❶ 财务的数字化转型如何进行
“新冠疫情”这只黑天鹅正在成为检验企业数字化能力的试金石。通过一部手机、一台电脑，一个屏幕，在这个格外漫长的假期，少数拥有数字化能力的企业不仅井然有序地保持着运转，甚至凭借敏捷的响应能力，探索着转危为机的良策。例如近年来一直奔跑在数字化转型之路上的安踏集团，依托前后端数字化平台，开启了“全员导购”的新销售模式，轻松实现日销售额超千万。而更多企业却因为缺乏数字化基础，面对线下复工的一再延期束手无措，只能被动地承受疫情的冲击。
如果说在此次疫情之前，数字化转型对很多企业还只是一个口号、一个构想。那么，经此一疫，企业必将加速踏上数字化变革之路。但是，数字化之路应该怎么走？对于很多企业而言还是一道难解之题。
财务数字化是企业数字化的切入点
数字化就是利用数字技术把现实的缤纷世界在计算机虚拟世界中进行全息重建。落实到企业运营管理上，企业数字化就是将企业现实运营的全过程、全方位在计算机世界中进行模拟，将数据反馈到现实世界，用以指导未来的决策和行为并推动业务增长。如此来说，数字化不仅仅意味着要将企业的前端销售、物流数字化，更重要的是要将企业后端的财务、采购、内部资源配置与前端的新型商业模式进行匹配。在这个过程中，财务数字化可以说是企业实现全面数字化的最佳切入点。
回顾企业信息化、数字化的历史进程，财务在每一次企业转型的过程中都扮演着重要角色。无论是会计电算化，还是ERP普及运动，财务都是推动企业全面转型的发动机，是企业优化升级的重要抓手。这一方面是因为财务系统上接企业高管，下接每位员工；左接采购、运营，右接营销、服务；前接核算报表，后接分析决策。财务系统本身具备的串接各个部门、管理流程的特性和立体数据结构，是其引领企业在各个层级进行全面数字化转型的天然优势。另一方面，财务管理是企业管理的生命线，几乎所有企业管理水平和竞争能力的体现都是以财务为核心。财务系统掌握着企业大量核心数据，而这些数据作为衡量、评判企业运营绩效的重要指标和决策依据，是企业实现信息化和数字化的重要基础。
因此，尽管数字化转型技术不断颠覆着传统企业，但以财务管理为核心的这一点无法改变。财务系统承担着引领企业全面走向数字化的重要职责。企业要实现数字化变革，第一步就要实现财务数字化。
财务数字化的实现策略
财务数字化有两层涵义：一是全面应用以“大智移云物”和区块链为代表的数字化技术，二是对财务模式，包括组织、流程和工作模式等进行全方位变革，使财务系统能够更好地支撑企业业务发展。互联网商业模式是以消费侧为主导、以模式为核心的资本经济。如今，很多企业在业务端已经应用了线上线下融合的新思想，但财务支撑体系还是采用与交易分离，以事后报账为主线，以管控风险为目标的传统模式，流程复杂、效率低下，显然已无法匹配前端快速响应的管理要求，必须进行重塑。
我们认为，企业应采用以下两大策略引导财务模式变革，推动财务数字化进程：
连接全流程
数字化的核心是连接，即利用新一代信息技术，实现企业内部各部门的连接、企业与用户的连接、企业与上下游供应商的连接，乃至未来企业与整个社会的连接。具体到财务数字化领域，就要将财务流程与业务流程和管理流程完全连接起来，实现全流程的“互联网化”，并基于互联网打通内外，连接内外，重构财务流程，并使后端财务和前端交易能够在线同步进行。
传统财务模式下，财务流程和交易分离，导致大量冗余的流程环节。以费用管控为例，很多企业为了实现流程管控，设计了诸多控制流程。比如企业往往需要设置事前预算申请和预算审批流程以保证预算的正确使用，而当交易发生后，不管是业务人员、审批领导还是财务人员，大家都必须重复做很多事后工作，导致管理低效且高成本。同时，在传统财务系统中，财务会计按权责发生制的要求确认损益，凭发票入账，业务发生和业务入账分离，财务处理在时间上滞后于业务活动，导致财务会计提供的信息是历史性的，缺乏前瞻性。同时，财务会计依据会计分期假设的要求，定期产出并传递信息。在充分的市场竞争中，财务会计信息传递的时间固定性与决策的及时性产生了巨大的矛盾。这两方面因素叠加，使得传统财务信息滞后，无法满足使用者实时决策的需要。
要想从根本上解决上述问题，企业首先就需要打通财务和交易，通过将财务流程、业务流程和管理流程相连接，重构财务流程，消除大量冗余环节。其次要将财务流程、业务流程和管理流程全部互联网化，使业务端所有交易在线上发生，使财务端所有业务能够基于线上交易实时进行处理，从而实现将事后记账报账转变为业务发生时的记账报账，将手工会计处理转变为在线自动实时处理。
打通全数据
数字化的基础是数据。要实现财务数字化就要打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，并实现信息技术与财务管理的真正融合。
从本质上来说，传统财务是准则导向、披露导向，不是业务导向、管理导向，ERP系统主要为流程操作服务，带来两个问题：一是财务信息客观但未必真实。财务记账以发票内容为主体，但发票无法反映业务的本质。财务数据与业务实质脱离。这些都导致ERP财务信息失真，口径无法满足管理需求。二是财务信息为单一化的货币计量信息，而非企业综合性的全面经济信息。货币计量的信息固然具有一定的综合性，但非货币性信息对管理往往至关重要。财务信息支撑体系存在的这些问题，使得财务信息片面、失真，难以满足业务管理的需求。
同时，传统企业信息化系统由一系列相互独立的专业套装软件系统构成，这些系统彼此独立，形成了烟囱式的架构，造成了大量信息孤岛。大量财务数据和业务数据重复、凌乱地散落于企业的各类信息系统平台中，使数据采集和数据转换成为难题。
为此，企业必须打通数据壁垒，改变基础数据的获取路径，推动数据流动。一方面要打通业务和财务数据，消除信息孤岛；另一方面要使管理会计不再仅仅依赖于财务会计提供信息，而能够直接从交易端、从不同的业务系统中自动实时地进行数据收集和处理，丰富数据来源，提升数据质量，开展数据洞察，最终实现让数据赋能业务发展。
财务数字化的实现路径
财务数字化的实现之路，就是数字化平台的建设之路。无论是流程的连接、业务的在线化处理、还是数据的打通、获取、传递或是数据洞察的开展，都需要基于现代信息技术，在自动化、互联网化、智能化的信息系统中才能落地。打造财务数字化平台需要企业长期规划、循序推进，建设内容包括三大部分：智能共享系统、数据中台和数据应用系统。
1、以智能共享系统为连接前端交易和后端财务，并实现内联外通的桥梁。
在财务数字化系统的建构进程中，财务共享平台是先遣队。数字化在系统中落地的过程，要通过对外，对内两条线，对外记录所有交易过程，对内打通所有业务条线，通过统一系统把整个业务串联起来，打通内外，互联互通。这个系统就是业财税智能共享系统。
共享中心的核心是共享，而共享的前提就是“连接”。这意味着：共享中心可以成为连接业务、财务、管理全流程，推动业财融合的天然的技术平台。业财税智能共享系统是传统财务共享在互联网+时代的革命性换代产物。其本质是基于新一代的信息技术，实现对企业更广泛业务（从记账、算账到报账、采购、税务等）的数字化，并对企业财务体系、业务流程、商业模式进行颠覆和升级。通过构建业财税一体化的智能共享中心，企业在后台和前台之间形成了一个业务交易层更灵活、更强大的业务支撑中台，能够连接前台和后台的大量交易处理和服务，实现对企业更广泛业务（从记账、算账到报账、采购、税务等）的数字化，大大提升运营效率，快速响应客户需求，实现财务、业务和税务的深度融合。
本文开头提到的安踏集团就是业财税智能共享系统的受益者。2018年，安踏携手元年科技启动财务共享中心建设，打造体育用品行业“供应链+批发+零售”业务模式下自动化、智能化、数字化的共享系统，使共享牵引集团内部系统改造并支撑集团业务快速发展。此次疫情中安踏的“全员营销”之所以能得以高效贯彻实施，与其共享系统对前端交易的敏捷响应密不可分。
2、以数据中台为打通全数据，实现集中化数据治理和数据管理的平台。
实现财务数字化就必须要重构企业IT系统架构，而重构企业IT系统架构的核心又在于对企业IT系统的“中台化”。
数据中台从2019年开始已经获得了空前的关注。在元年科技此前召开的一次论坛上，有80%以上的企业表示已经在建设和在规划建设数据中台。而此次疫情爆发，必然将进一步推高企业对数据治理和数据中台建设的需求。
数据中台就是通过在企业的业务前台和管理后台之间搭建一层中台，打破企业传统的烟囱式信息化架构，将各类信息系统部署为基于同一平台下的一系列前端应用系统。基于数据中台，企业可以打通和汇聚多源数据，实现数据资产化和内外部数据的整合，将其共享和复用给前端应用系统，实现特定的数据应用。基于对新一代信息技术的深入挖掘和应用，数据中台不仅将彻底解决企业的信息孤岛问题，提升数据采集和数据转换的效率和质量，还将根除企业IT系统重复建设的现象，为数据存储和数据管理带来便利。
数据治理是实现数据资产化的必经之路，也是数据中台倍受瞩目的价值之一。数据治理是一个长期发展优化的过程，它通过主数据、元数据、数据质量管理等，提高各类数据，包括结构化和非结构化数据的质量，使大量隐没在数据坟墓中杂乱无章的数据转变为清晰有序、有条理、有脉络的数据资产。应该强调的是，在具体应用上，大数据时代的数据治理应针对数据的全生命周期构建从数据生产到应用各阶段的治理能力。
3、以管理会计和数据分析系统为开展数据应用、实现数据赋能的主阵地。
财务数字化的最终目标就是用数据赋能企业业务发展。可以说，我们为实现数字化所做的所有工作都是为了实现最终的数据应用。
数据的前端应用系统是企业数字化平台的最后一块拼图，也是构成企业数据流动闭环的关键部分。当前，智能技术和大数据技术的快速发展为数据应用提供了巨大帮助。而基于这些新一代信息技术构建的管理会计的各大系统，包括预算管理、成本管理、绩效管理、管理会计报告等系统，以及各类数据分析系统，包括场景化分析、财务分析、业务分析等系统，能够基于数据中台的数据集和数据模型开展业务应用，是数据应用的主阵地。
对财务人员而言，数据应用可以帮助感知现在和预测未来。感知现在：历史数据与当前数据融合，挖掘潜在线索与模式，对事件发展状态的感知；预测未来：全量数据、流式数据、离线数据的关联分析，态势与效应的判定与调控，从数据的角度解释事件发展演变规律，进而对发展趋势进行预测。举一个例子：基于海量历史数据的积累和分析，企业能够基于应用场景，如项目的投入产出预测，构建起更为完善的预测模型。
以本次疫情为例，对大部分企业而言，管理层最关心的问题就是疫情将对企业业绩产生哪些影响，企业可以从哪些方面采取措施来加以应对等等。已经建设了管理会计或数据分析系统的企业，则可以非常方便地从这些实时变化的大量数据中，进行精准的数据分析，为管理层提供及时有效的决策依据。
在这个新十年的开端，一场正席卷全球的疫情向我们宣告了未来十年的诡谲多变。不稳定、不确定、复杂、模糊的市场环境很大概率将长期与我们如影随形。而数字化是我们在这团迷雾中所窥见的确定性的未来。以财务系统为始立刻启动数字化转型，是企业提升“反脆弱”能力的战略之举！
❷ 信息化、数字化、智能化与智慧化的异同是什么
信息化、数字化 、 智能化，很多人都不太容易辨别清楚。
首先，简单来说各自的定位。
1、 信息化， 就是将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源。涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。 信息化，侧重于业务信息的搭建与管理。
2、数字化， 指的是把模拟数据转换成用0和1标识的二进制码，这样电脑就可以读出来这些数据了。其实是基于实际可视化对象进行的转化过程。 数字化更侧重产品领域的对象资源形成与调用。
这里，单独还要提一下，数据化。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为“数据化”—— 数据化是指问题转化为可制表分析量化形式的过程.最直观的就是企业形形色色的报表和报告。 数据化侧重结果， 将数字化的信息有条理、有结构的组织，便于查询回溯、智能分析，并解决相关决策问题。
3、智能化， 是把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低。具有“拟人智能”的特性或功能，例如自适应、自校正、自协调等。 智能化侧重点在于工作过程的应用。
接着，在梳理下这几类之间的相互关系
1、信息化=业务数据化
举个比较明显的例子，如企业ERP的实施，大家发现无非都是让系统记录了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP无非将手工的过程搬进了系统。
的确是这样，这个过程叫做“业务数据化”，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据，财务凭证。
2、数字化=数据业务化
个人认为的“数字化”是基于大量的运营数据分析，对企业的运作逻辑进行数学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行。用现在时髦的语言就是“机器学习”，系统反复学习你的数据和行为模式，最后比你更加专业，并反过来指导你。
说白了，没有数字化的信息化是比较“重”的，实施过ERP的企业都能明白。有了数字化后，就给信息化减负了，提高效能，降低操作难度。
3、 智能化信息化-数字化的终极阶段。
这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平，并逐步走向无差异或者无法判别差异。字化是一切信息化、数据化、智能化的夯实基础。
信息化+数字化+数据化= 智能化
智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。
非常高兴回答您的这个问题，以下是我自己的一些理解和看法，希望能帮到大家，也希望大家能喜欢我的回答。
信息化是指在虚拟世界中实现现实世界的事物。例如，超市信息化是指将实体店中的超市转变为网上电子商务平台，通过网络来实现销售产品的目的。企业管理信息化是指将许多线下审批签章转化为线上审批签章的过程。信息化的目的是通过低技术提高效率，节约成本。
数字化是在信息化的基础上实现的。随着时间的积累，大量的数据存储在我们的信息系统中。通过数据挖掘和分析，可以达到精益管理的目的。从拍拍脑袋到根据数据做出决定。例如淘宝店主，通过对销售 历史 的分析，知道什么样的款式和颜色，什么样的衣服价格，更适合什么样的用户，这样他们就可以推出相应的产品来增加销售，提高利润，节约成本。
智能是数字化的进一步延伸。它是指我们的系统或硬件，它具有某种智能，能够智能地识别人类的需求。例如，我们的电子商务平台不仅可以提供我们想要的产品，还可以分析用户的特点，提供用户可能感兴趣的产品。许多智能音箱和智能电视也能识别用户的指令。当然，机器或系统的智能不是凭空产生的，而是通过学习大数据来训练的。从这个意义上说，没有数字化就没有智能。
智慧是智慧的终极目标。我的理解是，这并不意味着一个特定的系统或特定的设备具有情报，而是从整个系统层面来看，具有某种情报。例如，我们经常听到智慧城市的概念。在城市生态系统中，人、设备、网络成为一个智慧的整体生态系统。
当然，所有这些都是基于数据的。我们说数据是新的石油，人类和机器可以在数据挖掘和分析方面获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥着越来越重要的作用。例如，我们公司没有 汽车 ，但它现在是全国最大的公共 旅游 解决方案提供商。它的核心资产是数据。准确匹配司机和客户端数据，帮助人们高效出行。例如，阿里巴巴的菜鸟网络没有一家物流公司提供快递服务。然而，他可以通过分析被管理物流公司的快递数据来实现高效、低成本的物流管理。
如今，越来越多的企业将数据管理作为企业的核心资产。
在未来，数据将发挥越来越重要的作用。人们将建设信息化、数字化、智能化、智能化的美好未来。
谢谢大家阅览 ，希望大家喜欢，欢迎一起讨论!
数字化-你想查张三KPI，直接打开word Excel pdf文档就行，不用翻阅纸质报告。。。
信息化-你想查张三KPI，在OA里面点点鼠标就查到了。。。
智能化-你想查张三KPI，输入张三，评估报告自动生成，附带参考意见。。。
智慧化-你想查张三KPI''，输入张三，结果发现他已经由于不及格，被自动开除了。。。
信息化指的是，把真实世界的东西在虚拟世界里实现。比如，超市的信息化是指把实体店的超市变为线上电商平台，通过网络达到销售产品的目的。企业管理的信息化，指的是把很多线下的审批签字变为线上的流程。信息化的目的是为了通过低技术，提高效率，节约成本。
数字化是在信息化的基础上完成的。随着时间的积累，我们的信息系统中保存了大量的数据。通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以实现精益管理的目的。从以前的拍脑袋决策变为靠数据决策。比如淘宝店主，通过对 历史 上销售情况的分析，就知道什么款式什么颜色，什么价位的衣服，更适合什么样的用户，从而能够针对性的推出相应的产品来达到增加销量，提高利润，节省成本的目的。
智能化是数字化的进一步延伸，指的是我们的系统或者硬件，具备了某种智能，而能够聪明的识别人类的需求。比如我们的电商平台现在不仅能够提供我们想要的产品，同时能够分析用户的特点，针对性的提供用户可能感兴趣的产品。那很多智能音箱，智能电视也能够识别用户的指令。当然，机器或者系统的智能不是凭空而来的，而是通过大数据学习训练出来的。这个意义上来说，没有数字化就没有智能化。
智慧化是智能化的终极目标。我的理解它不是指某一个具体的系统或者具体的设备具备了智能，而是从整个系统层面，具备了某种智慧。比如我们经常听到的智慧城市这个概念，在城市这个生态系统中，人，设备，网络，成了一个整体的生智慧生态系统。
当然，这一切的基础都是数据。我们说数据是新的石油，对数据的挖掘和分析，人类和机器可以获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥出越来越重要的作用。比如我们的滴滴公司，旗下没有一辆 汽车 ，但是是现在全国最大的公共出行解决方案商，其核心资产就是数据。通过掌握司机端和客户端的数据达到精确匹配帮助人们高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鸟网络，旗下并没有一个物流公司在运快件。但是他通过对管理的物流公司的快件数据进行分析能够实现高效低成本的物流管理。
现在越来越多的企业已经把数据作为企业的一项核心资产来管理。
在将来，数据必将发挥越来越重要的作用，人们构建信息化，数字化，智能化，智慧化的美好未来。
这是人类大脑解放的四个阶段。信息化意味信息成为资源，是工业化后期阶段。信息在生产和交换中的作用开始大于资本，其工具有电脑。数字化是指 社会 一切领域都数学网络化。其工具是手机。当然，手机离不开电脑，电脑离不开机器，机器也离不开土地粮食与自煞资源。数字文明代表物是智能机器管理生产与物质生活。使人的左脑思维有了助手工具。智慧 社会 更高级。即右脑也能与左脑合作发展。即人的求是逻辑思维与联想抽象思维高度交互，认识自然和使用自然规律进入更自由状态。智慧人有如中国文化中的神仙活动。目前开始数字文明，但资本势力仍大于信息及智能机力。也是说剥消思想仍大于劳动创造新世界思想。21世纪斗争现实如此。 社会 主义仍在成长阶段。
如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。
首先 需要明确的是数字化并不是对企业以往的信息化推倒重来，而是需要整合优化以往的企业信息化系统，在整合优化的基础上，提升管理和运营水平，用新的技术手段提升企业新的技术能力，以支撑企业适应数字化转型变化带来的新要求。
数字化衍生除了数据化，其是通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。
利用 IT 技术迭代特性来试错，可以说能找到最佳路径的选择就慢慢出来了，其他改革方法与工具根本达不到IT技术这种先天优势（高质量和低成本），既能保证时间上的快速，又能重组企业管理要素（流程和数据）。 图扑软件（Hightopo） 利用数字化驱动业务变革。
随着工业 4.0 变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地反馈出这个世界的变化。
时代国家标志经济领域的体现,信息化,资本化,数字化,智能化层域标志周期的形成是国家时代经济的综合。信息化资本化是产业经济的主体,资本化数字化是商业经济的主体,数字化智能化是生态经济的主体,智能化信息化是国际经济的主体。王力经济学家。
2007年初，某位国内自动化领域的知名专家曾向本刊反映，在与业界朋友交流时经常会碰见关于“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念的问题和“信息化就是自动化，数字化就能代表智能化”等言论。他指出：在我国自动化学科领域里，术语研究开展不足!的确，概念界定不清，含义不明确不利于行业的 健康 、有序和规范化发展。本刊本期选登一篇专门论述“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念及探讨四者之间区别与联系的文章，希望能引发读者及相关专家的探究兴趣，共同推进行业名词标准研究的进展。
我的理解信息化就是利用数字化技术（计算机或终端能识别的二进制数字等）来加工处理人类工作与生活中的各种信息，从而让工作与生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政务、智慧家庭、智慧 旅游 。智能化包括智能家居、智能数码、智能设备、智能工厂、智能终端。智慧体现在互动更方便更人性，智能化表现在更自动更便捷。
❸ 企业实施大数据的路径
企业实施大数据的路径
企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
自上而下
自上而下的路径，首先是有序地在管理层建立数据的决策文化，在企业文化层面建设起数据的使用意识，然后建立对应的组织架构、对应的部门和团队，确定需要招聘什么样的人进来、需要多少人、具体职责怎么划分，最后建立起对应的技术平台。
自下而上
自下而上第一是让员工学习和掌握相关技术技能，可以通过内部培训，也可以通过外部招聘。第二，要有规划地设计，以后系统怎么走、怎么做， 要有一个长期的规划。第三，要有明确的绩效考核的指标，数据的管理、质量的管控、效益怎么保证。第四，在思维上要保持一个开放的态度，互联网时代大数据还在发展的初期，一般认为大数据在企业的应用还处于幼儿园阶段，这个时候还有很多东西要学习，必须保持一个开放的心态，不断地学习，才能真正把事情做好。
（一）建立企业的数据文化
文化是企业看待事物的价值观和执行行动的衡量标准。建立数据文化就是要在整个企业层面建立一种以客观的数据为决策依据和衡量标准的价值观和制度体系，为企业能够真正利用大数据产生价值提供基础。没有这个基础，企业即使拥有再好的技术和资源，也无法利用好它们来为企业服务。
什么叫企业数据文化？它包括六个方面的内容。
第一，数据文化主要体现在数据驱动决策，决策主要通过数据来说话。
第二，企业运行效率的分析。一方面，通过对数据进行深度分析，可以像望远镜一样了解企业各方面的运营情况，另一方面，数据可以像显微镜一样去观察企业运营的细节，找到以优化的地方。
第三，通过数据来分析营销规划的得失。通常企业做促销活动，销售量提升了就觉得是成功了，但是促销是有成本的，销量提升了，是不是真的就带来效益了呢？
第四，在以人为本的时代，企业对员工的人身安全和健康的责任越发重大了。如果能通过客观可衡量的数据，关注员工的工作环境和舒适性，对保障良好健康的工作环境、提升员工的满意度将起到非常重要的作用。
第五，员工绩效，必须要有一个数量化的指标。
第六，价值链中的数据管理。在纵向供应链中通过数据的分享和交换，可以更好地让供应链上下游的企业了解整个供应链上的需求、库存和供给，从而可以优化链条上的库存，主动发起供给的准备，更快地应对市场的变化。在横向生态链中，通过分享和交换数据，可以在全方位生活场景中对用户进行分析，从而打造出满足用户更广泛需求的一站式服务，不仅可以挖掘出更多的商业机会，而且增强了用户的粘性。
（二）建立企业的数据战略
建立企业的数据战略，需要建设三个方面的内容，如下图
数据模型
第一个方面是建立完整的数据模型。数据模型的目的是正确地定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。企业内部有不同的系统，ERP 系统、供应链系统、CRP 系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、财务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通？这些都是需要考虑的问题。
数据服务
第二个方面是建立数据服务体系，包括选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术，不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能、新型的 Hadoop 等。基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期的数据分析提供支持。
数据管理
第三个方面是建立数据的治理体系。数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。数据正在成为一种资产，与此相对应的，资产需要体系化的管理。数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者、谁是这个数据的管理者、谁来负责这个数据的准确性、谁来保障数据的质量，等等。数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据的合规和安全管控制度是必不可少的。
数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业， 通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁的处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方 法来确保被彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可 能的数据恢复。
（三）建立企业的数据组织能力
建立数据的组织能力，包括设立合适的组织角色的定位、招聘到合适的人员、设立合适的组织结构以及设计合适的责权利，等等。
第一，数据的组织能力，建议有条件的公司可以建立首席数据官（ChiefData Officer）岗位，这个岗位主要是设计整个数据的战略，领导数据战略的落地，以及通过数据和业务管理层进行沟通、对话，传递数据的价值。
第二，数据科学家的作用非常重要，数据科学家研究的是如何用最好、最科学的算法得出最好的结果。同样一堆数据在那儿，十个不同的人在看，十个人看的结果都不同。那么为什么科学家算得准呢？因为他的知识够深入，他了解哪个因素最重要，那么多因素里面他应该选哪部分来分析。数据科学家目前是整个市场上最欠缺的人才，因为同时兼具数据算法专业知识和业务知识的人才是极其难得的。数据科学家可以分为三种类型，第一种是技术型数据科学家，他们是计算算法方面的行家，对各种统计分析技术非常在行；第二种是应用数据科学家，他们对数据架构非常熟悉，熟悉数据在各个系统中的分布，能够很好地把各种数据进行集成管理；第三种是业务数据科学家，这些人对行业知识和企业业务非常熟悉，同时兼具一部分对数据处理技术的了解，能很好地把业务的需要和特征转换成数据的处理要求，同时可以很好地将数据处理结果转换成业务的视角和言语，来传递给业务管理者。
第三，对于一定规模的企业，我们通常建议，企业要建立一个集中式的数据管理运营中心。云计算服务就是集中化管理方式，成本最低、灵活性最高、扩展性最强。
第四，整个数据组织的架构标准不是以技术、产品来交付，而是以商业价值交付为衡量标准。考量数据分析的产出能力，不是数据分析的速度有多快，也不是数据量有多大，而是数据分析的结果对业务到底有没有帮助、是不是有指导意义。这也是所有数据分析的核心价值，也是对大数据中“大”的含义的最核心的衡量标准——“大”到产生业务价值。这个衡量标准对技术组织来说，执行起来有些困难，所以必须建立一个明确的绩效评估标准和价值评估标准，让技术人员能够更多地从业务角度来考虑所做的工作的价值，而不陷入技术优先论的境地。
第五，提升一线人员的业务决策权和数据决策权，建立一个扁平化管理的组织。通过系统化的培训来不断培养员工的数据分析能力。由专业数据分析人员和算法人员设计的数据分析解决方案或者产品，必须以简单易用的方式提供给一线员工，同时更为重要的是，加强相关的解决方案或者数据产品的系统化培训，让更多的员工意识到这些解决方案或者产品的价值，并乐于在日常工作中使用。我们建议数据建模 / 数据产品研发的费用和针对一线员工的使用培训的投入应该是对半分的。为了更好地推进培训，企业还可以考虑成立兴趣驱动的数据协会，让更多的员工加入到该协会中，定期举行培训课程、研讨沙龙以及聘请外部专家做相关分享以开拓视野。
建立了企业的数据组织能力后，企业使用数据的过程如下阐述。
首先搜集数据，从不同地方把数据找到，找到以后选择算法。其次进行业务关联的分析，确定哪些指标、哪些维度是有意义的，这就是数据科学干的事。业务科学家和数据科学家可以分离，也可以整合，大部分企业是一套人马来做，展示成一个业务的可以接受、可以理解的方法，如果单纯是数据展示，可能管理层、业务部门看不懂，这就需要转换成业务管理者可以理解的语言和信息。最后，提交给管理层或者是对应的部门作商业决策。这就 完成了一个完整的价值交付。
在上述的数据处理过程中，数据团队中有不同的岗位来执行对应的工作。在数据的采集和清理环节，主要是数据管理员，包括企业内部的数据抓取， 外部的微博、淘宝、第三方电信等的数据采集，数据很多，需要做清理，把一些没有用的数据处理掉，留下来有效的数据，这主要是数据管理员要做的事情。接下来是数据科学家，选择正确的算法，同时可以根据业务的维度制作各种不同的模型，来得出一个分析的结果。再接下来，还有一个团队是业务分析师，根据这些分析结果，将其转换成业务人员可以理解的语言和展示方法，交给 CDO 和核心管理层、决策层做沟通，帮助他们作决策。作为整个技术平台的提供者，还有一个技术团队做具体的平台搭建，可以自行开发基于 Hadoop 开源的大数据平台，或者购买第三方的系统做管理维护，也可以 直接使用大数据的 SaaS 服务平台来快速建立大数据技术能力。
（四）选择技术平台
企业以往使用传统数据进行复杂分析时，多使用数据仓库和商务智能系统，也就是所谓的 OLAP 系统，对传统数据比如财务数据、用户数据进行抓取、挖掘和分析，然后通过页面展示出来，这是非实时的分析系统。在互联网+时代，要将第三方的社交数据和电商数据，比如微博、电商数据等放进来分析是很难的，因为传统的架构是基于结构化的数据基础上的，而现在更大量的数据是非结构化的数据，传统方式很难支持。这样我们分析数据就碰到一些困难，大数据应运而生，Hadoop 是其中最重要的一个平台。
Hadoop 是一个生态系统，它里面包括了一些计算的系统、数据存储的系统、数据分析的系统，它是阿帕奇组织在 2004 年正式开展的一个项目。Hadoop 是一个非常重要的革命性的应用，因为它是免费发布，让很多人都有机会使用，现在很多企业都是以 Hadoop 开源平台为基础，再由内部技术人员做一些优化来使用。
传统数据和大数据的关系是一个发展和结合的关系。传统数据还是可以分析出对业务有价值的信息，也还是用以前仓库的方式分析，新型数据用大数据的方式分析，两个系统最后进行整合，形成一个后端的解决方案；现在也出现了一种完全集成式的方案，这是最近一两年出现的新的大数据平台，可以同时兼容新的大数据和传统的数据，这种集成式的应用将会越来越多。市场上很多公司的商业套件和 Hadoop 开源的方案有什么区别呢？它们的主要区别是商业套件在性能上做了优化、提 升，在安全上做了增强，它加入了针对对应行业的业务理解，帮助企业预置了建模的方法和工具，但问题是价格比较贵。所以，各种方案的选择是基于企业的实际情况，包括预算和团队能力等因素综合考虑的。
（五）数据的开放和共享
对于数据的来源，企业内部通常不具有大数据分析所需要的所有数据。 2014 年，我国的大数据市场规模 84 个亿，预计 2015 年达到 166 个亿，增长40%。相信随着大数据交易平台的建设，增长还会更多。根据中国信息通讯研究院的研究报告，企业对大数据的认同度，认为“比较重要”的达到 97%，这说明企业对大数据的重要性是有认识的，问题是怎么来落地。企业对待大数据往往关注的是安全性和稳定性。这说明虽然企业已经意识到大数据的重要性，但还是比较保守，对安全的顾虑影响了对数据商业价值的挖掘。随着安全技术的发展以及对商业价值的认识的提高，企业应用大数据、获取和交换数据将会越来越多。安全和商业价值永远是一对需要衡量的关系，它就像速度和成本、速度和质量一样是相辅相成、互相平衡的关系，要同时追求两方面是有困难的，不同时期要有不同的策略。
企业对政府公开数据的需求非常强烈。市场上有很多针对政府数据的创业公司，例如一家企业叫法海风控，他是从法律层面分析企业的信用状态，通过分析企业相关的法律文书，比如这家企业过去数年有没有相关的法律官司、胜诉还是败诉，也包括相关联企业涉及到的法律行为，从这些角度提供风控的判断，这是一个很好的应用案例，这取决于政府的数据公开程度。政府拥有海量的数据，如交通数据、社保数据等，一旦这些数据能够公开，将会带来大量的创业机会，也会给企业带来更多考虑问题的维度，所以企业都希望政府能够尽快地公开数据。
（六）找好切入点，小步快走
关于实施路径，企业或多或少已经有一些数据、有一些系统，这个时候是推倒重来，还是有一些别的方法？数据能够在哪些领域实现业绩的大幅提高？数据能在哪些领域实现企业运营效率的提升？这些问题很重要，一开始就必须提出来。每个重要业务部门和职能部门都需要考虑这个问题，并展开相关的研讨。企业高管实施大数据战略的时候，需要高度重视这一步，但在国内很多企业往往忽略这一方面，投入大数据往往不是以提升业绩为导向，而是以学术为导向，使得很多企业实施大数据战略后，看不到数据对企业绩效的提升，从而使得大数据战略流产。
（七）放眼未来，永远在路上
大数据是不是万能的？是不是永远有效的？大数据的使用有限制吗？正确地认识这些问题，有助于企业更好地利用大数据，更客观地看待大数据。
第一，大数据不是万能的，大数据的使用是有限制的。大数据的使用，首先是在讨论相关性的时候，而在判断、解决一个具体问题的时候，大数据不是最好的方法。
第二，大数据即使大，也不能囊括所有的数据，大数据终究有成本的问题，准确性还不会达到百分之百。虽然它足够可以做预测，但是不是绝对正确的东西。
第三，我们不能过于相信数据，因为有时候数据会解读得不对，所以还要尝试做一个验证，如果这明显和常识相反，你要验证一下你的分析方法否正确。
还有一个问题是数据的安全，数据这么重要，能不能保护好数据，数据使用过程中有一些问题和潜在的风险。
最后的寄语：大数据是文化和技术的结合，最终的目的是产生业务价值。
第一，大数据技术是 IT 驱动业务变革的一个机会，不管从IT 部门本身的定位、IT 对企业产生的作用来说，还是企业能够增强核心竞争力的角度来说，大数据都是一个非常重要的推动力。
第二，应用大数据技术的前提是要有一个数据驱动决策的企业文化，如果用大数据形成了一个报表，企业管理者作决策时根本不看，这就没有意义了。只有当企业建立了数据驱动决策的文化，并真实地执行后，数据的价值才能够充分实现。所以大数据使用的重要前提是企业有数据驱动决策的文化。
第三，数据本身只是一些信息，大数据的价值不在于数据本身，而在于如何通过数据做分析整理，最后产生分析和预测，传递业务价值，这才是使用大数据的目的和核心。
❹ 滔搏跃迁背后：实体行业的数字化路线图 | 瓴·悟
中国人可以设计自己的CNY鞋（春节款）了。近日，细心的鞋友惊喜地发现，在滔搏运动APP上最近上线了一个新的板块：“滔Ker社区”。在这里，会员不仅可以分享藏鞋秘笈、结交同道，还可以参与各种主题活动。最近一项“中国人可以设计自己的CNY”的活动，就吸引了众多鞋友的参与。实际上，滔搏运动APP自去年年初上线以来，已经积累了数百万用户规模，成为滔搏又一重要的数字化会员服务平台。
滔搏的数字化运营创新不断，组织管理也完成了自身的迭代。“瓴悟”专栏第四期， 我们特别摘选《价值》中的滔搏数字化 探索 的章节，回顾滔搏管理层如何积极拥抱变化，充分利用数字化技术能力的加持，带领公司在短短三年内从传统零售商一步步成长为一个运动零售及服务平台的故事。
对于产业的数字 科技 化升级，我们的尝试有很多，最终都是服务于提升各项不同的企业能力，包括战略定位、供应链提升、研发设计、用户运营等等，但最大的坚持是让传统企业的企业家坐主驾驶位，互联网和新技术的提供者坐在副驾驶位上提供辅助决策和支持。
数字 科技 化赋能是在飞行中换发动机，不会改变传统企业的行业属性，不是“停业整顿”，也不是为了创新而创新，必须直接为业务带来增量。
构建企业的数据与分析能力，是奠定数字化转型成功的基石。数字化不仅能够优化成本，提升效率，关键是营造数据驱动型文化，把商业的底层逻辑用数据串起来，挖掘和释放数字价值、扩展数据应用场景，增加有效决策，减少试错成本。
但问题在于，伴随着数据爆炸式增长，企业面临着流程不完整、数据碎片化、无法进行深度整合和分析等挑战。数字化转型升级成为企业释放新动能的重要来源。以我们对滔搏运动的数字化转型为例，这个项目的出发点正是对产业互联网的 探索 和实践。
滔搏运动是百丽旗下的运动零售板块，是近20家全球领先运动品牌在华的关键战略伙伴，包括耐克（Nike）、阿迪达斯（Adidas）、彪马（Puma）、匡威（Converse）、添柏岚（Timberland）等运动鞋服品牌，其中滔搏与耐克合作了20年，与阿迪达斯合作了15年。滔搏从2010年起开始 探索 多品牌集合店的运营模式，先后开设了TOPSPORTS运动城、TOPSPORTS多品店、TOPSNEAKER潮流集合店等，拥有8300多家直营店铺，35000名员工。
在滔搏的数字化转型路径中，有一项重要的设计就是智慧门店方案 ，核心是进行门店“人货场”的数据采集，包括对进店客流量、顾客店内移动路线和属性进行数据搜集，形成“店铺热力图”和“参观动线图”，帮助门店了解进店客户的产品偏好，进行货品的陈列、摆放和优化，优化销售策略，提升单店产出。
2018年，我们为滔搏一家门店安装了智能门店系统，在观察期内，店内发现女性消费者占进店人数的50%，但收入贡献只有33%，并且系统提示，70%的消费者从来没有逛过门店后部的购物区。数据清晰展示了女性用户的转化率偏低，且店面后部没有被有效利用。于是，店长便将店面的布局重新调整，增加更多女性鞋服展示，陈列更多暖色系产品，并调整消费者的动线和流向，提高后部购物区的可视度。
一个月后，该店后部购物区月销售额增长了80%，全店销售额增长了17%，店面商业潜力被进一步释放。
在此基础上，我们积极鼓励店员作为最接近客户的UI/UE，用自主开发的数字化工具包和社交媒体平台，释放终端的活力。店员可以随时使用数字工具包，查看客户在本店 历史 消费数据，切换销售数据的统计维度，及时反馈和优化自己的销售行为；还可以运用数字工具包，实现商品管理、店内人员管理、销售目标管理等，实时地上报采购和补货需求，系统化地提高一线作战能力。
同时，店员可以自主运营不同主题的社群，引导客户从线下到线上，通过社群运营，发起 体育 运动相关的主题讨论，分享专业运动知识和鞋服指南，提供最新的潮品资讯，组织线下活动等，建立长期的客户陪伴关系。
更有意思的是，滔搏运动还成立了专门的电子竞技俱乐部，与迅速扩大的电子竞技玩家群体建立连接。滔搏电子竞技俱乐部战队先后取得了2018年全国电子竞技大赛第二名、2019年英雄联盟职业联赛春季赛第四名，以及2019年《PUBG Mobile》俱乐部公开赛世界冠军，凭借圈内口碑吸引了非常广泛和活跃的粉丝群体，这也使得滔搏能够直接和最年轻的客户群体产生互动。
通过社群运营、门店数据采集等方式，滔搏运动积累了一笔宝贵的数据资产。 2018年年底，滔搏运动在研究了2000万份买鞋数据后发现：山东和广东人最爱剁手买鞋；上海最偏爱限量款球鞋；耐克和阿迪的迷弟迷妹们在两大品牌的购买力上不相上下；男性仍然最爱买也最舍得买，但女性在潮流人群中的占比要超过男性，体现了对于“凹造型”的重度需求。
全流程的数字化和店员创造的人性UIUE界面，使得我们可以进一步分析门店模型，根据店铺运营基础数据，了解不同季节、不同时期、不同周边环境对销售的影响，根据线上零售和用户数据，进行客户行为的全过程跟踪和客户画像的精细化描摹，实现门店的动态调整，提升每家店的运营潜力。以客户需求为中心，就是基于人、货、场每时每刻的交互，将数据变成串联各项业务的活水，持续分析与迭代，不产生多一分钱的浪费，不制造多一秒钟的迟疑，打造更有效率的零售新模式。
我们的总结是，数据是生产资料，有流程才能运营，有算法才能升华。数据、算法和流程，变成相互促进的正向循环，对业务产生价值。
经过上述 科技 和数字化的加持，百丽国际旗下运动鞋服零售商“滔搏”营收稳居行业第一，具备了分拆上市的条件。在运动产业链已形成集中度较高的市场格局，以及运动鞋服板块的快速增长等天时地利条件下，2019年10月10日，“滔搏”正式在港交所挂牌上市，上市首日上涨8.82%，市值超570亿港元。这一数字已超过2年前百丽集团私有化的整体金额。
用户定义产品，软件定义流程。 科技 赋能、数字化转型不是颠覆再造，也不是简单地新增渠道或者市场，而是从工业化逻辑转变为数字化逻辑，回归到创造价值的“一笔一划”中寻找痛点，利用大数据、智能化系统重新组合产业链，拉近生产制造和消费者的距离，创造最好的效率。
所以，不同的投资阶段和投资方式，都有着各自的使命，但前提一定是深刻理解行业的驱动力，要有益于效率，有益于价值创造。
❺ 信息化、数字化和数据化有什么区别
信息化是指将企业在生产经营过程中所发生的业务信息进行记录、储存和管控，用来提供给各层次的人了解一切动态业务信息，如“现在业务情况如何”、“流程进展到什么阶段”，让企业资源合理配置。信息化，是一种对物理世界的信息描述，本质是一种管理手段，侧重于业务信息的搭建与管理。此时，业务流程是核心，信息系统是工具，过程中产生的数据只是一种副产品，信息化还是物理世界的思维模式在进行的。例如，目前经常看到的OA办公自动化系统，CRM系统，MES系统等等，利用信息系统将管理信息化，助力企业高效管理。
数字化是指将许多复杂的、难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码，形成计算机里的数字孪生。如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。物理世界正在被重构，并一一搬到数字化世界当中，这个过程，是技术实现的过程，更是思维模式转变的过程。
而数字化带来了数据化。数据代表着对某一件事物的描述，通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。如果说信息化和数字化更偏向于系统性概念，那么，数据化则更多地是涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。
信息化和数字化绝对不是割裂的、对立的，而是联系的、发展的。
信息化→业务数据化
信息化多半执行业务数据化，即我们所常说的“业务数据化”，它是将整个业务以数据的形式记录下来，如某家公司用ERP系统管理采购、用金蝶系统管理财务、用用友CRM系统管理销售，等等。
数字化→数据业务化
而数字化并不会脱离信息化。信息化建设过程中各个信息系统之间缺乏互通，于是形成了信息孤岛，而数字化则打通了各个信息孤岛，让数据得以连接。通过对这些数据进行综合地、多维地分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
有人说：数字化是信息化的高阶阶段，是信息化的广泛深入运用，是从收集数据、分析数据到预测数据、经营数据的延申。而脱离了信息化的支撑空谈数字化也只不过是空中楼阁。
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