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• 1、企业如何实现数字化转型？
• 2、现在制造业企业数字化的进程和趋势是怎么样的？
• 3、数企如何帮助企业快速实现数字化?
• 4、企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路
• 5、浅谈数字化转型的实施路径

企业如何实现数字化转型？ (一)

优质回答数字化战略规划

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。

数字化转型-派可数据商业智能BI

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。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

现在制造业企业数字化的进程和趋势是怎么样的？ (二)

优质回答当前制造业企业数字化的进程和趋势呈现出以下几个显著特点。

一、数字化进程加速

1、普及度提升：随着数字化转型的深入，越来越多的制造业企业开始拥抱数字技术。权威调查显示，超过板书的企业已处于数字化早期阶段或已进入实施阶段，仅有少数公司尚未启动这一进程。

2、政策支持：政府通过出台一系列政策文件，如《制造业数字化转型行动方案》等，为制造业数字化转型提供政策支持和引导。

3、技术融合：智能制造、供应链优化、内部流程数字化和数字直销等成为企业有限考虑的投资方向。人工智能、大数据、物联网等先进技术的应用日益广泛，不仅提升了生产自动化水平，还促进了数据驱动决策和协作改进。

二、趋势分析

1、可持续发展成为重要驱动力：

随着客户对环保产品的需求增加和全球去碳化承诺的推进，制造商开始将可持续发展标准纳入设计决策，利用生成式设计等技术优化产品设计，减少材料使用和环境影响。

欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）等法规的推动，将进一步促进制造业企业的可持续发展实践。

2、模块化设计和循环性提升：

模块化设计成为产品脱碳的长期战略之一，通过创造具有可互换组件的产品，提高产品的使用寿命和循环性。

制造商将越来越重视循环性，通过服务延长产品寿命，并优先考虑翻新、再制造和负责任的报废管理。

3、数字化转型与盈利能力结合：

越来越多的企业认识到，数字化转型不仅是成本中心，更是价值中心。通过数字化转型，企业可以提高效率、节约成本、促进创新、降低风险并增强竞争力。

领先的公司通常会在降低成本的同时，实现显著的去碳化，从而改善财务表现。

4、中小企业数字化转型加速：

数字化转型不再是大型企业的专属领域，中小企业也开始积极拥抱数字技术。政府和企业通过提供资源、降低转型成本等方式，支持中小企业开展数字化转型。

数字化转型将帮助中小企业提升市场竞争力，实现高质量发展。

5、技术创新与场景应用结合：

制造业企业将更加注重数字化技术的应用和创新，通过数字化手段来优化生产流程、提高产品质量、降低成本，并更好地满足市场需求。

场景数字化成为企业数字化转型的重要方向，通过针对具体业务场景进行数字化改造，实现提质增效降本的目标。

三、未来展望

随着技术的不断进步和政策的持续推动，制造业企业数字化转型将不断深入。未来，制造业企业将更加注重数字化技术的应用和创新，通过数字化手段推动生产方式变革和产业升级。同时，可持续发展将成为制造业数字化转型的重要方向之一，推动制造业向更高质量、更可持续的方向发展。

数企如何帮助企业快速实现数字化? (三)

优质回答制定数字化战略

数字化转型需要有一个明确的方向和目标。企业应该制定数字化战略，明确数字化转型的方向和目标。数字化战略需要考虑企业当前的业务和现状，以及数字化技术的应用场景和发展趋势。在制定数字化战略的过程中，企业需要充分了解自身的实力和资源，并结合市场环境和竞争对手的情况，制定出符合企业实际情况的数字化转型方案。制定数字化战略的过程中，企业需要与员工和合作伙伴进行沟通和协作，确保数字化战略的有效实施。

加强数字化基础建设

数字化转型需要有良好的数字化基础设施支撑。企业应该加强数字化基础建设，包括网络、数据中心、云计算等方面的建设。数字化基础建设是数字化转型的基础，它能够提供稳定、高效、安全的数字化环境，为企业数字化转型提供可靠的支撑。企业在加强数字化基础建设的过程中，需要充分考虑技术和安全等方面的因素，确保数字化基础设施的可靠性和安全性。

推进数字化技术应用

数字化转型需要有数字化技术的应用。企业应该推进数字化技术的应用，包括人工智能、物联网、大数据、区块链等方面的应用。数字化技术的应用能够提高企业的生产效率、产品质量和服务水平，提高企业的竞争力。企业在推进数字化技术应用的过程中，需要充分了解数字化技术的特点和应用场景，选择适合自身业务的数字化技术，并注重数字化技术与业务的融合。

成都007科技就是以数字化工厂为主的专业弱电公司，智能弱电就是把普通弱电那些系统集成，比如（综合布线、安防监控、门禁、广播、会议系统、消防报警等），可以达到方便，自动化，节能，智能弱电是以后发展的趋势。官网网址:;联系电话：13693486017。

企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路 (四)

优质回答第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实国家重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 社会 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的最优解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累严重。

企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，引导系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01. 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行唯一识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行精确表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、发票信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务操作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02. 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

03. 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面引导价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、客户服务、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1. 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

2. 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

3. 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4. 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

5. 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

01. 深化数字包容，打造文化认同

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并引导人才团队打造数字化技能突破口。

02. 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较差等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03. 促进业务融合，立足全局视角

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

04. 加强数字应用，布局 敏态 运营

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

05. 深化人才管理，锻造专业队伍

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

浅谈数字化转型的实施路径 (五)

优质回答谈到数字化转型，我们首先要清楚的认识数字化转型能为企业或业务条线带来什么？并且能够上下一心达成共识。如有必要，甚至从文化上也要同步调整。

业界比较认可的看法是通过用新技术、新架构、新方法对传统业务进行解构与重塑，从而达到降本增效、提升体验，挖掘现有业务价值的效果，甚至带来颠覆性的业务创新和管理理念。

所以转型是真正目的，数字化仅是一种手段，我们所有的出发点都要围绕创造业务价值、解决业务痛点出发，所以在符合企业或业务条线当前阶段的背景下，如何规划数字化转型的实施路径可谓是重点之一。

当今提出较多的是数字化转型三阶段理论，概括来讲，就是从线下到线上，从信息化迈向数字化，从数字化提升到智能化，这个过程基本上在业界达成了共识，而一些成功的案例，比如大部分电商企业的发展史，还比如一些知名高端制造业的企业，几乎无一例外沿着这个轨迹发展。但过程中势必存在不同的用户群体，他们具备不同的视角，那么他们对各阶段的诉求重心也会存在差异，但每个阶段都是下一个阶段的基础，很难跳跃两个阶段，直接进入下一个阶段，或者完全反向发展，这可以说是数字化转型三阶段的根本。

所以说不同的企业或业务条线所处的阶段不同，那么就要根据自身的情况，对侧重点有所倾斜，而不是与大多数企业或业务条线的工作保持一致。发力的时机不对，那自然就无法达到预计的效果了。

那么我们首先来看第一阶段的线上化，他能给我们带来什么？我们又该如何去做呢？

从开展业务角度来看，线上化可以将制度、流程在系统上以标准化的方式呈现，如何按业务场景将各功能模块各业务分支串联起来，同时提供自动化的监控和规则判断，提高业务开展的效率流程上不同的用户协同办公，加强过程监控和合规化管理。统一业务条线的管理风格和制度流程，为各业务主管赋能。

从采集数据的角度来看，线上化丰富和完善了数据采集的方式和维度，标准线上流程的单一来源保障了数据唯一性，通过流程的限定和数据标准的约束，保障了数据的准确性，同时又能对所有节点的数据进行留痕和存储，无论是静态的客观数据，还是大量的用户行为数据以及管控数据。另外，还能建立各数据源接入的接口，为接入大量外部数据源做好准备。这些都将是开展数据分析挖掘，以数据驱动业务的重要基础。

从接入渠道的角度来看，线上化拓宽了业务开展渠道，从原来的中后台客户端、前台展现网页端的分离，到前中后一体化，统一在网页端上操作，再到大量的移动场景和应用，为用户提供了更为宽广和便捷的接入途径。既方便了用户使用、提升了满意度，也提高了系统的使用频度，从而采集到了更多的数据，也提高了数据更新的时效性。

而想合理地达成目标，线上化至少需要做到以下四点：业务流程化、数据标准化、权责明确化、操作高效化。

业务流程化，通俗来讲，就是要完成一个工作，一共分几步，每步有什么输入和产出，产生什么结果，最后如何响应形成业务闭环等等。其中每个环节都要设计通知机制，串联起整个流程。另外，除了常规流程外也要考虑到各种特殊情况的处理，给予管理上一定的弹性。

数据标准化，在线上化的伊始，就应该将数据标准作为设计的指导标准，从而为将来的数据分析打下良好基础。简单来说大致可以分为定义标准术语、统一数据类型、定义码值（枚举值），尤其是消除码值的二义性，制定关键数据的编码规则，校验规则，建立主外键和实体间的关联关系、设计主数据，融入企业数据标准的整体规划等等。

权责明确化，无论是从功能还是权限上，都应该做到最小授权原则，岗变权变，除了对数据安全的保障外，也能对业务开展带来方便，职责内的用户做该做的事，不用担心避嫌。而说到数据安全，近几年全社会已经愈发重视，远到国外facebook、雅虎个人信息泄密带来的不良影响，近到我国多家科技公司由于数据安全隐患问题关停。而很多传统企业前几年为了快速开展系统建设和信息化的进程，这块也是相当薄弱和疏于管理。而数据安全中灵活多变的权限管理可谓重点之一，而这块也是线上化的重要组成部分。

操作高效化，可以分成几块来看，一是如何通过业务流程的重构，将原先冗长的工作开展简化，减少中间节点。甚至对哪些工作线上开展，哪些工作回到线下也是可以根据实际情况调整，而非一概而论。二是借助一些规则，对一些工作节点通过系统自动化处理来提高效率和准确度。三是如何借助一些智能化的设备来替代人工操作。这些都是提效的可行方案。

通过对线上化的层层剖析，我们也发现线上化、数据化、智能化三个阶段并非完全独立，也不是说完成了某个阶段就再也不需要去迭代和优化了。他们除了是后者的基础外，之间也存在了指导、支撑和执行的关系。

比如上文中提到的数据标准化，就是数据治理体系的重要部分，可以说他是贯穿了整个数字化转型的工作，是各阶段的基础工作。

而通过线上化带来的操作高效化，也将进一步释放业务条线的操作型工作量和精力，能将条线员工更多的精力放在业务分析和数据挖掘上，不断丰富业务条线的数据维度，而数据分析的不断深入，通过数据发掘问题，也能进一步反过来对线上化进行迭代优化。通过数据驱动，来进一步优化我行的管理制度，提升用户体验。

那么要实现三阶段间的互相帮衬和快速迭代，显然平台的配置能力（灵活性）和扩展水平将是基础中的基础，没有这个基础，三阶段间的指导、支撑和执行将很难闭环，无法循环迭代。没有这个基础，无法支撑灵活多变的业务场景，提高应对未来不确定性、快速响应各类变革需求的能力。而这也是在线上化建设阶段要解决的重点问题之一。

我们可以再来回顾下下图，对于数字化转型的目的、三阶段的关系以及始终贯穿三阶段的工作开展是否就更为清晰了呢。如果需要的话，我们还可以对数据化、智能化两个阶段同样进行深度的剖析，从而对他们所能带来的价值以及实施前提具有更深入的认识。

我们再来看看某业务系统，经过若干年的不断迭代和优化，确实具备了一定的线上化和数据化程度，但受限于当年的技术框架以及管理理念。从当前的业务现状和需求看，要快速跟上业务变化，满足业务需求，达到降本增效、提升体验，挖掘业务价值的目标越来越难。

我们通过上文中的剖析来对现有系统做个比较，发现现有系统确实存在了不少问题，比如通知机制、规则监控的缺失导致的协同办公能力较弱，比如流程节点设计问题，以及技术框架的约束，导致数据采集维度缺失和不同步问题，比如渠道单薄带来的易用性问题。比如数据标准不完善带来的数据质量问题，比如权限管理的粗放带来的权限放大和数据安全问题，比如规则引擎、智能化设备欠缺导致的操作型事务依然无法完全释放和低效问题。最后，不够先进的技术框架在配置能力和扩展水平以及系统性能上已经落后，无法支撑未来的快速迭代和扩展，很多业务在无法流程化的搬到线上，只能通过线下开展业务线上台账补录的方式，也是数据质量下降的因素之一。同时目前这套技术框架，也不符合软件国产化、开源及去IOE的大方向。

综上，人力系统目前虽然具备一定的线上化和数据化程度，但显然线上化的基础还没有打好，人力条线无论是从业务和技术上看都还处在线上化的阶段，那将数字化转型的地基“线上化”作为人力条线现阶段的重点工作则更为合适，投入产出比也将更大。当然在这个阶段，适当的开展一些数据化工作，进行一些数据探索，来指导线上化工作的开展也是大有裨益的。

最后，大家要意识到，数字化转型其实并非一条康庄大道，所以我们既要有自己的目标和规划，同时也要看到风险并考虑如何规避，最后，我们来看一个不怎么成功的案例来给大家一点提示和启发。

某非银行抵押贷款提供商，前几年大力开展数字化转型，尤其是人工智能项目。但公司投入了大量成本和时间，最后却并未带来任何正向的收益。经过公司管理层和咨询公司的深入剖析，发现数据问题是人工智能项目达不到预期目标的主要原因。根据麦肯锡公司去年秋天发布的一份调查报告，限制人工智能技术应用的两大挑战与数据有关。

许多公司很难获得全面及标准的数据来训练他们的机器学习算法。如果数据没有通过线上流程采集，并通过系统约束标准化、结构化，工作人员就必须花费大量时间进行数据清洗，这可能反而会延迟项目或导致项目失败。可以说用不完善的数据形成的数据分析不会给决策带来帮助，反而会带来误导。而如何采集和标准化、结构化数据也正是线上化阶段的重点。

其他导致项目失败的还有诸如数据集成问题、未处理的非结构化数据等则体现的就是数据化阶段需要解决的问题了。

从这个例子我们也可以看到，在数字化转型的持久战中，如果步子迈太大或者跟随市场热度跳跃式发展，非但无法达到预期效果，还有可能给企业带来损失。

数字化转型，为我们的企业发展带来了更宽广的想象空间和指导方针，但同时也是荆棘丛生，充满了艰难险阻和未知风险，可谓任重而道远。

想要成长，必定会经过生活的残酷洗礼，我们能做的只是杯打倒后重新站起来前进。上面关于大型企业标准的信息了解不少了，酷斯法希望你有所收获。

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