传统企业数字化转型具体应该怎么做？

1. 传统企业数字化转型具体应该怎么做？

如何让企业数据变成核心资产，让数据驱动加速企业快速发展？是不是常常疑惑企业内部没有可管理分析的数据，数据从何而来？企业信息化已经建设完备，有了信息化就能做数据驱动了吗？如何应用好这些相互隔离的不同工作平台？企业数据资产到底能做什么，如何使用这些数据实现数据驱动，让数字化转型有章可循？
1、企业数字化转型之路
数据沉淀：以信息化平台作为数据支撑平台，连接、沟通的过程就会产生数据，从而数据可以反哺帮助完善和优化协作链接的过程，形成基础信息的数据沉淀，内外数据连接打通，消除信息孤岛。
数据与管理：实现大数据时代下交易场景数据化、商业场景数据化，组织行为场景数据化。存储真实有效的过程和结果数据，让决策和行为有据可依。数据分析帮助企业解决组织管理、业务管理、辅助并完善领导决策。
数据与业务：建立企业独有的目标数据模型，帮助企业了解自身，跨部门数据融合提升协作效率，降低无故消耗。连接上下游、连接消费者与客户，贯通整个产业生态链，提升企业产能和效益，最终实现数据驱动。
2、企业数字化转型的核心
企业数字化转型是跟业务息息相关的，从业务上的转型去实现效率提升从而创收。这种转型对于企业来说，既是主动行为，也是被动行为。
■主动：企业追求收入增长和控制成本降低。
■被动：数据时代，外部环境一直在变，为了应对外部竞争被迫实现转型。
对于传统行业的业务转型，可以说是对商业模式的一种颠覆，企业从上至下都需要一个转变的过程。业务转型都是基于数据分析，让企业决策变得有据可依，带来的价值也非常可观。
3、企业数字化转型的方式企业数字化转型的方式有三种：商业模式、业务流程和工作方式。无论从哪种方式转型，企业都需要一套完整的解决方案，按照转型战略思路逐步优化。


比如，企业对于最终客户群体不了解，原来只能依靠假想去做营销方案，但数字化转型之后就可以依赖消费者数据来做创新营销，这种工作方式的转变，使得决策更精准更有成效。
企业数字化转型不仅可以使得企业业务流程得到重新梳理和优化，还可以让企业获得更多竞争先机和优势。

2. 传统企业如何实现数字化转型

传统企业数字化转型步骤如下：
一、 制定正确的企业战略，整合到整体的企业战略中；
二、 大规模能力建设；
三、快速、敏捷的企业文化；
四、组织与人才。

一、 制定正确的企业战略
“数字化”对自己的组织意味着什么?这是高管们必须首先回答并达成共识的问题。之后，成功的第一步就是制定一个明确而连贯的数字化战略，并将其完全整合到整体的企业战略中去。如果整合不完善，任何后续措施都必然会出问题。然而，制定正确的数字战略对于很多公司都是个挑战。数字领先企业与一般企业之间的差距集中体现在战略方面。制定正确数字战略的一个难点，就是只有小部分有着高曝光率的龙头企业才能博得社会宣传与关注(以及普遍走高的市场估值)，这其中就包括市场颠覆型的企业，如优步(Uber)。要想制定正确的数字战略，企业要回答三个关键问题：
1、最值得关注的数字机遇和威胁在哪里?
2、数字颠覆可能发生的速度有多快，规模有多大?
3、怎样才能更好地拥抱这些机会，更好地配置资源以规避主要威胁?
绝大多数公司需要对症下药，采取战略措施来解决这三个问题。这些措施包括：
1、小规模转型自身业务模式，以进入新市场或重新定义现有市场。例如,深圳的平安银行创立了橙子银行,聚焦数字化，针对年轻消费者。其所提供的简单、高回报的金融产品和一分钟开户的金融服务对年轻消费者的吸引力是传统网点或任何复杂的金融产品组合都难以望其项背的。
2、紧跟潮流，抓住行业发展所带来的价值。英国百货公司 John Lewis 推行“线上点击加线下实体”的方案，使客户能够在网站下单后，在门店或社区杂货网点提货。
3、积极重新配置资产，从受到数字威胁的领域转向受益于数字化的领域。举例来说，德国的 Bauer 媒体集团曾系统性地重新配置资源，抛弃过去的传统媒体模式，开发出更具数字特质的产品组合。虽然表面来看其整体收入有所缩减，但实际上其营收增长及市盈率均有所增长。
4、通过数字途径和工具，提高现有业务模式效率。例如，为了更好地服务迪士尼度假村和主题公园的游客，迪士尼公司开发了一系列数字工具，比如可帮游客预订主题公园项目的 Fast Pass+服务，或者方便游客在园区内预订和规划游览路线的 MagicBand 手环(有一半迪士尼游客都选择佩戴这种手环)。更高效的游览路线，使得迪士尼的神奇王国在2013-2014 年的假期高峰每天可多接待 3000 名游客。
5、找到最合适自己的数字战略至关重要。成功的数字战略与差异化的管理方法相辅相成。如果战略正确，管理起到的干预作用就会更清晰。
因此，公司可以考虑以下做法：
1、大胆将眼光放远，不过分追求短期的财务业绩，能够承担适当的风险，对数字化举措和 IT 架构进行大规模投资。
2、将数字化整合进公司战略，使数字化成为业务核心，自然形成内部协作，公司治理也会并重数字化需求。战略优先与投资决策属同一个流程。
3、坚持不懈关注客户需求，有助于公司在关键领域不断创新。虽然最初期客户的数据有时候会误导业务的方向，但是他们的行为往往能够在短时间内渗透大众市场。公司可以通过多种场景(如视频会议、短信和线上聊天)与消费者建立直接的连接。
一旦公司经过深思熟虑达成一项战略，它们就必须全心全意地投入其中。只对表面皮毛修修补补的日子已经一去不复返了。
二、 大规模能力建设
要想数字化一举成功，一些特定的能力，尤其是那些夯实关键流程和工作内容的能力至关重要。其中，最重要的是模块化 IT平台与敏捷技术交付能力，它们让公司在快速发展的世界中随时与客户保持同步。麦肯锡调研的大多数公司的IT平台均存在重大缺口，这也从侧面反映出目前企业普遍为在 IT 和投资中对数字举措进行优先考虑。
除此之外，调研中表现优异的企业往往能够通过数字方式与客户互动，并在以下四方面优化它们的成本效益。
1、基于大数据的决策
优秀的数字化企业善于紧跟顾客的数字化消费决策之旅。例如，它们会快速收集并形成结构化数据(如人口结构、购买历史)与非结构化数据(如社交媒体、语音分析)，预测客户行为新模式，并由此调整与客户的互动方式。这些公司巧妙地利用自身业务内外的可用资源来应对市场中最至关重要的问题。
2012年，感冒流感药剂制造商Reckitt Benckiser 利用医疗网站 WebMD的搜索数据(当时该网站每月近3200万访客)，追踪美国的感冒流感症状，并预测可能爆发病情的地区。之后，该公司在这些地区发布了针对地域和症状的广告和促销活动(包括免费送货上门)。在感冒和流感多发的季节，这项计划使 Reckitt Benckiser 一个月内的咳嗽感冒药品在全美的销量同比增加了22%。
2、与消费者建立联系
这也是不可或缺的一环。企业应该积极拥抱能够加深品牌与客户联系的新技术(如应用程序、个性化和社交媒体)，这些技术一方面能为客户提供更优体验，另一方面也能服务于产品开发。
2009年，博柏利发起了“风衣艺术(Art of the Trench)”活动，鼓励顾客访问其线上平台，并上传自己身着风衣的照片。其他买家和时尚专家会对照片评论并点赞,并通过电子邮件和社交媒体分享到自己的平台上。用户还可以直接点击进入博柏利官网购买照片上的款式。随着时间的推移，这些创新模式也与公司结合得愈发紧密。虽然博柏利的做法可能并非无可挑剔，但是总的来说，此番做法再结合其他创新举措，使得公司在六年内年收入翻了一番。
3、流程自动化
优秀的数字企业会将自动化的重点放在流程设计上，并在过程中不断进行试错和优化。要想实现成功的流程自动化，首先要将眼光放得长远，抛开眼下的限制，提前设计未来的每个流程。比如，将周转时间从几天缩短到几分钟。明确了未来想要达成的目标后，就可以对相关的约束条件(如法律协议)从长计议。
一家欧洲银行就使用该方法将其开户流程从两到三天缩短至不到十分钟。与此同时，该银行通过在其信用评分模型中添加一款线上计算器，成功实现了抵押贷款申请流程中部分环节的自动化，在短短一分钟内为客户提供初步报价。该系统在显著提高客户满意度的同时，大大地降低了成本。
4、双速IT
当下，消费者的期望给 IT 带来了新的压力。传统的 IT 架构难以应对数字产品创新中快速变化的测试、失败、学习、调整和迭代机制。领先企业通常既有专业高速的新 IT 能力，以实现快速产出，亦对其传统的 IT 能力进行了优化，以支持传统的业务运营。
这种 IT 架构可以支持两种不同的运营速度：一方面，面向客户的技术灵活多变，能够快速反应。例如，这些技术可以在几天内就开发部署完成新的微服务，或几秒钟内为客户提供动态的个性化网页。另一方面,核心 IT 基础架构牢固，可以支撑高质量的数据管理和内置的安全保障，旨在确保交易与支持系统所需的稳定性和灵活度，保证核心业务服务的可靠性。
一家英国金融机构就是通过采用双速 IT 模式，改善了其线上零售银行服务。该银行开设了一个新的开发办公室，借鉴初创企业公司文化，执行敏捷的工作流程，快速完成新产品测试和优化。为了长期培养这种能力，该公司同时发展服务架构，以加速发布面向客户的新功能。
三、快速、敏捷的企业文化
强大的技能固然重要，但如果不能做到尽善尽美，公司也大可以将传统文化与速度、灵活性、开放度和学习能力相结合，弥补其技能的缺失。塑造这样的文化，方法不止一种，但DQ诊断得分较高的公司，都会采取 DevOps、持续交付和敏捷等边测试边学习的软件开发方法,并取得了不错的成效。曾经，这些方法仅处在工作环境的边缘地带，而如今它们的应用促进了核心人才的互动与沟通。以前各自为政的职能和业务部门也因此有了新的凝聚力。
这种边测试边学习的方法结合了自动化、监控、社区共享和跨部门协作,将各自为政的职能与流程融入到快速变化、以产品工作为核心的文化中去。在技术和产品产权共享的环境中，数据使用能快速得到普及，将复杂性降到最低，并且能快速进行资源再配置，建立一个可循环、模块化和可交互的IT 系统。想要塑造这种协作、敏捷的文化，高管可以重点关注以下四个关键领域。
1、外部协作
通过发展鼓励协作的企业文化，企业能够参与到更广泛的生态系统中，与非本行业内的企业进行合作、深度学习和协同创新。然而，对于大多数企业来说，凭借一已之力构建这些网络或生态系统难度较大。但是，在一套复杂的生态系统中，企业可以另辟蹊径，树业有专攻(如在生产或物流方面)，以此创造价值。
企业与外界的协作不一定非得在大生态系统里才能实现，与客户、技术商和供应商的小规模合作也能让企业受益匪浅。此外，巧妙利用自己员工队伍以外的资源，如在兴趣小组或网络中招揽人才，也不失为一种好的方法。比如 SAP在推出 NetWeaver 软件时，就充分调动了用户社区资源。
以上所述的外部协作都要求数字领导者认识到自身所长和别人的过人之处，提高与个人和机构合作的能力。在各种宣传炒作中，他们还必须懂得区分真正的机会与威胁，辨别对方是敌是友。
2、风险偏好
数字行业的领军企业普遍敢于采用大胆的举措。相比之下，落后企业的高管则偏向于规避各种风险。虽然成熟企业不太可能打造或主导大型生态系统，但是它们仍会受到市场或行业中颠覆性力量的影响，需要面对随之而来的风险。当今世界大数据涌现，不确定性也日益增加，企业必须做出决策，尽早地对颠覆力量做出回应。
大规模地推广边测试边学习的策略。敏捷文化的核心是边测试边学习的思维方式和产品开发方法，这种模式可以在任何成熟企业的项目或流程中得到有效应用和转换。相较于坐以待毙、不听取市场反馈、被动等待热门产品的诞生，数字领先企业选择不断学习、不断追踪，并迅速地在市场中投放新产品。之后，它们会分析消费者兴趣，收集消费者反应，并不断改进产品。严格的数据监控可以帮助团队快速决定是完善还是放弃新举措。如此这般，失败固然常见，但成功的几率也大为上升。
例如，Nordstrom 的创新实验室就面向顾客，推出了一系列周期为一周的试点活动。为了开发太阳镜购买的 App，公司创新团队在西雅图的零售旗舰店设立临时工作点，搭建各种样板场景，模拟现实的线上购物情境，让购物者进行点击和选择。顾客可以指出他们认为最有用的功能，或样板中存在的问题。利用这些信息，编程人员实时调整，当下发布新版 APP供客户现场操作。经过一周的不断调整和再发布后，这款 APP 已经成为了门店销售的绝佳帮手。
3、内部合作
无论数字化与否，团队协作都格外重要。沃顿商学院的 AdamGrant 表示，最影响团队效率的因素，是同事在工作中互相帮助的程度。在企业提升 DQ的过程中协作文化更显得尤为重要。许多公司缺乏必要的数字化业务作为主干来协同传统上各自为政的职能部门，无论是从客户服务到订单履行，还是供应链管理和财务报表，均缺乏必要的协同。
在麦肯锡调查的150 家公司中，只有不到30%的公司表示它们拥有高度协作的企业文化，不过，这也说明其他公司的改进空间巨大，先进的科技能够在这里发挥较大的促进团队合作的作用。例如，将虚拟云作为跨职能、地域间的协作的平台，让各职能团队在云上协作开展实验、试错与创新。
四、组织与人才
除了战略、能力和文化之外，领先的数字公司在管理人才、流程和组织架构方面也采取了统一的举措。
1、吸引和培养数字化人才
高管团队里需要有一位主管数字化的领导，将业务、营销与技术专长方面的人才结合起来。但同时，中层的才干也很关键。他们才是脚踏实地，深入一线的骨干，数字举措的成败，往往取决于他们，因为他们才是最终将产品和服务推向市场的中坚力量。
在当下的环境中，挖掘到合适的人才并不容易。在寻找人才时，企业应该认识到数字能力往往比行业知识更重要，在数字化转型的早期阶段尤为如此。只有35%的数字人才拥有除现阶段工作之外的数字化工作经验。
2、企业还必须采取适当的激励措施和明确的职业发展方向来培养数字人才
实际上，一些成熟的企业可能比想象的更有优势，因为年轻人更愿意帮助时尚服饰、豪华轿车、新闻杂志等行业的知名品牌建立数字化渠道。渠道一旦建立成功，就是良性循环的开端。对优秀人才的培养足够好，就能吸引更多的人才，组织也能快速地拓展，确保在数字行业的领军地位。当公司人才济济时，更多的人才也就蜂拥而至了。
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3. 传统企业数字化转型具体应该怎么做？

数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

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完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

数字化转型-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

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此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
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4. 传统企业如何实现数字化转型？

企业的数字化转型跟企业的规模有着必然的联系。
大企业有大企业的做法，小商户有小商户的做法，不能一套方法放之四海而皆准。
对于大企的公司来说，数字化转型相当于是一次企业的换血，那是一项工程，是一项艰巨而长远的任务，不能一蹴而就。
而对于个体，小商户，数字化转型不过就只是多了一个工具，可以短平快，直接用直接拿，直接出效果，并不需要什么深思熟虑。
所以，不同规模的企业，它的数字化转型是不一样的，没有标准答案可以参考。

5. 企业为什么要做数字化转型，如何进行数字化转型？

企业做数字化转型需要做到以下几点：
一、接入全域数据，实现数据打通
在整个企业服务的链路之中，围绕着客户全生命周期会产生许多与用户相关的数据，这些数据能及时反馈用户购买偏好，线索成熟度，产品使用体验，售后交付体验。在客户的全生命周期过程中，可以划分为售前、售中以及售后，如下图所示：

客户的全生命周期
在售前阶段，企业会进行营销引流的动作，将不同流量的用户吸引到自己官网、公众号或小程序内，完成留资并且成为线索进入企业的营销漏斗直至赢单。这个阶段用户会产生渠道引流数据、潜客行为数据。
在售中阶段，进行过留资的用户会在 CRM 内建立线索，通常由市场部对线索进行培育，无论是通过人工培育方法（例如电销），还是自动培育（例如发送活动邮件），在不断的动作中实现线索评估，对所有的线索进行分级并且建立不同用户标签，方便后续线索的持续培育。当线索培育成熟满足商机要求后，合格线索会被视为商机交给销售进行后续的跟进。
在售后阶段，当销售完成了商机的成单交易之后，会进入到成单客户的实施和持续服务阶段，需要清楚地了解到客户整体的产品使用情况，结合客户的数据进行客情的判断，方便进行售后维护，提高留存与增购。这个阶段会产生客户交付情况相关的数据。
在以上产生的这么多数据中，由于数据存放在不同的系统，并且由不同的部门负责，因此数据很难实现打通，进而影响全链路分析。因此企业想要实现数字化转型，第一步就是完成全域数据的打通。
二、数据驱动企业营销、产品与服务实践
（1）搭建完整高效的数字化获客体系
全渠道触达与评估
定位流量来源，打通广告投放平台，全面评估渠道的“质”与“量”。
通常情况下，企业的营销渠道包括自建渠道、投放渠道、线下渠道以及第三方渠道等，精准评估每个渠道的引流情况，是企业营销的重要决策。企业可以通过神策分析的 Deeplink 功能创建带有参数的链接或二维码，在每一次的营销投放之后，精准识别客户来源，评判不同渠道的引流效果与质量，驱动渠道营销的决策优化。
官网留资客户旅程优化
官网是企业向用户传递产品价值、介绍客户案例以及与用户建立联系的重要通道，已经成为企业最重要的获客渠道。目前，常见的官网留资渠道包括白皮书、活动报名、Demo 试用、联系销售等，通过对以上留资渠道进行埋点，能够针对留资人数、留资转化漏斗、留资表单、留资跳出率、访问深度、访问时长等多个维度进行全面洞察，实现针对官网留资用户旅程的设计优化。
筛选高潜用户赋能获客转化
神策数据企业服务解决方案引入线索评分机制，赋能销售进行线索评估与分级，进一步了解潜在用户。通过对线索进行处理优先级排序，销售人员可以筛选高潜用户推动获客转化，比如，查询产品核心功能群次数多的线索，代表着其购买意向高，可以优先联系跟进；沉寂的线索近期突然登录，代表着新的触达的机会，销售人员可以第一时间知晓并跟进。
同时，神策企业服务解决方案支持定制官网、Demo 用户体验数据同步至 CRM。
（2）坚持数据驱动产品设计、迭代与评估
产品诊断与迭代评估
产品诊断与迭代评估能够提高用户对核心功能与平台的使用覆盖率、转化、留存，实现 NPS（净推荐值）提升。产品功能结构一般包括入口、主流程及交互设计，良好的产品运转体现在入口清晰、流程简洁、交互顺畅。
基于神策分析云，企业可以从渗透、转化、分发和留存四大维度，对产品进行全面诊断与迭代评估，确保其产品能够为企业带来长期、持续的商业价值，包括高目标群体覆盖，高转化、高留存、高付费转化，高用户满意度和口碑传播。
数据洞察用户产品体验情况
通过对产品性能反馈、产品操作反馈、产品内使用情况深入分析，指导产品功能迭代。
对于企业来说，通常会基于产品报错、用户完成流程的时长、用户的使用路径、用户最多查看的功能板块等多维度的洞察，了解产品的功能使用程度、功能与付费的关联度，从而驱动产品功能的优化与迭代。
（3）树立标准客情洞察与服务流程
主客观数据结合，实现客情精准判断
主观与客观客户信息全貌展示与记录，察觉续约风险及增购机会。
企业在进行客情分析时，通常采用问题导向和机会导向，寻找客户使用频次少的或突然使用频次高的问题，寻找能够吸引客户产生增购或交叉销售的关键行为等，按照“影响续约”和“促进增购 & 交叉销售”形成四象限 to do 列表。当高风险和高增购的事情得到解决，不仅能够续约，还有可能带来增购。

四象限 to do 列表
标准流程与解决方案库建设
通过完善的客情洞察，发现服务过程中的问题，结合知识沉淀与 SOP（标准操作程序），建立公司服务标准流程，提高服务效率，实现自动化运营。一般来说，解决方案库建设需要三步：
定期围绕团队当前集中的问题，进行优先级排序；
由核心成员撰写初版解决方案，记录实时过程与效果；
鼓励后续使用者直接迭代该方案，或者发起分支。
支撑服务执行并验证客户反馈
查看团队服务客户状况，执行效果回收，验证客情，根据客户分类灵活管理，合理分配资源投入。
在企业服务客户全生命周期过程中，实现“通过主客观数据的反馈”验证解决方案的执行质量是关键的一环。
主观上，主要指回访等描述性信息，无法通过任何客观指标进行评价，但也具有较高的参考价值。客观上，主要指数量化的指标，一般可分为四个方面对解决方案的落地效果进行反馈和分析：其一，客户的活跃账号数；其二，活跃用户的占比；其三，客户的健康状态；其四，一些与业务相关的其它指标。
神策数据的企业服务解决方案，旨在全面赋能企业从营销获客到售后维护的每一个环节，从流量、线索、商机到成单，通过全链路用户数据的 One-ID 打通，助力企业全场景营销分析及客户经营情况追踪，真正意义上驱动企业数字化增长。

6. 企业该如何进行数字化转型？

个人和企业怎么加快数字化化转型

7. 企业数字化转型需要做什么？

数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

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此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

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完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
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8. 传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？

趋势一：“平台+应用”成为央企数字化转型的IT建设新模式：“平台+应用”模式，通过平台提供公共服务和能力，应用按需调用资源和能力，简化了集成、管理工作，提升应用开发的敏捷性，推动应用构建的快速迭代。“平台+应用”模式简化开发、运行和部署，促进业务快速创新：共享平台环境，业务应用基于共享的平台环境进行构建，运行和管理。
服务沉淀共享，平台是数字化技术共享的核心关键，将企业的数字化应用的共性需求进行抽象，以接口、组件的形式共享给业务单元使用；持续运营优化，公共服务需要持续的积累和更新，不断接纳新的技术组件，接入领域公共服务，通过运营持续优化用户体。平台驱动的持续创新⼒：打破边界，整合共享；平台已经成为业务增长和创新的主要来源；平台在短时间内跨越各种边界，⾼效有序地组织、调动、整合了社会各类相关资源，并帮助有效地分⼯协作。
趋势二：混合云---云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位。通过洞察，从2021年起，各行业组织及企业都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。Gartner：2020年以后，90％的组织将利用混合云构建基础设施。IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略；Forrester：混合云日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘，这就是上述所讲的云+AI+5G新技术融合发展聚合所呈现的新动能。混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。
趋势三：云原生实现应用和基础设施解耦，加速业务创新。企业在数字化转型的过程中，将基于云原生的技术、架构和服务来重新定义和构建企业应用，这些应用组件松散耦合、弹性、可组合, 云原生技术也是实现混合云架构方案的最好选择，为企业的开放创新不断创造价值。云原生提升资源利用率，应用交付速度和服务共享，加速企业创新和数字化转型。新增的云原生应用在新增应用的占比2024年达到60%。
趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理。企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。
趋势五：人工智能深入到全业务过程，云边结合加速渗透。领先企业使用人工智能、机器学习、机器人过程自动化等技术，尽可能多的适配应用场景，助力企业在生产、经营、维护、 管理各领域实现业务过程自动化、智能化。云端训练，边端推理成为很多领域的主流形式，尤其在生产和服务相关场景，云边结合推动AI适配更多场景。