一文聊透数字化转型，获得企业未来生存的入场券

数字时代滚滚而来，越来越多的公司都开始向数字化转型。但对于其中细节，各有各的理解。本文整理了数字化的相关内容，介绍了什么是数字化转型、数字化和信息化的区别、数字化转型的必要性以及数字化转型的关键步骤等知识，希望可以帮到大家。

在不确定的大环境下，大家都希望能找到一些新的确定的正确的方向。最近和一些企业老板、CIO、CTO沟通，大家都把数字化转型作为了一个值得尝试和可以突破的方向。

但是，对于数字化转型中的个中细节，各有各的理解，也各有各的不解。所以，这里整理一篇相关的内容，争取用一篇文章，让大家能够了解到什么是数字化转型、数字化和信息化的区别、数字化转型的必要性以及数字化转型的关键步骤等。

数据时代滚滚而来，认知决定布局，行动决定终局。数字化转型已经不是一个“好像可以尝试”的解决方案了，而是一个“必须全力达成”的时代趋势。数字化转型不是为了在未来赢得竞争的“加分项”，而是为了在未来获得生存的“入场券”。同时，数字化转型也绝不是一个一蹴而就的事情，需要战略定力。

数据时代，数据将在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。

一、何为数字化转型

数字化转型指的是利用数字化相关的一切技术，对企业进行改造，调整企业原有的业务流程、经营管理模式、思想文化建设、人员组织架构和研发生产标准等，数字化转型的内容重点体现在四个方面，即对客户的触达、对员工的赋能、对运营的优化以及对产品的提升，以数据为驱动、打破现有的组织效能边界和行业边界，提升企业竞争力。

随着人工智能、大数据、云计算、互联网等新一代信息技术的快速发展，各行各业开始探索新的经营管理模式，进行新时代的改革，并将数字化、数字化转型提上了战略规划的进程。

二、数字化和信息化的区别

说到数字化，势必会提到信息化，关于数字化和信息化的区别，这里来简单做一个区分，这样在建设的大方向上，就不会有偏差。

信息化简单理解就是业务数据化。信息化采用的是IT技术，即PC+传统软件，来实现企业的业务流程管理和业务数据记录。信息化的特点是需求固定，主要用来提升运营效率，以内部管理为核心。其中典型系统，例如：OA、HR、CRM、ERP、SRM、PLM等。

数字化是简单理解就是数据业务化。数字化采用的是DT相关新技术（大数据、云计算、物联网、区块链、AI、5G等技术），其重点关注的是“数据驱动”业务，其特点是需求不确定，支持价值创新，智能化运营。其中典型系统，例如：数据仓库，数据湖，智能分析平台，算法平台，数据资产管理平台等。

三、为什么要数字化转型

数字化把新的思想观念，经营模式扩散传播到了各行各业，为数字化转型打下了坚实的基础。数字化转型的最终目的是降本增效，提升企业竞争力，给企业创造新的价值，帮助企业开启第二曲线。

数字化转型在新的思想观念中，与传统企业最为不同的就是不停地对商业模式进行创新，使得新颖的创新活动更加频繁，缩短了新产品从立项到商业化的整个过程，让市场产品更加活跃，也让企业能够在产品服务的快速更迭中寻找出属于自己的机会。

数字技术带来的机遇也不言而喻。麦肯锡的研究表明，各大企业纷纷摩拳擦掌、满怀雄心壮志，希望在未来三到五年内通过数字举措实现10%，甚至更高的年增长率和成本效率。

四、如何做数字化转型

数字化转型不仅仅是IT变革，而是组织、业务、市场、营销、人力资源、产品研发、供应链、制造、财务等企业要素的一次全方位变革。数字化转型过程中，新技术的应用并不是目的，转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力，降本增效，让企业获得更大的竞争优势。数字化转型本质上是新一代信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，技术是支点，业务是内核。

数字化转型要围绕企业战略和业务目标，可以做统一规划，但是一定要做好分步实施的方案，不要想着一口吃成胖子，搞大而全的一揽子工程。将大目标分解为子目标，然后围绕每个子目标进行业务，组织，IT技术的改造和优化，找到精准突破口，取得阶段性的成果，为后续全面转型打下良好开端。

下面关于从技术角度来看技术支撑的五大关键步骤做一个介绍：

1）数据资源梳理和规划

数据资源是数据化建设的基石。掌握数据资源的全貌，是进行全面数据化建设的必要步骤。一份完整、准确的数据资源是后续数据化建设的有力保障。

2）数据治理提升数据质量

数据治理的目的在于确保数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。以数据标准为数据检验依据，以元数据、数据血缘为数据检核对象，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。

3）数据资产建设

数据资产以价值为依据，以场景化为驱动，目标是解决场景需求，带来业务价值。构建一个健壮的数据资产层能够对数据应用提供良好和有力的支撑。

4）数据应用规划和设计

数据应用是最终业务价值产出的环节。从业务线、业务层级到最细粒度的岗位，梳理数据需求。围绕数据需求进行数据应用的整体规划和设计。对数据应用建立评估模型，确定数据应用的实现路径。实时计算、大数据算法都会在传统数据应用的基础上，提升数据计算的时效性，产生新的计算成果。

5）数据运营赋能

数据平台做了很多从0-1的事情，而数据运营则是在这个1后面不断地加0，从1变成10、100、十亿。数据的真正价值在于数据驱动决策，通过数据指导运营。通过数据驱动的方法判断趋势，帮住我们发现问题，继而推动创新或产生新的解决方案。