對(duì)于大多數(shù)企業(yè)管理者來(lái)說(shuō)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)既流行又陌生的概念！

流行，是因?yàn)椤皵?shù)字化”的概念在市場(chǎng)上已經(jīng)宣傳得足夠多了，包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新一代信息技術(shù)，數(shù)字孿生，各種新詞、新思想 ...

陌生，則是因?yàn)殛P(guān)于數(shù)字化的討論往往趨向于抽象、理論、學(xué)術(shù)派，框架派，總是不具體，不生動(dòng)，管理者難以找到“落地”抓手，實(shí)踐者難以確定學(xué)習(xí)方向 ...

數(shù)字化轉(zhuǎn)型之所以宏大復(fù)雜的原因是復(fù)雜的，但主要還是因?yàn)楦骷移髽I(yè)面臨的問(wèn)題太不一樣，難以提煉出共性的業(yè)務(wù)需求和創(chuàng)新場(chǎng)景。

因此，只能把成百上千的案例不斷地提煉、總結(jié)、再提煉，最后就剩下諸如“四平臺(tái)、五架構(gòu)”一類(lèi)不明所以的框圖了。

通過(guò)架構(gòu)和框圖，可以形成一個(gè)完整的、好看的、清晰的企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略地圖，但是這個(gè)地圖往往也只能說(shuō)清楚目標(biāo)在哪里，企業(yè)希望達(dá)到什么樣的長(zhǎng)期發(fā)展愿景。

事實(shí)上，這只是一個(gè)梳理思路的工具，當(dāng)落到實(shí)處，考慮具體做法時(shí)，往往大相徑庭。

一是企業(yè)當(dāng)前的架構(gòu)和目標(biāo)架構(gòu)之間差距較大，需要做的事情太多，絕大多數(shù)企業(yè)一下子面對(duì)這么大陣勢(shì)的任務(wù)量，往往就“退怯”了，尤其是資源比較有限的情況下。

二是企業(yè)在執(zhí)行“轉(zhuǎn)型”的過(guò)程中，因?yàn)橐黄啤扒笞儭保瑏?lái)自各利益相關(guān)方的阻力也是非常大的，其中的心酸與曲折不言自明。

這也就是為什么，數(shù)字化很容易讓人感覺(jué)是在忽悠。因?yàn)楣适轮v的太好，但實(shí)操起來(lái)處處是“坑”。

為了達(dá)到數(shù)字化的目標(biāo)，需要從復(fù)雜的事務(wù)中梳理出若干重點(diǎn)任務(wù)來(lái)，這樣理解“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”更加具體，也更加生動(dòng)。

于是，不管概念上多么高大上，最后也無(wú)非就是以下這幾件事兒需要做：

提高數(shù)據(jù)價(jià)值

數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)，所有場(chǎng)景都是建立在數(shù)據(jù)上的?！扒蓩D難為無(wú)米之炊”，有了數(shù)據(jù)一切才有的談。

不管是推廣智慧物聯(lián)設(shè)備，優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)，開(kāi)展數(shù)據(jù)治理，本質(zhì)上就是讓數(shù)據(jù)資源變多，數(shù)據(jù)質(zhì)量變好，數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)更強(qiáng)。

即通過(guò)數(shù)據(jù)建立業(yè)務(wù)的“數(shù)字孿生”世界，讓所有業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)方都能及時(shí)、準(zhǔn)確、一致地拿到想要的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)業(yè)務(wù)能效。

構(gòu)建數(shù)字場(chǎng)景

把數(shù)據(jù)作為重要的生產(chǎn)要素，融合到產(chǎn)品設(shè)計(jì)或業(yè)務(wù)流程中，建立新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)或決策水平。

為了構(gòu)建有效的場(chǎng)景，要解決業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面的問(wèn)題。

業(yè)務(wù)方面，可能涉及對(duì)原有業(yè)務(wù)流程的調(diào)整和優(yōu)化，涉及業(yè)務(wù)人員工作方式和習(xí)慣的改變，涉及業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的新要求。

當(dāng)新系統(tǒng)、新技術(shù)引入到業(yè)務(wù)活動(dòng)中，這些內(nèi)容都需要重新約定。

技術(shù)方面，重點(diǎn)在于技術(shù)研發(fā)本身，這包括傳統(tǒng)的IT開(kāi)發(fā)實(shí)施和AI技術(shù)的研發(fā)。

后者是很多數(shù)字化任務(wù)的難點(diǎn)，一方面，很多AI技術(shù)還在早期的探索階段，另一方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的匱乏也影響和制約數(shù)據(jù)應(yīng)用的能力指標(biāo)。

重塑組織價(jià)值

數(shù)字化轉(zhuǎn)型要想最終落地，還是要依靠“人”的配合來(lái)完成，從業(yè)務(wù)的規(guī)劃，系統(tǒng)的研發(fā)，業(yè)務(wù)的運(yùn)行，無(wú)不需要“人”的參與。

很多企業(yè)都是由于“人”的工作不到位導(dǎo)致失敗。

首先，這里涉及到需要重新梳理各方利益關(guān)系，尤其對(duì)于大規(guī)模組織來(lái)說(shuō)，錯(cuò)綜復(fù)雜的博弈必不可少；而當(dāng)企業(yè)存亡之秋，不得不轉(zhuǎn)的時(shí)候，這些關(guān)系協(xié)調(diào)維度的問(wèn)題也自然不攻自破。

其次，數(shù)字化活動(dòng)中要面對(duì)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的相互融合。這就涉及到業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)與技術(shù)團(tuán)隊(duì)彼此協(xié)作，在能力、經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)知等不同方面有所互補(bǔ)。

當(dāng)所有一切就緒，還涉及到具體的一線操作層面，是否能按照所規(guī)劃設(shè)計(jì)的那樣執(zhí)行。

用戶(hù)體驗(yàn)不好，新技術(shù)使用門(mén)檻高，抑或是技術(shù)服務(wù)不到位，任何一環(huán)問(wèn)題都可能導(dǎo)致“最后一公里”的失敗。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型始于頂層，但是終于基層，能用起來(lái)的“數(shù)字化”才是好的數(shù)字化，一切還是業(yè)務(wù)指標(biāo)是否提升“說(shuō)了算”！