过高质量内容吸引目标受众，并捕捉其档案的举措。只有这样，企业才能通过社交网络和信息流广告平台实现二次定向。如果没有这个能力，就只能和众多竞争对手一起，基于人群特征在外部媒介平台上进行定向传播，代价是很高的。营销技术领域围绕各个大平台（微信、抖音、头条、淘系等）出现了非常多的解决方案，让传统企业眼花缭乱。但不管数字化营销空间多么复杂，企业要掌握的实质能力就是能够用比竞争者低的成本触达自己的目标顾客群。

解决顾客现实痛点

这一点讲起来比较笼统，每个行业的情况和机会是不同的。数字化不仅仅意味着要解决综合的营销和服务问题，也包括解决顾客的痛点问题。今天，再好吃的饭店，如果要求顾客一定要在门口叫号等位，毫无疑问，它没有做到以顾客为先。数字化技术运用的方向，首先应该解决客户痛点，哪怕它只是酒店床头的一个无线充电器。

数字化业务对象

业务对象可以简略地理解为商业活动中所有的人（或组织）、物、事。比如，客户、供应商、联系人、员工就是人，采购物料、销售物料、存货、检验单、设备、仓库、车辆、资金就是物，而采购行为、检验行为、加工行为、报价行为、签单行为、交付行为就是事。这些业务对象是彼此关联的，建立所有业务对象的数字记录，并将其建设成关系数据库就是数字化企业的 IT 基石。

自动化业务流程

当业务对象都已经数字化，并且在线运行，就可以找到业务流程中依赖人工的重复环节，将其通过程序实现自动化。比如一家数字播放的电影院，理论上可以做到 90%以上的自动化，检票、播控、售品等环节可以完全实现无人操作，将人力成本限制在最低水平。

数据化决策

数据化决策不是让数据直接决策，而是由管理者根据数据做出的，是客观数据和主观策略的综合。影响企业运营水平的几大决策领域包括：决定研发投入的方向和规模；营销投入的选择；定价和佣金；投融资活动；运营质量问题归因。而要做到数据化决策的前提，就是业务对象和活动都有完整、可信的数据记录。

任务型组织

数字化建设项目依赖专业化的团队和项目组织形式，传统企业的科层结构中少有现成的能力，他们必须要敞开大门，引入一批拥有新技能的人才，与具备行业经验的现有管理者展开复杂协作。而打造任务型组织，弱化了科层关系，降低了部门壁垒，围绕关键项目和任务建立协作，能够更好地跨越组织内部边界，策动团队和利用资源。

众包和远程工作能力

只有授权和约定充分，并且习惯于在数字化环境下作业的企业才能顺利适应远程工作的需要。那些基础业务对象都没有数字化记录，沟通协作依赖层级的企业往往会被远程工作拖慢脚步。除了远程工作，参与工作的人也可能有不同的边界。一般企业只能动员自己的员工，数字化企业则掌握了从数字空间轻松招募和管理大量兼职或全职参与者的能力。即便产出是一样的，具有众包能力的企业也一定拥有更强的敏捷性。更何况，基于自主选择，充分激励的众包人员往往会比企业招募的员工更具战斗力。

员工自由度

员工自由度很少和企业数字化联系起来，但是这两者之间的确存在密切的关系。当自动化流程控制就位，业务数据和决策信息周全的时候，员工自然比较容易自行裁量。而且所有运营活动的数字化记录也让事后的检查监督成本更低。另外，数字化运营会带来众多的微创新机会。只有在员工自主度比较高的管理文化中才能孕育出这样的创新成果。

商业模式升级

所谓商业模式的升级无非是为了建立持续毛利更高、壁垒更高的业务。它通常和订阅性收入、平台交易收入、高度自动化带来的成本领先和差异化增值有关。不是每家企业都有机会实现这样的巨大跃升，但是数字化程度充分的企业至少可以对原有的商业模式进行某种程度的优化。

数字化转型的技术能力

数字化转型的利器：数据中台

数字化转型背后需要强大的数据技术支撑，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL 数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

• 数据采集与预处理环节，Sqoop 常用来将关系型数据库和 Hadoop 中的数据进行相互转移，Flume NG 作为实时日志收集系统，Flink 处理流式数据分析场景；
• 数据存储方面基本上采用 HDFS 作为其核心的存储引擎；
• 数据查询分析方面使用 Hive 进行长时间的批处理查询分析，使用 Spark、Impala 等进行大数据实时查询分析。

企业数字化转型的实质是打造智能商业操作系统，将企业的用户、商品、渠道、人员进行数据智慧化整合，形成动态链条，再运用自动模型进行智能运转。这就要求企业不仅要批量生产个性化的产品和服务，还要融入创新理念，将现有运营、管理、研发等思维重新组合，促使部门协同一致，同时还需要利用数字化技术实现数字智能，即构建数据中台架构，实现从 B2C 到 C2B 的过渡。

比如，零售行业的智能定价应用解决了零售企业上百万个 SKU 的智能定价问题。智能定价应用基于企业数据一体化，这些数据在数据中台被完全打通。在数据中台，技术人员会建立模型，方便业务人员结合数据分析进行智能定价。这种定价模式所获得的收益是过去依靠人工定价无法达到的，它依赖于整个智能商业操作系统的高效运行能力。智能商业操作系统以高效、智能化的方式管理数据，减少 IT 人员的配置成本，既为企业持续发展提供动力，又为企业节省了人力成本。

而当企业发展到一定规模后，资源浪费和功能重复建设成为一种普遍现象。如何保持企业核心竞争力并挖掘新业务是企业必须要思考的问题。这时企业就会发现数据中台不仅可以统一数据，还可以实现数据标准化存储，为企业梳理可以灵活调用的数据资产。数据中台形成的数据服务是企业独有的且能复用的资产，是业务和数据的沉淀，不仅能够减少各部门、多项目的重复建设，还能帮助企业在竞争激烈的商业环境中形成差异化优势。

数字化转型误区与痛点

数据中台虽好，但数字化转型的失败率高达 85%。大多数公司的数字化转型失败以及上中台失败是因为战略、技术、人才没有实现三位一体而造成的，这是企业转型最大的一个痛点。

第二个痛点是一些企业习惯从信息技术角度理解数字化转型，并没有意识到这是一项战略性、系统性、长期性的艰巨任务。正如木桶理论一样，数据、应用、人才、工具、经验、中台这 6 个要素缺一不可，任何一方出现短板都将大大影响企业的数字化转型效果。因此，企业在数字化转型过程中，要及时根据当前状态观察各个要素的发展规模和应用程度，快速弥补短板，避免单项过度投入。

第三个痛点是企业转型心切，前期调研没有做好，很容易就走入了数据中台的误区。因为数据中台相对于其他的技术手段来讲，价格较低、见效又快，所以受到很多企业的追捧，市场上也因此出现了很多所谓的“数据中台”，真伪难辨、乱象横生，比如“假中台”、“伪中台”、“封闭中台”。

某些软件厂商的产品与数据中台的概念有一定的相似性，便宣称是数据中台。这类“数据中台”空有其名，是假中台，无法满足企业对于应用数据的需求，提供软件服务仅仅是数据中台架构之下的一部分。

某些公司将 BI（商业智能）、报表、仓库、ETL、计算平台等数据工具集成，将最终形成的体系定义为数据中台，这就是伪中台。就像在智能手机普及之前，人们对于智能手机的理解并不清晰，单纯地认为智能手机只能拍照、打电话、玩游戏。一些商家借机推出有照相和录像功能的产品，将其定义为智能手机并销售给消费者。这种以“认知偏差”为手段的营销，同样被运用在中台领域。目前，包括伪中台在内的众多“数据中台”将各种堆砌组合而成的工具定义为数据中台，造成了市场上“数据中台”概念混淆的局面。单从功能的角度来看，伪中台也能实现对数据的清洗、分析等操作，但伪中台只能解决数字化转型企业的部分问题，无法做到深入的数据应用。数据工具的集成不是数据中台。

封闭中台是一种具有较高风险的中台，此类中台有两个特点。一是不够灵活，当公司选择封闭中台进行数字化转型时，除了需要此类数据中台外，还需要购买其他的套件，例如使用某款封闭中台上云时，只能用此类中台旗下的云系统。二是不支持二次开发和开源的内容，封闭中台顾名思义即是：封