企业数字化：坚持做难而正确的事！
引言
当下，我国高度重视数字经济发展，大力推动数字化转型。数字技术正在重塑产业、再造行业，我们已经从规模化发展转向了高质量发展。如果企业不能完成数字化转型，就无法跟上产业发展的变化，也无法获得行业新的成长机遇，更有可能因此被淘汰。某种意义上说，拥有数字化能力是企业的基本功。
从赋能数百家企业数字化转型的过程中，我们得出一个结论，大部分的企业数字化转型都会从业务端切入，然后再把端到端的全价值链拉通，并获得共生价值，从而完成企业的数字化转型。也有一部分企业是从流程再造入手，通过流程驱动组织整体数字化转型。
以业务数字化作为切入口，就不仅仅是数字化营销，而是包含了与业务相关的各个部分。他们会组合数字
化营销、工业大数据，把线上与线下的业务场景打通，运用数字技术赋能给合作伙伴，形成全价值链的价
值共生，并借助于技术平台，全面赋能组织流程与组织成员的价值活动。这些举措会实现以“顾客价值为
中心”，形成“端到端”的管理重构，释放全价值链的协同效率。
许多企业数字化转型效果不佳
几个主要原因：
将数字化作为一种投机而非长期战略，急功近利，准备不足；
企业家和高层没有数字化共识，没有澄清数字化愿景，缺失数字化的顶层设计；
数字化的管理地基不牢，领导团队知识老化，缺乏数字化意识与洞察力。一遇到问题就往回走，不愿持续推进与投入。
许多企业数字化转型效果不佳
几个主要原因：
将数字化作为一种投机而非长期战略，急功近利，准备不足；
企业家和高层没有数字化共识，没有澄清数字化愿景，缺失数字化的顶层设计；
数字化的管理地基不牢，领导团队知识老化，缺乏数字化意识与洞察力。一遇到问题就往回走，不愿持续推进与投入。
数字化转型的“堵点”是什么？
数字化转型的“堵点”是什么？
数字化转型是一项有难度、复杂的系统工程。最初，大家都图快，想做数字化营销，后来发现，光做数字化
营销不靠谱，需求侧拉着供给侧也要数字化。最初，大家觉得是IT问题，而后，牵出了战略、流程、组织、
人才等一系列问题。于是，数字化转型成为了系统工程，自然，很少有企业能够轻松驾驭。
从“数字化管理”入手，打通数字变革升级枢纽。大多企业在需求侧抓数字化营销，在供给侧抓产业数字化，
但要将产业的供给用于满足用户需求，必须要有企业作为枢纽。如果两头都是数字化的，而企业的管理却不
是数字化的，那么“端到端”的逻辑将无法走通。
前面我已经谈到，数字化的转型升级是一个系统工程，是涉及企业战略、业务、流程、组织、人才的一场系统
变革。那么在2022年的数字化之路上，企业该如何把握数字化转型方向，成功实现数字变革？
攻略一：要让人的观念转变
攻略一：要让人的观念转变
数字化转型是用数字化技术为我们个人和企业赋能，以更敏捷和更细颗粒度的方式来开展和管理我们的工作，解放人力来做更创新和具有挑战的事。
所以首先是我们每一个员工观念的转变，因为最终落地执行的是我们的所有员工。数字化转型就是转变思维、改变现状，以不一样的数字化方式去服务客户。
数字化转型是用数字化技术为我们个人和企业赋能，以更敏捷和更细颗粒度的方式来开展和管理我们的工作，解放人力来做更创新和具有挑战的事。
所以首先是我们每一个员工观念的转变，因为最终落地执行的是我们的所有员工。数字化转型就是转变思维、改变现状，以不一样的数字化方式去服务客户。
攻略二：实现数据的抓取和沉淀
如果您想深入您对客户和员工的了解，并在大型组织中以及在更复杂、更不可预测的情况下进行研究，那么您需要有详细的数据，所有包括客户的基本信息、消费习惯、消费频率等等。
这是我们能够完成的事情，搜集和抓取客户的行为轨迹（例如，他们做什么，他们是谁，他们喜欢什么，等等）。这个过程我们称之为“数字化”。
如果您想深入您对客户和员工的了解，并在大型组织中以及在更复杂、更不可预测的情况下进行研究，那么您需要有详细的数据，所有包括客户的基本信息、消费习惯、消费频率等等。
这是我们能够完成的事情，搜集和抓取客户的行为轨迹（例如，他们做什么，他们是谁，他们喜欢什么，等等）。这个过程我们称之为“数字化”。
攻略三：重视数据中的洞察与见解
数据是信息革命的能源，但更重要的是我们怎么使用它，让它创造出价值。如果没有模型、系统、框架或基础理论，数据将毫无用处，只是更多的0和1罢了。但有了正确的专业知识和工具，数据可以转化为见解。
这就是技术让位于分析的地方，分析帮助我们赋予数据意义的科学。只要我们有了有意义的见解，我们就可以建立一个模型，这个模型来解释这个见解背后的原因以及发生的概率，我们就能够通过预测来测试这个模型。
数据是信息革命的能源，但更重要的是我们怎么使用它，让它创造出价值。如果没有模型、系统、框架或基础理论，数据将毫无用处，只是更多的0和1罢了。但有了正确的专业知识和工具，数据可以转化为见解。
这就是技术让位于分析的地方，分析帮助我们赋予数据意义的科学。只要我们有了有意义的见解，我们就可以建立一个模型，这个模型来解释这个见解背后的原因以及发生的概率，我们就能够通过预测来测试这个模型。
攻略四：跟进策略与执行
假设数据告诉你，你某一类型的领导者有可能脱轨，你将如何改变你的内部招聘和发展过程？如果数据显示，你的客户不喜欢某个产品，这将如何影响你的产品开发和营销战略？如果数据预测显示，一些客户有可能去竞争对手那里，你会怎么做？
即使拥有最好的人工智能、数据科学和分析技术，我们也要自己决定如何做出应对策略。人工智能可以做出预测，数据可以给我们提供见解，但行动部分该如何发展，而这些行动需要相关的技能、流程和变更管理。这就是为什么人才在数字化转型方面扮演着如此关键的角色。
假设数据告诉你，你某一类型的领导者有可能脱轨，你将如何改变你的内部招聘和发展过程？如果数据显示，你的客户不喜欢某个产品，这将如何影响你的产品开发和营销战略？如果数据预测显示，一些客户有可能去竞争对手那里，你会怎么做？
即使拥有最好的人工智能、数据科学和分析技术，我们也要自己决定如何做出应对策略。人工智能可以做出预测，数据可以给我们提供见解，但行动部分该如何发展，而这些行动需要相关的技能、流程和变更管理。这就是为什么人才在数字化转型方面扮演着如此关键的角色。
关键不是“数字化”，而是“转型”
关键不是“数字化”，而是“转型”
