企业数字化转型传统企业如何做

如今，企业都在谈数字化转型，可喊口号者甚多，实践者寥寥，究其原因，乃思想与认识未到位，方法与措施不明确，此次易观将全面科普企业数据化转型方法，为你来一次真正的大洗脑。

驱动数字化转型的诱因——新技术的发展

随着移动互联⽹的发展，人类获取信息的终端得以更进一步从固定场景转变为移动场景，带来的数据的采集、数据的存储、数据的运算量级都比以前有了指数级的增长。

在电商、社交等场景下，更高频的数据交互也驱动了业务逐渐向数字化方向迁移。传统企业⽆法作为独立的个体置身于数字化商业环境中，数字化转型是传统企业实现业务增长的必经之路。

我们首先要明确什么是数字化，以及数字化的范畴。单纯的用系统将企业的各个流程串联起来，用数据库、表单等将企业的各个维度的数据存储起来都不算是完全的数字化，这只能算是企业信息化，或者说是企业数字化的初尝试。

例如：某传统公司有很多的业务表单系统，所有的系统都已流程流转和信息采集为主，大家会关⼼自己流程内的数据是否查得到或者是否可以溯源，但无法看到全局的业务情况——这只能被称为是企业信息化，而并非是数字化。

从表象的情况⽽言，该传统企业的生产加工以原始物料为主，通过流⽔线⽣产，库存发货，客户收货并开始使用，这是一个典型的采⽤单一产品覆盖用户需求的场景。

而数字化是企业信息化的整体升级：企业的数字化与非数字化之间的核心差异，在于是否已实现数据在线？是否数据分析驱动业务改善？是否通过数据产生业务洞察，实现精益运营或者业务增长？是否通过数据驱动整个企业商业和业务模式的转型？

数字化转型的推动力——消费者的升级与变化而数字时代的到来，催⽣了消费精细化。⽐如：消费者更加青睐的可能是个性定制的⽅式，更贴近自身的实际需求，从而带来更加愉悦的消费体验。

“红领服装”通过⼏年的数字化转型，实现了柔性定制生产。而“红领”的成功离不开其所建立的智能定制系统，红领在这套系统中建成了版型库、款式库、工艺库、材料库等多个数据库，据称存储了涵盖中外服装的百万亿的大数据。

在红领的数据库⾥，⼀套衣服有9000多个型号，从1米3，到2米5，高矮胖瘦，各种身材的数据都有，远超传统服装企业。

2014年和2015年，国内整个服装产业高库存、负利润，一⽚凋零。红领却⾼歌猛进，销售收⼊和净利润同⽐增⻓130以上，且库存为零。红领服装，就是一个传统企业数字化转型实现产业升级的绝佳案例。

对这样的数字化企业⽽言，真正的⽣产资源以及⽣产资料已经不仅仅是物料了，生产的所有核⼼都是围绕企业所获得的历史数据、根据经验及实践所建立的模型、以及从客户侧获得的各种各样的个性化指标，这一套完整的数据链条驱动了业务乃⾄商业模式的变化。使企业得以更加灵动适应消费者的弹性需求，也更好的应对市场变化。数据就是企业最核心的最有价值的资产。

数据驱动——九层之台，起于垒⼟

在过去的⼏年间，很多企业被誉为数字时代诞生的企业。比如大家耳熟能详的“滴滴出行”，就是通过大数据以及算法驱动业务模式的典型案例。滴滴能通过智能算法，在用户发出行程需求的⼏十毫秒之前，已经能判断出用户可能常去的地方，并依据此计算出调配那些范围内的车辆可能是最经济性的，而且用户可以最短的时间叫到车辆从⽽享受便捷优质的出⾏。

滴滴就是⼀家生长在数字化时代的企业，如果还在几十年前，那我们看到的只可能是滴滴出租车了。因此，数字化的发展不仅对企业，也催生着更多更加方便的企业业务。

当然，了解数字化或者数字化转型这一概念，并不意味着企业就可以开始着手数字化转型了。不同于在出生的时候就已经挂在“互联网”上的这些数字化企业，传统企业的转型需要⼀个相对漫长的过程——企业的核心管理者必须认识到这一点。

一位在一家大型数据服务类公司工作，曾经驱动不少知名企业实现数字化转型的专家，用⼀个成语来概括数字化转型带给企业的价值——洗经伐髓！

这从侧面说明了⼀件事，数字化转型的过程一定是一个充满艰辛和挑战的过程，不啻于对一个企业动刀子，做革命！

因此，数字化转型在企业内部落地的时候，我们有必要把它拆分为几个不同的层面去看:

1. 企业是否对数据做简单的清洗及加工？并已实现数据在线？

数据在线是企业数字化的基础，也是企业数字化的开端。这⼀步的开始首先是企业建立多维的数字触点，并通过不同的方式和渠道收集数据和存储数据，并对数据进行简单的清洗和加工，使之形成相对统一的格式，并将其储存起来，并保持“视图” 在线，以方便对数据进行取用和展现。

比如：商场中就可以通过 WiFi 探针，来搜集访客的终端设备信息、流量量、驻留时间等相关信息。而这之中与传统企业实现数字化转型不尽相同的一点在于是否实现了数据的在线，传统企业更多的是采集数据、存储数据而并未真正解决数据的统一格式清洗以及在线。

2. 是否在数据在线的基础上，通过数据分析驱动业务精益运营？

数据分析是企业数字化应用的第⼆部分，这个时间段，企业很可能已经发现了传统通过导出数据库数据，进行手工的跑数据的工程量及时间精力投入之巨大。开始考虑引入数据分析工具，可视化展示工具等。以提升对于数据不同纬度的拆分以及分析，但更多的还是体现在业务层面的分析。

比如：企业发现销售数据分析，可以更好的配置销售资源。又比如：企业发现某个商品的销售额不断下降，则很快将产品进行了下线，但说不定背后还有更多其他层面的原因，值得更深一步再做探究。

3. 是否通过数据产生业务洞察，驱动企业的业务显性增长?

通过数据产生业务洞察，就是对企业数据分析更深一步的探讨。当然，到了这个层面之后，企业的数据就不能仅仅是来自于自身，还需要一些第二方第三方数据的支持，以帮助企业更好的了解整体的市场环境及竞争格局，了解潜在及目标包括已经成单的