数字化转型不可或缺的6个要素

数字化转型是系统性的工程，数据、应用、人才、工具、经验、中台 6 个要素是系统性工程的具体化。

一、数据

数据企业在数字化转型过程中，不仅需要内部数据，也需要外部数据。企业在生产经营过程中会产生大量数据，这些是企业的内部数据，它们存放在不同的部门，并没有打通。

即使是同一个部门的数据，也可能放置在不同的数据仓库中，想将这些数据打通也存在技术壁垒。企业内部数据不打通，业务部门就无法将不同数据进行关联和整合，无法挖掘更深层次的数据价值。

在数字时代，企业若想及时抓住商业机会，不仅需要内部数据，也需要外部数据的支持。过去，企业并不善于融合和使用外部数据。

如今，面对席卷而来的数字化浪潮，企业不得不对这些外部数据加以重视。企业产生数据问题的原因很多。

首先，企业内部存在一定的数据问题。

1）内部数据盘点不够清晰，企业没有明确的数据资产管理办法和体系。

2）内部数据资产的价值不明晰。

3）数据没有形成闭环，企业无法全面使用数据资产。

4）数据没有达到 OneWorld，数据标准不一致。

5）对于没有质量保障的数据，企业不敢轻易使用。

6）部分数据资产在供应商手中，企业无法灵活自主地使用。

7）数据资产缺少风控体系（技术手段、法律手段、管理手段等）保护，导致数据外流，没有形成数据优势。

8）数据缺少沉淀和积累。

其次，企业对外部数据的理解与使用也存在如下一些问题。

1）对企业自身应该获取和补充的数据类型缺乏认知。

2）对外部数据获取来源和渠道不甚清楚。

3）即使通过多方渠道获得外部数据，数据确权问题也会导致数据使用举步维艰。

二、应用

应用数字应用可以帮助业务部门解决需求，但企业在数字化转型过程中经常遇到数字应用不全面的问题。即企业的技术投入没有体现业务场景的价值，没有让业绩发生变化。

企业在日常管理中常用的 CRM、ERP 等信息系统实现了数据采集，但这只是企业数据应用中的一环，与充分利用数据改善管理、降本增效、实现创收的目标还有很大距离。

数字应用缺少的原因有三个。

原因一是应用技术开发模式过于传统，应用开发成本高、响应滞后、易生成数据孤岛。企业应用的开发多为定制性的，一般造价不菲，开发周期长。单个应用之间无法共享数据，产生数据孤岛。

原因二是 IT 投入过度，数字技术投入过少。数字技术是利用 IT 软件产生的数据来赋能业务，将业务价值最大化，而不是对数据应用进行管控。

原因三是企业的数据中台并不具备应用开发能力，无法做出真正的数字应用。

如果企业自己开发的应用没有产生直接的业务价值，只是产生了大量的报表性材料，企业可以参考往期推文《什么级别的企业可以进行数字化转型?》测评自身处在哪个级别，从而制定相匹配的数字应用开发方案，开发能够产生直接价值的数字应用。

三、人才

人才数字经济浪潮的到来迫使企业及早思考如何从工作流程、业务模式、思维方式、应用场景等方面快速布局数字化。

“数据驱动业务”并不是一句口号，其落地的第一步便是人才队伍的建设。完整的数据体系不仅需要掌握数据战略的高层人才，也需要熟稔技术、应用、算法的中层、基层人才。

首先从高层人才方面考虑，很多企业在数字化转型过程中，可能会换好几轮 CTO。每一位 CTO 对数字化转型都有不同的见解，因此他们对公司的数字化转型方案都有不同的执行侧重点。

这有可能造成企业的数字化转型工作持续在某一个环节打转，没有进展。企业在高层人才建设方面，除了缺适合的 CTO 外，还缺 CDO。

CDO 旨在通过采用数字技术创造新的商业机会，主要负责推进企业的数字化转型执行工作。该职位要求既能理解上层的数字化转型方案，又深谙技术原理和业务逻辑，可以有效推动数字转型工作的细节，实现数据赋能业务。

其次从中层人才方面考虑，中层需要解决将数据转变为数字化产品并赋能业务的问题。在这个过程中，需要中层人才推动每个业务场景下的转型任务，使技术部门与业务部门完美配合。

最后从基层人才方面考虑，企业需要形成一支多兵种配合作战的队伍。不同性格、工作习惯、职业技能、专长方面的人可以根据项目需要协同工作，实现更高的工作效率。

在基层人才的配置方面往往会产生一个现象，即某一方面的人才饱和，比如写代码的人员偏多，但缺少数据分析师、产品经理、算法工程师这些既懂业务又懂技术的多面型人才。企业的人才配置不合理，就无法高效赋能前端业务。

其中，中基层的数字化人才需求较大。企业可以建立自己的培训体系，培养合适的人才，为企业多维度配置人才、形成系统化的人才梯队做好准备。

企业只有拥有数字化人才，才能形成数字化文化，才能以一定基数和规模的人才来推动数字化的应用。因此，数字化人才队伍的建设对数字化转型的企业来说，至关重要。

四、工具

工具企业不能妥善使用数据还可能是因为缺少数字化工具。信息化并不等同于数据化、智能化。CRM、ERP 等系统的部署仅完成了企业数据智能应用链条上数据采集这一环，数据加工、数据挖掘、数据分析等环节均需要不同工具来实现。

数字化工具可以提高企业管理的效率和质量，但必须建立在完整的工具体系基础上。因为数据工具之间的格式大多存在差异，如果不将这些数据格式统一，就无法形成数据闭环。滥用这些数据工具，容易出现错误的分析结果，并且难以定位问题到底是出现在数据融合环节还是数据分析环节。

因此，企业要实现数据驱动业务，不仅要搭建不同环节的工具体系，还要在数据共享的基础上使数据工具之间形成闭环。

五、经验

经验缺少数据运营经验，企业使用数据也会困难重重。那些率先完成数字化转型并成功搭建数据中台的企业，大部分都具备丰富的数据运营经验，比如数据中台概念的提出者阿里巴巴。

数据中台是阿里巴巴在数字化转型浪潮下，不断革新大数据建设并经历多次实战后提出的概念。阿里巴巴数据中台的建设依靠的是阿里强大的数据处理能力。

一般企业并不具备阿里这种行业顶级公司的数据应用开发和数据治理能力，面对海量的历史数据，常常“束手无策”。他们不了解大数据的应用场景和数据价值，难以准确摸清大数据应用需求，也就无法对企业的发展实现自我诊断、挖掘数据背后的价值。

业务部门不能提出清晰的数据需求，数据技术部门在短期内无法帮助业务部门挖掘数据价值，企业的决策者可能会认为数据技术投入与产出不成正比，这在一定程度上会使企业对数字化转型的战略持犹豫、观望的态度，不仅影响了企业挖掘数字化时代的商机，也阻碍了企业依靠数字化转型沉淀技术和数据应用能力的进程。

企业想要扭转这种局面，需要依靠专业的数据团队构建大数据应用场景，让业务人员了解数据的真正价值，并不断提高数据业务实践能力，不断积累数字化转型的经验。

六、中台

中台企业依靠数据中台可以梳理数据资产、构建数据模型、沉淀数据应用。面对业务和管理问题时，一味地增设应用却不建设数据中台，会导致重复建设的情况，造成数据烟囱林立，内外部数据无法实现共享和打通，也就无法沉淀数据应用能力。

数据中台可以帮助企业实现内外部数据的打通和融合，实现全域数据分析和应用。

业务部门可以在中台之上自由地享用数据服务，而后端技术部门也不必为前端业务的简单需求绞尽脑汁，可以留出大量时间和精力研发更高水平的应用产品，因为通过数据中台，业务部门自己就可以解决这些基础需求。

数据中台是企业数字化转型的核心内容，可以说，企业不搭建数据中台便无法顺利进行数字化转型。

然而，有些企业将以上的内容都建设完成了，但仍不能成功转型。这是为什么呢？原因在于以下3 点。

1. 数据无法良性地动态循环

尽管有些企业将以上 6 个方面都进行了梳理和建设，但其数据是静态的，没有形成良性循环，不能实时更新与回流，也就无法为前端业务提供实时动态的数据分析。

2. 数据缺少体系化的管理

有些企业完成了数据的前期治理，但是仍遗留了一些问题。比如每个模块的数据都独立存在，呈点状分布，没有实现连通；数据与数据之间没有业务逻辑联系；即使每个业务模块的数据都很标准，但相互之间没有叠加效应，产生的效益仅限每个单独的业务模块或业务部门使用，无法发挥全局数据的价值。

3. 数据使用陷入“畸形模式”

通常会有一些业务模块较为重要或占据市场份额较大，这些模块的数据应用较频繁、集中，数据的质量也较好。这为企业发展重点业务提供了较大帮助，但也带来了一些问题。譬如因为这些业务模块数据治理较好，赋能业务价值较大，企业便会将数据治理的重点放在这些地方，从而忽略其他业务模块的数据治理。

虽然重点业务模块的数据赋能价值越来越强，数据智能运营越来越专业，但是其他业务模块的数据应用却很弱。这些单点业务的数据应用、日趋完善，却越来越难与其他业务模块的数据融合，企业为了维持这些业务模块的数据赋能，只能不断加大投入力度进行维护，最后走入怪圈，造成企业数据应用的“畸形模式”。

数字化转型是企业围绕“数据赋能业务”的核心进行全面布局并长期坚持的工作。为了实现数字化，企业不仅要关注以上内容的建设，还要注意数据运行、数据管理、数据使用的情况。只有这些要素运转顺畅，企业才能真正实现“商业智能”，从而成功转型数字化。

本文作者 @国云数据 。

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