数字化转型的本质是什么？

在当今时代，数字化转型已然成为摆在每个企业面前的必答题。对企业而言，这无疑是大势所趋、方向正确的关键抉择。然而，究竟具体该如何开展、怎样推进？这要求企业在对数字化转型的本质形成清晰认知之后，方能精心谋划、稳健行动。诸多传统企业往往在起始阶段便茫然无措，不知从何入手；即便是一些率先踏上转型之路的先驱者，也有高达 80% 的数字化转型尝试以失败收场。

鉴于此，我们不妨站在数据产品经理的独特视角，以更为通俗、直观的方式深入阐释数字化转型的本质，助力企业拨开迷雾，洞察数字化转型的真谛，从而在转型之路上少走弯路，提高成功率。

一、为什么要进行数字化转型

内外部环境变迁让赚钱越来越难，企业亟需转型破局。

内外部环境变迁让当下企业赚钱越来越难，多种因素驱动企业进行经营方式转型。当我们要分析一个行业或者新的事物时，最常用的就是PSET模型。如今，人口红利已消耗殆尽，移动互联网与智能终端的渗透率趋近饱和，人口老龄化问题严峻，自 1987 年起每年新生人口数量持续下滑，第七次人口普查数据公布后，后续几年新生人口依旧呈下降态势，2023 年仅 902 万。这一系列人口结构的变化给企业传统的依靠人力规模扩张的发展模式带来巨大挑战。

外部环境方面，新冠疫情与国际形势的双重冲击下，整体经济虽未陷入萧条，却也如寒冬般凛冽。在政策导向层面，“十四五” 规划将数据中心纳入新基建范畴，确立了数据作为关键生产要素的地位。疫情后，国家更是出台众多政策积极引导企业开展数字化转型，国有企业率先垂范成为数字化转型的引领者，数字城市、数字政府以及一网通办等各类项目纷纷涌现，形成一股强劲的数字化浪潮。

再者，全球变暖虽早已提出，但近年来形势愈发严峻，碳排放管理与碳中和已成为企业不可推卸的社会责任。例如，四川、重庆等地曾经历的拉闸限电事件，让企业深刻意识到，必须探索如何运用更少的资源达成产能需求，而数字化转型恰为解决这一难题提供了有效途径，通过优化生产流程、精准资源配置等数字化手段，提升资源利用效率，降低对传统能源的依赖，从而在履行社会责任的同时，增强企业的可持续发展能力。

二、数字化转型的本质是什么？

我的理解：转型的手段是降本增收，终极目的是赚更多的钱。

数字化转型的本质是通过数字化的方式提升运营效率，从而降低经营成本，同时需要获取更多的收入增量，最终企业赚取更多的钱。有的人说转型主要是转的从产品为中心到以客户为中心，我觉得这个是比较隐晦的说法。以客户为中心，本质还是因为客户更挑剔了，选择更多了，没那么好忽悠了，要想新的办法让更多的客户买单而已。

简而言之，过去可能只开源忽略节流，寒冬之下，需要依赖数字化的手段来既开源又节流。具体的做法就是，把现在的业务流程重新梳理一遍，分析哪些环节是可以节省人力成本或者其他可变成本地，比如零售行业，过去对库存管理比较原始和简陋，导致库存积压，产生仓储成本，就希望通过数字化的库存管理手段，精准预测库存，从而节省库存成本。同样，在物流、产品研发等，需要逐一梳理。

举个例子：

有一个机械制造厂，主要是用车床机器生产一些汽车所需要的零部件，但是机器嘛，运行了几年总会出现各种各样的故障。一般来说，出了故障，会导致次品率提升，但如果设备可以正常运转，就需要到质检环节才能发现，此时打电话给机器厂家售后，厂家安排维修工单，最好的情况是师傅到了之后，当天可以修好。但从故障到恢复至少需要2天，比较糟糕的情况是师傅到了现场一通监测，发现零部件坏了还需要再调货，一周过去了。

对于制造业而言：

机器停产一方面会带来机器闲置的成本，如果影响交付周期可能会导致订单积压和违约风险。数字化转型可以做什么呢，首先，通过传感器采集机器运行的各种参数，然后，对机器运转的健康度进行监控，一旦参数异常即触发预警可以第一时间发现问题，停止生产，避免原材料浪费，而且，运行的参数也可以传递给厂家售后，厂家远程即可指导修复或者找到解决方案，这样就大大缩短了机器闲置的窗口期。

在增收层面：

主要是利用数据化地手段，来实现更加精细化智能化地运营，同时，利用大数据和AI技术，提供业务创新地新思路。

三、数字化转型的主要阶段

数字化转型是当前降本提效、增收行之有效的方法。

数字化转型的范畴可以分为三个阶段：

首先就是数字化或者说叫做信息化，主要是把一些线下的低效的业务过程，通过数字化的手段实现，比如前面的例子当中，将设备运行的参数数据进行采集，而不是依赖于人工现场勘察诊断。再比如，过去一些商品补货需要手动记录清单，数字化之后可以在系统内完成，减少人为错误和信息传递失真问题。

第二个阶段是数据化，也就是对数字化阶段收集到的数据进行挖掘和应用，用数据驱动决策。业务经营过程指标化、可视化管理，可以对用户进行更加细致的分层，从而提高差异化的服务或者触达手段。对于互联网企业数据化有天然的优势，因为他们的业务多数就是线上进行的。

第三个阶段是智能化的阶段，如果数据化和智能化的主要区别在于，一个是依赖于人去用数据，后者是依赖AI的能力去自主学习减少人的参与。举个例子，数据化运营阶段，运营人员要对流失用户召回，需要基于经验判断，对于OTA业务，如果用户180天都没下单了，我就认为他是流失或者沉默用户，给发个短信推个红包吧。

而智能化阶段的做法则是，会针对流失用户的行为特征，比如末次下单时间、访问行为、个人画像等多个角度，进行用户或者商品的复杂协同过滤算法进行预测，从而实现更加精准的召回转化，推送更少的用户，实现更多的召回。此外，AI还有更多的软硬件的应用场景。

四、数字化转型成功的关键要素

战略、组织、技术和文化、是数字化转型成功的4大关键。

根据一些知名的战略咨询公司的调研结论，80%的企业数字化转型是失败的。那么想要在数字化转型过程中获得预期的目标，需要具备哪些条件呢？

首先是数字化转型的战略

战略对于数字化转型的成功，就像公司的使命、愿景一样，如果公司没有制定明确转型战略，以及清晰的目标蓝图，要么大家都只是嘴上喊着数字化转型，但却迟迟没有行动，亦或者，像玻璃瓶中的苍蝇，没有方向，浅尝辄止。

所以，对于公司CEO，要清楚地了解数字化转型对于自身企业的重要意义，同时，可以和不同部门或者外部专家一起，梳理当下业务流程，构建数字化转型的战略蓝图，并从一些见效快、好落地的场景切入，让组织感受到数字化的甜头，逐步形成数据驱动的文化。毕竟转型意味着变革，不是每个人都愿意拥抱变化，转型可能会涉及很多既得利益的纷争。

其次是组织和人才

组织建设杨三角理论中，把企业的成功总结为战略X组织能力，同样，数字化转型想要获得成功，就需要具备对应的组织结构以及人才储备。一方面是，需要针对转型成了专门的组织架构或者虚拟小组，此外需要培养或者招聘对应的数字化人才。

文化可以影响数字化转型的执行深度

如果只有数字化转型战略和人才的支撑，但是在公司层面没有形成数字化、数据化的文化，那么转型大概率会失败。比如，如果每次的管理工作汇报，都需要基于数据分析，那么自然会驱动自上而下的数据获取、分析，否则，数据没有用武之地，也就很难长久的深度发挥价值。

技术和产品影响数字化转型的效率

数字化转型第一步是数字化，信息化的工作完成后，数据的采集、存储、挖掘、应用才能真正实现数据化、智能化。这就要求有对应的技术能力，比如数据开发能力、算法&AI技术。此外，工欲善其事必先利其器，完备的数据产品则可以提升数据开发到应用输出的效率。个人的观点是数字化转型所需的数据产品未必都要从0-1自主研发，有时候外采一个BI或者CDP可能效率更高。

五、总结

数字化转型是必修课，其本质是利用数字化的手段找到可以帮助企业降本、增收的方法。在这个过程中，不能单一依赖技术或者业务。而是需要同时具备业务的深入洞察能力以及数据驱动的思维方式，这两者结合的复合型人才，才是数字化转型过程中的香饽饽。所以，数字化转型成功的关键是，要能够找到数据可以发挥其价值的业务过程。

此外，如果企业内部还未引进相关技术推进数据化，那么企业可以考虑先局部引入信息化系统。很多时候，合理有效地运用好信息化系统，不仅可以让公司业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。比如我司正在采用的企业级低代码平台：织信Informat。该平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，内置AI助手、组件设计器、自动化（图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能，能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如OA、ERP、MES、CRM、PLM、SRM、WMS、项目管理、流程自定义等多个应用场景，全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。

知识拓展：

搞懂每个数字化/信息化系统到底管什么？

OA：办公在线审批，文件管理，人员信息管理。

PLM：对产品结构、设计进行管理，包含产品全生命周期的数据、变更、协同、标准化、安全等管理，优化产品的设计和开发过程，驱动产品的创新。

MES：生产全过程管理，MES实时收集生产过程中的数据和信息，并做出相应的分析处理和快速响应。

CRM：客户管理，从客户线索到成交及后期服务的全过程管理。

WMS：仓储管理，对货物信息、资源、行为、存货、分销运作进行管理。

SRM：供应商管理、采购管理、供应商评估考核、采购结算。

HR：人力资源管理，包含人事档案、考勤、绩效、薪资等管理。

ERP：人、财、物、产、供、销、物流全司资源集成管理，实现了业务和财务的数据一体化，能实时获取真实的业务数据，实现数据决策，系统代替了部分人工，提升了效率。

BIP：主要是数据，一个数据中台，具备ERP的所有功能，但比ERP更加注重数据分析。