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(shù)（如大數據、云計算、人工智能等）來(lái)推動(dòng)企業(yè)組織轉變業(yè)務(wù)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(gè)和大數據一樣，是個(gè)有點(diǎn)大有點(diǎn)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(shí)施的措施。

  諸如企業(yè)的財務(wù)、銷(xiāo)售、市場(chǎng)等業(yè)務(wù)自身就帶有強烈的數據分析需求，領(lǐng)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(shuō)運用到個(gè)人或是某一個(gè)問(wèn)題的叫數據分析，那么投入到企業(yè)的業(yè)務(wù)層面用于輔助管理產(chǎn)生效益的則可稱(chēng)為數據化管理。

  回顧若干年前，企業(yè)做信息化總結起來(lái)就是實(shí)施ERP系統，財務(wù)系統，人力資源系統，客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）系統等等。這些信息化的項目有一個(gè)共同特點(diǎn)，就是把企業(yè)的組織架構，業(yè)務(wù)流程，運營(yíng)模式等通過(guò)軟件系統的形式固化下來(lái)，這樣企業(yè)相關(guān)的員工，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統運轉。如果企業(yè)管理人員發(fā)現現有軟件系統不適用現在的業(yè)務(wù)，就會(huì )實(shí)施流程變革等措施來(lái)優(yōu)化現有的軟件系統，所以信息化更多的是支持業(yè)務(wù)。

  企業(yè)實(shí)施信息化后，企業(yè)相關(guān)的人，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統運轉，但是這些要素在企業(yè)日常運營(yíng)過(guò)程中實(shí)際運行情況是怎樣的，企業(yè)并不十分清楚，企業(yè)并沒(méi)有一個(gè)系統能實(shí)時(shí)抓取并可視化企業(yè)日常運營(yíng)全景，比如客戶(hù)購買(mǎi)企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)后的使用情況、市場(chǎng)的變化情況、工廠(chǎng)流水線(xiàn)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(guò)人力來(lái)統計，做各種報表，費時(shí)費力，且不一定能保證數據的準確行。

  數字（據）化的本質(zhì)就是要通過(guò)收集企業(yè)日常運營(yíng)的數據，客戶(hù)使用產(chǎn)品服務(wù)的數據，市場(chǎng)行業(yè)，趨勢等等數據，形成企業(yè)日常運營(yíng)的全景圖，反映到產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)流程改善、精準營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售模式升級、優(yōu)化庫存等業(yè)務(wù)的改進(jìn)上來(lái)。

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(chǎn)制造業(yè)，所以以下很多都傾向于生產(chǎn)制造業(yè)的業(yè)務(wù)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(jìn)行數據連接。要分析什么業(yè)務(wù)，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(chǎn)領(lǐng)域：借助傳感器等設備，捕捉生產(chǎn)線(xiàn)的細微動(dòng)態(tài)。
• 庫存管理：通過(guò)掃碼技術(shù)追蹤庫存狀態(tài)，及物流運輸的每一步。
• 銷(xiāo)售環(huán)節：優(yōu)化流程，增設數據采集點(diǎn)，確保銷(xiāo)售數據的全面捕獲。
• 營(yíng)銷(xiāo)方面：利用網(wǎng)站埋點(diǎn)技術(shù)，洞悉用戶(hù)行為軌跡。
• .....

  數據采集的成本比較高，而且往往大動(dòng)干戈。建議先做好數字化路線(xiàn)和場(chǎng)景的規劃，盡量自頂而下推導到底需要哪些數據及其采集技術(shù)，往往數據采集的難點(diǎn)不在于技術(shù)層面，而在于業(yè)務(wù)層面的推動(dòng)。

  采集到數據還只是第一步，后續需要有大量的工作保證數據質(zhì)量，數據有問(wèn)題分析再?lài)乐敹际强照�。建議在數字化規劃階段，需要對全數據鏈路進(jìn)行詳細設計，爭取做到幾個(gè)要點(diǎn)：

  然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業(yè)務(wù)系統內，但后續分析的時(shí)候往往會(huì )涉及多種業(yè)務(wù)的數據，比如財務(wù)+銷(xiāo)售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。

  系統來(lái)看，就是從數據分析出發(fā)，向上要保證數據口徑的統一，避免數據對不上。向下要以分析為目的來(lái)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(gè)平臺上進(jìn)行。

  在這個(gè)過(guò)程通常需要借助低代碼BI平臺、數倉來(lái)搭建。

  有些數據體量大的企業(yè)會(huì )搭建大數據平臺。