一、什么是數據化轉型？為何要數字化？

 數字化轉型就是利用數字化技術（如大數據、云計算、人工智能等）來推動企業組織轉變業務模式，組織架構，企業文化等的變革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。

數字化轉型是個和大數據一樣，是個有點大有點虛的概念，映射到直接落地，相對接地氣的概念就是數據化管理，也是當下很多企業正在實施的措施。

 諸如企業的財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求，領導也厭倦了查看一沓沓報表，更希望看到結論化的數據。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那么投入到企業的業務層面用于輔助管理產生效益的則可稱為數據化管理。

 回顧若干年前，企業做信息化總結起來就是實施ERP系統，財務系統，人力資源系統，客戶關系管理（CRM）系統等等。這些信息化的項目有一個共同特點，就是把企業的組織架構，業務流程，運營模式等通過軟件系統的形式固化下來，這樣企業相關的員工，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統運轉。如果企業管理人員發現現有軟件系統不適用現在的業務，就會實施流程變革等措施來優化現有的軟件系統，所以信息化更多的是支持業務。

 企業實施信息化后，企業相關的人，物料，設備，資金等要素就圍繞固化好的軟件系統運轉，但是這些要素在企業日常運營過程中實際運行情況是怎樣的，企業并不十分清楚，企業并沒有一個系統能實時抓取并可視化企業日常運營全景，比如客戶購買企業的產品和服務后的使用情況、市場的變化情況、工廠流水線的運行情況、供應鏈的運轉情況等。如果需要這些數據，大都需要通過人力來統計，做各種報表，費時費力，且不一定能保證數據的準確行。

 數字（據）化的本質就是要通過收集企業日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業，趨勢等等數據，形成企業日常運營的全景圖，反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。

二、企業如何做數字化轉型？

在數字化轉型的浪潮中，呼聲最大的是生產制造業，所以以下很多都傾向于生產制造業的業務情況：

第一階段：數據的鏈接、收集與整合

 數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行數據連接。要分析什么業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要定向收集。

比如：

• 生產領域：借助傳感器等設備，捕捉生產線的細微動態。
• 庫存管理：通過掃碼技術追蹤庫存狀態，及物流運輸的每一步。
• 銷售環節：優化流程，增設數據采集點，確保銷售數據的全面捕獲。
• 營銷方面：利用網站埋點技術，洞悉用戶行為軌跡。
• .....

 數據采集的成本比較高，而且往往大動干戈。建議先做好數字化路線和場景的規劃，盡量自頂而下推導到底需要哪些數據及其采集技術，往往數據采集的難點不在于技術層面，而在于業務層面的推動。

 采集到數據還只是第一步，后續需要有大量的工作保證數據質量，數據有問題分析再嚴謹都是空談。建議在數字化規劃階段，需要對全數據鏈路進行詳細設計，爭取做到幾個要點：

• ① 多個系統相聯通，至少保證同一種數據在不同系統中是一致的；
• ② 通過數據鏈路設計使得相鄰環節的數據可相互校驗；
• ③ 數據質量需融入日常運營管理流程。

 然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業務系統內，但后續分析的時候往往會涉及多種業務的數據，比如財務+銷售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。

 系統來看，就是從數據分析出發，向上要保證數據口徑的統一，避免數據對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和數據中心，讓數據整合—數據清洗—數據分析—可視化都在一個平臺上進行。

在這個過程通常需要借助低代碼BI平臺、數倉來搭建。

有些數據體量大的企業會搭建大數據平臺。

第二階段：數據分析與可視化呈現

 數據鏈接完成后，便是基于業務需求的深度分析與可視化展示。通過報表與可視化報告，展現歷史與當前數據，助力決策制定。如尋找貢獻80%營收的20%優質代理商，便需借助數據挖掘技術精準定位。

 隨著數字化成熟度的提升，各業務模塊均應配備可視化模塊，運用商務智能BI系統或制造智能MI系統，實現數據的直觀呈現與洞察。

第三階段：精益化分析

 在自動化與信息化基礎穩固后，企業開始探索如何利用數據提升效率、降低成本。這便是數字化轉型的第三階段——精益化分析。

 傳統企業常依賴工業工程師或咨詢師進行現場診斷，而精益化分析則借助數字化技術，固化、簡化并優化精益化過程。將經驗驅動的現場診斷，轉化為數據驅動的數字化診斷，更客觀、及時、全面、智能地揭示生產系統中的問題與浪費。

第四階段：高階數據分析

 基于精益化分析的成果，企業需進一步分析問題根源，提供解決方案。此時，大數據與人工智能技術大顯身手。

• 機器學習：提煉歷史最佳實踐，進行預測分析。
• APS技術：為生產計劃與排程提供智能決策支持。
• 知識圖譜：構建企業知識庫，提升決策效率。
• 計算機視覺與聽覺：替代重復勞動，釋放人力資源。

 針對特定行業、工藝與流程節點，大數據與人工智能技術助力管理人員快速乃至自動決策，推動企業向智能制造邁進。

第五階段：全面智能化轉型

 當企業內部的智能高階分析達到一定水平后，與全供應鏈其他智能企業的連接便成為必然。通過全面智能化轉型，實現供應鏈的整體優化與協同。

另外再啰嗦幾句：

（1）落地是從一到五，設計是從五到一。

 （2）軟硬件全買最好的，不如用精益方法先把整個流程擼通，然后逐步迭代升級（可借鑒IT行業的敏捷開發模式），在技術發展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數字化系統，不然總有更好的版本，更好的產品。

 （3）一次性把數據采集全了，不如挑一、兩個典型工業應用場景（痛點）直接從第一階段干到第三、四階段。

（4）智能制造、工業4.0、人工智能、大數據、物聯網、MES等都是概念，往往每個人對同一個概念的理解都不完全相同，不如簡化一下思路，這么想：我想要哪些數據，能幫我把哪里管得更好。