数字化之路(四):企业数字化转型的若干发现

数据工匠俱乐部

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2022-04-17 16:43

在开始本文正题之前,首先让我们一起回顾大家当初面对新上市的智能手机的态度。

回到2007年,苹果公司发布第一代智能手机时的情景。对于广大消费者来说,这绝对是史无前例的一款产品。除了打电话、发短信以外,增加了许多功能,拍照、视频电话。如果装上office、邮件等办公软件,听说还可以替代笔记本电脑等等。

但事实上,并不是所有人都抛弃手中的手机,立刻去购买苹果手机。好在当时相关部门也没有统一下发通知,要求大家购买苹果手机。这么好的产品,为什么大家并没有都去买呢?不香吗?

首先,苹果手机很贵,真的很贵。除了极少数狂热分子不惜用自己身上的器官去交换以外,绝大部分还是把钱节省下来用在更加需要的地方,例如买房。那时候,一台苹果手机足够在深圳买一平米的房子了。

第二,按照消费电子产品的规律,很快有功能更强的升级产品。事实也如此,接下来十几年,基本上延续着一年一代升级产品的规律。先买先用,还是等待,同样是个问题。

第三,虽说苹果手机好用,但替代手中的单反相机、笔记本电脑还是有些牵强。

第四,配套跟不上,有了视频通话功能,但网络条件跟不上,3G网络流量贵得惊人,而且信号覆盖同样是个问题。通过wifi网络,那还不如用电脑视频方便呢。相机更不用说。

既然消费者都能做出如此理性的决策,作为企业经营者,自然应该更加理性。数字化转型作为必答题,虽然大家未来都将走入智能时代(就像如今咱们都已经使用智能手机一样),但路径却有很多选择。

数字化转型已经上升为国家战略,我们企业又如何面对企业数字化转型浪潮?正如一些客户高层跟我讲:“目前数字化转型在公司内部自上而下已经达成共识,但究竟如何转型,大家并不清楚,认识上也并不统一。

在找到“金钥匙”之前,下面总结了若干发现,希望对大家在选择适合企业自身战略过程中有所帮助。


主  要  发  现



一、大部分企业对数字化转型的长期性理解不足

数字化进程将是螺旋式上升的。就像历史上的电气化进程一样,数字化进程不仅取决于数字技术的发展,同时也取决于产业/行业等相关技术的进步,例如生物、材料等技术。

二、当前大部分数字化转型战略规划与业务发展战略“两张皮”

正如在《聊聊国企数字化转型战略误区》一文所总结的,数字化战略一律以“乌托邦式”的数字化蓝图为目标。尽管数字化转型战略纳入了企业的“十四五”战略规划,但绝大部分情况下,跟业务发展并没有必然联系。

三、企业对数据驱动的作用和价值期望过高

基于算法的人工智能、基于用户画像的智能推荐,由于数据样本量和数据品类不足,比大家期望的回报周期要长很多。

、大部分企业高层缺乏数字化转型必备的系统性思维

未来的数字化企业将是一台集数字化的员工、资源、资金于一体的、运作精密的“机器”。企业CEO或者由其充分授权的企业高级负责将成为该“机器”的“总设计师”,这无异于一艘航空母舰的总设计师。具有系统性思维,将是总设计的基本素质。

特别说明,思维商业思维不等于系统思维;企业管理不等于只要“搞定人”。

五、信息化时代ERP项目实施失败的企业,将可能再次面临数字转型不成功

尽管信息技术发展了超过30年,但信息技术在大部分企业并没有得到充分应用。例如,企业的主干业务流的信息流还没有打通。阻碍发展进步的“潜在因素”,在数字化转型过程中依然将发挥着负面的作用。

六、支撑企业数字化转型实现的商用数字化平台还没有成熟

总结当前数字化平台模式,基本上都是由后台ERP软件包+自研数字化业务应用组合而成。尽管一部分国内软件厂商宣称具备了商用的数字化业务应用软件包的能力。但能否很好支撑每个行业头部企业数字化,还需要经过时间的验证。

而对于选择自研的企业而言,低代码开发的Devops、Dataops,是未来的趋势,但当前还难以担大任。

七、无论是哪种类型企业,数字化转型没法“外包”

大家知道,核心业务是无法外包的。而企业数字化转型的其中特征之一是,触及核心业务。

工业生产企业过去或许有成功引入先进的自动化生产线的经验。但数据要素发挥作用的魅力在于动态的分析算法,而不是确定阈值,作用于各类系统(包括自动化控制系统,也包括计算机控制系统,乃至整个企业“控制系统”)。这需要数据科学家/分析算法建模工程师对算法持续不断的优化。


应对措施建议



1、早放弃下面这个错误的想法,即,期望引入最先进的数字化技术,以“一劳永逸”的解决数字化的问题。

2、尽管制定相对长期的数字化转型战略规划和举措,但每年例行审视和刷新数字化转型规划,或许是应对不确定性的最合理方式。

3、相比于愿景驱动,更多企业应该采用更加务实的“痛点驱动”方式开展数字化工作。也就是说,结合企业当前业务痛点,利用数字化技术采取针对性的措施加以改善。相比前者,更加快速见到效果。

4、在数据应用方面同样如此,业务需求出发,找到数据的应用场景才是合理的起点。在数据应用中逐步积累数字化的能力。

5、既然数字化转型没法“外包”,尽早建立数字化转型管理机制并努力推动例行运作。除此以外,尽快开始结合建设工作培养和(或)引入人才。



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