一、什么是數據化轉型？為何要數字化？

數字化轉型就是利用數字化技術（如大數據、云計算、人工智能等）來推動企業(yè)組織轉變業(yè)務模式，組織架構，企業(yè)文化等的變革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。

數字化轉型是個和大數據一樣，是個有點大有點虛的概念，映射到直接落地，相對接地氣的概念就是數據化管理，也是當下很多企業(yè)正在實施的措施。

諸如企業(yè)的財務、銷售、市場等業(yè)務自身就帶有強烈的數據分析需求，領導也厭倦了查看一沓沓報表，更希望看到結論化的數據。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那么投入到企業(yè)的業(yè)務層面用于輔助管理產生效益的則可稱為數據化管理。

回顧若干年前，企業(yè)做信息化總結起來就是實施ERP系統(tǒng)，財務系統(tǒng)，人力資源系統(tǒng)，客戶關系管理（CRM）系統(tǒng)等等。這些信息化的項目有一個共同特點，就是把企業(yè)的組織架構，業(yè)務流程，運營模式等通過軟件系統(tǒng)的形式固化下來，這樣企業(yè)相關的員工，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統(tǒng)運轉。如果企業(yè)管理人員發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有軟件系統(tǒng)不適用現(xiàn)在的業(yè)務，就會實施流程變革等措施來優(yōu)化現(xiàn)有的軟件系統(tǒng)，所以信息化更多的是支持業(yè)務。

企業(yè)實施信息化后，企業(yè)相關的人，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統(tǒng)運轉，但是這些要素在企業(yè)日常運營過程中實際運行情況是怎樣的，企業(yè)并不十分清楚，企業(yè)并沒有一個系統(tǒng)能實時抓取并可視化企業(yè)日常運營全景，比如客戶購買企業(yè)的產品和服務后的使用情況、市場的變化情況、工廠流水線的運行情況、供應鏈的運轉情況等。如果需要這些數據，大都需要通過人力來統(tǒng)計，做各種報表，費時費力，且不一定能保證數據的準確行。

數字（據）化的本質就是要通過收集企業(yè)日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業(yè)，趨勢等等數據，形成企業(yè)日常運營的全景圖，反映到產品研發(fā)、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優(yōu)化庫存等業(yè)務的改進上來。

二、企業(yè)如何做數字化轉型？

在數字化轉型的浪潮中，呼聲最大的是生產制造業(yè)，所以以下很多都傾向于生產制造業(yè)的業(yè)務情況：

第一階段：數據的鏈接、收集與整合

數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行數據連接。要分析什么業(yè)務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要定向收集。

比如：

• 生產領域：借助傳感器等設備，捕捉生產線的細微動態(tài)。
• 庫存管理：通過掃碼技術追蹤庫存狀態(tài)，及物流運輸的每一步。
• 銷售環(huán)節(jié)：優(yōu)化流程，增設數據采集點，確保銷售數據的全面捕獲。
• 營銷方面：利用網站埋點技術，洞悉用戶行為軌跡。
• .....

數據采集的成本比較高，而且往往大動干戈。建議先做好數字化路線和場景的規(guī)劃，盡量自頂而下推導到底需要哪些數據及其采集技術，往往數據采集的難點不在于技術層面，而在于業(yè)務層面的推動。

采集到數據還只是第一步，后續(xù)需要有大量的工作保證數據質量，數據有問題分析再嚴謹都是空談。建議在數字化規(guī)劃階段，需要對全數據鏈路進行詳細設計，爭取做到幾個要點：

• ① 多個系統(tǒng)相聯(lián)通，至少保證同一種數據在不同系統(tǒng)中是一致的；
• ② 通過數據鏈路設計使得相鄰環(huán)節(jié)的數據可相互校驗；
• ③ 數據質量需融入日常運營管理流程。

然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業(yè)務系統(tǒng)內，但后續(xù)分析的時候往往會涉及多種業(yè)務的數據，比如財務+銷售，所以系統(tǒng)之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。

系統(tǒng)來看，就是從數據分析出發(fā)，向上要保證數據口徑的統(tǒng)一，避免數據對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和數據中心，讓數據整合—數據清洗—數據分析—可視化都在一個平臺上進行。

在這個過程通常需要借助低代碼BI平臺、數倉來搭建。

有些數據體量大的企業(yè)會搭建大數據平臺。

第二階段：數據分析與可視化呈現(xiàn)

數據鏈接完成后，便是基于業(yè)務需求的深度分析與可視化展示。通過報表與可視化報告，展現(xiàn)歷史與當前數據，助力決策制定。如尋找貢獻80%營收的20%優(yōu)質代理商，便需借助數據挖掘技術精準定位。

隨著數字化成熟度的提升，各業(yè)務模塊均應配備可視化模塊，運用商務智能BI系統(tǒng)或制造智能MI系統(tǒng)，實現(xiàn)數據的直觀呈現(xiàn)與洞察。

第三階段：精益化分析

在自動化與信息化基礎穩(wěn)固后，企業(yè)開始探索如何利用數據提升效率、降低成本。這便是數字化轉型的第三階段——精益化分析。

傳統(tǒng)企業(yè)常依賴工業(yè)工程師或咨詢師進行現(xiàn)場診斷，而精益化分析則借助數字化技術，固化、簡化并優(yōu)化精益化過程。將經驗驅動的現(xiàn)場診斷，轉化為數據驅動的數字化診斷，更客觀、及時、全面、智能地揭示生產系統(tǒng)中的問題與浪費。

第四階段：高階數據分析

基于精益化分析的成果，企業(yè)需進一步分析問題根源，提供解決方案。此時，大數據與人工智能技術大顯身手。

• 機器學習：提煉歷史最佳實踐，進行預測分析。
• APS技術：為生產計劃與排程提供智能決策支持。
• 知識圖譜：構建企業(yè)知識庫，提升決策效率。
• 計算機視覺與聽覺：替代重復勞動，釋放人力資源。

針對特定行業(yè)、工藝與流程節(jié)點，大數據與人工智能技術助力管理人員快速乃至自動決策，推動企業(yè)向智能制造邁進。

第五階段：全面智能化轉型

當企業(yè)內部的智能高階分析達到一定水平后，與全供應鏈其他智能企業(yè)的連接便成為必然。通過全面智能化轉型，實現(xiàn)供應鏈的整體優(yōu)化與協(xié)同。