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(yè)組織轉變業(yè)務模式，組織架構，企業(yè)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(yè)正在實施的措施。

  諸如企業(yè)的財務、銷售、市場等業(yè)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(yè)的業(yè)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(yè)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(yè)的組織架構，業(yè)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(yè)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(yè)管理人員發(fā)現現有軟件系統不適用現在的業(yè)務，就會實施流程變革等措施來優(yōu)化現有的軟件系統，所以信息化更多的是支持業(yè)務。

  企業(yè)實施信息化后，企業(yè)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(yè)日常運營過程中實際運行情況是怎樣的，企業(yè)并不十分清楚，企業(yè)并沒有一個系統能實時抓取并可視化企業(yè)日常運營全景，比如客戶購買企業(yè)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(yè)日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業(yè)，趨勢等等數據，形成企業(yè)日常運營的全景圖，反映到產品研發(fā)、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優(yōu)化庫存等業(yè)務的改進上來。

二、企業(yè)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(yè)，所以以下很多都傾向于生產制造業(yè)的業(yè)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(yè)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(tài)。
• 庫存管理：通過掃碼技術追蹤庫存狀態(tài)，及物流運輸的每一步。
• 銷售環(huán)節(jié)：優(yōu)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(guī)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(yè)務層面的推動。

  采集到數據還只是第一步，后續(xù)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(guī)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：

  然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業(yè)務系統內，但后續(xù)分析的時候往往會涉及多種業(yè)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(fā)，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(yè)會搭建大數據平臺。