这些年数字化转型这词儿耳朵听的都快起茧子了可很少有人真正把它搞懂。它不是一个口号也不是你上个新系统就搞定的而是我们每天都在写的代码设计的系统和正在使用的数据。今天就把数字化转型到底是什么给大家讲清楚老规矩正文开始之前给大家分享一份数字化全流程资料包里面包括企业数字化转型的全流程知识和转型经验有需要自取https://s.fanruan.com/tyac0复制到浏览器打开一、数字化转型到底是什么简单说数字化转型是数据为核心生产要素利用数字技术重塑业务流程、组织模式和决策方式从而提高效率增强企业的竞争力。数字化转型的核心有三个1、一切业务数据化一切数据业务化业务数据化就是业务中所有动作业务流程、用户行为、产品状态等等这些都要能被记录、被量化不仅要记录用户买了东西还要记录他在哪个页面犹豫了多久、看了什么评论、因什么促销而下单。而一切数据业务化是说我们收集回来的这些数据经过处理后能指导、优化我们的下一步业务决策。推荐系统算出用户可能喜欢某商品那下一秒就要呈现在他眼前。2、以业务问题和用户为中心我们不是为了用区块链而用区块链也不是为了上中台而建中台。出发点必须是为了解决具体的业务问题和用户痛点创造新的价值而非为用技术而用技术。技术是解决问题的工具不是目的。3、追求快速验证和持续迭代这条路我们都是摸着石头过河没人能百分百确定一个新模式是否有效。所以必须通过快速的AB测试、灰度发布、特性开关持续迭代小步快跑安全试错。所以下次你再听到数字化转型先想到的不是要上什么新技术而应该是我们要解决什么业务问题我们要如何重新设计业务流程让它更快、更智能二、数字化转型的四大认知偏差1、上个系统就是数字化转型这是最常见的误区认为花大价钱引入一套先进的CRM、ERP、数据中台或者让我们开发一个ALL-IN-ONE的APP转型就完成了。结果往往是新系统和老流程是两张皮业务人员用起来麻烦数据也填不准最后系统沦为摆设。2、数字化转型要一步到位数字化转型是一种持续的、演进的状态需要团队持续建设、迭代和优化而不是一个有着明确开始和结束时间的项目市场和问题在不断变化我们也要持续迭代和优化。3、数字化就是IT部门的事转型需要全员参与但是各部门都搞数字化财务搞财务的数字化销售搞销售的数字化这样彼此系统不通数据不通也是不行的。这充其量是信息化还加深了数据孤岛真正的转型必须是从全局出发的让业务和 IT 深度融合避免IT 建系统业务不用的尴尬。4、忽视人的因素数字化转型的核心驱动力是人。光顾着搞技术部署忽略了员工的技能培训和思维转变。一线员工不会用、不想用、甚至害怕新工具取代自己的工作可能会面临巨大的转型阻力。三、数字化转型到底怎么转那么到底怎么进行数字化转型它不是一蹴而就的我们要知道自己在每个阶段该做什么价值在哪里。1、从业务痛点出发别盲目追求最新技术很多技术团队喜欢追新什么火学什么什么热上什么。但数字化转型不是炫技的是要解决真问题的。你要想清楚当前业务最大的瓶颈是什么是获客成本太高是供应链效率太低找到真问题再用技术解决。我之前做过一个供应链项目业务要做一个库存查询系统如果直接开发无非就是增删改查。但我们跟着采购、仓储的同事沟通后才发现核心痛点是库存积压和缺货并存有的物料堆在仓库半年用不上有的关键物料经常断供。后来我们调整方向不仅做查询还加了历史消耗数据分析、安全库存预警功能把采购周期、生产计划的数据整合进来。上线后业务反馈比单纯的查询系统实用多了。根据业务规模和实际需求选择技术方案有时候一个简单的Excel加Python脚本就能解决的问题像云计算、大数据、人工智能这些技术可以等到一定阶段的时候引入只要适合业务规模、能解决问题、维护成本低就是最好的选择。2、想找个小场景试点快速验证效果别一上来就搞大平台、大系统先做个最小可行产品验证这个方向对不对。对了就加大投入错了就及时调整。说白了就是用做互联网产品的思维做企业内部转型。程序员最懂这个敏捷开发、快速迭代这些方法同样适用于数字化转型项目。3、先统一标准再打通系统夯实数据基础一切业务数据化的前提是数据能用得起来你需要做三件事统一数据标准。比如产品编码销售系统里是 10 位生产系统里是 8 位仓库系统里是 12 位数据根本没法汇总分析。我们要联合业务、IT、财务等部门制定统一的编码规则、字段含义、数据格式把这些规则写成文档同步到所有系统。打通数据孤岛。不用一开始就上复杂的数据中台先做轻量数据整合用 ETL 工具把 ERP、CRM、MES 等系统的数据同步到一个统一的数据库做简单的清洗和关联。保证数据质量。设置数据校验规则比如库存数量不能为负数、订单金额不能小于 0在接口层加校验避免脏数据进入系统。另外要做数据血缘追踪比如某个报表的数据不对能快速定位到是哪个系统的哪个字段出了问题。没有高质量、统一标准的数据再牛逼的算法、再复杂的系统都是空中楼阁。分享一个我们团队正在用的数据集成和分析工具FineDatalink它能集实时数据同步、ELT/ETL数据处理、数据服务和系统管理于一体支持40多种数据源打通分散在各个系统的数据解决数字孤岛问题。而且对口径不统一或者质量低的数据它能定时抽取完成数据清洗、转化充分保证了数据的质量。这款工具的链接我放在这里感兴趣的朋友可以上手试试https://s.fanruan.com/tx4dw复制到浏览器4、培养数字化人才和思维帮业务把数据用起来这事不能只靠IT部门业务人员也得懂数据、会用数据。我之前交付过一个数据分析系统功能很全但上线后没人用业务人员还是靠 Excel 统计。后来发现不是系统不好用而是他们不会用不知道怎么筛选数据、怎么看报表、怎么从数据里找问题。这都需要培训需要引导需要时间。我们作为技术人员有责任也有义务去帮助业务同事理解系统、用好系统。定期每周组织培训演示怎么用系统解决实际问题也可以安排技术同事当数据顾问业务有疑问随时能找到人。慢慢的业务人员开始主动用系统查数据、做分析当大家都把数据用起来整个业务流程和运行效率自然就提高了。这几个步骤不是线性的可能试点成功后又发现了新的痛点需要回头重新梳理数据、优化系统。但核心逻辑都是从业务痛点出发夯实数据基础通过协作和培训让系统真正用起来。最后说到底数字化转型需要持续投入和全员参与这条路也没有标准答案大家都在摸索但只要你把握住本质用技术解决业务问题用数据驱动决策优化就不会走偏。