标签：数字化 方法论 大白话 智能化 转型 运营 企业 数据
如何实现增长，是企业经营永恒的话题。在数字经济时代，千行百业都在展开数字化转型。企业如何成功实现数字化转型？尤其是传统企业如何运用数字化技术，获取竞争优势？
企业数字化转型包括哪些方面
所谓的数字化转型，不是简单把商品信息放到互联网上就可以了，而是要通过技术手段打通产、销、存和顾客管理各个板块，完成商业模式和组织模式的变革。具体而言，数字化转型包括三个方面：
“转换”——从传统的信息技术承载的数字转变成“新一代IT技术”的数字，实现技术应用的升级;
“融合”——从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字，打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，实现信息技术与业务管理的真正融合;
“重构”——适应互联网时代和智能时代的需要，基于数字化实现精准运营的基础上，加快传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等的变革与重构。
企业数字化转型从哪开始
谈企业数字化转型，当然离不开数据驱动。对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和IT系统建设中就已经在做。做法有很多，包括构建基础主数据平台、数据管控治理体系、BI系统、大数据分析平台等。
那么在谈数字化转型的时候在数据这个维度带来了哪些新鲜的东西？
第一阶段：数据应用于管理和自动化
在第一阶段，实际上数据仅仅是应用到管理和自动化，我们通过信息化建设，不断地在IT系统里面形成数据，通过这些数据来支撑了我们最基本的业务运作。
比如我们常说的你要完成一个端到端供应链流程，里面涉及到供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等，这些都是数据。而通过这些数据的产生，使用，交互和协同我们完成了一个完整的端到端业务流程，即：数据支撑了基本的业务流程运作，实现管理自动化。
第二阶段：数据应用于运营
在第一阶段数据实际上也可能应用到运营，比如我们常说的构建了企业内部的BI系统，通过BI系统进行辅助决策和运营。但是在数字化经济时代，面对客户的需求我们需要更加敏捷地响应，传统的BI很难做到如此敏捷。
其次，在第一阶段更多的是固化的定时操作，比如我们接到到订单后，安排采购和生产，我们每个月进行一次需求计划和预测，然后安排生产。而在数字化阶段，真正需要回答的是客户究竟需要什么？我们该生产多少，哪些应该多生产哪些应该少生产，基于当前的订单数据，我们应该如何快速调整我们的市场策略，如何引导客户产生更多的购买需求等。
也就是说数据不再是简单地实现管理自动化，而是需要形成数据思维，形成数据驱动运营的思想。这与我们在谈到中台建设时，将业务能力数据化和数据能力业务化是一个道理。
第三阶段：从自动化到智能化
当积累到一定量的数据后，你就可以开始考虑智能化的问题。企业的数字化转型，智能化度是一个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的自动化，而是基于历史数据进行持续的学习，形成有价值的规则，并持续改造运营和业务运作的能力。
而从自动化到智能化的过程中，数据刚好起到了承上启下的作用，即数据本身的积累数量、数据的质量、数据的全面性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建，深度学习的输入和算法优化。没有数据，所有的智能化都是空谈。
企业数字化转型最终实现效果
在企业做数字化转型升级过程中，可能不会一帆风顺，甚至会面临不少困难和挑战。虽然面临一些困难，但数字经济发展势不可挡，企业的数字化转型也是势在必行。我们来看看一些实践案例：
案例一：东芝的工业互联网之路
东芝信息机器（杭州）有限公司是东芝笔记本电脑全球唯一的生产基地。随着生产规模和业务的扩大，数据采集难、手工数据质量差、报送周期长、事后监管机制不全等问题日益凸显。在引入数据采集软件i@Report和亿信ABI软件后，生产数据可自动上报、异常数据也可自动预警，大大提高了工作效率和人力成本。采集上来的数据定期生产分析报告也使领导层可快速做出决策。通过智能数据平台的搭建，亿信华辰帮助东芝提升生产力的同时，也保证了数据的安全性和可靠性，着实为互联网时代的制造业注入了新的活力。
案例二：汽车集团预算与管理决策支持系统
XX汽车集团是中国最早经营进口汽车的品牌代理商，为了更好的服务于填报人员、提高工作效率、减少各级数据汇总压力，基于i@Report+亿信ABI建立科学的业务数据采集体系，替代前期利用excel收集、汇总方式，减轻各级人员数据上报、收集汇总的压力；利用数据仓库技术建立不通主题数据集，科学的对业务数据进行管理；利用亿信ABI建立科学的指标统计和预警体系，建立领导驾驶舱、企业运营等分析模块为企业管理提供支持。
类似案例亿信华辰合作的有不少，以上案例都有一个明显的共同点就是在自己传统的产业内，拥有很好的品牌和庞大的用户群体，也就具有庞大的用户数据或用户数据基础。产业互联网从消费互联网借鉴的一个重要方面，就是用户体验思维、用户运营模式、数据价值意识以及如何利用数据进行价值变现经验。
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