❶ 財務的數字化轉型如何進行
「新冠疫情」這只黑天鵝正在成為檢驗企業數字化能力的試金石。通過一部手機、一台電腦，一個屏幕，在這個格外漫長的假期，少數擁有數字化能力的企業不僅井然有序地保持著運轉，甚至憑借敏捷的響應能力，探索著轉危為機的良策。例如近年來一直奔跑在數字化轉型之路上的安踏集團，依託前後端數字化平台，開啟了「全員導購」的新銷售模式，輕松實現日銷售額超千萬。而更多企業卻因為缺乏數字化基礎，面對線下復工的一再延期束手無措，只能被動地承受疫情的沖擊。
如果說在此次疫情之前，數字化轉型對很多企業還只是一個口號、一個構想。那麼，經此一疫，企業必將加速踏上數字化變革之路。但是，數字化之路應該怎麼走？對於很多企業而言還是一道難解之題。
財務數字化是企業數字化的切入點
數字化就是利用數字技術把現實的繽紛世界在計算機虛擬世界中進行全息重建。落實到企業運營管理上，企業數字化就是將企業現實運營的全過程、全方位在計算機世界中進行模擬，將數據反饋到現實世界，用以指導未來的決策和行為並推動業務增長。如此來說，數字化不僅僅意味著要將企業的前端銷售、物流數字化，更重要的是要將企業後端的財務、采購、內部資源配置與前端的新型商業模式進行匹配。在這個過程中，財務數字化可以說是企業實現全面數字化的最佳切入點。
回顧企業信息化、數字化的歷史進程，財務在每一次企業轉型的過程中都扮演著重要角色。無論是會計電算化，還是ERP普及運動，財務都是推動企業全面轉型的發動機，是企業優化升級的重要抓手。這一方面是因為財務系統上接企業高管，下接每位員工；左接采購、運營，右接營銷、服務；前接核算報表，後接分析決策。財務系統本身具備的串接各個部門、管理流程的特性和立體數據結構，是其引領企業在各個層級進行全面數字化轉型的天然優勢。另一方面，財務管理是企業管理的生命線，幾乎所有企業管理水平和競爭能力的體現都是以財務為核心。財務系統掌握著企業大量核心數據，而這些數據作為衡量、評判企業運營績效的重要指標和決策依據，是企業實現信息化和數字化的重要基礎。
因此，盡管數字化轉型技術不斷顛覆著傳統企業，但以財務管理為核心的這一點無法改變。財務系統承擔著引領企業全面走向數字化的重要職責。企業要實現數字化變革，第一步就要實現財務數字化。
財務數字化的實現策略
財務數字化有兩層涵義：一是全面應用以「大智移雲物」和區塊鏈為代表的數字化技術，二是對財務模式，包括組織、流程和工作模式等進行全方位變革，使財務系統能夠更好地支撐企業業務發展。互聯網商業模式是以消費側為主導、以模式為核心的資本經濟。如今，很多企業在業務端已經應用了線上線下融合的新思想，但財務支撐體系還是採用與交易分離，以事後報賬為主線，以管控風險為目標的傳統模式，流程復雜、效率低下，顯然已無法匹配前端快速響應的管理要求，必須進行重塑。
我們認為，企業應採用以下兩大策略引導財務模式變革，推動財務數字化進程：
連接全流程
數字化的核心是連接，即利用新一代信息技術，實現企業內部各部門的連接、企業與用戶的連接、企業與上下游供應商的連接，乃至未來企業與整個社會的連接。具體到財務數字化領域，就要將財務流程與業務流程和管理流程完全連接起來，實現全流程的「互聯網化」，並基於互聯網打通內外，連接內外，重構財務流程，並使後端財務和前端交易能夠在線同步進行。
傳統財務模式下，財務流程和交易分離，導致大量冗餘的流程環節。以費用管控為例，很多企業為了實現流程管控，設計了諸多控制流程。比如企業往往需要設置事前預算申請和預算審批流程以保證預算的正確使用，而當交易發生後，不管是業務人員、審批領導還是財務人員，大家都必須重復做很多事後工作，導致管理低效且高成本。同時，在傳統財務系統中，財務會計按權責發生制的要求確認損益，憑發票入賬，業務發生和業務入賬分離，財務處理在時間上滯後於業務活動，導致財務會計提供的信息是歷史性的，缺乏前瞻性。同時，財務會計依據會計分期假設的要求，定期產出並傳遞信息。在充分的市場競爭中，財務會計信息傳遞的時間固定性與決策的及時性產生了巨大的矛盾。這兩方面因素疊加，使得傳統財務信息滯後，無法滿足使用者實時決策的需要。
要想從根本上解決上述問題，企業首先就需要打通財務和交易，通過將財務流程、業務流程和管理流程相連接，重構財務流程，消除大量冗餘環節。其次要將財務流程、業務流程和管理流程全部互聯網化，使業務端所有交易在線上發生，使財務端所有業務能夠基於線上交易實時進行處理，從而實現將事後記賬報賬轉變為業務發生時的記賬報賬，將手工會計處理轉變為在線自動實時處理。
打通全數據
數字化的基礎是數據。要實現財務數字化就要打通全方位、全過程、全領域的數據實時流動與共享，並實現信息技術與財務管理的真正融合。
從本質上來說，傳統財務是准則導向、披露導向，不是業務導向、管理導向，ERP系統主要為流程操作服務，帶來兩個問題：一是財務信息客觀但未必真實。財務記賬以發票內容為主體，但發票無法反映業務的本質。財務數據與業務實質脫離。這些都導致ERP財務信息失真，口徑無法滿足管理需求。二是財務信息為單一化的貨幣計量信息，而非企業綜合性的全面經濟信息。貨幣計量的信息固然具有一定的綜合性，但非貨幣性信息對管理往往至關重要。財務信息支撐體系存在的這些問題，使得財務信息片面、失真，難以滿足業務管理的需求。
同時，傳統企業信息化系統由一系列相互獨立的專業套裝軟體系統構成，這些系統彼此獨立，形成了煙囪式的架構，造成了大量信息孤島。大量財務數據和業務數據重復、凌亂地散落於企業的各類信息系統平台中，使數據採集和數據轉換成為難題。
為此，企業必須打通數據壁壘，改變基礎數據的獲取路徑，推動數據流動。一方面要打通業務和財務數據，消除信息孤島；另一方面要使管理會計不再僅僅依賴於財務會計提供信息，而能夠直接從交易端、從不同的業務系統中自動實時地進行數據收集和處理，豐富數據來源，提升數據質量，開展數據洞察，最終實現讓數據賦能業務發展。
財務數字化的實現路徑
財務數字化的實現之路，就是數字化平台的建設之路。無論是流程的連接、業務的在線化處理、還是數據的打通、獲取、傳遞或是數據洞察的開展，都需要基於現代信息技術，在自動化、互聯網化、智能化的信息系統中才能落地。打造財務數字化平台需要企業長期規劃、循序推進，建設內容包括三大部分：智能共享系統、數據中台和數據應用系統。
1、以智能共享系統為連接前端交易和後端財務，並實現內聯外通的橋梁。
在財務數字化系統的建構進程中，財務共享平台是先遣隊。數字化在系統中落地的過程，要通過對外，對內兩條線，對外記錄所有交易過程，對內打通所有業務條線，通過統一系統把整個業務串聯起來，打通內外，互聯互通。這個系統就是業財稅智能共享系統。
共享中心的核心是共享，而共享的前提就是「連接」。這意味著：共享中心可以成為連接業務、財務、管理全流程，推動業財融合的天然的技術平台。業財稅智能共享系統是傳統財務共享在互聯網+時代的革命性換代產物。其本質是基於新一代的信息技術，實現對企業更廣泛業務（從記賬、算賬到報賬、采購、稅務等）的數字化，並對企業財務體系、業務流程、商業模式進行顛覆和升級。通過構建業財稅一體化的智能共享中心，企業在後台和前台之間形成了一個業務交易層更靈活、更強大的業務支撐中台，能夠連接前台和後台的大量交易處理和服務，實現對企業更廣泛業務（從記賬、算賬到報賬、采購、稅務等）的數字化，大大提升運營效率，快速響應客戶需求，實現財務、業務和稅務的深度融合。
本文開頭提到的安踏集團就是業財稅智能共享系統的受益者。2018年，安踏攜手元年科技啟動財務共享中心建設，打造體育用品行業「供應鏈+批發+零售」業務模式下自動化、智能化、數字化的共享系統，使共享牽引集團內部系統改造並支撐集團業務快速發展。此次疫情中安踏的「全員營銷」之所以能得以高效貫徹實施，與其共享系統對前端交易的敏捷響應密不可分。
2、以數據中台為打通全數據，實現集中化數據治理和數據管理的平台。
實現財務數字化就必須要重構企業IT系統架構，而重構企業IT系統架構的核心又在於對企業IT系統的「中台化」。
數據中台從2019年開始已經獲得了空前的關注。在元年科技此前召開的一次論壇上，有80%以上的企業表示已經在建設和在規劃建設數據中台。而此次疫情爆發，必然將進一步推高企業對數據治理和數據中台建設的需求。
數據中台就是通過在企業的業務前台和管理後台之間搭建一層中台，打破企業傳統的煙囪式信息化架構，將各類信息系統部署為基於同一平台下的一系列前端應用系統。基於數據中台，企業可以打通和匯聚多源數據，實現數據資產化和內外部數據的整合，將其共享和復用給前端應用系統，實現特定的數據應用。基於對新一代信息技術的深入挖掘和應用，數據中台不僅將徹底解決企業的信息孤島問題，提升數據採集和數據轉換的效率和質量，還將根除企業IT系統重復建設的現象，為數據存儲和數據管理帶來便利。
數據治理是實現數據資產化的必經之路，也是數據中台倍受矚目的價值之一。數據治理是一個長期發展優化的過程，它通過主數據、元數據、數據質量管理等，提高各類數據，包括結構化和非結構化數據的質量，使大量隱沒在數據墳墓中雜亂無章的數據轉變為清晰有序、有條理、有脈絡的數據資產。應該強調的是，在具體應用上，大數據時代的數據治理應針對數據的全生命周期構建從數據生產到應用各階段的治理能力。
3、以管理會計和數據分析系統為開展數據應用、實現數據賦能的主陣地。
財務數字化的最終目標就是用數據賦能企業業務發展。可以說，我們為實現數字化所做的所有工作都是為了實現最終的數據應用。
數據的前端應用系統是企業數字化平台的最後一塊拼圖，也是構成企業數據流動閉環的關鍵部分。當前，智能技術和大數據技術的快速發展為數據應用提供了巨大幫助。而基於這些新一代信息技術構建的管理會計的各大系統，包括預算管理、成本管理、績效管理、管理會計報告等系統，以及各類數據分析系統，包括場景化分析、財務分析、業務分析等系統，能夠基於數據中台的數據集和數據模型開展業務應用，是數據應用的主陣地。
對財務人員而言，數據應用可以幫助感知現在和預測未來。感知現在：歷史數據與當前數據融合，挖掘潛在線索與模式，對事件發展狀態的感知；預測未來：全量數據、流式數據、離線數據的關聯分析，態勢與效應的判定與調控，從數據的角度解釋事件發展演變規律，進而對發展趨勢進行預測。舉一個例子：基於海量歷史數據的積累和分析，企業能夠基於應用場景，如項目的投入產出預測，構建起更為完善的預測模型。
以本次疫情為例，對大部分企業而言，管理層最關心的問題就是疫情將對企業業績產生哪些影響，企業可以從哪些方面採取措施來加以應對等等。已經建設了管理會計或數據分析系統的企業，則可以非常方便地從這些實時變化的大量數據中，進行精準的數據分析，為管理層提供及時有效的決策依據。
在這個新十年的開端，一場正席捲全球的疫情向我們宣告了未來十年的詭譎多變。不穩定、不確定、復雜、模糊的市場環境很大概率將長期與我們如影隨形。而數字化是我們在這團迷霧中所窺見的確定性的未來。以財務系統為始立刻啟動數字化轉型，是企業提升「反脆弱」能力的戰略之舉！
❷ 信息化、數字化、智能化與智慧化的異同是什麼
信息化、數字化 、 智能化，很多人都不太容易辨別清楚。
首先，簡單來說各自的定位。
1、 信息化， 就是將企業的已形成的相關信息，通過記錄的各種信息資源。涉及到各個環節業務的結果與管控，本質上是對業務結果數據的信息化再存儲與管控，用來提供給各層次的人了解「業務現在是什麼情況」，「流程進展到哪裡」等一切動態業務信息。 信息化，側重於業務信息的搭建與管理。
2、數字化， 指的是把模擬數據轉換成用0和1標識的二進制碼，這樣電腦就可以讀出來這些數據了。其實是基於實際可視化對象進行的轉化過程。 數字化更側重產品領域的對象資源形成與調用。
這里，單獨還要提一下，數據化。如今，數據代表著對某件事物的描述，數據可以記錄、分析和重組它，這些轉變稱其為「數據化」—— 數據化是指問題轉化為可製表分析量化形式的過程.最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。 數據化側重結果， 將數字化的信息有條理、有結構的組織，便於查詢回溯、智能分析，並解決相關決策問題。
3、智能化， 是把繁瑣的工作通過數字化處理，或基於數據化直接調用或指導到工作，將人需要付諸的精力和所需的理解減至最低。具有「擬人智能」的特性或功能，例如自適應、自校正、自協調等。 智能化側重點在於工作過程的應用。
接著，在梳理下這幾類之間的相互關系
1、信息化=業務數據化
舉個比較明顯的例子，如企業ERP的實施，大家發現無非都是讓系統記錄了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP無非將手工的過程搬進了系統。
的確是這樣，這個過程叫做「業務數據化」，用數據將整個業務過程記錄下來，最典型的就是各種訂單數據，財務憑證。
2、數字化=數據業務化
個人認為的「數字化」是基於大量的運營數據分析，對企業的運作邏輯進行數學建模，優化之後，反過來再指導企業日常運行。用現在時髦的語言就是「機器學習」，系統反復學習你的數據和行為模式，最後比你更加專業，並反過來指導你。
說白了，沒有數字化的信息化是比較「重」的，實施過ERP的企業都能明白。有了數字化後，就給信息化減負了，提高效能，降低操作難度。
3、 智能化信息化-數字化的終極階段。
這一階段解決的核心問題是人和機器的關系：信息足夠完備、語義智能在人和機器之間自由交互，變成一個你中有我我中有你的「人-機一體」世界。人和機器之間的語義裂隙逐步被填平，並逐步走向無差異或者無法判別差異。字化是一切信息化、數據化、智能化的夯實基礎。
信息化+數字化+數據化= 智能化
智能化是信息化、數字化、數據化最終的目標，也是發展的必然趨勢。
非常高興回答您的這個問題，以下是我自己的一些理解和看法，希望能幫到大家，也希望大家能喜歡我的回答。
信息化是指在虛擬世界中實現現實世界的事物。例如，超市信息化是指將實體店中的超市轉變為網上電子商務平台，通過網路來實現銷售產品的目的。企業管理信息化是指將許多線下審批簽章轉化為線上審批簽章的過程。信息化的目的是通過低技術提高效率，節約成本。
數字化是在信息化的基礎上實現的。隨著時間的積累，大量的數據存儲在我們的信息系統中。通過數據挖掘和分析，可以達到精益管理的目的。從拍拍腦袋到根據數據做出決定。例如淘寶店主，通過對銷售 歷史 的分析，知道什麼樣的款式和顏色，什麼樣的衣服價格，更適合什麼樣的用戶，這樣他們就可以推出相應的產品來增加銷售，提高利潤，節約成本。
智能是數字化的進一步延伸。它是指我們的系統或硬體，它具有某種智能，能夠智能地識別人類的需求。例如，我們的電子商務平台不僅可以提供我們想要的產品，還可以分析用戶的特點，提供用戶可能感興趣的產品。許多智能音箱和智能電視也能識別用戶的指令。當然，機器或系統的智能不是憑空產生的，而是通過學習大數據來訓練的。從這個意義上說，沒有數字化就沒有智能。
智慧是智慧的終極目標。我的理解是，這並不意味著一個特定的系統或特定的設備具有情報，而是從整個系統層面來看，具有某種情報。例如，我們經常聽到智慧城市的概念。在城市生態系統中，人、設備、網路成為一個智慧的整體生態系統。
當然，所有這些都是基於數據的。我們說數據是新的石油，人類和機器可以在數據挖掘和分析方面獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮著越來越重要的作用。例如，我們公司沒有 汽車 ，但它現在是全國最大的公共 旅遊 解決方案提供商。它的核心資產是數據。准確匹配司機和客戶端數據，幫助人們高效出行。例如，阿里巴巴的菜鳥網路沒有一家物流公司提供快遞服務。然而，他可以通過分析被管理物流公司的快遞數據來實現高效、低成本的物流管理。
如今，越來越多的企業將數據管理作為企業的核心資產。
在未來，數據將發揮越來越重要的作用。人們將建設信息化、數字化、智能化、智能化的美好未來。
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數字化-你想查張三KPI，直接打開word Excel pdf文檔就行，不用翻閱紙質報告。。。
信息化-你想查張三KPI，在OA裡面點點滑鼠就查到了。。。
智能化-你想查張三KPI，輸入張三，評估報告自動生成，附帶參考意見。。。
智慧化-你想查張三KPI''，輸入張三，結果發現他已經由於不及格，被自動開除了。。。
信息化指的是，把真實世界的東西在虛擬世界裡實現。比如，超市的信息化是指把實體店的超市變為線上電商平台，通過網路達到銷售產品的目的。企業管理的信息化，指的是把很多線下的審批簽字變為線上的流程。信息化的目的是為了通過低技術，提高效率，節約成本。
數字化是在信息化的基礎上完成的。隨著時間的積累，我們的信息系統中保存了大量的數據。通過對這些數據的挖掘和分析，我們可以實現精益管理的目的。從以前的拍腦袋決策變為靠數據決策。比如淘寶店主，通過對 歷史 上銷售情況的分析，就知道什麼款式什麼顏色，什麼價位的衣服，更適合什麼樣的用戶，從而能夠針對性的推出相應的產品來達到增加銷量，提高利潤，節省成本的目的。
智能化是數字化的進一步延伸，指的是我們的系統或者硬體，具備了某種智能，而能夠聰明的識別人類的需求。比如我們的電商平台現在不僅能夠提供我們想要的產品，同時能夠分析用戶的特點，針對性的提供用戶可能感興趣的產品。那很多智能音箱，智能電視也能夠識別用戶的指令。當然，機器或者系統的智能不是憑空而來的，而是通過大數據學習訓練出來的。這個意義上來說，沒有數字化就沒有智能化。
智慧化是智能化的終極目標。我的理解它不是指某一個具體的系統或者具體的設備具備了智能，而是從整個系統層面，具備了某種智慧。比如我們經常聽到的智慧城市這個概念，在城市這個生態系統中，人，設備，網路，成了一個整體的生智慧生態系統。
當然，這一切的基礎都是數據。我們說數據是新的石油，對數據的挖掘和分析，人類和機器可以獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮出越來越重要的作用。比如我們的滴滴公司，旗下沒有一輛 汽車 ，但是是現在全國最大的公共出行解決方案商，其核心資產就是數據。通過掌握司機端和客戶端的數據達到精確匹配幫助人們高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鳥網路，旗下並沒有一個物流公司在運快件。但是他通過對管理的物流公司的快件數據進行分析能夠實現高效低成本的物流管理。
現在越來越多的企業已經把數據作為企業的一項核心資產來管理。
在將來，數據必將發揮越來越重要的作用，人們構建信息化，數字化，智能化，智慧化的美好未來。
這是人類大腦解放的四個階段。信息化意味信息成為資源，是工業化後期階段。信息在生產和交換中的作用開始大於資本，其工具有電腦。數字化是指 社會 一切領域都數學網路化。其工具是手機。當然，手機離不開電腦，電腦離不開機器，機器也離不開土地糧食與自煞資源。數字文明代表物是智能機器管理生產與物質生活。使人的左腦思維有了助手工具。智慧 社會 更高級。即右腦也能與左腦合作發展。即人的求是邏輯思維與聯想抽象思維高度交互，認識自然和使用自然規律進入更自由狀態。智慧人有如中國文化中的神仙活動。目前開始數字文明，但資本勢力仍大於信息及智能機力。也是說剝消思想仍大於勞動創造新世界思想。21世紀斗爭現實如此。 社會 主義仍在成長階段。
如果說信息化是物理世界思維模式，那麼數字化就是通過移動互聯網、物聯網、區塊鏈、AR等這樣的數字化工具來實現更寬更廣的數字化世界。
首先 需要明確的是數字化並不是對企業以往的信息化推倒重來，而是需要整合優化以往的企業信息化系統，在整合優化的基礎上，提升管理和運營水平，用新的技術手段提升企業新的技術能力，以支撐企業適應數字化轉型變化帶來的新要求。
數字化衍生除了數據化，其是通過記錄、分析、重組數據，實現對業務的指導。這就是「數據化」。數據化最直觀的就是企業各式各樣的報表和報告。數據化是將數字化的信息進行條理化，通過智能分析、多維分析、查詢回溯，為決策提供有力的數據支撐。
利用 IT 技術迭代特性來試錯，可以說能找到最佳路徑的選擇就慢慢出來了，其他改革方法與工具根本達不到IT技術這種先天優勢（高質量和低成本），既能保證時間上的快速，又能重組企業管理要素（流程和數據）。 圖撲軟體（Hightopo） 利用數字化驅動業務變革。
隨著工業 4.0 變革的推進，逐步開始走向了利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代。伴隨著時代的走向，工業互聯網 和 5G 網路 逐漸揭開了帷幕，數據不再是單純的數據信息源，數據可以結合一些可視化界面作為載體，實時地反饋出這個世界的變化。
時代國家標志經濟領域的體現,信息化,資本化,數字化,智能化層域標志周期的形成是國家時代經濟的綜合。信息化資本化是產業經濟的主體,資本化數字化是商業經濟的主體,數字化智能化是生態經濟的主體,智能化信息化是國際經濟的主體。王力經濟學家。
2007年初，某位國內自動化領域的知名專家曾向本刊反映，在與業界朋友交流時經常會碰見關於「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念的問題和「信息化就是自動化，數字化就能代表智能化」等言論。他指出：在我國自動化學科領域里，術語研究開展不足!的確，概念界定不清，含義不明確不利於行業的 健康 、有序和規范化發展。本刊本期選登一篇專門論述「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念及探討四者之間區別與聯系的文章，希望能引發讀者及相關專家的探究興趣，共同推進行業名詞標准研究的進展。
我的理解信息化就是利用數字化技術（計算機或終端能識別的二進制數字等）來加工處理人類工作與生活中的各種信息，從而讓工作與生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政務、智慧家庭、智慧 旅遊 。智能化包括智能家居、智能數碼、智能設備、智能工廠、智能終端。智慧體現在互動更方便更人性，智能化表現在更自動更便捷。
❸ 企業實施大數據的路徑
企業實施大數據的路徑
企業實施大數據的具體的建設路徑有兩個方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路徑，首先是有序地在管理層建立數據的決策文化，在企業文化層面建設起數據的使用意識，然後建立對應的組織架構、對應的部門和團隊，確定需要招聘什麼樣的人進來、需要多少人、具體職責怎麼劃分，最後建立起對應的技術平台。
自下而上
自下而上第一是讓員工學習和掌握相關技術技能，可以通過內部培訓，也可以通過外部招聘。第二，要有規劃地設計，以後系統怎麼走、怎麼做， 要有一個長期的規劃。第三，要有明確的績效考核的指標，數據的管理、質量的管控、效益怎麼保證。第四，在思維上要保持一個開放的態度，互聯網時代大數據還在發展的初期，一般認為大數據在企業的應用還處於幼兒園階段，這個時候還有很多東西要學習，必須保持一個開放的心態，不斷地學習，才能真正把事情做好。
（一）建立企業的數據文化
文化是企業看待事物的價值觀和執行行動的衡量標准。建立數據文化就是要在整個企業層面建立一種以客觀的數據為決策依據和衡量標準的價值觀和制度體系，為企業能夠真正利用大數據產生價值提供基礎。沒有這個基礎，企業即使擁有再好的技術和資源，也無法利用好它們來為企業服務。
什麼叫企業數據文化？它包括六個方面的內容。
第一，數據文化主要體現在數據驅動決策，決策主要通過數據來說話。
第二，企業運行效率的分析。一方面，通過對數據進行深度分析，可以像望遠鏡一樣了解企業各方面的運營情況，另一方面，數據可以像顯微鏡一樣去觀察企業運營的細節，找到以優化的地方。
第三，通過數據來分析營銷規劃的得失。通常企業做促銷活動，銷售量提升了就覺得是成功了，但是促銷是有成本的，銷量提升了，是不是真的就帶來效益了呢？
第四，在以人為本的時代，企業對員工的人身安全和健康的責任越發重大了。如果能通過客觀可衡量的數據，關注員工的工作環境和舒適性，對保障良好健康的工作環境、提升員工的滿意度將起到非常重要的作用。
第五，員工績效，必須要有一個數量化的指標。
第六，價值鏈中的數據管理。在縱向供應鏈中通過數據的分享和交換，可以更好地讓供應鏈上下游的企業了解整個供應鏈上的需求、庫存和供給，從而可以優化鏈條上的庫存，主動發起供給的准備，更快地應對市場的變化。在橫向生態鏈中，通過分享和交換數據，可以在全方位生活場景中對用戶進行分析，從而打造出滿足用戶更廣泛需求的一站式服務，不僅可以挖掘出更多的商業機會，而且增強了用戶的粘性。
（二）建立企業的數據戰略
建立企業的數據戰略，需要建設三個方面的內容，如下圖
數據模型
第一個方面是建立完整的數據模型。數據模型的目的是正確地定義數據，對數據進行分類和確定數據交互之間的標准。將對企業業務管理的理解，轉化為數據的要求，從而理解到底什麼樣的數據需要管理。不同的系統產生不同的數據，各系統之間的數據和數據之間互相交互的內容是什麼。企業內部有不同的系統，ERP 系統、供應鏈系統、CRP 系統等，用戶信息放在哪，供應商信息、物聯網信息、財務信息分別放在哪，他們之間怎麼協調，怎麼溝通？這些都是需要考慮的問題。
數據服務
第二個方面是建立數據服務體系，包括選用什麼樣的技術平台、採用什麼樣的數據技術，不同的系統如何使用這些不同技術，包括傳統的資料庫、數據倉庫、商業智能、新型的 Hadoop 等。基於業務架構的設計，來設計數據應用的架構，然後通過數據交互介面來交換數據，從而避免出現數據孤島，同時建立統一的數據規劃，確保數據源的統一和一致性，為後期的數據分析提供支持。
數據管理
第三個方面是建立數據的治理體系。數據治理包括數據的管理制度和整體生命周期的管理。數據正在成為一種資產，與此相對應的，資產需要體系化的管理。數據的資產權利管理，包括確定數據的所有權、確定每個數據的所有者、誰是這個數據的管理者、誰來負責這個數據的准確性、誰來保障數據的質量，等等。數據的高質量是進行數據分析的基礎，數據如果是錯誤的，怎麼分析都不會有正確的結果。同時，數據的合規和安全的管理也是核心環節，比如誰可以操作數據、誰負責數據的安全、備份和服務等，一個嚴格的數據的合規和安全管控制度是必不可少的。
數據的生命周期管理，包括如何和何時建立數據、什麼時候可以修改、誰批准修改、數據如何消除等。國內的企業這方面做得比較欠缺，不只是數據，還包括設備、電腦等，電腦報廢了不能用了，就直接丟棄。在這方面，國外企業做得不錯，國外信息安全的企業， 通常會花錢請第三方公司來進行專業的數據銷毀的處理，甚至每台電腦花費幾百塊錢來進行環保型銷毀。比如在一些數據消除案例中，數據要用各種方 法來確保被徹底擦除，比如有些企業要求對數據進行格式化七遍，以避免可 能的數據恢復。
（三）建立企業的數據組織能力
建立數據的組織能力，包括設立合適的組織角色的定位、招聘到合適的人員、設立合適的組織結構以及設計合適的責權利，等等。
第一，數據的組織能力，建議有條件的公司可以建立首席數據官（ChiefData Officer）崗位，這個崗位主要是設計整個數據的戰略，領導數據戰略的落地，以及通過數據和業務管理層進行溝通、對話，傳遞數據的價值。
第二，數據科學家的作用非常重要，數據科學家研究的是如何用最好、最科學的演算法得出最好的結果。同樣一堆數據在那兒，十個不同的人在看，十個人看的結果都不同。那麼為什麼科學家算得准呢？因為他的知識夠深入，他了解哪個因素最重要，那麼多因素裡面他應該選哪部分來分析。數據科學家目前是整個市場上最欠缺的人才，因為同時兼具數據演算法專業知識和業務知識的人才是極其難得的。數據科學家可以分為三種類型，第一種是技術型數據科學家，他們是計算演算法方面的行家，對各種統計分析技術非常在行；第二種是應用數據科學家，他們對數據架構非常熟悉，熟悉數據在各個系統中的分布，能夠很好地把各種數據進行集成管理；第三種是業務數據科學家，這些人對行業知識和企業業務非常熟悉，同時兼具一部分對數據處理技術的了解，能很好地把業務的需要和特徵轉換成數據的處理要求，同時可以很好地將數據處理結果轉換成業務的視角和言語，來傳遞給業務管理者。
第三，對於一定規模的企業，我們通常建議，企業要建立一個集中式的數據管理運營中心。雲計算服務就是集中化管理方式，成本最低、靈活性最高、擴展性最強。
第四，整個數據組織的架構標准不是以技術、產品來交付，而是以商業價值交付為衡量標准。考量數據分析的產出能力，不是數據分析的速度有多快，也不是數據量有多大，而是數據分析的結果對業務到底有沒有幫助、是不是有指導意義。這也是所有數據分析的核心價值，也是對大數據中「大」的含義的最核心的衡量標准——「大」到產生業務價值。這個衡量標准對技術組織來說，執行起來有些困難，所以必須建立一個明確的績效評估標准和價值評估標准，讓技術人員能夠更多地從業務角度來考慮所做的工作的價值，而不陷入技術優先論的境地。
第五，提升一線人員的業務決策權和數據決策權，建立一個扁平化管理的組織。通過系統化的培訓來不斷培養員工的數據分析能力。由專業數據分析人員和演算法人員設計的數據分析解決方案或者產品，必須以簡單易用的方式提供給一線員工，同時更為重要的是，加強相關的解決方案或者數據產品的系統化培訓，讓更多的員工意識到這些解決方案或者產品的價值，並樂於在日常工作中使用。我們建議數據建模 / 數據產品研發的費用和針對一線員工的使用培訓的投入應該是對半分的。為了更好地推進培訓，企業還可以考慮成立興趣驅動的數據協會，讓更多的員工加入到該協會中，定期舉行培訓課程、研討沙龍以及聘請外部專家做相關分享以開拓視野。
建立了企業的數據組織能力後，企業使用數據的過程如下闡述。
首先搜集數據，從不同地方把數據找到，找到以後選擇演算法。其次進行業務關聯的分析，確定哪些指標、哪些維度是有意義的，這就是數據科學乾的事。業務科學家和數據科學家可以分離，也可以整合，大部分企業是一套人馬來做，展示成一個業務的可以接受、可以理解的方法，如果單純是數據展示，可能管理層、業務部門看不懂，這就需要轉換成業務管理者可以理解的語言和信息。最後，提交給管理層或者是對應的部門作商業決策。這就 完成了一個完整的價值交付。
在上述的數據處理過程中，數據團隊中有不同的崗位來執行對應的工作。在數據的採集和清理環節，主要是數據管理員，包括企業內部的數據抓取， 外部的微博、淘寶、第三方電信等的數據採集，數據很多，需要做清理，把一些沒有用的數據處理掉，留下來有效的數據，這主要是數據管理員要做的事情。接下來是數據科學家，選擇正確的演算法，同時可以根據業務的維度製作各種不同的模型，來得出一個分析的結果。再接下來，還有一個團隊是業務分析師，根據這些分析結果，將其轉換成業務人員可以理解的語言和展示方法，交給 CDO 和核心管理層、決策層做溝通，幫助他們作決策。作為整個技術平台的提供者，還有一個技術團隊做具體的平台搭建，可以自行開發基於 Hadoop 開源的大數據平台，或者購買第三方的系統做管理維護，也可以 直接使用大數據的 SaaS 服務平台來快速建立大數據技術能力。
（四）選擇技術平台
企業以往使用傳統數據進行復雜分析時，多使用數據倉庫和商務智能系統，也就是所謂的 OLAP 系統，對傳統數據比如財務數據、用戶數據進行抓取、挖掘和分析，然後通過頁面展示出來，這是非實時的分析系統。在互聯網+時代，要將第三方的社交數據和電商數據，比如微博、電商數據等放進來分析是很難的，因為傳統的架構是基於結構化的數據基礎上的，而現在更大量的數據是非結構化的數據，傳統方式很難支持。這樣我們分析數據就碰到一些困難，大數據應運而生，Hadoop 是其中最重要的一個平台。
Hadoop 是一個生態系統，它裡麵包括了一些計算的系統、數據存儲的系統、數據分析的系統，它是阿帕奇組織在 2004 年正式開展的一個項目。Hadoop 是一個非常重要的革命性的應用，因為它是免費發布，讓很多人都有機會使用，現在很多企業都是以 Hadoop 開源平台為基礎，再由內部技術人員做一些優化來使用。
傳統數據和大數據的關系是一個發展和結合的關系。傳統數據還是可以分析出對業務有價值的信息，也還是用以前倉庫的方式分析，新型數據用大數據的方式分析，兩個系統最後進行整合，形成一個後端的解決方案；現在也出現了一種完全集成式的方案，這是最近一兩年出現的新的大數據平台，可以同時兼容新的大數據和傳統的數據，這種集成式的應用將會越來越多。市場上很多公司的商業套件和 Hadoop 開源的方案有什麼區別呢？它們的主要區別是商業套件在性能上做了優化、提 升，在安全上做了增強，它加入了針對對應行業的業務理解，幫助企業預置了建模的方法和工具，但問題是價格比較貴。所以，各種方案的選擇是基於企業的實際情況，包括預算和團隊能力等因素綜合考慮的。
（五）數據的開放和共享
對於數據的來源，企業內部通常不具有大數據分析所需要的所有數據。 2014 年，我國的大數據市場規模 84 個億，預計 2015 年達到 166 個億，增長40%。相信隨著大數據交易平台的建設，增長還會更多。根據中國信息通訊研究院的研究報告，企業對大數據的認同度，認為「比較重要」的達到 97%，這說明企業對大數據的重要性是有認識的，問題是怎麼來落地。企業對待大數據往往關注的是安全性和穩定性。這說明雖然企業已經意識到大數據的重要性，但還是比較保守，對安全的顧慮影響了對數據商業價值的挖掘。隨著安全技術的發展以及對商業價值的認識的提高，企業應用大數據、獲取和交換數據將會越來越多。安全和商業價值永遠是一對需要衡量的關系，它就像速度和成本、速度和質量一樣是相輔相成、互相平衡的關系，要同時追求兩方面是有困難的，不同時期要有不同的策略。
企業對政府公開數據的需求非常強烈。市場上有很多針對政府數據的創業公司，例如一家企業叫法海風控，他是從法律層面分析企業的信用狀態，通過分析企業相關的法律文書，比如這家企業過去數年有沒有相關的法律官司、勝訴還是敗訴，也包括相關聯企業涉及到的法律行為，從這些角度提供風控的判斷，這是一個很好的應用案例，這取決於政府的數據公開程度。政府擁有海量的數據，如交通數據、社保數據等，一旦這些數據能夠公開，將會帶來大量的創業機會，也會給企業帶來更多考慮問題的維度，所以企業都希望政府能夠盡快地公開數據。
（六）找好切入點，小步快走
關於實施路徑，企業或多或少已經有一些數據、有一些系統，這個時候是推倒重來，還是有一些別的方法？數據能夠在哪些領域實現業績的大幅提高？數據能在哪些領域實現企業運營效率的提升？這些問題很重要，一開始就必須提出來。每個重要業務部門和職能部門都需要考慮這個問題，並展開相關的研討。企業高管實施大數據戰略的時候，需要高度重視這一步，但在國內很多企業往往忽略這一方面，投入大數據往往不是以提升業績為導向，而是以學術為導向，使得很多企業實施大數據戰略後，看不到數據對企業績效的提升，從而使得大數據戰略流產。
（七）放眼未來，永遠在路上
大數據是不是萬能的？是不是永遠有效的？大數據的使用有限制嗎？正確地認識這些問題，有助於企業更好地利用大數據，更客觀地看待大數據。
第一，大數據不是萬能的，大數據的使用是有限制的。大數據的使用，首先是在討論相關性的時候，而在判斷、解決一個具體問題的時候，大數據不是最好的方法。
第二，大數據即使大，也不能囊括所有的數據，大數據終究有成本的問題，准確性還不會達到百分之百。雖然它足夠可以做預測，但是不是絕對正確的東西。
第三，我們不能過於相信數據，因為有時候數據會解讀得不對，所以還要嘗試做一個驗證，如果這明顯和常識相反，你要驗證一下你的分析方法否正確。
還有一個問題是數據的安全，數據這么重要，能不能保護好數據，數據使用過程中有一些問題和潛在的風險。
最後的寄語：大數據是文化和技術的結合，最終的目的是產生業務價值。
第一，大數據技術是 IT 驅動業務變革的一個機會，不管從IT 部門本身的定位、IT 對企業產生的作用來說，還是企業能夠增強核心競爭力的角度來說，大數據都是一個非常重要的推動力。
第二，應用大數據技術的前提是要有一個數據驅動決策的企業文化，如果用大數據形成了一個報表，企業管理者作決策時根本不看，這就沒有意義了。只有當企業建立了數據驅動決策的文化，並真實地執行後，數據的價值才能夠充分實現。所以大數據使用的重要前提是企業有數據驅動決策的文化。
第三，數據本身只是一些信息，大數據的價值不在於數據本身，而在於如何通過數據做分析整理，最後產生分析和預測，傳遞業務價值，這才是使用大數據的目的和核心。
❹ 滔搏躍遷背後：實體行業的數字化路線圖 | 瓴·悟
中國人可以設計自己的CNY鞋（春節款）了。近日，細心的鞋友驚喜地發現，在滔搏運動APP上最近上線了一個新的板塊：「滔Ker社區」。在這里，會員不僅可以分享藏鞋秘笈、結交同道，還可以參與各種主題活動。最近一項「中國人可以設計自己的CNY」的活動，就吸引了眾多鞋友的參與。實際上，滔搏運動APP自去年年初上線以來，已經積累了數百萬用戶規模，成為滔搏又一重要的數字化會員服務平台。
滔搏的數字化運營創新不斷，組織管理也完成了自身的迭代。「瓴悟」專欄第四期， 我們特別摘選《價值》中的滔搏數字化 探索 的章節，回顧滔搏管理層如何積極擁抱變化，充分利用數字化技術能力的加持，帶領公司在短短三年內從傳統零售商一步步成長為一個運動零售及服務平台的故事。
對於產業的數字 科技 化升級，我們的嘗試有很多，最終都是服務於提升各項不同的企業能力，包括戰略定位、供應鏈提升、研發設計、用戶運營等等，但最大的堅持是讓傳統企業的企業家坐主駕駛位，互聯網和新技術的提供者坐在副駕駛位上提供輔助決策和支持。
數字 科技 化賦能是在飛行中換發動機，不會改變傳統企業的行業屬性，不是「停業整頓」，也不是為了創新而創新，必須直接為業務帶來增量。
構建企業的數據與分析能力，是奠定數字化轉型成功的基石。數字化不僅能夠優化成本，提升效率，關鍵是營造數據驅動型文化，把商業的底層邏輯用數據串起來，挖掘和釋放數字價值、擴展數據應用場景，增加有效決策，減少試錯成本。
但問題在於，伴隨著數據爆炸式增長，企業面臨著流程不完整、數據碎片化、無法進行深度整合和分析等挑戰。數字化轉型升級成為企業釋放新動能的重要來源。以我們對滔搏運動的數字化轉型為例，這個項目的出發點正是對產業互聯網的 探索 和實踐。
滔搏運動是百麗旗下的運動零售板塊，是近20家全球領先運動品牌在華的關鍵戰略夥伴，包括耐克（Nike）、阿迪達斯（Adidas）、彪馬（Puma）、匡威（Converse）、添柏嵐（Timberland）等運動鞋服品牌，其中滔搏與耐克合作了20年，與阿迪達斯合作了15年。滔搏從2010年起開始 探索 多品牌集合店的運營模式，先後開設了TOPSPORTS運動城、TOPSPORTS多品店、TOPSNEAKER潮流集合店等，擁有8300多家直營店鋪，35000名員工。
在滔搏的數字化轉型路徑中，有一項重要的設計就是智慧門店方案 ，核心是進行門店「人貨場」的數據採集，包括對進店客流量、顧客店內移動路線和屬性進行數據搜集，形成「店鋪熱力圖」和「參觀動線圖」，幫助門店了解進店客戶的產品偏好，進行貨品的陳列、擺放和優化，優化銷售策略，提升單店產出。
2018年，我們為滔搏一家門店安裝了智能門店系統，在觀察期內，店內發現女性消費者占進店人數的50%，但收入貢獻只有33%，並且系統提示，70%的消費者從來沒有逛過門店後部的購物區。數據清晰展示了女性用戶的轉化率偏低，且店面後部沒有被有效利用。於是，店長便將店面的布局重新調整，增加更多女性鞋服展示，陳列更多暖色系產品，並調整消費者的動線和流向，提高後部購物區的可視度。
一個月後，該店後部購物區月銷售額增長了80%，全店銷售額增長了17%，店面商業潛力被進一步釋放。
在此基礎上，我們積極鼓勵店員作為最接近客戶的UI/UE，用自主開發的數字化工具包和社交媒體平台，釋放終端的活力。店員可以隨時使用數字工具包，查看客戶在本店 歷史 消費數據，切換銷售數據的統計維度，及時反饋和優化自己的銷售行為；還可以運用數字工具包，實現商品管理、店內人員管理、銷售目標管理等，實時地上報采購和補貨需求，系統化地提高一線作戰能力。
同時，店員可以自主運營不同主題的社群，引導客戶從線下到線上，通過社群運營，發起 體育 運動相關的主題討論，分享專業運動知識和鞋服指南，提供最新的潮品資訊，組織線下活動等，建立長期的客戶陪伴關系。
更有意思的是，滔搏運動還成立了專門的電子競技俱樂部，與迅速擴大的電子競技玩家群體建立連接。滔搏電子競技俱樂部戰隊先後取得了2018年全國電子競技大賽第二名、2019年英雄聯盟職業聯賽春季賽第四名，以及2019年《PUBG Mobile》俱樂部公開賽世界冠軍，憑借圈內口碑吸引了非常廣泛和活躍的粉絲群體，這也使得滔搏能夠直接和最年輕的客戶群體產生互動。
通過社群運營、門店數據採集等方式，滔搏運動積累了一筆寶貴的數據資產。 2018年年底，滔搏運動在研究了2000萬份買鞋數據後發現：山東和廣東人最愛剁手買鞋；上海最偏愛限量款球鞋；耐克和阿迪的迷弟迷妹們在兩大品牌的購買力上不相上下；男性仍然最愛買也最捨得買，但女性在潮流人群中的佔比要超過男性，體現了對於「凹造型」的重度需求。
全流程的數字化和店員創造的人性UIUE界面，使得我們可以進一步分析門店模型，根據店鋪運營基礎數據，了解不同季節、不同時期、不同周邊環境對銷售的影響，根據線上零售和用戶數據，進行客戶行為的全過程跟蹤和客戶畫像的精細化描摹，實現門店的動態調整，提升每家店的運營潛力。以客戶需求為中心，就是基於人、貨、場每時每刻的交互，將數據變成串聯各項業務的活水，持續分析與迭代，不產生多一分錢的浪費，不製造多一秒鍾的遲疑，打造更有效率的零售新模式。
我們的總結是，數據是生產資料，有流程才能運營，有演算法才能升華。數據、演算法和流程，變成相互促進的正向循環，對業務產生價值。
經過上述 科技 和數字化的加持，百麗國際旗下運動鞋服零售商「滔搏」營收穩居行業第一，具備了分拆上市的條件。在運動產業鏈已形成集中度較高的市場格局，以及運動鞋服板塊的快速增長等天時地利條件下，2019年10月10日，「滔搏」正式在港交所掛牌上市，上市首日上漲8.82%，市值超570億港元。這一數字已超過2年前百麗集團私有化的整體金額。
用戶定義產品，軟體定義流程。 科技 賦能、數字化轉型不是顛覆再造，也不是簡單地新增渠道或者市場，而是從工業化邏輯轉變為數字化邏輯，回歸到創造價值的「一筆一劃」中尋找痛點，利用大數據、智能化系統重新組合產業鏈，拉近生產製造和消費者的距離，創造最好的效率。
所以，不同的投資階段和投資方式，都有著各自的使命，但前提一定是深刻理解行業的驅動力，要有益於效率，有益於價值創造。
❺ 信息化、數字化和數據化有什麼區別
信息化是指將企業在生產經營過程中所發生的業務信息進行記錄、儲存和管控，用來提供給各層次的人了解一切動態業務信息，如「現在業務情況如何」、「流程進展到什麼階段」，讓企業資源合理配置。信息化，是一種對物理世界的信息描述，本質是一種管理手段，側重於業務信息的搭建與管理。此時，業務流程是核心，信息系統是工具，過程中產生的數據只是一種副產品，信息化還是物理世界的思維模式在進行的。例如，目前經常看到的OA辦公自動化系統，CRM系統，MES系統等等，利用信息系統將管理信息化，助力企業高效管理。
數字化是指將許多復雜的、難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼，形成計算機里的數字孿生。如果說信息化是物理世界思維模式，那麼數字化就是通過移動互聯網、物聯網、區塊鏈、AR等這樣的數字化工具來實現更寬更廣的數字化世界。物理世界正在被重構，並一一搬到數字化世界當中，這個過程，是技術實現的過程，更是思維模式轉變的過程。
而數字化帶來了數據化。數據代表著對某一件事物的描述，通過記錄、分析、重組數據，實現對業務的指導。這就是「數據化」。數據化最直觀的就是企業各式各樣的報表和報告。數據化是將數字化的信息進行條理化，通過智能分析、多維分析、查詢回溯，為決策提供有力的數據支撐。如果說信息化和數字化更偏向於系統性概念，那麼，數據化則更多地是涉及到了執行層的概念，一切業務數據化。以數據分析為切入點，通過數據發現問題、分析問題、解決問題，打破傳統的經驗驅動決策的方式，實現科學決策。
信息化和數字化絕對不是割裂的、對立的，而是聯系的、發展的。
信息化→業務數據化
信息化多半執行業務數據化，即我們所常說的「業務數據化」，它是將整個業務以數據的形式記錄下來，如某家公司用ERP系統管理采購、用金蝶系統管理財務、用用友CRM系統管理銷售，等等。
數字化→數據業務化
而數字化並不會脫離信息化。信息化建設過程中各個信息系統之間缺乏互通，於是形成了信息孤島，而數字化則打通了各個信息孤島，讓數據得以連接。通過對這些數據進行綜合地、多維地分析，對企業的運作邏輯進行數字建模，指導並服務於企業的日常運營。
有人說：數字化是信息化的高階階段，是信息化的廣泛深入運用，是從收集數據、分析數據到預測數據、經營數據的延申。而脫離了信息化的支撐空談數字化也只不過是空中樓閣。
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