数字化转型到底是什么？如何更好的理解数字化转型
数字化转型到底是什么？
近年来，"数字化转型"成为企业界的热门话题，各行各业都在谈论如何进行数字化转型。但究竟什么是数字化转型？为什么要进行数字化转型？怎样才能成功转型？
数字化转型不仅仅是引入一些新的数字技术和工具那么简单。在我看来，数字化转型是利用数字化技术（如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等）来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法，其目的是实现企业业务的转型、创新和增长。
要明白，这个定义强调了两个核心点**：一是数字化技术的应用，二是业务或商业模式重塑**。其中业务重塑是根本目标，而数字化技术只是工具和手段，千万不能本末倒置。
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为什么要进行数字化转型？
可以看到，数字化转型确实涉及到企业的战略、业务、组织、流程、IT和技术等多方面内容，绝不是简单地应用几个数字化工具就能完成的。衡量数字化转型是否成功的标准其实很简单：数字化转型是否真正提升了企业的核心价值和能力。
从业务角度来看，企业提出数字化转型很多是围绕企业战略和业务目标实现提出的。简单点说，就是当前构建的IT和技术能否高效、敏捷地支撑企业业务目标和战略的达成。这体现了"业务驱动IT，IT需要匹配业务战略和目标"的理念。
从技术角度来看，在数字化时代出现了一个新特征，即IT反向推动业务流程改进和业务战略目标达成。当前像人工智能、物联网、区块链等新技术的发展，对传统企业的生产制造、市场营销等造成了巨大影响。
换句话说，数字化转型不只是满足企业当前战略和业务目标，而是要重新思考数字化经济和万物互联时代下，企业应该采取什么样的业务战略和商业模式，实现一种新的破局。
数字化转型的本质是什么？
在我多年的研究和实践中，发现数字化转型的本质可以概括为三个核心要素：连接、数据和智能。
第一，连接。这解决的是万物互联问题，包括人和人、人和物、物和物的连接。在数字化阶段，不仅是人和物的连接来产生信息，物和物本身也可以连接并自动产生信息。数字化是在传统信息化基础上，通过万物互联思路，解决了物和信息在时间和空间上的完整融合，形成一个整体。比如通过RFID自动扫描感知货物入库，而不是手工录入入库单。
第二，数据。连接后产生集成和协同，协同过程自然会产生数据。在数字化转型中，数据不再是业务运作的附属品，而是企业的核心资产。数据本身可以反哺业务，驱动业务，对数据资产的整合分析可以创新商业模式。
第三，智能。数据经过加工和提炼，形成智能化分析应用。只有数据没有算法，数据资产的优势也发挥不出来。有了数据和算法的配合，才能创新出新的商业模式或运营模式。
如何进行数字化转型？
1. 从内到外，分阶段演进
当谈数字化转型时，现在讨论最多的是消费互联和产业互联、自建电商平台、线上线下打通、数字化营销等。要注意，这些更多适用于快消类行业，并不适合所有企业。数字化转型一定要围绕连接、数据和智能三个要素展开，按照信息化到数字化再到智能化进行演进，按从内到外的顺序逐步打通。
比如一个传统制造企业，其重点不是快速打通外部，而是如何更好地整合内部IT能力和制造能力，解决低成本、高效敏捷响应市场的能力问题。
再次强调，数字化转型必须考虑分阶段演进，当前数字化转型建设应该按垂直细分线条逐个解决，而不是建立大而全的系统或平台。类似当前很多企业构建的大数字中台，基本都是错误做法，成本投入巨大，短期难见效益，后期难以维护。
2. 基于垂直场景和价值驱动
企业数字化转型的一个通用步骤是，先确定企业的数字化转型战略愿景，但这个战略愿景不能太虚，必须要可落地。
如何落地？关键是将战略愿景分解为若干个关键垂直业务场景，每个业务场景之间松耦合，可以独立实现和交付。
在我看来，计划启动阶段先确定可落地的垂直业务场景，然后进行场景分析：
- 分析这个场景具体实现的业务流程，哪些关键业务活动能实现该场景
- 思考哪些是已有业务能支撑的，哪些需要补充
- 确定哪些是技术层面已支撑的，哪些是欠缺需要补充的
这是一个从场景和流程驱动，逐步分解，从业务到技术的过程。
3. 目标架构规划与技术支撑选型
在明确垂直场景和价值驱动后，接下来要进行目标架构规划。这包括业务架构和对应的IT技术架构规划。业务架构需要清晰阐述数字化转型场景里面的关键流程、活动，以及主要的干系人。而IT技术架构则需要基于业务架构进行相应规划，既要考虑遗留系统的整合，又要考虑新技术的引入。
要注意，技术支撑选型不能盲目跟风。当前云原生、微服务、容器化、Devops等新技术和理念是技术发展趋势，但并不是所有企业都适合全面采用。需要根据企业自身情况，有选择地采用合适的技术。
数字化转型的通用准则
1. 战略先行，技术跟随
数字化转型必须从企业战略开始，而不是从技术入手。企业需要明确自己的核心竞争力在哪里，数字化转型要如何强化这些优势。
我一直强调，企业不要想着整个产业链全部通吃，而应该将自己垂直的一块做好。能有人帮你代理或分销是好事，你虽然少赚了部分钱，但也减少了成本和风险。
2. 敏捷迭代，小步快跑
数字化转型不是一蹴而就的过程，而是需要持续迭代优化的长期工作。在实践中发现，那些成功的数字化转型项目往往采用敏捷开发方法，将大的目标分解成多个可管理的小目标，通过短周期的迭代不断验证和优化。正如我前面提到的，围绕每个子目标进行业务、组织和IT技术的改造优化，而不是搞大而全的数字化平台或中台。
3. 数据驱动运营
传统的信息化阶段虽然数据也重要，但是数据更多是业务流程运作沉淀的结果，最多也就是数据支撑辅助决策。但是到了数字化阶段，数据驱动业务，数据驱动运营变成了关键思维转变。
要明白，企业不再是简单地生产产品交付给市场或客户，而是要建立市场和内部能力之间的纽带，通过持续分析数据来促进产品销售和优化改进。数据能力要持续不断地实时或准实时地支撑业务运作；同时，数据本身通过积累后进行分析产生价值，进一步为人工智能提供支撑。
4. 关注人才和组织文化
数字化转型不仅是技术变革，更是组织和文化的变革。在我看来，成功的数字化转型需要组织内部形成数字化思维，建立适应数字时代的组织架构和工作方式。这包括打破部门间的壁垒，建立跨职能的协作机制，培养员工的数字化能力等。
最后的思考
回过头来看，数字化转型是一场深刻的变革，它不仅仅关乎技术，更关乎企业如何在数字经济时代保持竞争力和创新能力。任何企业在传统模式下经营太久，很难跳出固有思维来思考问题。传统方式下可能是市场和产品的视角，但在新经济模式下，这个思维需要变成客户的视角，变成基于数据的运营视角。
在我看来，**这不仅仅是传统业务的简单优化，而是一种彻底的变革。变革很难，有时候就是"革自己的命"。**例如，软件企业从传统软件开发和实施，转变为云服务模式，短期内可能利润下降，但从长远来看是符合整体战略的。
最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！
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