我来分享企业数字化转型（传统企业如何做）

如今，企业都在谈数字化转型，可喊口号者甚多，实践者寥寥，究其原因，乃思想与认识未到位，方法与措施不明确，此次易观将全面科普企业数据化转型方法，为你来一次真正的大洗脑。

驱动数字化转型的诱因——新技术的发展

随着移动互联⽹的发展，人类获取信息的终端得以更进一步从固定场景转变为移动场景，带来的数据的采集、数据的存储、数据的运算量级都比以前有了指数级的增长。

在电商、社交等场景下，更高频的数据交互也驱动了业务逐渐向数字化方向迁移。传统企业⽆法作为独立的个体置身于数字化商业环境中，数字化转型是传统企业实现业务增长的必经之路。

我们首先要明确什么是数字化，以及数字化的范畴。单纯的用系统将企业的各个流程串联起来，用数据库、表单等将企业的各个维度的数据存储起来都不算是完全的数字化，这只能算是企业信息化，或者说是企业数字化的初尝试。

例如：某传统公司有很多的业务表单系统，所有的系统都已流程流转和信息采集为主，大家会关⼼自己流程内的数据是否查得到或者是否可以溯源，但无法看到全局的业务情况——这只能被称为是企业信息化，而并非是数字化。

从表象的情况⽽言，该传统企业的生产加工以原始物料为主，通过流⽔线⽣产，库存发货，客户收货并开始使用，这是一个典型的采⽤单一产品覆盖用户需求的场景。

而数字化是企业信息化的整体升级：企业的数字化与非数字化之间的核心差异，在于是否已实现数据在线？是否数据分析驱动业务改善？是否通过数据产生业务洞察，实现精益运营或者业务增长？是否通过数据驱动整个企业商业和业务模式的转型？

数字化转型的推动力——消费者的升级与变化而数字时代的到来，催⽣了消费精细化。⽐如：消费者更加青睐的可能是个性定制的⽅式，更贴近自身的实际需求，从而带来更加愉悦的消费体验。

“红领服装”通过⼏年的数字化转型，实现了柔性定制生产。而“红领”的成功离不开其所建立的智能定制系统，红领在这套系统中建成了版型库、款式库、工艺库、材料库等多个数据库，据称存储了涵盖中外服装的百万亿的大数据。

在红领的数据库⾥，⼀套衣服有9000多个型号，从1米3，到2米5，高矮胖瘦，各种身材的数据都有，远超传统服装企业。

2014年和2015年，国内整个服装产业高库存、负利润，一⽚凋零。红领却⾼歌猛进，销售收⼊和净利润同⽐增⻓130以上，且库存为零。红领服装，就是一个传统企业数字化转型实现产业升级的绝佳案例。

对这样的数字化企业⽽言，真正的⽣产资源以及⽣产资料已经不仅仅是物料了，生产的所有核⼼都是围绕企业所获得的历史数据、根据经验及实践所建立的模型、以及从客户侧获得的各种各样的个性化指标，这一套完整的数据链条驱动了业务乃⾄商业模式的变化。使企业得以更加灵动适应消费者的弹性需求，也更好的应对市场变化。数据就是企业最核心的最有价值的资产。

数据驱动——九层之台，起于垒⼟

在过去的⼏年间，很多企业被誉为数字时代诞生的企业。比如大家耳熟能详的“滴滴出行”，就是通过大数据以及算法驱动业务模式的典型案例。滴滴能通过智能算法，在用户发出行程需求的⼏十毫秒之前，已经能判断出用户可能常去的地方，并依据此计算出调配那些范围内的车辆可能是最经济性的，而且用户可以最短的时间叫到车辆从⽽享受便捷优质的出⾏。

滴滴就是⼀家生长在数字化时代的企业，如果还在几十年前，那我们看到的只可能是滴滴出租车了。因此，数字化的发展不仅对企业，也催生着更多更加方便的企业业务。

当然，了解数字化或者数字化转型这一概念，并不意味着企业就可以开始着手数字化转型了。不同于在出生的时候就已经挂在“互联网”上的这些数字化企业，传统企业的转型需要⼀个相对漫长的过程——企业的核心管理者必须认识到这一点。

一位在一家大型数据服务类公司工作，曾经驱动不少知名企业实现数字化转型的专家，用⼀个成语来概括数字化转型带给企业的价值——洗经伐髓！

这从侧面说明了⼀件事，数字化转型的过程一定是一个充满艰辛和挑战的过程，不啻于对一个企业动刀子，做革命！

因此，数字化转型在企业内部落地的时候，我们有必要把它拆分为几个不同的层面去看:

1. 企业是否对数据做简单的清洗及加工？并已实现数据在线？

数据在线是企业数字化的基础，也是企业数字化的开端。这⼀步的开始首先是企业建立多维的数字触点，并通过不同的方式和渠道收集数据和存储数据，并对数据进行简单的清洗和加工，使之形成相对统一的格式，并将其储存起来，并保持“视图” 在线，以方便对数据进行取用和展现。

比如：商场中就可以通过 WiFi 探针，来搜集访客的终端设备信息、流量量、驻留时间等相关信息。而这之中与传统企业实现数字化转型不尽相同的一点在于是否实现了数据的在线，传统企业更多的是采集数据、存储数据而并未真正解决数据的统一格式清洗以及在线。

2. 是否在数据在线的基础上，通过数据分析驱动业务精益运营？

数据分析是企业数字化应用的第⼆部分，这个时间段，企业很可能已经发现了传统通过导出数据库数据，进行手工的跑数据的工程量及时间精力投入之巨大。开始考虑引入数据分析工具，可视化展示工具等。以提升对于数据不同纬度的拆分以及分析，但更多的还是体现在业务层面的分析。

比如：企业发现销售数据分析，可以更好的配置销售资源。又比如：企业发现某个商品的销售额不断下降，则很快将产品进行了下线，但说不定背后还有更多其他层面的原因，值得更深一步再做探究。

3. 是否通过数据产生业务洞察，驱动企业的业务显性增长?

通过数据产生业务洞察，就是对企业数据分析更深一步的探讨。当然，到了这个层面之后，企业的数据就不能仅仅是来自于自身，还需要一些第二方第三方数据的支持，以帮助企业更好的了解整体的市场环境及竞争格局，了解潜在及目标包括已经成单的老客户的特征，对用户的行为、偏好等做综合性分型。从而形成立体的分层的分析和趋势性判断，更好的对产业、对行业、对目标客户群体产生洞察与了解。

比如：通过标签增补，对已有的用户群体补充第三方的维度分析，从而建立更精准的用户画像数据，通过更精准的营销手段进行营销，从而实现获客的转化。

4. 是否通过数据智能，驱动整个企业商业和业务模式的转型?

商业和业务模式的转型，对任何一家传统公司而言，都是难中之难。

• 一方面大量的大数据企业都在不断倡导数据能力的平民化，希望能通过数据能力平民化，一方面帮助用户更好的解决他们潜在的需求与问题；
• 另一方面也给予希望能够获得更多的客户数据，以实现更深度的用户数据洞察。

这就要求企业从原有的流程及经验驱动，升级为以数据驱动作为决策依据进行驱动。当然，这并不是说经验不重要，而是说数据作为规模性样本，可以帮助管理层提供更多的预测性分析据，并更好的辅助管理层的决策。

阿里巴巴在2018年11月发布的《新一代数字化转型白皮书》中指出：

在数字化实践的过程中，企业应当明确自身所处于的转型类别，在企业战略和数字化技术上，选取合适且匹配的方案策略，从而顺利实现转型升级的目的。

1和2两个阶段，都是借助一些广泛且通用的技术手段，对业务数据进行加工，以进行局部的业务优化，提升效率等。更侧重于对已有业务流程的帕累托改进，不破坏原有的组织运行规则。其核心是数据统一、数据公开、数据可用、数据可分析。

3和4两个阶段，则需要企业在组织层面做出一些变化，打破原有的组织隔阂，以数据为驱动变更企业原有的业务运转模式。比如：数字化营销手段的推广，就需要市场部门和销售部门的双重配合，进行销售线索的清洗与分配，重构了原有市场与销售之间的配合方式。

又比如文中提到的“红领服装”，则几乎完全打破了传统服装设计和生产的全流程，生产的输入不再以“头版”、“样版”作为驱动，生产的数量不再是以百千万做计算，而是以“1”件的个性化生产作为驱动，对后端的切片、缝合、质监等环节的挑战不言而喻。则重新构建了企业的核心竞争力和商业模式，对用户、企业和第三方资源进行了时间和空间上的重排，实现了上下游之间的密切协同。甚至可以赋能第三平台，实现数字化能力的跨越与提升。

从实现的难易程度来讲，传统企业通过一到两年的技术能力嵌入与组织人才的培养， 可以实现1和2阶段的转型，在局部通过技术进行运营优化及技术提升。但3和4两个阶段是企业需要不断去投入时间、人力、物力等资源去持续进行提升的，会花去企业三至五年的时间，甚至会伴随企业生命周期的全部旅程，成为企业基业长青支柱性基础的一部分。

在数字化的商业场景里，商业模式实现了重构，消费者得以更加亲近自己的服务商(此处非供应商，因为供应常常意味着批量化供应，无法照顾消费者的潜在需求。而服务商得以更加了解一线用户的直接需求，商业场景的转换，从端（消费者需求）到端（消费者交付）的变化，不仅仅是数据维度的变化，数据量级的指数变化，更考验的是企业如何利用先进技术更好地处理、储存、建模和利用。

数字化转型——艰难困苦，玉汝于成

通过调研发现，许多公司⼀直在倡导数字化转型，但迟迟未见成果。管理层忙于自嗨在数字化转型的春秋大梦中，中基层忙于为实现业务目标而不以为然，数字化转型在高层和中基层之间相互脱节背道而驰，最终就是常常看到的结果——起了个大早，赶了了个晚集，啥也没收获。

因此，从很多企业的数字化转型的过程中，提炼出来了以下几大原则：

1. 要想转型，核心先行

不同于传统的金字塔结构的企业，从最基层到最高层有无数的层级，层层之间进行业务汇报，从而实现业务的推进。数字化将企业从企业最高层到最基层之间的距离缩短了不少，在企业业务层面和企业的组织层面建立了更多的“连接”，企业的高层得以通过更加方便的方式参与到中基层的业务之中。

甚至在某些情况下，高层可以与基层形成虚拟的团队，共同协作从而实现业务的推进。这种变化在一些已经实现数字化转型的企业中可见端倪!而这种转变最终的一项驱动力，就是企业的核心管理者必须首先，先做出改变，愿意并且乐于享受数字化带给组织以及业务的活力。

一位在一家大型数据服务类公司工作，曾经驱动不少知名企业实现数字化转型的专家，用一个成语来概括数字化转型带给企业的价值——洗经伐髓，数字化转型的过程一定是一个充满艰辛和挑战的过程，不啻于对一个企业动刀子，做革命。

因此，组织层面和战略层面的思维转变，就成了数字化转型的重中之重。唯有核心管理者真正认可数字化，并清晰地意识到数字化转型在未来可能带给企业的潜在价值，才有可能将注意力以及资源投入到企业的数字化转型之中。

因此，传统企业数字化转型的第一要义：核心管理者必须先转型。

2. 大胆假设，小心求证

传统企业经营常常依据的是市场以及用户需求后验式指标，来业务更好的满足市场及消费者的已有的需求。但这带来的问题就是，企业很快速适应市场以及消费者需求的变化，例如：当年生产山寨手机的企业，很容易能胜任技术的变化，但很难快速的感知消费者的需求及市场的变化，仅仅跟风品牌厂商的变化，则无法构建自己的核心竞争力。而在大浪淘沙的过程中，逐渐被消费者、被市场所淘汰。

因此，数字化时代的到来，对企业提出了更高的要求。企业必须在数字化的商业背景下，依靠数据和实践经验实现更高效的运营，建立更加柔性的前中后台运作机制，以敏捷组织、阿米巴组织、细胞组织的方式作为运营单元，大胆的假设并快速实验快速迭代反馈并重复迭代优化直至达成整体最佳经营实践，以应对高不确定性的商业环境。

3. 数据&经验，技力相合

许多年前，传统企业尤其是生产型企业里，最宝贝的是生产线上的老师傅，他们是非自动化生产线的执牛耳者，所有的团队经验因为专业性的不足，都需要这些见多识广的老师傅来进行把关。

最近几年，也看到过一些另外的趋势，整个生产线不需要任何一位实际上的“老师傅”，而更多的是生产线的操作人员。从趋势来看第二种是未来的可能趋势，但对现在来说还是为时过早，最合适的状态还是:老师傅+最新技术。

老师傅负责用自己几十年的专业积累，对风险及问题进行及时的预判与解决，而最新的技术就像化学反应里的催化剂一般，加速整个过程的运转。

因此，经验很重要，数据与技术能力很重要，如何将“老师傅”的系统性经验与技术的模式学习、模式检验、人⼯智能等场景相结合，就成了对数字转型专业人士的挑战之一。

数字化转型——云在青天水在瓶

数字化转型，必然将激化企业与企业之间的竞争。面对数字化时代诞生的弄潮儿，传统企业必须直面挑战，快速响应——勇做真正的猛士！必须更深入的反思自己的产品、运营、组织、战略乃至使命愿景价值观;企业的核心管理者要投入更多精力参与到企业的数字化转型之中，并通过深入人心的宣导驱动企业全员参与到数字化转型的整个过程之中。

回到我们之前提到的四个问题：

1. 企业是否已实现数据在线？
2. 是否数据分析驱动业务改善？
3. 是否通过数据产生业务洞察，实现精益运营或者业务增长？
4. 是否通过数据驱动整个企业商业和业务模式的转型？

这些都是传统企业在数字化转型时代的必经之路，路途艰难但更需勉力前行！

中国已然是世界上最大的互联网和移动互联网市场，也是最大的潜在消费和增长市场（增量而非增速）。数字化转型对消费者、对企业、对整个国家都是一次挑战，也是一次机遇。数字化转型将塑造远远超出今天想象力的价值。

作者：Max