產品經理如何理解數字化轉型浪潮

『壹』 工廠到底應該如何進行數字化轉型

隨著當前全球范圍內以5G、AI、物聯網、雲計算和大數據等新一代信息技術為核心的新一輪科技革命和工業改革正在加速推進，作為工業大國的中國也已進入了高速發展中。
製造企業向數字化轉型不僅可以助力我國新一代信息技術產業的發展，為工廠提升生產效率，還能實現經濟高質量的發展。
因此，在工業4.0的今天，轉型數字化是必然，也是必須的。
然而，在工廠准備轉型數字化時，也面臨著一系列的問題，執行過程並不是那麼順暢。
數字化願景不僅只是考慮各項技術，而且還定義了這些技術如何在整個產品生命周期和企業生態圈中相互配合。
阻礙企業制定數字化工廠計劃的其他因素還包括機會不定、經濟效益不明、投資代價不菲。綜合考慮這些因素，企業所需要的不僅僅是一套清晰的願景，更需要一張「接地氣」的數字化攻略。
定製數字化轉型目標
很多人會有這樣一個問題，都說數字化轉型，那轉型到什麼程度算是成功呢?換句話說，數字化轉型的目標該如何制定?
因為不同行業、不同企業的特點不一樣，選擇目標也就各有不同。如果一定要說什麼地方相同，那就是「企業沉靜在數字之中，讓數字如血液般在企業內部流動。」
完成數字化轉型的企業最理想情況應該是這樣的：企業內/外部的所有交互均是基於數據，對於外部任何細微的數據變動，企業能夠迅速感知並作出反應。所有企業的決策/考核都是基於客觀的數據，所有人的主觀猜測和推斷均不會影響企業的正常運轉。
若是一定要進行客觀細分，應當要從這幾方面入手：
1.領導力轉型
如果一把手、總經理、CEO不轉型，下邊再怎麼推都很困難，所以一定要有領導力轉型，認識到數字化轉型對於整個業務的價值所在。
2.信息和數據轉型
很重要的一點就是信息和數據產生的收入占總收入的百分比會成為未來企業轉型的一個目標，將可能作為考核各部門的一個很重要的目標。
3.數字技術的保證
企業數字化轉型絕不僅是IT系統的建設和升級，但卻離不開IT系統的支撐。除了企業使用的管理和生產軟體外，我們還需要一個自動化、實時的大數據分析引擎幫助我們處理大量的數據。同時，集合業務需要遠程協助、虛擬現實等技術也都可以逐步引入。這個是我們日常的工作和交流全部數字化，做好轉型的技術基礎。
4.構建新的業務框架
這里的業務框架主要聚焦於企業內部，對於企業內的不同團隊、部門乃至子公司，打通期間的數字藩籬，讓數據在企業內部以同樣的標准流動起來。
5.構建新的生態體系
如果說第二點是練好內功，構建生態體系就是打造外部全新的數字化環境。對於一個企業而言，要想影響企業上下游的生態環境是非常大的挑戰，但是，一方面數字化環境搭建好之後，上下游的效率會有較大的提升;另一方面，這也是一家企業在行業中的壁壘。
設立試點項目
數字化的經濟效益有時並不容易量化，而且在初始階段，團隊只能提供非常有限的技術概念和演示，因此可能導致難以爭取到資金和利益相關方的認可。
解決這些問題的手段就是試點，通過它，企業能發現最適合自身的方式，將速贏的成效展現給整個組織並獲得它們的認可，進而爭取到資金用於大規模的推廣。由於數字化工廠可能會給整個勞動力帶來深遠的變革，所以需要讓工人加入到試點工作中。
在一兩處生產基地縱向整合從數字化工程設計到以實時數據為支撐的生產規劃，是一種可行的試點方案。在主要的生產設備上安裝感測器和執行裝置，或者使用數據分析來探索預測性維護方案，也能取得初步的成效。
還可以在特定的工廠中實現特定產品線的數字化，將其作為不斷學習和優化的契機。當然，企業還可以考慮與初創企業、高校或行業組織等外部的數字化領先者合作，加快數字化創新的步伐。
推動工廠向數字化轉型
通向數字化工廠之路是一條轉型之路。如同其他轉型一樣，管理變革及其對員工的影響，是成功的關鍵。
及早與員工攜手合作，對培訓和繼續教育開展投資，而這些投入會因為數字化工廠所帶來的效率提升而被抵消。
數字化環境的培育必須要有領導層的全力支持，高層必須將數字化工廠戰略視為工作的重點，摒棄保守主義的姿態，加快項目的審批流程，從而讓數字化團隊加快推進轉型進程。同時，還需要設計簡練的匯報渠道，確保數字化團隊側重於各類增值活動而不是疲於應付各類行政要求。
在數字化工廠的深遠影響下，企業能夠拓展甚至是徹底改變目前的業務模式，不再只是注重生產環節，還能有機會在利潤豐厚的售後市場中擴大份額，提升利潤率，並進軍全新的業務領域。

『貳』 在如今製造型企業的數字化轉型過程中，數據智能為何能成為關鍵技術

01.何謂數字化轉型？

首先，關於「數字化」，有兩個英文詞彙，看起來差不多，但內涵差異很大。一個是Digitization，其含義是將模擬信息轉化為數字信息（例如將手工填寫的單據自動識別轉為數字信息）；另一個是Digitalization，指的是將數字技術融合到企業之中，深化應用各種業務軟體和物聯網等新興技術，實現數據驅動的決策分析，徹底變革企業的業務流程。

數字化轉型（Digital Transformation）實際上就是企業真正實現Digitalization的過程。面向個人的生活服務行業數字化轉型非常迅速，如今，我們訂機票、買火車票、租車、訂酒店、購物、訂餐等各類生活服務幾乎都可以通過數字手段在線完成，各種在線服務的平台競爭十分激烈。

對於製造業而言，面向個人消費者的行業，例如家電、家居、手機、汽車等行業的企業，數字化轉型的壓力巨大，轉型也相對迅速；而面向企業客戶的行業，例如裝備製造、能源、零部件、原材料等行業，數字化轉型的步伐則相對遲緩。不論屬於什麼類型、什麼行業，每個企業都應當思考、建立，並推進數字化轉型戰略，數字技術的深化應用將對企業的商業模式、業務運營、決策方式、組織形態和企業文化等方面帶來深遠影響。

02.製造業數字化轉型有何價值？

製造企業推進數字化轉型是實現智能製造的基礎和必要條件。數字化和自動化是企業實現智能製造的兩大支柱，自動化系統要實現柔性，必須依賴數字化系統的支撐。

而實現人工智慧技術的應用，也有賴於數字化系統採集、存儲和篩選數據。李培根院士指出，推進智能製造需要注重使能技術的研發。各種數字化系統和工業軟體就是支撐智能製造最重要的使能技術之一。2018年10月，國家工信部正式批准組建國家數字化設計與製造創新中心，顯示出國家高度重視推動製造業的數字化轉型，致力於實現智能製造關鍵使能技術的自主研發與創新。

2016年，e-works提出了智能製造的金字塔架構，受到業界的廣泛關注。金字塔的底部是使能技術層，包括ICT技術、工業自動化技術、先進製造技術、現代企業管理和人工智慧技術五大類使能技術；第二層是推進智能產品和智能服務，實現商業模式的創新；第三層是部署智能裝備，建立智能產線，打造智能車間，建設智能工廠，實現生產模式的創新；第四層是開展智能管理、智能研發和智能物流供應鏈，實現運營模式的創新；第五層是智能決策，實現決策模式的創新。事實上，對於智能製造應用的各個范疇，數字化技術都提供了重要的支撐：

● 智能產品: CPS、adas、產品性能模擬

● 智能服務: Digital twin、狀態監控、物聯網、虛擬現實與增強現實

● 智能裝備：CAM系統、增材製造支撐軟體

● 智能產線：FMS的控制軟體系統、協作機器人的管控系統

● 智能車間：數據採集（SCADA）、車間聯網、MES、APS

● 智能工廠: 視覺檢測、設備健康管理、工藝模擬

● 智能研發: CAD、CAE、EDA、PLM、嵌入式軟體、設計成本管理、DFM分析、拓撲優化

● 智能管理: ERP、CRM、EAM、SRM、MDM、質量管理、企業門戶

智能物流與供應鏈：AGV、SLAM、自動化立庫、WMS、TMS、DPS（數字揀貨系統）

● 智能決策：BI、工業大數據、EPM（企業績效管理）、移動應用

『叄』 數字化轉型之——以科技為支撐的智能管理和決策

當前，越來越多的企業以科技公司自稱，而不是金融公司、電商公司、社交網路公司或者物流公司。可見，在不久的將來，無論在製造業還是服務業，企業都將轉變為以數據和演算法為支撐，以用戶為中心的技術型組織。

但數字化轉型並不單純是用前沿科技打造數字化產品的問題，而是涉及到以科技為支撐的智能管理、智能決策，乃至於組織結構和文化建設等一系列更加宏觀和本質的范疇。

數字化轉型也不是拍腦袋決定的用戶數據收集、以大量積累用戶信息為指標的為了數據而數據，因為『死』數據沒有意義和價值。以當前有些中小型銀行為例，雖然積累了大量的運營數據，卻幾乎鮮有應用。而開發和項目人員卻疲於應付日常的客服反饋、產品設計、運營活動和風險控制。實際上，依託於數據和演算法的智能決策可以完成大部分管理和日常決策工作。

數字化轉型的特點

未來將是數字化的世界，所有工作都需要數據支持，都需要「智能決策」。這種智能決策，是指利用各種技術手段，在動態和多維信息收集的基礎上，對復雜問題自主識別、判斷、推理，並做出前瞻性和實時性決策的過程，同時具備自優化和自適應的能力。

在人工智慧時代，數據和演算法具有無法比擬的效率優勢。以亞馬遜為例，其日常管理和戰術決策，以及日常運營都可以有數據統計和演算法來完成，從而釋放出大量的宏觀決策精力和戰略能力，讓管理者的目光聚焦於長遠的戰略意義和更加重要的方向性思考。

數字化轉型使企業能在問題識別、方案生成、信息收集、結果預測和行動反饋等決策步驟中得到全方位的幫助，提升企業決策的能力。智能決策是數據化轉型的必然趨勢。

如何開展基於數字化的智能決策、智能管理和智能運營

要進行數字化轉型，實現智能決策，首要條件就是相信數據是有價值的，數據可以幫助我們感知世界、認識世界、理解世界乃至做出合理決策。

一、 具有數字思維和理念

數據不是冷冰冰的記錄，不是可有可無的業務附件。從本質上來講，數據是人類感受和認識世界的一種手段。業務場景中的一切，包括用戶、產品、交易、運營等等都可以用數據來描述。企業可以通過這些數據來理解和分析業務，做出決策而後再應用到現實中。例如，在亞馬遜，人人都知道的一句話就是：『凡事要有數據支撐』。

二、 與數字化思維相匹配的組織架構

數字化組織中必須有專門的人員為數據事務負責，包括數據資源的構建、核心數據的整合、數據模型的建設，以及數據的使用。組織結構設計上可以參考AirBnb的數據基礎架構部和數據科學團隊。

在組織中數據資產一定要充分流動，數據技術要充分開放。同時需要確保數據團隊和業務團隊不能分離割裂。組織中要形成統一的數據「大中台」，它是成本中心，負責管理數據資產；同時要在業務部門形成一系列的數據應用「小前台」，它們是利潤中心，業務部門要快速基於數據開展業務，尋求價值。

三、 數字化軟硬體基礎設施

在數據處理技術中，涉及到數據的產生、採集、存儲、加工、計算、挖掘、分析、展現、應用和管控全流程的技術。而其中的數據加工、計算、挖掘和分析部分，常常會涉及到人工智慧（AI）方面的技術。再通過數據可視化應用，讓人可以理解數據、使用數據。

其中，尤其以人工智慧演算法更為重要。以底層的智能晶元和計算框架為基礎，人工智慧演算法在智能語音、視覺圖像、自然語言以及智能決策等領域都有了較好的成果和廣泛的應用。在這些智能演算法之上，可以在應用層構建眾多場景的產品和服務。

四、 對外的產品服務

在一個數字化的『 指數型組織 』中，友好而智能的用戶界面是其中的重要屬性，可以理解為企業對外提供的產品和服務。而以數據和演算法為基礎的數字化技術，可以更好的為構建高品質產品和服務提供有力的支撐。

在貝佐斯2010年致股東的信中有這樣的句子： 「隨機森林（random forests）演算法、貝葉斯估計方法（Bayesianestimation）、RESTful服務（RESTful services）、Gossip協議（Gossip protocols）、最終一致性（eventual consistency）、數據分片（data sharding）、反熵（anti-entropy）、拜占庭容錯機制（byzantine quorum）、抹除碼（erasure coding）、向量時鍾（vectorclock）演算法……走進亞馬遜的某個會議室，你可能一瞬間會以為闖進了一個計算機科學講座。翻一翻目前有關軟體架構的教科書，你會發現幾乎沒有什麼架構模式未被亞馬遜所用。我們使用高性能交易系統、復雜渲染與對象緩存、工作流與隊列系統、商業智能與數據分析、機器學習與模式識別、神經網路和概率決策，以及其他各種技術。雖然我們的很多系統來自最新的計算機科學研究成果，但常常還不能完全滿足需要，因此我們的架構師和工程師不得不深入學術研究尚未觸及的領域展開研究。正是因為我們面對的很多問題，在教科書上還無法找到現成的解決方法，所以我們只好自己動手，發明新的解決辦法。」

這是亞馬遜在十年前做的事情，當前的國內很多人工智慧獨角獸公司，對智能演算法也有著深厚的積累和廣泛的應用。可見，在企業數字化轉型中，需要充分利用深度神經網路、深度強化學習等智能演算法，利用無處不在的網路連通性和隨處可達的客戶界面，通過產品服務的自主計算和各項衡量指標，對自身的產品和服務以及用戶反饋進行實時追蹤，核實求證，從而推動進一步的智能化的極致體驗的產品建設。

例如，通過多維度數據，在保護用戶數據隱私的情況下，為每個用戶個性化地從海量的商品中篩選和定製產品和服務；通過語音識別和自然語言處理等智能演算法構建友好而便捷的客服系統；使用深度學習結合強化學習演算法為用戶提供最優的決策選擇建議等等。

此外，在提供極致體驗的產品和服務的同時，還需要利用數據流通和智能演算法，打通對外的產品服務和對內的信息傳遞以及內部智能決策的通道。

五 內部的快速信息流轉和信息共享

在很多企業，內部信息流動是不暢的，往往是條塊割據、層級不通，除了具體負責此事的人知道，其他人能否了解，主要得看關系、看利益。一個很簡單的信息流轉，往往需要通過多個節點中轉才能得以處理，其效率之低就可想而知了。

正是因為存在這樣的問題，傳統企業在啟動數字化轉型時，需要把數據打通、信息透明作為重點工作之一。在數字化時代，數據已成為企業新的核心資產。從這個意義上說，應當把數據視為企業整體的重要資源，而絕非任何人或任何部門的私人財產。因此，需要大力投入，建設企業內部信息共享和流轉系統，實現數據打通、信息透明、以及全面的數據支撐，確保組織高效運轉。

通過整理內部和外部的數據以及信息共享、優化信息處理的流程實現從數據的獲取、處理和展示以及決策的全系列自動化配置，可以在實際的運營中，實現基於演算法的自動決策。

六 智能決策，智能運營

充分利用機器學習、神經網路等智能演算法，開發更多功能強大的智能管理工具，在常規性的日常經營問題上，可以實現自動分析、自動決策、智能推薦、智能定價，以釋放組織精力，推動產品能力的持續提升。

例如在亞馬遜，數據的收集和分析是實時的。如果有需要，團隊成員可以看到每天、每小時、每分、每秒的數據。如果出現異動，系統會自動提示相關人員。這樣就可以做到第一時間發現問題，第一時間解決問題。

可見，要從根本上實現傳統企業的數字化轉型，最重要的是需要利用網路和數字化技術，持續地創造價值。在內部要建立高效的協同和溝通機制，實現內部信息的高度共享。並且建立起以長期價值理念為基礎的企業文化和價值觀，弱化任何的短期利益、KPI。因為在整個數字化轉型的實施過程過，需要投入巨大的資源去整合、梳理和建設服務系統，前期卻不會有立竿見影的收效，只有目光長遠，才能看到其後期所產生的巨大收益和幾乎可以忽略不記的邊際成本。

目前，人工智慧技術已經發揮著巨大的效率和准確性優勢，以至於到了讓人思考人與演算法之間的對立和互補等問題的程度。在企業的數字化過程中，也需要正確認識和對待數字化及智能演算法的優勢和特點，不應盲目的全部去依靠人工智慧，也不需要對即將到來的數字化智能時代心懷恐慌。

『肆』 傳統企業數字化轉型具體應該怎麼做

如何讓企業數據變成核心資產，讓數據驅動加速企業快速發展？是不是常常疑惑企業內部沒有可管理分析的數據，數據從何而來？企業信息化已經建設完備，有了信息化就能做數據驅動了嗎？如何應用好這些相互隔離的不同工作平台？企業數據資產到底能做什麼，如何使用這些數據實現數據驅動，讓數字化轉型有章可循？

1、企業數字化轉型之路

數據沉澱：以信息化平台作為數據支撐平台，連接、溝通的過程就會產生數據，從而數據可以反哺幫助完善和優化協作鏈接的過程，形成基礎信息的數據沉澱，內外數據連接打通，消除信息孤島。

數據與管理：實現大數據時代下交易場景數據化、商業場景數據化，組織行為場景數據化。存儲真實有效的過程和結果數據，讓決策和行為有據可依。數據分析幫助企業解決組織管理、業務管理、輔助並完善領導決策。

數據與業務：建立企業獨有的目標數據模型，幫助企業了解自身，跨部門數據融合提升協作效率，降低無故消耗。連接上下游、連接消費者與客戶，貫通整個產業生態鏈，提升企業產能和效益，最終實現數據驅動。

2、企業數字化轉型的核心

企業數字化轉型是跟業務息息相關的，從業務上的轉型去實現效率提升從而創收。這種轉型對於企業來說，既是主動行為，也是被動行為。

■主動：企業追求收入增長和控製成本降低。

■被動：數據時代，外部環境一直在變，為了應對外部競爭被迫實現轉型。

對於傳統行業的業務轉型，可以說是對商業模式的一種顛覆，企業從上至下都需要一個轉變的過程。業務轉型都是基於數據分析，讓企業決策變得有據可依，帶來的價值也非常可觀。

3、企業數字化轉型的方式企業數字化轉型的方式有三種：商業模式、業務流程和工作方式。無論從哪種方式轉型，企業都需要一套完整的解決方案，按照轉型戰略思路逐步優化。

比如，企業對於最終客戶群體不了解，原來只能依靠假想去做營銷方案，但數字化轉型之後就可以依賴消費者數據來做創新營銷，這種工作方式的轉變，使得決策更精準更有成效。

企業數字化轉型不僅可以使得企業業務流程得到重新梳理和優化，還可以讓企業獲得更多競爭先機和優勢。

『伍』 董小英：數據管理與能力構建——傳統企業的數字化轉型

文 | 董小英 編輯 | 張齊齊

來源 | 數字產業創新研究中心

隨著大數據、人工智慧、區塊鏈等技術的發展，企業數字化轉型浪潮愈演愈烈。近年來，國家提出數字強國戰略，把數字經濟作為中國增長的新動能。企業應該如何做好自身的「數字化能力培養」，在這場無硝煙的競爭中取得勝利。

在百望雲聯合數字產業創新研究中心、錦囊專家共同舉辦的《彈性跨越 數創未來 2020中國企業數字化轉型論壇》活動中，北京大學光華管理學院教授、數字產業創新研究中心主席董小英老師進行《跨越能力陷阱——企業數字化轉型的機制創新》的演講，為大家答疑解惑。

以下是演講實錄

一、企業數字化轉型的背景

企業數字化轉型的背景如何理解、設立怎樣的目標、需具備哪種能力、轉型要素有哪些。在轉型發展過程中，從人類大的發展格局來看，每次文明的遷移都是由技術驅動。英國紡織技術使農業文明走向工業文明，美國信息技術使工業文明走向信息文明。而現在，隨著中美德數字技術的發展，信息文明正在走向綠色文明。可以說，當今世界經濟轉型的關鍵節點就是新一代的數字技術。

泰安作為山東省的智能製造重鎮，雖然城市不大，但在智能製造方面投入很大。他們專門成立由六名院士組成的專家委員會，來推動智能製造發展。將來整個製造體系，即供應鏈以及使用的能源一定得是綠色，而綠色供應鏈就是靠數字化來實現。所以，將來如果線上能力不足，會在發展中遇到非常大的困難。

近10年來，隨著信息技術的發展，智能手機的出現和在線交易能力的提升為我們的衣食住行提供了巨大的便捷。從全球發展來看，移動互聯網鑄就美國巨大的四到五個在線企業板塊。以往，中國對技術發展的認知比較延遲，但現在，中國年輕創業者的反應速度非常快。中國和美國的平台性企業，現已經漲到全世界的90%，歐洲只佔到4%。將來，基於平台的競爭會在各個行業領域無處不在。特別是工業互聯網，工業製造業的在線化、平台化、數據化以及智能化的體系孕育著數萬億美元的巨大的市場的規模，是全球競爭的制高點。例如美國對中國華為5G的針對和禁止，體現了 科技 競爭的慘烈，大家爭先恐後在競爭中占據領導地位。

數字經濟最核心的兩個方面：平台和數據。作為財務人員，不在競爭戰略的一線，感受不到數字化轉型投入給企業帶來怎樣的價值，財務人員做數字化負責人時，才會推進有力。當然，有時財務人員對數字化價值理解不到位。因為數字化的投入，需要3到5年才產生帶動效應，不能為企業快速的帶來現金流，所以財務總監在數字化投入上可能持反對意見。實際上，如果企業沒有這樣的能力構建，整個企業的速度就會慢下來。

平台企業最重要的一個功能就是基礎設施。比如我們無法想像離開手機的生活。對於一些年輕人來說，出行時寧願做高鐵也不坐飛機，脫離不了WIFI的環境。另外，手機的功能越來越多元，越來越多的功能都集成在手機上。平台企業的邊界拓展能力非常強。比如滴滴出行，我們即可以說它是 科技 行業也可以說是出租行業，但本質業務還是交通出行。滴滴服務佔到中國市場的97%。作為出租公司，如果沒有平台，業務不可能做到如此廣泛。同時，邊界甚至可以跨境。比如螞蟻金服計劃上市，當掌握了海量的客戶資源的時候，跨界變得比傳統行業要容易，並且這樣的企業保持一種高度的開放性。企業打造巨大的生態組合，生存能力與競爭力都會大大提高。

近年來，數據的量增長迅猛。根據聯合國貿發組織的統計，我們看到中國的年均數據在逐漸增加，佔比達到41.9%，超過世界其他國家。中國的數字經濟已經開始提速，而且市場容量很大，數據密度很大，對未來人工智慧的發展打下堅實基礎。例如，阿里巴巴已經成為最大的數據平台，在後疫情期間也開始像世界其他地方拓展，和亞馬遜形成直接競爭關系。

講到中國經濟發展的要素，資本、人才、土地和技術都是關鍵性要素，這么多年，國家第一次從戰略角度提出數據是生產要素。中國過去30年的發展靠自然資源驅動，但這些資源逐漸枯竭。最近提出生產要素是關鍵性的，要將其市場化。數據資源從不同的視角去開發，隱藏的價值都可能被挖掘出來。這意味著數據資源的價值取值不盡、用之不竭。數據就像陽光，具有普惠性。但是，做數據挖掘處理和數據分析的人才匱乏。根據CDO調研結果發現，某些領導對數據部門要求很高，但投入不夠，說明了上層領導缺乏數據的戰略價值意識。

建立平台以後，將所有交易沉澱在平台上，通過數據的採集、清洗和整合，形成數據看板，將數據可視化，形成多元數據看板。企業根據這些數據改善管理。通過數據驅動產品創新，降低成本，提高效率，實現數據洞察，發現新商業價值。企業實現數據驅動業務和數據驅動管理，實現數據的增值。這個時候中國的整體經濟開始轉向數字經濟。當然，實現成熟的數字經濟，我們還有漫長的路要走。

企業數字化轉型面臨著內外兩方面壓力。現如今，客戶要求越來也高。比如，用戶對下載速度的要求很高，速度要快、廣告信息投放要精準，和用戶需求匹配。基於客戶需求，供給端即企業就要進行良好的交互。在人工交互或者機器人等智能交互後，想要提高速度，就需要進行整合，建立數據和信息系統連接的數字神經網路，消除信息孤島。

那麼，信息化與數字化有什麼不同？信息化是局部流程、局部環節和局部資源。以財務工作舉例來說，當采購或銷售出現違規行為，工作人員只能做事後管理。ERP系統出現後，可以控制超預算行為不發生，變成事前管理。但今天，只是財務流程數字化還不夠。企業要做到設備的數字化、生產過程的數字化、客戶服務交付的數字化和物流的數字化。所以，數字化在速度、廣度、深度、精度、強度和細節六個維度都是在信息化基礎上進行非常大的拓展。

二、企業數字化轉型的目標

生存和發展是數字化轉型最底層的目標，企業數字化的本質還是要解決企業管理中的痛點。例如財務數據的核算要快速且精準，就是把數據整合的速度加快。例如業績部門年終發獎金時，基於數據來給出業績的驅動指標。所以，數字化可以帶來怎樣的生態？基於長期的企業數字化研究積累，總結出企業數字化轉型的「六不」目標：

1、產品服務不淘汰。很多產品沒有智能化能力，很可能就會被淘汰。

2、管理決策不犯錯。以前企業決策依靠人的經驗，現在依靠機器識別，精細化程度明顯增高。

3、價值運營不掉鏈。在供應鏈整個體系中，有很多的問題和梗阻，價值鏈和供應鏈的數字化，要打通這些梗阻，快速的做到上下游的無人交易，基於全機器流程，結果真實及可信。

4、客戶服務不落伍。即線上服務，客戶體驗至上。

5、商業模式不翻車。現在的數字原生企業就是商業模式創新的典型代表。所以商業模式要重點考慮如何實現在這種這種顛覆式的變革中不翻車，鎖住客戶和爭奪市場。

6、生態夥伴不掉隊。在生態中，我們的合作夥伴都是並行的，如果你不在線上，別人在線上跑得很快，你可能就要掉隊了。

經調研，企業的信息化和數字化過程中，最受益的就是報銷問題。以前報銷流程繁雜，沒有數字化的過程支撐，給財務人員帶去很大的麻煩。經報銷過程簡化後，大大提升整個企業的效率。IT行業互聯網行業稱作數字原生企業，因為在客戶、員工上網等都會產生數字軌跡，而傳統企業沒有數字軌跡的支撐。所以，數字化轉型對於傳統行業來說挑戰更大。傳統行業數字化轉型，既要把傳統的事做好，還要像互聯網企業一樣，管理好所有的資產，即先把所有的資產數字化，包括財務資產的數字化。對於互聯網企業，本身就有數字孿生。它依靠大量的消費者，描繪出用戶畫像，畫像越多越細致，推廣就越精準。在這個過程中，會積累大量的數字資產。比如阿里數據中台，上聯服務市場拓展，下聯基礎數據是極其關鍵的戰略資產。它的數據分析能力非常強，數據匯集量越多，平台價值越大，獲取數據的便捷性越高。如果傳統企業不做轉型，慢慢就會被數字化企業淘汰。

對傳統企業來說，要做數字化轉型需解決四個問題：

1、速度：決策的速度，供應鏈的編排。轉型速度方面的關鍵問題是思維認知的問題，企業的高層領導要組織變革。

2、范圍：對象與過程，邊界和生態。過去傳統企業的內核都不是靠數字化來做，這些過程要數字化，就需時間和精力的花費。

3、規模：彈性與伸縮，模塊與復制。將平台的技術能力復制到所有的分子公司甚至客戶，打造一個數字化生態，用數據創造價值。數據管理第一次做起來很難，但是復制利用的成本幾乎可以忽略不計。

4、價值：商業模式，價值分配。其一，通過數字化轉型，新舊數據隨時調取，各種指標精準測量，實現數據資源的重用。其二，資產可以復制，數據可以輸出。通過控制平台架構，進行商業售賣來收取一定的費用，降本增效。數據的價值鏈給企業帶來創造價值。其三，能力的建設中最難的數據管理，以前財務部的紙面數字變為數字化表示。

三、企業數字化轉型的能力

數字管理價值鏈由六個環節構成：數據採集、數據標准、數據質量、數據整合、數據分析、數據文化、數據價值、數據資產和數據採集。

對於數據採集，以前都是靠人工錄入，容易出錯且容易作假。所以，數據採集的關鍵是人工介入越少，數據越真實可靠。將來整個供應鏈的交易都會靠機器自動進行數據採集，確保數據的真實性、可靠性和高效，形成清潔、完整與一致的數據湖。

對於數據質量，包括五個方面。第一，數據真實，尤其對財務人員來說，不要做假賬。第二，數據可得。第三，數據具有可解釋力。數據量大，卻不具備數據分析，則數據沒有價值。第四，數據可靠。數據要展示企業的真實運行情況。第五，數據共享安全治理。企業應考慮數據政策、數據整合和數據分享。確保數據不被一個部門壟斷，避免產生數據治理問題。

數據質量的管理框架也尤為重要。企業要對質量進行策劃、控制質量、改進質量、測驗質量。在這個過程中，要發展源數據和主數據，企業部門要分工明確，職責必須標准化。

另外，就是資產數據化。要把表單整個流程全部數字化，這件事要花費時間去做。特別對於傳統企業來說，數字化就是一場馬拉松。因為要把整個過程和資源一步步數字化，是一個持續投入過程，但也是企業數字化最重要的力量積蓄。買好設備、加人工智慧、語音識別等都不是真正的數字化。數字化就是整個業務的底層，數字化轉型過程中，先進行資產數據化，資產數字化以後作為管理運營工具，後邊才能實現數據增值。

企業業務部門和IT部門要做到數據共享，確保業務部門可以及時得到想要的數據和信息。比如華為，新員工剛上任，也可以立刻獲得客戶的背景甚至喜好。比如設備的維修 歷史 ，潛在問題等數據可以清晰呈現，幫助人員精準維修。

對於財務人員來說，數字化轉型既是機遇也是挑戰，大家要高度重視轉型壓力。在全要素、全過程、全鏈條和全領域的財務數據集成過程中，財務的視角會更大，獲取數據更多。以財務為核心和整個業務環節對接的整合過程，即數字孿生，將來企業所有方面都會和財務發生關聯。現在農業、建築業、傳統製造業等很多企業都提出個性化和數字化。在將來行業的發展中，所有崗位都需要數字化技能，所以大家要高度重視，如果不做自我轉型，數字技能沒能掌握，工作中就會產生問題，就會被行業淘汰。

四、企業數字化轉型要素

這次疫情大大提速了全球企業的數字化轉型，但困難也隨之而來。在數字化轉型過程中，每個企業的能力是不同的。對於有些企業，只依靠單一的邏輯思維和知識體系來運行發展，沉浸在舒適區內，陷入能力陷阱。當企業想要有所變革，就需要找到自身的能力缺口，即增加新理念，新技術，尋找新的發展空間。實現新技術和材料之間的融合，就打破了能力距離。財務人員不一定去做銷售數字化的工作或研發，只需把財務的能力和數字化深度結合，經基於底層財務的管理體系數字化以後，加速企業轉型。所以，對財務人員來說，強項還是才能，加之數字化的手段，消除能力距離也不是很難實現。

在數字化轉型的新能力構建中，中小型企業缺人才和知識。數字化過程是變革和創新的過程。企業也有很多擔心，比如數據隱私問題。對創新型企業來說，主要是行為約束。經調研，在詞頻統計中，我們發現，企業數字化轉型最大的問題就是缺少數據方面的人才。數據、思維和業務都需要我們在數字化過程中克服。

最後，在數字化轉型過程中，大家要具備企業家和二次創業精神，目標明確，持之以恆，堅定的向前走。數字化轉型的趨勢不可更改。以上就是今天和大家分享的內容，也祝大家的企業數字化轉型行得通！謝謝大家。

『陸』 進行企業管理數字化轉型的幾個關鍵點

在上世紀50年代彼得·德魯克提出實踐有效的管理之時，自動化技術和其帶來的變化同樣裹挾著企業和周遭事物。在紛繁復雜的討論中，德魯克准確地預言了新技術不會使機器取代人力，相反會需要更多訓練有素的團隊，而且技術人員需要以管理者的角度來思考。

如今，面對數字化革新，我們可以進行類似的思考，把數字化看作組織工作的一種新型方式：當數字化貫穿企業前、中、後台，貫穿過去、現在和未來的業務議題之後，企業部門之間的壁壘將被打破，各種人才的工作崗位和績效指標將被重新定義，企業外部的商業合作生態也將空前拓展。簡言之，數字化能力將為企業構建出新的增長曲線， 而管理企業的數字化轉型，則需要踐行三個原則——長期績效、組織活力和社會契約。

投資數字技術或解決方案已經成為一種常態。我們發現，不同企業的數字化水平或許已經接近，然而績效成果卻有雲泥之別。

埃森哲針對中國企業的研究發現，數字轉型領先企業在成長性、盈利性、股東回報等指標上已經遠遠超過了他人，在過去三年中，這些企業的營業收入復合增長率達14.3％，是其他企業的五倍還多。領軍企業的銷售利潤率也達到12.7％，遠高於其他企業。

探究其原因，我們認為，僅把績效目標設立在智能化的運營管理（如優化流程、提高效率或者完善數字化渠道）已然不夠。與只看成本、凈收益指標的企業相比，關注長期績效將帶來更高的企業價值回報。

我們接觸到的一些企業領導人希望通過數字化，當年就使營業額翻番。當發現這一目標無法實現後，便退而將數字化實施交給IT部門負責人。而轉型領軍企業的一把手則持續關注如何利用數字化創造更多價值——達成核心業務的增長、開拓新業務、建立或融入生態系統。

數字技術普及之後，未來提升企業績效的關鍵不在於使用新技術，而在於管理思維、管理模式的數字化——從研發、設計、生產、營銷等各個環節入手，讓自己的產品和服務與自己所處的生態系統融為一體。

以合作客戶之一韻達速遞為例：韻達速遞自成立20年來，業務發展迅速，目前在全國有60多個分揀中心，設備資產價值超過30多億元，維護維修團隊超過400人。在實現數字化之前，存在維保流程不規范，工作內容不透明的的問題，通過建立維修、保養、點巡檢工單流程，進行數字化管理。通過與耕雲科技合作，韻達速遞實現了對設備、備件的全生命周期管理，完成了智能化的設備維保、點巡檢查工作，讓設備健康運行有了保障。

投資於真正的增長是一項充滿風險的工作，企業需要建立新的績效評估體系，和相應的組織變革，否則無法成功轉型。

埃森哲的研究表明，組織管理上的沉痾痼疾是影響企業數字轉型的重要障礙，例如部門之間的壁壘嚴重影響企業建立統一高效的數據平台，管理決策的短期性也無法支撐企業建設數字化管理平台。

在分析了150多個企業中的250項重大變革之後，我們發現，高績效企業在實施變革舉措時，其成本管理、客戶服務水平以及效益，自始至終都在上升。優秀企業實施的業務財務一體化、非核心職能共享化等變革措施比一般企業要多出三成到五成，實施速度也更快。

數字化轉型是一個管理命題不意味著企業應當延續過去的金字塔管理模式，恰恰相反， 要想大幅提升轉型成功的概率，企業可以充分利用數字技術優化內部流程，實施分散化決策、靈活授予基層自主權。企業需要更開放的心態，建立起更具活力的組織文化。

海爾公司的組織變革提供了一個樣板，其研發、生產、銷售等部門全部分拆成3000多個小微團隊，各自獨立運營，決策權、用人權和分配權全部讓渡給團隊，讓團隊能快速響應用戶需求，又可以全流程把控產品供應鏈。它們通過「人單合一」的方式，把員工和用戶連接在一起。這些小微團隊各自都是自主經營體，誰的用戶體驗最佳，誰的團隊就能延續存在並得到壯大，而營銷、財務等職能部門則以平台化服務高效支撐業務團隊。這種創客文化改變了產銷分離的舊組織，鎖定用戶不斷出現的個性化需求，在白熱化的家電市場競爭中為公司贏得先機。

需要特別指出的是，在數字化轉型浪潮中必須考慮AI機器和人類員工協同這個新命題。現在，這兩者之間產生了一個「缺失的中間地帶」。

企業應當構建全新的AI機器與人的協作方式，讓二者各施所長：人類負責開發、培訓和管理各種人工智慧應用程序；機器則能幫助人類實時處理和分析海量數據，形成前所未有的數據驅動型洞察力。

隨著新興技術和平台模式的成熟，原本屬於企業內部治理的問題開始被外部各方審視，結果很難令人滿意——在消費者與企業之間，個性化的消費體驗卻受制於數據安全、偏見以及所謂的「數據殺熟」；在企業之間，數據質量和網路安全等依然是阻礙大規模應用新技術重要原因。

當下的轉型變革的特點是技術與人形成一種雙向關系。數字化企業需要認真考慮與技術、商業、人三者的關系，構建新的社會契約關系。

新契約將圍繞數據的權利歸屬和使用方式等關鍵問題，在社會公共數據、用戶個人數據、員工工作數據和企業運營數據之間取得新的平衡，通過透明的治理機制，既能激勵企業創新，又關切社會道義與個人隱私，把選擇權與各方利益的平衡置於數據驅動的交易發生之前。

企業需要進一步理解技術背後的邏輯，將連接企業與用戶、企業與企業之間的「接觸點」轉變成「信任點」，才能化解諸多尷尬和挑戰。在數字化客戶體驗這個市場競爭制高點上，真正的成功企業善於將用戶讓渡數據訪問和使用的過程，公平善意地轉化為向用戶提供個性化便利的過程。而非濫用用戶的數據讓渡，將其用於與用戶無關甚至有害的業務之中。

此外，演算法公正仍然是一個至關重要的問題。未來，幾乎所有企業都將依賴演算法做出關鍵決策，因此避免演算法偏見，光有公開透明還不夠，企業還應開發可打開人工智慧「黑匣子」的工具，以審查數據源中的潛在偏見。

中國的現代化企業從發軔至今，縱然時間不長，轉型這個詞對它們來說也並不陌生。這一次，數字技術讓我們有了更多的想像空間，對企業運營和商業模式都產生了深遠的影響，可謂蔚為大觀。但是，隨著新奇感的消退、新產品和新服務尚未破繭成蝶，企業開始復歸冷靜，數字轉型領域也正面臨去蕪存菁的選擇。

『柒』 擁抱「質量管理數字化」新浪潮

為深入貫徹落實黨中央、國務院關於促進數字經濟與實體經濟深度融合決策部署，推進數字化助力消費品工業深入實施「三品」戰略，更好地滿足和創造消費需求，增強消費拉動作用，促進消費品工業加快邁上中高端，工信部、商務部、市場監管總局、國家葯監局、國家知識產權局5部門近日聯合印發《數字化助力消費品工業「三品」行動方案（2022—2025年）》（以下簡稱《行動方案》）。

《行動方案》結合當前產業發展實際和技術演進趨勢，確立了未來4年數字化助力消費品工業增品種、提品質、創品牌的主要目標；提出數字化助力增品種、提品質、創品牌3個方面10項任務，並以專欄的形式設置創新能力提升、數字化設計能力提升、數字化綠色化協同能力提升、質量管控能力提升、智慧供應鏈管理能力提升、品牌培育能力提升六大工程。應該說，《行動方案》為未來4年深入實施「三品」戰略指明了方向，有助於指導行業借力數字技術改善消費品供給，有助於引導企業提升數字化研發創新水平和核心競爭力等，具有重要意義。

尤其值得一提的是，《行動方案》在質量管控能力提升工程中專門提出「質量管理數字化」，要求「引導企業加強生產製造關鍵裝備數字化改造，推廣應用質量管理系統（QMS），開展數字化質量驗評、質量控制、質量巡檢、質量改進等，實現精細化質量管控，持續提升產品質量」。

我們知道，全球的質量管理發展大致分為質量檢驗、統計質量控制和全面質量管理3個階段。自美國休哈特博士創立控制圖以來，質量管理理論與方法不斷涌現，如戴明的PDCA循環、朱蘭的質量改進三部曲、費根堡姆的全面質量控制、克勞斯比的零缺陷理論、摩托羅拉的六西格瑪管理模式、ISO發布的9000系列標准等，不過這些理論、方法和標准都是美國、日本和歐洲的專家提出的，而且基本上都是30年前提出的。進入21世紀以來，世界質量管理的理論和方法工具創新幾乎陷入了停滯，產品質量的保障和提升一方面依賴於以前的質量方法工具，另一方面越來越多地依賴於先進的生產製造設施。

在蒸汽時代、電氣化時代、信息化時代之後，數字化正被看成是「第四次工業革命」。當前，隨著新一代數字技術蓬勃發展，數字經濟新動能持續增強，實體經濟發展模式、生產方式深刻變革，數字化發展已成為必然趨勢。在「第四次工業革命」浪潮的沖擊下，「質量管理數字化」正成為質量管理新的發展方向和趨勢。

「質量管理數字化」是通過新一代信息技術融合應用，推動質量管理活動數字化、網路化、智能化升級，增強全生命周期、全價值鏈、全產業鏈質量管理能力，提高產品和服務質量，促進製造業高質量發展的過程，可以簡單理解為數字化條件下的質量管理。「質量管理數字化」是伴隨著數字化轉型引發的質量管理模式的轉變，主要聚焦質量管理范圍、方式、目標的轉變，其核心是在數字化條件下，企業質量管理數字化能力的提升，涉及數字思維構建、數字技術應用、管理機制調整、數據開發利用等各個方面。

「質量管理之父」朱蘭認為，質量管理是普遍性的管理方法，是任何企業、組織都可以應用的通用方法，以確保所有的產品、服務和過程滿足客戶的需求。面對新的「質量管理數字化」發展趨勢，我國必須抓住新機遇，積極擁抱「質量管理數字化」新浪潮。

擁抱「質量管理數字化」新浪潮，政府部門要做好引導、指導工作，帶動產業、行業和企業積極實施質量管理的數字化轉變。2021年12月30日，工信部發布了《製造業質量管理數字化實施指南（試行）》，目的就是通過這種方式引導製造業更好地實施質量數字化轉型，值得廣大企業借鑒使用。

擁抱「質量管理數字化」新浪潮，企業要積極實施數字化改造，更加體系化系統化推進數字技術和質量管理深度融合，強化「人機料法環測」等各環節質量管理數字化能力，推進數據驅動質量策劃、質量控制和質量改進，提升產業鏈供應鏈質量協同水平，進一步提升產品和服務質量水平。

擁抱「質量管理數字化」新浪潮，各界還要積極總結經驗，在質量管理理論、方法和工具方面貢獻「中國智慧」和「中國方案」。中國擁有世界上最先進的生產線，這些先進的生產設施產生和自動收集了海量質量數據，這為未來「質量管理數字化」新的質量規律的發現和質量方法工具在中國的產生准備了必要的條件，我們需要利用好這些有利條件，積極為質量管理理論的發展作出新的貢獻。（徐建華）

『捌』 企業級數據標准重構——數字化轉型的必經之路

第四次工業革命以及隨之而來的數字化轉型浪潮已在全球范圍內席捲而來。推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合，發展數字經濟成為落實國家重大戰略的關鍵力量。「互聯網+」大背景下，大數據、物聯網、人工智慧等新技術應用成為 社會 變革的驅動力，越來越多的企業制定了數字化轉型戰略。

企業數字化轉型是指通過構建數字化運營體系實現企業級變革，包含對企業IT架構的升級以及管理體系的重塑。

IT架構升級指企業信息系統的升級與優化。 企業信息系統建設升級一般會經歷電子化、信息化、數字化三個階段。電子化為初級階段，即企業構建單一部門應用的信息系統，將線下事務向線上遷移，運營數據「從無到有」；信息化為穩定過渡階段，以各部門信息系統集成支撐業務集中化、標准化、規范化，運營數據「從有到通」；數字化為高級階段，以企業數據驅動業務精準重塑，依託人工智慧、大數據、中台建設等技術支撐，助力企業發掘運營管理、生存發展的最優解決方案，發揮「數據資產」價值。

管理體系重塑指企業經營管理智能化。 構建以「數據貫通與分享」為基礎的管理體系，以適宜的IT架構基礎為依託，實現企業運營數據自動獲取並廣泛鏈接，基於數據理解業務實質，洞察價值創造過程，開展業務決策和敏捷行動，驅動業務創新和精益管理，實現管理「蛻變」。

數字化轉型依託雲計算、大數據及機器學習等前沿技術手段，以文化先行、組織賦能、人才支撐和機制牽引為助推力量，協助企業克服內外部發展阻力，促進企業管理提升。數字化轉型後的企業一般呈現四項典型特徵：

企業實現高效管理離不開系統和數據。當前，大多數企業已經通過內部信息系統建設實現了「信息化」。這些信息系統普遍為套裝軟體，以流程為中心，根據預先確定的流程處理場景，建立緊耦合的數據模型，規范數據採集、規則控制和業務處理，最終形成信息輸出。

在萬物互聯的數字化時代，企業對高效決策、精益價值、靈活響應的需求，和傳統信息系統模塊化、流程化的支撐能力間形成了沖突；同時在長期經營管理的過程中，跨部門系統應用數據標准和口徑的不統一導致的信息協同障礙積累嚴重。

企業所面臨的結構性「困局」日益顯著，主要體現在以下幾個方面：

數字化轉型正是為了破局和迎戰，實現現實世界與數字世界的融合、互動，在數字世界中模擬推演，促進戰略落地，優化經營決策。零散、無關聯的數據並不能稱為資產，為深度釋放數據資產價值，重構企業級數據標準是必經之路。企業業務部門和技術部門需要共建共享，通過梳理數據邏輯、構建數據地圖、明確數據標准、打通數據鏈路、開展數據洞察和數據應用。以企業數據為中心，將功能應用服務化、組件化，支撐靈活變化的業務需求。基於數據融合構建價值網路，共創價值增長空間。

企業級數據地圖

數字化轉型是企業級的整合和變革。數據作為轉型的驅動能量，若僅服務於部分職能，勢必無法發揮其全部的價值，數據需要貫通，數據標准也必須是企業內部通用的。企業應以業務脈絡為基礎，全方位全面梳理業務邏輯及數據關系，對現有流程、制度、系統進行優化改造，形成穩定的數據關系內核，引導系統架構優化，提高數據使用效率、提升數據資產價值，依託數據快速輸出，實現管理賦能。

在企業級數據標准重構實踐中，可遵循三個步驟，以統一數據標准為起點，逐漸完善前端業務流程改造，從源端產生語義統一、邏輯清晰、高標准高質量的數據，構建堅實的數據資產基礎。

01. 建立企業級數據標准，形成跨部門「共同語言」

圍繞企業業務主線，梳理業務場景，對各類信息和表單元素進行解構和提煉，這是構建企業級數據標準的基礎。在統一數據標準的過程中，可以以財務信息為起點，通過單筆財務記錄向前追溯對應業務場景；以產品類型和產品生產全過程為經絡，明確業務邏輯，對經濟業務場景進行元素化解構；從管理對象、交易記錄、業務標簽三個層面對數據元素進行規范表述，形成清晰的數據關系。

在管理對象層面，對單專業及跨專業管理對象進行唯一識別。 對於單專業管理對象，圍繞企業經濟事項全場景，統一每個專業視角下最小單元的顆粒度和業務屬性描述需求，圍繞管理對象能夠進行自由組合，支撐多視角融合。對於跨專業管理對象，針對企業組織、客戶、資產設備、項目、業務夥伴等，圍繞跨專業共用的管理對象和業務屬性描述需求，梳理數據信息，建立統一通用的數據標准。

從管理對象層面對數據元素進行精確表述

在交易記錄層面，規范交易信息傳遞過程和路徑。 按照業務價值鏈梳理交易記錄規則，規范各類單據的信息欄位，建立跨專業共同遵循的流程管理規范，圍繞業務交易，固化數據連接關系。例如，建立企業內合同、訂單、發票信息的同源聯動，建立完整的採集源頭，部署清晰的數據錄入標准，對各類單據的完整性進行強控。在此基礎上，明確業務操作與線上記錄規則，對數據源頭進行動態更新，實現各類數據信息的規范傳遞。最終可以精準匹配管理對象，以完整的單據鏈和信息鏈對業務管理流程進行精準的數字重現。

在業務標簽層面，建立規范統一的標簽體系。 構建業務標簽的目的在於統一同類業務屬性的跨專業描述方式，實現管理口徑的統一。在構建企業業務標簽時，可遵循四條原則：

依託清晰完整的數據元素和數據關系，構建企業經營數據地圖，實現數據伴隨業務活動的實時自動記錄，明確業務到價值的轉化，可視化展示公司運營過程，精準識別數字化建設需求。

數據標准建立方式示例

02. 開展業務流程改造，實現端到端數據貫通

在以企業財務為基礎的數字化變革中，對業財鏈路的梳理貫通是實現數據賦能管理的重要「橋梁」。通過對財務、業務開展數據梳理和流程改造，對從業務源端到財務末端的每一個數據項的產生與流轉過程規則進行清晰描述，利用數據間的繼承關系再現實際業務發生過程，將各類環節的數據聚合到每一個管理對象。在此過程中，企業需要重點關注三方面的內容：

03. 豐富數據應用場景，以靈活輸出賦能管理

通過數據洞察，構建多場景應用實踐，聚焦增量效益，以業務行動實現業務創新和管理變革。以靈活的輸出方式，深挖數據的意義和價值，在數據的積累和驗證過程中形成多層次、多領域、多場景的業務實踐。以價值信號驅動管理行為變革，從效率、效益、創新和共贏四個方面引導價值創造。

對企業運營進行精準刻畫，根據不同場景信息需求對數據進行靈活加工。以多頻道報表及應用場景為媒介，對各類基礎數據和動態數據進行分析比較，提供量化評價，智能優化信息輸出，服務於管理決策和業務決策。圍繞企業業務發展、資產管理、客戶服務、組織激勵等管理領域，通過價值數據和業務數據的聚合分析，為公司管理層以及各業部門提供高效透明的數據服務，實現從業務動因入手，推動精準評價、精準投資、精準激勵，提升對企業經營的敏銳洞察和高效決策能力。

構建應用場景一般遵循以下五個步驟：

1. 明確場景需求： 確定應用場景需要服務的部門和人員，明確業務需求及場景應用預期成效；

2. 設定應用主題： 明確應用場景的目標和主要內容，識別應用場景用於建設或服務的重點、要點；

3. 澄清數據源： 梳理應用場景中涉及的業務流程，澄清場景所需數據類別、計算方式、數據源系統及相應的業務邏輯關系；

4. 確定輸出方式： 明確應用場景成果的線上或線下輸出及展示形式，制定場景未來的實施規范及迭代規則；

5. 建立數據服務： 根據應用場景要求梳理數據鏈路信息，通過平台或系統調用並分析相關數據，建立場景服務能力。

在數據標准重構的過程中，企業能夠實現「三項轉化」。一是由「數據」到「信息」的轉化，解碼數據背後的管理信息，形成更完整的現狀描述；二是由「信息」到「洞見」的轉化，挖掘信息背後的提升價值，開展更科學的預測分析；三是由「洞見」到「行動」的轉化，以數據價值賦能決策，為企業提供更智能的決策建議，助力業務管理提升。

深入洞察數據實現的「三項轉化」，使企業能夠有效應對數據獲取、數據融合、數據賦能面臨的困境，實現由「業務各說各話」到「統一數據語言」、由「數據拼湊匯集」到「數據高度融合」、由「管理業務數據」到「數據賦能管理」的數字化轉型。

01. 深化數字包容，打造文化認同

無論何時，任何企業的變革轉型都需要以文化認同為基礎。唯有組織上下對變革理念都採取包容接受的態度，將數字化的理念深刻融入企業發展的文化血液中，方能由「被動」化為「主動」，以內生動力推動轉型可持續發展。企業要將數字化轉型作為發展戰略的一部分進行深入部署，制定適宜且明確的戰略、頂層設計和路線圖，在各層級單位、業務部門、員工間宣貫普及，增強企業人員在數字化建設中的參與感，加強對轉型實效的體驗，並引導人才團隊打造數字化技能突破口。

02. 規范數據管理，強健數據信息

部分企業存在諸如數字線上化程度較低、數據源質量不高、 歷史 數據離線化碎片化、資料庫管理范性較差等情況，這些問題成為數據獲取和管理方面的瓶頸，限制了企業更高層次、更高質量的數據應用。對於這些企業的數字化轉型，可建立數據統一管理機構，強健數據基礎，規范數據標准，全面開展 歷史 數據規范治理，減少對基礎數據和績效指標的人為干預，保障數字化轉型的順利實施。

03. 促進業務融合，立足全局視角

部分組織結構較為龐大復雜的企業可能存在諸如部門間溝通協調較為困難、數據共享流程復雜、內容局限、數字化與業務融合程度較低等問題，企業需要將「加強業務間融合協作」作為數字化轉型的重點，推進組織內部的橫向和縱向貫通，打破專業間的壁壘，構建融合、共享、協同、高效的管理體系。通過業務融合削弱企業內外部資源流動的阻力，對內打破專業壁壘，對外拓展事業邊界，形成全局、全行業視角。

04. 加強數字應用，布局 敏態 運營

在傳統生產要素價值創造增長模式趨於穩定的情況下，充分挖掘知識和數據要素的巨大發展潛力，並拓展價值創造維度成為了管理提升的突破口。企業可以考慮建立深入、立體、完善的數據管理應用體系，不斷迭代提升數據計算分析方法，深挖拓展各類場景應用，促進質效改善及管理提升。並逐步以點帶線，以線帶面，最終將數據資產的價值創造能力延伸到整條價值鏈、產業鏈，助力企業數字生態網路的核心能力賦用。

05. 深化人才管理，鍛造專業隊伍

目前，部分企業數字化轉型中的人才瓶頸問題仍然比較突出。企業中具備大數據分析和數據統計分析專業技能的人才較少，且來源渠道不足。針對這一現狀，企業要實施可持續發展的技能培訓和人才戰略，積極引進數字化人才，深化企業員工幹部隊伍能力重塑，強化重點專業領域人才培養，優化員工隊伍人才結構。除關注內部人才培養之外，企業也可以引入外部專業服務力量，快速學習、應用行業領先的觀念技術和管理實踐，內外兼修，共同鍛造一支有能力實施數字化轉型的專業人才隊伍。

數字化轉型將是未來5-10年間重要的管理變革方向，對企業而言機遇和挑戰並存。一方面，數字驅動革新為企業克服自身內部發展阻力並促進管理提升提供契機；另一方面，轉型並不能一蹴而就，其長期性和復雜性要求企業在組織、技術、文化、管理等方面進行全方位的調整。在持續深入打造數字化的進程中，如何 探索 適應企業自身發展的路徑，如何實現數據信息的有效聚合，如何滿足數字化管理對組織內員工水平、技術能力和運營能力提升的訴求，都需要不斷 探索 實踐。「神而明之，存乎其人」。轉型浪潮中，企業對於變革的信念、堅持與飛速進步的技術必將迸發出蓬勃的活力，走出獨到而創新的數字化之路。

本文是為提供一般信息的用途所撰寫，並非旨在成為可依賴的會計、稅務、法律或其他專業意見。請向您的顧問獲取具體意見。

『玖』 全球數字化浪潮來襲，差旅行業如何賦能企業數字化轉型

數字經濟勢頭正勁，智慧差旅賦能中國企業數字化新未來

一、政策利好，加快推動企業數字化智能化轉型刻不容緩

·數字經濟發展勢頭強勁，正成為企業數字化轉型「發動機」

2021年是實施「十四五」數字經濟發展規劃、開啟全面建設網路強國的開局之年。據統計，全球數字經濟規模已達到31.8萬億美元，其中我國為5.2萬億美元，居全球第二位。而中國數字經濟增幅高達15.6%，已領跑全球，數字中國已浪潮奔涌。

近年來，中國數字經濟發展勢頭強勁，逐步成為國民經濟主導力量。特別是在新冠肺炎疫情期間，中國數字經濟實現逆勢增長，極大助力疫情防控及復工復產有序推進。從電子商務、在線教育、遠程辦公、在線問診到雲端辦展，數字經濟有效減少了疫情對經濟 社會 的負面影響，在激發消費潛力、培育壯大市場方面發揮了重要作用。當前，中國加快布局數字經濟，為中國企業實現全面數字化轉型增添了新動力。從 2017 年開始，越來越多的企業走上了數字化轉型升級之路，企業數字化轉型已經成為時代的趨勢，而且刻不容緩。

對於企業，需要把握時機順勢而為，通過數字化這個大時代賦能企業實現轉型之路。

·數字化賦能助力企業轉型升級，成為企業數字化轉型「助推器」

何為數字化賦能？

數字化賦能，是指以數字化技術為基礎來驅動經濟 社會 各方面創新與增長的過程。在「十四五」規劃和2035年遠景目標綱要中，明確提出要「加快數字化發展，建設數字中國」。當前，以技術和數據為關鍵要素的數字經濟蓬勃發展，正成為眾多企業數字化轉型升級最為重要的助推器。

隨著數字化轉型成為當下企業發展的共識，數字化產業升級正在滲透企業的方方面面，但企業在面臨數字化轉型時會遭遇諸多困擾，想要達成數字貿易更快增長，勢必要促成全球合作，在平台、平台演算法以及數字貿易需要遵循的規則制定過程中，需要展現更大的透明度。這是可以實現的，但是需要一個包容、開放、合作的環境。 而差旅管控行業具備高技術、高投入和對經濟 社會 發展強拉動的能量，將為企業數字化轉型注入更多增長動能。

二、「數字化賦能」助力企業轉型升級，差旅天下助推企業數字化模式創新與變革

·數字賦能，技術創新，差旅天下助推企業數字化轉型升級

如果說數字化賦能是企業數字化轉型的助推器，那麼技術創新就是助推企業降本提效高質量發展的助燃劑。通過數字化賦能，有助於進一步提升我國傳統企業的技術創新能力。而對於目前中國的差旅市場來說，技術創新在整個差旅服務過程當中，起到怎樣的作用呢?

對於差旅管理行業而言，數智化差旅是企業實現開放、透明、協作的關鍵。 智慧差旅是在信息化的基礎上，使各自分散、相對獨立的采購，繁瑣的事後報銷，都整合在一個企業級完整消費生態內，實現從單一產品訂購消費到采購、動賬管理、事後報銷的全流程一站式的數據連通和智能分析，打破信息孤島，使零散的數據實現了融合與共享， 打破數字貿易的壁壘，助力企業用數據刷新服務體驗，在降本增效方面的技術性創新變革，可加快賦能企業高效發展。

差旅費用作為企業第二大可控費用，其有效的管理與節約能夠切實提升企業經濟效益及運行效率。 差旅天下創造性的打造出一整套數智化的全流程差旅管控系統，通過技術的不斷創新，可滿足大型國央企和大型民企對合法合規和節費省稅的高度熱情， 提升企業員工出行體驗，讓企業的差旅費用更立體、更智能的完成分析與優化，達到企業提升效率、降低成本的目的。

·差旅天下：引領中國的數智化（差旅）費控平台

差旅天下（股票簡稱：差旅天下，股票代碼：430578）是國家高新技術企業，專精特新及 科技 型「小巨人」企業，差旅天下以其二十年大型企事業單位的客戶沉澱，精益求精的核心技術研發，已建立了極具創造力的，引領中國的數智化（差旅）費控平台」（CTMC），並相繼取得全世界軟體行業最高的CMMI5級認證、ISO9001質量保證體系認證、信息安全管理體系認證、技術服務管理體系認證，獲得軟體著作權180多項，挖掘並可有效規避了2800個風險點！強勁的實力，讓差旅天下的差旅管控平台可以與政府、機關單位、企事業集團公司自身的財務系統進行完美對接，便於財務人員整理分析數據，然後根據數據資料進行差旅管控方案的迭代和升級，通過全流程智慧差旅管控，從源頭上解決差旅出行中的管理難題，可有效提高差旅效率近60%，節省差旅成本15%~26%。

其中差旅天下針對集團費控、政府公共資金支出管理，已研發出相對應的功能強大的移動端APP，能夠讓用戶「隨時隨地」發起申請、完成審批、發起預訂、完成報銷，其智能、便捷的差旅體驗，已讓差旅天下的智慧差旅管控得到眾多政府、機關單位、國央企的青睞，線上用戶超過1080家， 客戶涵蓋 汽車 、金融、文化、政府等行業領域，目前已經運用於一汽集團、東風集團、長安 汽車 、濰柴動力、中旅集團、交通銀行、工信部、中國電建、中國文聯、國家信息中心 等精益化管理訴求強烈的大型企業集團及政府機關，通過科學的管理手段提升其差旅管控的程度，為企業提供更優質的差旅管理解決方案，並為 社會 創造更多價值。

未來，差旅天下將繼續響應國家政策，以企業和市場需求為導向，積極布局中國的主要城市和區域，賦能企業由人工票務時代到數智時代變革，助力企業數字化轉型升級，推動企業高質量發展，通過技術、產品、服務的不斷升級,賦予企業前行的新動力， 幫助企業規避管理風險、提升財務控制、節約差旅經費， 為提升我國數智化建設 健康 、穩定、安全、自主自強發展貢獻力量，共贏行業數字化轉型大時代！