1、 前言每一場(chǎng)危機(jī)中總是孕育著巨大的機(jī)會(huì)，考驗(yàn)的是決策者的遠(yuǎn)見(jiàn)和勇氣。2003年“非典”期間，劉強(qiáng)東在中關(guān)村經(jīng)營(yíng)的所有門(mén)店被迫歇業(yè)。為維持運(yùn)營(yíng)，劉強(qiáng)東硬著頭皮在論壇、網(wǎng)站刷帖子與用戶(hù)溝通賣(mài)貨。這次嘗試，令此前對(duì)BBS一無(wú)所知的劉強(qiáng)東，刷新了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的認(rèn)知。非典結(jié)束后，劉強(qiáng)東放棄了復(fù)制國(guó)美、蘇寧商業(yè)模式的戰(zhàn)略，力排眾議關(guān)掉所有線(xiàn)下門(mén)店，全力發(fā)展京東多媒體網(wǎng)，正式躋身電商行業(yè)。劉強(qiáng)東的順勢(shì)而變，讓京東彎道超車(chē)，迅速崛起為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)。2022年，新冠疫情已在全球肆虐兩年之久。數(shù)字化轉(zhuǎn)型卻在疫情中逆勢(shì)加速，成為企業(yè)穿越不確定性，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。在市場(chǎng)倒逼轉(zhuǎn)型的時(shí)代面前，現(xiàn)在的企

2、業(yè)決策者，已無(wú)需像劉強(qiáng)東當(dāng)年一般為“轉(zhuǎn)不轉(zhuǎn)”反復(fù)思量、背負(fù)非議和不理解；但卻也會(huì)比他面對(duì)相對(duì)更不確定的轉(zhuǎn)型過(guò)程和轉(zhuǎn)型收益?！稗D(zhuǎn)什么，怎么轉(zhuǎn)，從何處轉(zhuǎn)”，成為長(zhǎng)久盤(pán)桓在決策者心頭的“問(wèn)號(hào)三連”。100+中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型1為此，中關(guān)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、元年研究院、管理會(huì)計(jì)研究共同完成這份報(bào)告，基于對(duì)100+中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐調(diào)研和對(duì)專(zhuān)業(yè)人士的實(shí)地訪(fǎng)談，結(jié)合桌面調(diào)研、文獻(xiàn)研究等研究方法，為迷茫中的企業(yè)帶去一份數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施方法論及行動(dòng)指南。核心觀(guān)點(diǎn)1. 本報(bào)告提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念框架為：信息化新一代信息技術(shù)數(shù)字化連接數(shù)據(jù)智能外部商業(yè)模式和生態(tài)的巨變內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制和管理者行為的巨變工作效率及客

3、戶(hù)體驗(yàn)的提升技術(shù)內(nèi)核影響技術(shù)是推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心力量：以大數(shù)據(jù)、人工智能（AI)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息技術(shù)形成“核聚變”與行業(yè)融通，賦能千行百業(yè)，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息化向數(shù)字化的變革。連接、數(shù)據(jù)、智能構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大內(nèi)核： 應(yīng)用新一代信息技術(shù)，建立起人與人、人與物、物與物之間廣泛且在線(xiàn)的連接。連接使內(nèi)外部數(shù)據(jù)的邊界消融，數(shù)據(jù)信息日益豐富，使AI的模型和算法有了用武之地。建立依賴(lài)可信依據(jù)而非依賴(lài)商業(yè)經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)的自動(dòng)化、智能化的決策體系，實(shí)現(xiàn)智能化場(chǎng)景應(yīng)用和人工智能等高階場(chǎng)景。 2內(nèi)部運(yùn)作 機(jī)制和管理者行為過(guò)去現(xiàn)在商業(yè)模式：從研發(fā)生產(chǎn)端到銷(xiāo)售端生態(tài)：簡(jiǎn)單的、線(xiàn)性的產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部運(yùn)

4、作：以企業(yè)為中心管理者行為： 以“控制和命令”為核心的威權(quán)式管理機(jī)器取代人，失誤少，效率高企業(yè)與用戶(hù)直接連接，提升用戶(hù)體驗(yàn)內(nèi)部運(yùn)作：以用戶(hù)為中心管理者行為：以“服務(wù)和指導(dǎo)”為核心的賦能式管理商業(yè)模式：從市場(chǎng)端到研發(fā)生產(chǎn)端到銷(xiāo)售終端生態(tài)：以消費(fèi)者為核心的生態(tài)系統(tǒng)人力密集，失誤多、效率低企業(yè)與用戶(hù)之間缺乏連接，信息不透明外部 商業(yè)模式和生態(tài)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)三大巨變：工作效率及客戶(hù)體驗(yàn)本報(bào)告認(rèn)為：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主線(xiàn)，理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)要回答兩大框架性問(wèn)題。WHAT，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是什么？AI本報(bào)告認(rèn)為，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念和內(nèi)涵包括五大關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員；以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同數(shù)

5、據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳導(dǎo)鏈條；找到高價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前提和核心；構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的AI模型和業(yè)務(wù)模型；業(yè)務(wù)模型研發(fā)/制造 供應(yīng)鏈 銷(xiāo)售等模型要素4：構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的AI模型和業(yè)務(wù)模型融貫： 如元宇宙預(yù)警： 如儀表盤(pán)呈現(xiàn)：如數(shù)據(jù)報(bào)表應(yīng)用場(chǎng)景要素3：找到高價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前提和核心需求動(dòng)機(jī)領(lǐng)導(dǎo)要求要素2：以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳導(dǎo)鏈條521AI模型線(xiàn)性回歸 邏輯回歸 決策樹(shù)等4 決策：如銀行貸款3 建議：如抖音推薦問(wèn)題導(dǎo)向戰(zhàn)略導(dǎo)向業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)要素5：夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。關(guān)注點(diǎn)角色決策層 管理層 執(zhí)行層服務(wù)對(duì)象要素1：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)

6、對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員角色銷(xiāo)售 生產(chǎn) 采購(gòu)等HOW，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)怎樣發(fā)生？本報(bào)告認(rèn)為，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作用過(guò)程是一個(gè)閉環(huán)：基于人機(jī)協(xié)同的工作模式，對(duì)數(shù)據(jù)的采集、整理、提煉，總結(jié)規(guī)律形成智能模型，及時(shí)作出決策，直接驅(qū)動(dòng)行動(dòng)的快速執(zhí)行，最終將決策和行動(dòng)數(shù)據(jù)化并進(jìn)行反饋。數(shù)據(jù)治理報(bào)告提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)體系為：數(shù)據(jù)采集創(chuàng)造數(shù)據(jù)、重構(gòu)系統(tǒng)和建立連接使數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化反饋改進(jìn)決策反饋、行動(dòng)反饋，系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)對(duì)反饋情況進(jìn)行修正和完善數(shù)據(jù)建模將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)指揮執(zhí)行基于決策下達(dá)任務(wù)指令、指揮和監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程、分析執(zhí)行結(jié)果、評(píng)價(jià)執(zhí)行效果智能決策自動(dòng)化、智能化地開(kāi)展數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)和管理決策本

7、報(bào)告提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五要素”推進(jìn)法：從需求出發(fā)，以場(chǎng)景切入，用數(shù)據(jù)支撐，乘技術(shù)迭代，呈螺旋前進(jìn)。需求出發(fā)場(chǎng)景切入數(shù)據(jù)支撐技術(shù)迭代螺旋前進(jìn)需求出發(fā)場(chǎng)景切入以核心需求為引擎進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，避免盲目轉(zhuǎn)型明確要求，根據(jù)實(shí)際情況和階段性目標(biāo)，從某一環(huán)節(jié)入手開(kāi)源？節(jié)流？提效？選擇不同的目標(biāo)，切入點(diǎn)不同從單個(gè)場(chǎng)景的轉(zhuǎn)型切入，尋求局部最優(yōu)方案逐個(gè)突破業(yè)務(wù)重要節(jié)點(diǎn)，打通企業(yè)價(jià)值鏈 行業(yè)不同，切入的場(chǎng)景不同數(shù)據(jù)支撐支撐轉(zhuǎn)型過(guò)程和動(dòng)作支撐轉(zhuǎn)型中的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和管理決策每個(gè)企業(yè)都要成為數(shù)據(jù)公司技術(shù)迭代技術(shù)迭代將經(jīng)由助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷前行，最終助力企業(yè)重塑競(jìng)爭(zhēng)力面向用戶(hù)需求、解決實(shí)際應(yīng)用，開(kāi)展場(chǎng)景式研發(fā)與創(chuàng)新，逆向牽

8、引技術(shù)迭代技術(shù)與業(yè)務(wù)融合迭代驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)式生態(tài)化協(xié)同創(chuàng)新模式，引領(lǐng)技術(shù)迭代螺旋前進(jìn)前進(jìn)路徑是近似于螺旋的曲線(xiàn)呈現(xiàn)從起點(diǎn)出發(fā)，經(jīng)過(guò)不斷試錯(cuò)和發(fā)展，仿佛又回到起點(diǎn)，但獲得極大豐富和提高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的曲折過(guò)程是一條只有起點(diǎn)沒(méi)有終點(diǎn)的征途64. 本報(bào)告提出：為適應(yīng)未來(lái)真實(shí)世界和數(shù)字孿生世界的運(yùn)行、交互與融合，企業(yè)應(yīng)構(gòu)建以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，可廣泛連接和打通、可靈活組裝、可快速搭建快速迭代的新一代企業(yè)數(shù)字化架構(gòu)。它在未來(lái)將以如下形態(tài)出現(xiàn)：戰(zhàn)略制勝 價(jià)值創(chuàng)造 體驗(yàn)為王組織 制度 流程作業(yè)場(chǎng)景化問(wèn)題/目標(biāo)、人、對(duì)象IOC層管理應(yīng)用層計(jì)劃尋源采購(gòu)付款入庫(kù)收款報(bào)表模式創(chuàng)新一商業(yè)模式創(chuàng)新與生態(tài)演進(jìn)人力財(cái)務(wù)行政利

9、潤(rùn)設(shè)計(jì)生產(chǎn)物流銷(xiāo)售價(jià)值鏈輔助活動(dòng) 主要活動(dòng) 信息系統(tǒng)ERP資金CRMSCMMISOAHRBI財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)生產(chǎn)管理系統(tǒng)設(shè)備管理系統(tǒng)目標(biāo)管理績(jī)效管理銷(xiāo)售研發(fā)預(yù)算管理預(yù)測(cè)模擬業(yè)務(wù)應(yīng)用層生產(chǎn) 財(cái)務(wù)客戶(hù)企業(yè)決策分析指揮調(diào)度計(jì)劃執(zhí)行監(jiān)控預(yù)警數(shù)據(jù)加工人工智能在線(xiàn)溝通交易協(xié)同對(duì)象建模數(shù)字化流程低代碼開(kāi)發(fā)能力層經(jīng)營(yíng)分析風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一數(shù)據(jù)豐富與技術(shù)進(jìn)步采購(gòu)人力供應(yīng)商產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)分銷(xiāo)金融化工制造能源生態(tài)其他利益相關(guān)者股東監(jiān)管機(jī)構(gòu)協(xié)助者競(jìng)爭(zhēng)者伙伴渠道非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)社會(huì)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)離線(xiàn)數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)客戶(hù)供應(yīng)商數(shù)據(jù)層客戶(hù)數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)真實(shí)世界中的一切，基于信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)在線(xiàn)連接起來(lái)，在虛擬世界中形成鏡

10、像，真實(shí)世界與虛擬世界打通，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫交互，并產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)?；诩夹g(shù)構(gòu)建數(shù)字化各項(xiàng)能力，創(chuàng)新性地滿(mǎn)足企業(yè)不同場(chǎng)景下業(yè)務(wù)、管理、生態(tài)建設(shè)等全面需求。一方面推動(dòng)真實(shí)物理世界中的效率提升、商業(yè)模式創(chuàng)新與生態(tài)演進(jìn)，另一方面推動(dòng)虛擬數(shù)據(jù)世界中的數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。 C目O錄NTENTS不同人群對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解 1學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的描述 2國(guó)外文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究 2國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究 2企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí) 3數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“33”概念框架 4技術(shù)是推動(dòng)企業(yè)變革的核心力量 5信息化改變但不是顛覆流程 5新一代信息技術(shù)推動(dòng)數(shù)字化變革的發(fā)生 5數(shù)字化是轉(zhuǎn)型數(shù)字業(yè)務(wù)的過(guò)程 6連接、數(shù)據(jù)

11、、智能構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大內(nèi)核 6連接是數(shù)字化最基本的內(nèi)容 6數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ) 6智能是數(shù)字化未來(lái)的最高形式 6數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)帶來(lái)三大巨變 7推動(dòng)外部商業(yè)模式和生態(tài)的巨變 7引起內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制和管理者行為的巨變 7推動(dòng)工作效率及用戶(hù)體驗(yàn)的提升 7 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主線(xiàn) 8 HYPERLINK l _TOC_250010 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三大洞察 9數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是動(dòng)力而不是助力 9數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與人機(jī)協(xié)同模式緊密關(guān)聯(lián) 9以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)替代流程驅(qū)動(dòng)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 9 HYPERLINK l _TOC_250009 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架 11服務(wù)對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員 11以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同傳導(dǎo)鏈條 11匹

12、配不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景 11構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的 AI 模型和業(yè)務(wù)模型 12夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 12 HYPERLINK l _TOC_250008 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的六步閉環(huán) 14數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)的起點(diǎn) 14數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、資產(chǎn)化的過(guò)程 15數(shù)據(jù)建模將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識(shí) 15智能決策是系統(tǒng)開(kāi)展自動(dòng)化數(shù)據(jù)洞察的過(guò)程 15指揮執(zhí)行是用決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)行為的過(guò)程 15反饋改進(jìn)是系統(tǒng)自動(dòng)修正和完善的過(guò)程 15數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論和行動(dòng)指南 16 HYPERLINK l _TOC_250007 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五要素”推進(jìn)法 17從需求出發(fā) 17以場(chǎng)景切入 17用數(shù)據(jù)支撐 18乘技術(shù)迭代 1

13、8呈螺旋前進(jìn) 18 HYPERLINK l _TOC_250006 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的六大主戰(zhàn)場(chǎng) 19以研發(fā)數(shù)字化為引擎重新定義產(chǎn)品 19以生產(chǎn)數(shù)字化為核心推動(dòng)智能制造 22以供應(yīng)鏈數(shù)字化為橋梁實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)強(qiáng)耦合 25以營(yíng)銷(xiāo)數(shù)字化為抓手讀懂用戶(hù)、持續(xù)成交 27以財(cái)務(wù)數(shù)字化為牽引推動(dòng)業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)雙向賦能 30以經(jīng)營(yíng)管理數(shù)字化為手段實(shí)現(xiàn)數(shù)智運(yùn)營(yíng) 33用新一代技術(shù)架構(gòu)支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型 36 HYPERLINK l _TOC_250005 新一代企業(yè)數(shù)字化架構(gòu) 37從真實(shí)世界到數(shù)字孿生世界 37數(shù)據(jù)層：萬(wàn)物皆數(shù) 37能力層：數(shù)字化必備的三層能力 38應(yīng)用層：數(shù)據(jù)應(yīng)用的兩大方向 38 HYPERLINK l _TOC_

14、250004 驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化的核心技術(shù) 39打造新一代技術(shù)平臺(tái)支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型 39建立在線(xiàn)連接協(xié)同是數(shù)字化前提 39數(shù)據(jù)治理水平和智能決策能力是評(píng)價(jià)數(shù)字化水平的核心標(biāo)準(zhǔn) 41AI 人工智能點(diǎn)亮數(shù)字化未來(lái) 42數(shù)字化配套機(jī)制的“五力模型” 43 HYPERLINK l _TOC_250003 領(lǐng)導(dǎo)力：長(zhǎng)期主義與腳踏實(shí)地 44規(guī)劃力：戰(zhàn)略引領(lǐng)與持續(xù)迭代 44 HYPERLINK l _TOC_250002 組織力：變多層級(jí)為扁平式組織結(jié)構(gòu) 45 HYPERLINK l _TOC_250001 執(zhí)行力：打造數(shù)字化復(fù)合型人才梯隊(duì) 45 HYPERLINK l _TOC_250000 文化力：落地面向數(shù)

15、字戰(zhàn)略的企業(yè)文化 45就數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)成中不同人群對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解011學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的描述國(guó)外文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究麻省理工（2017）1的研究指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可分成Digitized和Digital兩類(lèi)。其中，Digitized以實(shí)現(xiàn)更高效率、更高可靠性和更優(yōu)成本為目標(biāo)，而Digital則是以聚焦快速創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收和增長(zhǎng)為方向。Bresciani，F(xiàn)erraris，& Del Giudice（2018）；Scuotto， Arrigo，Candelo， &Nicotra，（2019）認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型重新定義戰(zhàn)略、創(chuàng)新與治理機(jī)制，通過(guò)影響整個(gè)組織創(chuàng)造出的新的

16、企業(yè)價(jià)值鏈以及企業(yè)間的關(guān)系，改變了企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式以及同上下游企業(yè)等利益關(guān)聯(lián)者建立聯(lián)系的方式。Sanchis R等（2020），Marc K.Peter等（2020）認(rèn)為：低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈以及人工智能等數(shù)字技術(shù)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供堅(jiān)強(qiáng)有力的技術(shù)支持。Huanli Li 等（2021）認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)外部關(guān)系，促使數(shù)字技術(shù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的結(jié)合，從而增加企業(yè)面對(duì)市場(chǎng)環(huán)境變化的應(yīng)對(duì)及反應(yīng)能力。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心課題組（2018）2 指出：數(shù)字化是利用新一代信息技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理和反饋的閉環(huán)，打通不同層級(jí)與不同行業(yè)

17、間的數(shù)據(jù)壁壘，提高行業(yè)整體的運(yùn)行效率，構(gòu)建全新的數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系。李輝等（2020）認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是構(gòu)建于互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)基礎(chǔ)之上的智能化和數(shù)字化，通過(guò)搭載全新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，重構(gòu)交易模式，將企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備、交易過(guò)程和物理世界數(shù)字化后再連接，推動(dòng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)從實(shí)體空間向網(wǎng)絡(luò)空間轉(zhuǎn)變的一種全新的生存、生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、競(jìng)爭(zhēng)與創(chuàng)新方式。肖靜華（2020）認(rèn)為：從技術(shù)視角來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以新一代數(shù)字技術(shù)、商業(yè)模式、競(jìng)爭(zhēng)模式、新型人力資本積累和相應(yīng)制度變革為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素的顛覆性創(chuàng)新力量。尹金等（2020）認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用信息化技術(shù)對(duì)企業(yè)的組織架構(gòu)進(jìn)行重塑，讓企業(yè)的業(yè)務(wù)構(gòu)架變得更加快捷和方便。數(shù)字化變革代表著以

18、數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)要素的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律。 1 Jeanne W. Ross etc.Dont Confuse Digital With Digitization,2017。2 國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心課題組.傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模型和路徑,2018。2企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)Gartner（高德納，又譯顧能公司）給數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定義是，開(kāi)發(fā)數(shù)字化技術(shù)及支持能力以新建一個(gè)富有活力的數(shù)字化商業(yè)模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型完全超越了信息的數(shù)字化或工作流程的數(shù)字化，著力于實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)的數(shù)字化”，使公司在一個(gè)新型的數(shù)字化商業(yè)環(huán)境中發(fā)展出新的業(yè)務(wù)（商業(yè)模式）和新的核心競(jìng)爭(zhēng)力。谷歌認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用現(xiàn)代化數(shù)字技術(shù)（包括所有類(lèi)

19、型的公有云、私有云和混合云平臺(tái)）來(lái)創(chuàng)建或調(diào)整業(yè)務(wù)流程、文化和用戶(hù)體驗(yàn)，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)和市場(chǎng)需求。3亞馬遜認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是信息技術(shù)和能力驅(qū)動(dòng)商業(yè)的變革。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個(gè)關(guān)鍵是：第一，建立起數(shù)字化的企業(yè)戰(zhàn)略、模式和文化；第二，企業(yè)掌握駕馭數(shù)字化新技術(shù)的能力；第三，將數(shù)據(jù)視為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)。IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司)認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型是“利用數(shù)字化技術(shù)（例如云計(jì)算、移動(dòng)化、大數(shù)據(jù)/分析、社交和物聯(lián)網(wǎng)）能力來(lái)驅(qū)動(dòng)組織商業(yè)模式創(chuàng)新和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)重構(gòu)的途徑或方法”。阿里巴巴認(rèn)為：“數(shù)字化是一個(gè)從業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)，再讓數(shù)據(jù)回到業(yè)務(wù)的過(guò)程”，關(guān)鍵在于IT架構(gòu)統(tǒng)一、業(yè)務(wù)中臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)化以及數(shù)據(jù)在線(xiàn)智能化。華為

20、認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是基于業(yè)務(wù)對(duì)象、業(yè)務(wù)過(guò)程和業(yè)務(wù)規(guī)則的數(shù)字化，構(gòu)建一個(gè)實(shí)現(xiàn)感知、聯(lián)接和智能的數(shù)據(jù)平臺(tái)。騰訊CEO馬化騰認(rèn)為：數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來(lái)的趨勢(shì)就是數(shù)據(jù)打通，再造流程，簡(jiǎn)化流程，提高效率。美的集團(tuán)CEO方洪波認(rèn)為：數(shù)字化即企業(yè)價(jià)值鏈的數(shù)字化，也就是從數(shù)據(jù)出發(fā)，利用現(xiàn)有的一些新型技術(shù)與所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算、重構(gòu)，然后實(shí)時(shí)指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)管理的全過(guò)程。成就數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)02數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“33”概念框架信息化新一代信息技術(shù)數(shù)字化技術(shù)連接數(shù)據(jù)智能內(nèi)核外部商業(yè)模式和生態(tài)的巨變 內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制和管理者行為的巨變工作效率及客戶(hù)體驗(yàn)的提升影響從各方對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解來(lái)看，存在一些共性：技術(shù)、

21、連接、數(shù)據(jù)、智能、商業(yè)模式、管理模式、效率，這些構(gòu)成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心關(guān)鍵詞。我們通過(guò)梳理這些關(guān)鍵詞與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念框架如圖2-1所示：圖 2-1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念框架2.1技術(shù)是推動(dòng)企業(yè)變革的核心力量新一代信息技術(shù)形成“核聚變”與行業(yè)融通，賦能千行百業(yè)，推動(dòng)著萬(wàn)物互聯(lián)，邁向萬(wàn)物智能世界，進(jìn)而帶動(dòng)新數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)從信息化到數(shù)字化的變革。2.1.1 信息化改變但不是顛覆流程從技術(shù)的視角上看，數(shù)字化是IT（Information Technology，信息技術(shù)）向DT（Data Technology，數(shù)字技術(shù)）轉(zhuǎn)化的過(guò)程。因此，我們?cè)谡務(wù)摂?shù)字化時(shí)，就不能不

22、提信息化：從應(yīng)用的廣度上看，信息化主要是單個(gè)部門(mén)的應(yīng)用，很少有跨部門(mén)的整合與集成，只能實(shí)現(xiàn)部分流程、部分信息和數(shù)據(jù)的線(xiàn)上化；從應(yīng)用的深度上看，信息化盡管將線(xiàn)下的流程和數(shù)據(jù)搬到了線(xiàn)上進(jìn)行處理，但企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)，企業(yè)與企業(yè)之間，企業(yè)與社會(huì)之間都沒(méi)有建立連接，并沒(méi)有改變業(yè)務(wù)本身，僅僅是對(duì)線(xiàn)下流程的改進(jìn)和再造，未解決數(shù)據(jù)分散形成信息孤島的問(wèn)題；從思維模式上看，信息化還是線(xiàn)下的流程化思維，是對(duì)線(xiàn)下物理世界的活動(dòng)進(jìn)行管控，流程是核心，信息系統(tǒng)是工具，而數(shù)據(jù)則是信息系統(tǒng)的副產(chǎn)品。新一代信息技術(shù)推動(dòng)數(shù)字化變革的發(fā)生新一代信息技術(shù)的突破性發(fā)展，使企業(yè)從信息化向數(shù)字化的變革成為可能：大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使得海量數(shù)據(jù)

23、能夠以高效、低成本的方式進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和分析；AI技術(shù)為機(jī)器開(kāi)展深度數(shù)據(jù)分析和輔助決策提供了技術(shù)支持；云計(jì)算創(chuàng)造了連接現(xiàn)實(shí)與虛擬孿生世界的基礎(chǔ)環(huán)境；移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)讓連接無(wú)處不在、無(wú)時(shí)不在；物聯(lián)網(wǎng)為數(shù)字化提供了大量源頭數(shù)據(jù)，如大量生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)線(xiàn)在生產(chǎn)過(guò)程中的運(yùn)行數(shù)據(jù)?；谛乱淮畔⒓夹g(shù)，我們能夠?qū)F(xiàn)實(shí)繽紛世界在計(jì)算機(jī)世界全息重建這就是現(xiàn)實(shí)世界與虛擬世界并存且融合的數(shù)字化新世界。數(shù)字化是轉(zhuǎn)型數(shù)字業(yè)務(wù)的過(guò)程根據(jù)Gartner對(duì)數(shù)字化（digitalization）的定義：數(shù)字化就是利用數(shù)字技術(shù)來(lái)改變商業(yè)模式并提供新的收入和價(jià)值創(chuàng)造機(jī)會(huì)；是轉(zhuǎn)向數(shù)字業(yè)務(wù)的過(guò)程。與信息化相對(duì)應(yīng)，數(shù)字化具有如下核心特點(diǎn)：從

24、應(yīng)用的廣度上看，數(shù)字化是在企業(yè)整個(gè)業(yè)務(wù)流程中進(jìn)行數(shù)字化的打通，會(huì)牽扯到企業(yè)方方面面，甚至?xí)绊懮舷掠萎a(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。從應(yīng)用的深度上看，數(shù)字化為企業(yè)帶來(lái)了從商業(yè)模式、運(yùn)營(yíng)管理模式到業(yè)務(wù)流程、管理流程的全面創(chuàng)新和重塑，打破了部門(mén)壁壘、數(shù)據(jù)壁壘，延伸到上下游產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)、跨單位的系統(tǒng)互通、數(shù)據(jù)互聯(lián)，數(shù)據(jù)被全線(xiàn)打通融合并形成數(shù)字資產(chǎn)，賦能業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、決策。從思維模式上看，在數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)的思維模式應(yīng)從流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)是物理世界在數(shù)字化世界中的投影，是一切的基礎(chǔ)，而流程和系統(tǒng)則是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的過(guò)程和工具。需要注意的是，數(shù)字化并不是對(duì)信息化的推倒重來(lái)，而是要基于對(duì)企業(yè)以往信息系統(tǒng)的整合優(yōu)化，提升

25、管理和運(yùn)營(yíng)水平，用新的技術(shù)手段提升企業(yè)的技術(shù)能力，以支撐企業(yè)滿(mǎn)足數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新要求。連接、數(shù)據(jù)、智能構(gòu)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大內(nèi)核連接是數(shù)字化最基本的內(nèi)容互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的突破性發(fā)展顛覆了人與人、人與物、物與物之間的連接方式。今天，人們已經(jīng)習(xí)慣于在線(xiàn)連接去獲取一切。企業(yè)可以基于云端平臺(tái)，與供應(yīng)商、用戶(hù)、稅務(wù)局、工商局等進(jìn)行對(duì)接，實(shí)現(xiàn)交易在線(xiàn)化、透明化，統(tǒng)一對(duì)賬和結(jié)算。通過(guò)將企業(yè)內(nèi)部的IT系統(tǒng)與智能制造設(shè)備相連接，企業(yè)能夠開(kāi)展供應(yīng)鏈計(jì)劃和精益成本管理。基于互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門(mén)、企業(yè)與企業(yè)之間、企業(yè)與管理機(jī)構(gòu)之間的人員都可以建立連接，快速進(jìn)行社交分享、溝通，發(fā)起會(huì)議，開(kāi)展協(xié)作。數(shù)據(jù)是數(shù)字化的

26、基礎(chǔ)在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)既是數(shù)字化的基礎(chǔ)，也決定了數(shù)字化的價(jià)值。過(guò)去，企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)構(gòu)成主要是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，使得企業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)發(fā)生了極大的變化；工業(yè)4.0的推進(jìn)，極大豐富了企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作過(guò)程中的在線(xiàn)數(shù)據(jù)；而互聯(lián)網(wǎng)、新零售等C端豐富多彩的應(yīng)用，產(chǎn)生了大量充分展現(xiàn)消費(fèi)者行為的數(shù)據(jù)信息。內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)的邊界正在逐步消融。數(shù)據(jù)信息日益豐富，甚至日益廣泛且深入地滲透進(jìn)我們的生活中。這些豐富的數(shù)據(jù)海洋給我們提供了無(wú)限的可能，企業(yè)可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)理解和分析業(yè)務(wù)，做出決策而后再應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中。智能是數(shù)字化未來(lái)的最高形式數(shù)據(jù)賦能離不開(kāi)智能的應(yīng)用，未來(lái)的數(shù)字化是建立在大數(shù)據(jù)和 AI基

27、礎(chǔ)上的運(yùn)營(yíng)全面智能化，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)“連接”，坐擁“數(shù)據(jù)”之后的延伸。比如，系統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型、語(yǔ)音識(shí)別模型、管理測(cè)算模型等AI模型，融合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，將模型與場(chǎng)景相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)一體化應(yīng)用，輔助或直接作出快速?zèng)Q策，促進(jìn)“生產(chǎn)智能化、服務(wù)生態(tài)化、管理協(xié)同化、決策數(shù)據(jù)化”，實(shí)現(xiàn)人工智能高階場(chǎng)景。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)帶來(lái)三大巨變推動(dòng)外部商業(yè)模式和生態(tài)的巨變?cè)跀?shù)字化時(shí)代，當(dāng)整個(gè)世界被連接在一起之后，過(guò)去“從研發(fā)生產(chǎn)端到銷(xiāo)售端”的傳統(tǒng)商業(yè)模式被顛覆，取而代之的是“從市場(chǎng)端到研發(fā)生產(chǎn)端到銷(xiāo)售終端”的現(xiàn)代商業(yè)模式；過(guò)去簡(jiǎn)單的、線(xiàn)性的產(chǎn)業(yè)鏈被擊破，取而代之的是更加高效的、以消費(fèi)者為核心的生態(tài)系統(tǒng)。融合成為數(shù)

28、字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方向。產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)鏈、技術(shù)鏈、供應(yīng)鏈、資金鏈等各條鏈路在數(shù)字化時(shí)代都要實(shí)現(xiàn)同頻共振，通過(guò)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化雙輪驅(qū)動(dòng)助推現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)。引起內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制和管理者行為的巨變互聯(lián)網(wǎng)將企業(yè)和用戶(hù)連接在一起，打破了信息不對(duì)稱(chēng)，不僅使企業(yè)與用戶(hù)之間的溝通變得越來(lái)越實(shí)時(shí)和沒(méi)有縫隙，也讓企業(yè)能夠聆聽(tīng)到真實(shí)用戶(hù)的聲音。同時(shí)，用戶(hù)的評(píng)價(jià)也會(huì)直接影響到其他潛在用戶(hù)的消費(fèi)意愿。用戶(hù)的影響力在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)了大幅提升，用戶(hù)獲得了前所未有的主導(dǎo)權(quán)。無(wú)論在線(xiàn)上還是在線(xiàn)下，提升用戶(hù)體驗(yàn)成了商業(yè)最核心的問(wèn)題。這就要求企業(yè)必須建立起以用戶(hù)為中心的運(yùn)營(yíng)模式，并不斷完善服務(wù)并提升服務(wù)質(zhì)量。相應(yīng)的，企業(yè)管理者也要發(fā)生

29、轉(zhuǎn)變：從經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品向經(jīng)營(yíng)用戶(hù)價(jià)值轉(zhuǎn)變；從經(jīng)營(yíng)市場(chǎng)向經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變；從經(jīng)營(yíng)企業(yè)向經(jīng)營(yíng)生態(tài)轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變的背后，要求管理者的行為模式要實(shí)現(xiàn)從管控向賦能的轉(zhuǎn)變。以“控制和命令”為核心的威權(quán)式管理行為被削弱，取而代之的是以“服務(wù)和指導(dǎo)”為核心的賦能式管理行為。推動(dòng)工作效率及用戶(hù)體驗(yàn)的提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅給帶來(lái)了業(yè)務(wù)活動(dòng)的在線(xiàn)化和數(shù)據(jù)處理的智能化，還有大量流程、大量業(yè)務(wù)的自動(dòng)化處理，從而在最大幅度上降低失誤、提升效率。同時(shí)，數(shù)字化還為企業(yè)帶來(lái)了用戶(hù)體驗(yàn)的極大提升。數(shù)字化連接一切，企業(yè)能夠基于互聯(lián)網(wǎng)與用戶(hù)互動(dòng)：無(wú)論是用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求，還是用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的反饋，都能夠直接快速地傳遞到企業(yè)。企業(yè)能夠據(jù)此高效

30、做出改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的決策，并完成產(chǎn)品服務(wù)升級(jí)。我們可以用這樣一段話(huà)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行詮釋?zhuān)涸跀?shù)字化時(shí)代，企業(yè)通過(guò)廣泛且深入地應(yīng)用新一代信息技術(shù)，建立起人與人、人與物、物與物之間廣泛且在線(xiàn)的連接。這些連接讓數(shù)據(jù)的傳遞變得更加高效，信息變得更加透明，運(yùn)營(yíng)效率不斷提升；引發(fā)了企業(yè)的商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和運(yùn)營(yíng)管理模式的巨大變化。同時(shí)，這些連接也讓企業(yè)獲得了海量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，使AI的模型和算法有了用武之地。企業(yè)可以依托模型和數(shù)據(jù)，建立起依賴(lài)可信依據(jù)而非依賴(lài)商業(yè)經(jīng)驗(yàn)或直覺(jué)的自動(dòng)化、智能化的決策體系，高質(zhì)量、快捷地完成業(yè)務(wù)與管理活動(dòng)。成就數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主線(xiàn)038

31、在國(guó)務(wù)院下發(fā)的十四五規(guī)劃等重要文件，以及各部委、各地區(qū)下發(fā)的數(shù)字化報(bào)告和規(guī)劃中，都多次提到了數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中臺(tái)，包括數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)作為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)越來(lái)越受到重視，從最初的數(shù)據(jù)協(xié)助業(yè)務(wù)協(xié)同，轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，乃至數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能和智能場(chǎng)景應(yīng)用。因此，我們說(shuō)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主線(xiàn)。充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的目的，數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)價(jià)值的利用和發(fā)揮將影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程和形成數(shù)字化背景下企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)有兩大框架性問(wèn)題：WHAT，即數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是什么？HOW，即數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)怎樣發(fā)生？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三大洞察數(shù)據(jù)和模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基本前提，數(shù)據(jù)價(jià)值的利用和發(fā)揮是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的

32、目標(biāo)。辨析和明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)核要解決的主要問(wèn)題，就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)決策和行動(dòng)中到底扮演什么角色，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作用方式、作用過(guò)程和應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是動(dòng)力而不是助力很多人容易將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與“以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行決策”混為一談，但我們認(rèn)為這兩者存在本質(zhì)差別?！耙詳?shù)據(jù)為中心進(jìn)行決策”顧名思義就是用數(shù)據(jù)來(lái)支持決策。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整理、抽取，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可讀的知識(shí)，形成分析結(jié)果，決策者根據(jù)分析結(jié)果考慮并決定決策結(jié)果，最終決策由人做出。以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行決策，人為決策的本質(zhì)未變，決策者作為個(gè)人的局限性無(wú)法避免；難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的數(shù)字化時(shí)代高頻次動(dòng)態(tài)決策的需求；同時(shí)，仍舊打不破企業(yè)業(yè)務(wù)流程環(huán)節(jié)多、決策鏈條長(zhǎng)、信息不對(duì)稱(chēng)等

33、傳統(tǒng)決策模式下存在的問(wèn)題；也沒(méi)有完全體現(xiàn)當(dāng)下自動(dòng)化智能化的發(fā)展趨勢(shì)，在這種定位下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)所帶來(lái)的效率和價(jià)值都會(huì)大打折扣。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與人機(jī)協(xié)同模式緊密關(guān)聯(lián)“數(shù)據(jù)+AI”是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心要素。AI所具備的自主學(xué)習(xí)、自主決策、主動(dòng)交互、情境感知等能力與特性，給數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)造了更多更高層級(jí)的應(yīng)用場(chǎng)景。AI的終極目標(biāo)是“人機(jī)物”等多元協(xié)同共生。在數(shù)字化、智能化時(shí)代，企業(yè)在人機(jī)協(xié)同的工作方式下開(kāi)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)成為常態(tài)。隨著機(jī)器智能化程度和自主能力的增強(qiáng)，人機(jī)協(xié)同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)有不同層次的應(yīng)用場(chǎng)景，是一個(gè)“人的參與漸次減弱，機(jī)器的參與漸次增強(qiáng)”的體系。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)替代流程驅(qū)動(dòng)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型流程驅(qū)動(dòng)的基本思想就是改變傳統(tǒng)

34、的按照重復(fù)、刪除、分工原則把一項(xiàng)完整的工作分成不同部分、由各自相對(duì)獨(dú)立的部門(mén)依次進(jìn)行工作的工作方式。流程驅(qū)動(dòng)依靠人的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)，用過(guò)去的流程來(lái)管理和應(yīng)對(duì)現(xiàn)在和未來(lái)的變化，在市場(chǎng)環(huán)境日益復(fù)雜多變的現(xiàn)在和未來(lái)，顯然不可取。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)依靠數(shù)據(jù)、算法和模型而不是人的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)流程中的行為，能夠更迅速、智慧地響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)和管理需求。9什么是流程驅(qū)動(dòng)？業(yè)務(wù)人員規(guī)則經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)輸出流程設(shè)計(jì)圖 3-1 什么是流程驅(qū)動(dòng)什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)挖掘建模系統(tǒng)規(guī)則數(shù)據(jù)輸出圖 3-2 什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)輸入：數(shù)據(jù)過(guò)程：文檔設(shè)計(jì)，流程分析過(guò)程：數(shù)據(jù)建模，機(jī)器學(xué)習(xí)非自動(dòng)化可自動(dòng)化迭代慢設(shè)計(jì)過(guò)程可解釋?zhuān)^(guò)程可視輸

35、入：人的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)模型訓(xùn)練過(guò)程不可視迭代快輸出：規(guī)則體系 輸出：決策體系表 3-1 流程驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)對(duì)比基于上述分析，為更清晰地展現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)的發(fā)生過(guò)程，我們結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)從發(fā)生動(dòng)因到應(yīng)用路徑的傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)一步梳理出理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念和內(nèi)涵的五大關(guān)鍵要素，分別是：服務(wù)對(duì)象、需求動(dòng)因、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用場(chǎng)景。圍繞這五大要素之間的勾稽關(guān)系，我們構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析框架（見(jiàn)圖3-3） ，并以此為基礎(chǔ)，從人機(jī)協(xié)同視角出發(fā)，對(duì)框架要素逐一進(jìn)行描述，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架（見(jiàn)圖3-3）。數(shù)據(jù)模型應(yīng)用場(chǎng)景需求動(dòng)因服務(wù)對(duì)象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架圖 3-3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析框架服務(wù)對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員服

36、務(wù)對(duì)象即“人機(jī)協(xié)同”中的人。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)對(duì)象既包括企業(yè)高層決策者，包括從集團(tuán)到部門(mén)的中層管理人員，又包括銷(xiāo)售、生產(chǎn)、采購(gòu)、研發(fā)、質(zhì)控等各個(gè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)執(zhí)行人員，這些服務(wù)對(duì)象既是數(shù)據(jù)的使用者又是提供者，以自身不同的關(guān)注點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)提出需求，通過(guò)需求傳導(dǎo)，在具體場(chǎng)景形成基本的人機(jī)互動(dòng)，并逐步上升到人機(jī)協(xié)同和人機(jī)融合。與服務(wù)對(duì)象相對(duì)應(yīng)，需求動(dòng)機(jī)分為企業(yè)決策層的戰(zhàn)略需求、管理層的管理需求以及執(zhí)行層解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題的需求。需求作為人機(jī)協(xié)同的傳導(dǎo)鏈條，不同層次的需求動(dòng)機(jī)將對(duì)應(yīng)不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景。事實(shí)上，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展至今的過(guò)程中，低層級(jí)的需求一直存在，只是逐步向高層級(jí)發(fā)展，這就要求在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概

37、念時(shí)，應(yīng)持有發(fā)展動(dòng)態(tài)的原則，結(jié)合人機(jī)協(xié)同的發(fā)展，盡可能完整體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全貌。以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同傳導(dǎo)鏈條匹配不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景找到高價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前提和核心。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)際上對(duì)應(yīng)的是服務(wù)對(duì)象不斷發(fā)展的從低到高的需求，層級(jí)的高低則是由人機(jī)協(xié)同的程度來(lái)體現(xiàn)。具體而言：第一層是呈現(xiàn)，核心是要你看見(jiàn)，即將數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)給用戶(hù)，只反應(yīng)客觀(guān)事實(shí)，不做判斷，典型應(yīng)用場(chǎng)景如數(shù)據(jù)報(bào)表。在這個(gè)層級(jí)上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)未形成人機(jī)協(xié)同，僅有簡(jiǎn)單的人機(jī)交互；第二層是預(yù)警，核心是助你分辨，即基于數(shù)據(jù)判斷好壞優(yōu)劣，典型應(yīng)用場(chǎng)景如紅綠燈、儀表盤(pán)，在這一層級(jí)上系統(tǒng)已開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，并能協(xié)助用戶(hù)進(jìn)

38、行數(shù)據(jù)判斷，人機(jī)交互程度進(jìn)一步提高，但數(shù)據(jù)分析判斷過(guò)于簡(jiǎn)單，仍未達(dá)到人機(jī)協(xié)同的程度；第三層是建議，核心是幫你抉擇，即基于數(shù)據(jù)做出行動(dòng)建議，如商品選擇、抖音推薦，這一層級(jí)在一定程度上已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，與傳統(tǒng)的工具不同，信息系統(tǒng)可以運(yùn)行設(shè)定好的模型算法，針對(duì)用戶(hù)的輸入執(zhí)行相應(yīng)的命令，做出預(yù)設(shè)性的建議，人與數(shù)字系統(tǒng)的交互是雙向、多重的，并且可以形成多輪開(kāi)放式對(duì)話(huà)，但做最終決策的仍然是人，系統(tǒng)仍處在被動(dòng)地位；第四層是決策，核心是替你決斷，即基于數(shù)據(jù)自動(dòng)決策和執(zhí)行，如銀行貸款等，依托智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景正式進(jìn)入人機(jī)協(xié)同階段，智能系統(tǒng)具有情境感知、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自主決策及主動(dòng)交互與協(xié)同等關(guān)鍵特征，人開(kāi)

39、始選擇性的將經(jīng)營(yíng)管理事務(wù)交由系統(tǒng)自動(dòng)決策和執(zhí)行，在此過(guò)程中，人和系統(tǒng)互相雙向?qū)W習(xí)，推動(dòng)著人機(jī)交互向人機(jī)智能協(xié)同發(fā)生深刻的轉(zhuǎn)變；第五層是融貫，核心是虛實(shí)合一，即將虛擬與實(shí)際打通，在人機(jī)智能得到充分融合的條件下，人機(jī)協(xié)同將向人機(jī)融合轉(zhuǎn)變，人與機(jī)器的共生關(guān)系將在信息傳遞、信息處理及決策執(zhí)行等方面都得到全方位的充分體現(xiàn)。此時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的決策也將難分是完全由機(jī)器做出還是由人做出，機(jī)器和數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)中人不可分割的部分。構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的AI模型和業(yè)務(wù)模型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的不同層次場(chǎng)景、人機(jī)協(xié)同的不同程度，都需要依靠模型來(lái)構(gòu)建。企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景下的模型主要有兩類(lèi)，一類(lèi)是AI模型，包括線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、線(xiàn)性判別分

40、析、決策樹(shù)、學(xué)習(xí)矢量量化、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，為解決各類(lèi)數(shù)據(jù)處理問(wèn)題提供科學(xué)的算法，并可以基于機(jī)器人的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制持續(xù)自主地進(jìn)行模型更新。另一類(lèi)是業(yè)務(wù)模型。基于數(shù)據(jù)+算法+算力，企業(yè)通過(guò)將業(yè)務(wù)過(guò)程抽象化、數(shù)據(jù)化，開(kāi)展數(shù)據(jù)建模，形成覆蓋從研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈、物流、市場(chǎng)、銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)的全鏈路的多維業(yè)務(wù)模型。這些模型沉淀在系統(tǒng)中成為知識(shí)，多向共享賦能不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)應(yīng)用，并在此過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化和迭代。夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是物理世界在數(shù)字化世界中的投影，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)，也是使機(jī)器獲得智能的鑰匙。數(shù)據(jù)信息日益豐富，甚至日益廣泛且深入地滲透進(jìn)我們的生活中。數(shù)據(jù)量的提升、數(shù)據(jù)時(shí)效性的加強(qiáng)、

41、數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜化、數(shù)據(jù)維度多元化、數(shù)據(jù)共享化，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提供了大量、實(shí)時(shí)、多維、貫通和定制化的生產(chǎn)要素，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)向全場(chǎng)景滲透。成就數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)要素1：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員服務(wù)對(duì)象角色決策層 管理層 執(zhí)行層角色銷(xiāo)售 生產(chǎn) 采購(gòu)等關(guān)注點(diǎn)需求動(dòng)機(jī)領(lǐng)導(dǎo)要求要素2：以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳導(dǎo)鏈條問(wèn)題導(dǎo)向戰(zhàn)略導(dǎo)向要素3：找到高價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前提和核心應(yīng)用場(chǎng)景1 呈現(xiàn)：如數(shù)據(jù)報(bào)表2 預(yù)警： 如儀表盤(pán)3 建議：如抖音推薦4決策：如銀行貸款5融貫： 如元宇宙要素4：構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的AI模型和業(yè)務(wù)模型模型AI模型線(xiàn)性回歸 邏輯回歸 決策樹(shù)等業(yè)務(wù)模型

42、研發(fā)/制造 供應(yīng)鏈 銷(xiāo)售等數(shù)據(jù)要素5：夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)圖 3-4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架13在一個(gè)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，企業(yè)應(yīng)擁有一套閉環(huán)的數(shù)據(jù)價(jià)值體系。數(shù)據(jù)價(jià)值體系指的是一套完整的從數(shù)據(jù)采集、整理、報(bào)告到創(chuàng)造價(jià)值的流程。完整的數(shù)據(jù)價(jià)值體系分為6個(gè)環(huán)節(jié)（見(jiàn)圖3-5）：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、自動(dòng)決策、指揮執(zhí)行、反饋改進(jìn)。數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的六步閉環(huán)創(chuàng)造數(shù)據(jù)、重構(gòu)系統(tǒng)和建立連接使數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化反饋改進(jìn)決策反饋、行動(dòng)反饋，系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)對(duì)反饋情況進(jìn)行修正和完善數(shù)據(jù)建模將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)指揮執(zhí)行基于決策下達(dá)任務(wù)指令、指揮和監(jiān)控執(zhí)行過(guò)

43、程、分析執(zhí)行結(jié)果、評(píng)價(jià)執(zhí)行效果圖 3-5 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)智能決策自動(dòng)化、智能化地開(kāi)展數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)和管理決策數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)的起點(diǎn)數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)的起點(diǎn)，是創(chuàng)造數(shù)據(jù)、重構(gòu)系統(tǒng)、建立連接的過(guò)程。以往的數(shù)據(jù)采集方式主要有兩種：一是伴隨運(yùn)營(yíng)過(guò)程簡(jiǎn)單記錄，最主要的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)往往伴隨著一定的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)而產(chǎn)生并記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中，比如超市每銷(xiāo)售出一件產(chǎn)品就會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)生相應(yīng)的一條銷(xiāo)售記錄。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是被動(dòng)的、是伴隨性的；二是用戶(hù)原創(chuàng)，隨著流媒體、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的快速發(fā)數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、資產(chǎn)化的過(guò)程數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過(guò)程。數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)，是建立在整條數(shù)據(jù)鏈路的效率和質(zhì)量

44、基礎(chǔ)上的。利用數(shù)據(jù)治理首先可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化定義，明確數(shù)據(jù)的責(zé)任主體，為數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量提供保障；其次，解決數(shù)據(jù)不一致、不完整、不準(zhǔn)確問(wèn)題，消除可能存在的對(duì)數(shù)據(jù)意義的理解偏差，減少各部門(mén)、各系統(tǒng)的溝通成本，提升企業(yè)業(yè)務(wù)處理的效率；最后，標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能為新建系統(tǒng)提供支撐，提升應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)實(shí)施效率。數(shù)據(jù)建模將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識(shí)建模環(huán)節(jié)是通過(guò)數(shù)據(jù)建模，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)的過(guò)程。通過(guò)建模環(huán)節(jié)，系統(tǒng)可以從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化知識(shí)，并利用圖分析進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘，可以洞察“肉眼”無(wú)法發(fā)現(xiàn)的關(guān)系和邏輯，通過(guò)提取節(jié)點(diǎn)及關(guān)系信息，節(jié)點(diǎn)相互連接，形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并逐

45、漸積累為企業(yè)的結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)。結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)將雙向作用于人和數(shù)字系統(tǒng)，通過(guò)提煉出簡(jiǎn)潔清晰可復(fù)用的知識(shí)模型，可以協(xié)助人實(shí)現(xiàn)快速回顧知識(shí)，節(jié)省下認(rèn)知資源用于更高層次的思考，并形成小顆粒度的知識(shí)模塊，便于系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行知識(shí)重組和知識(shí)創(chuàng)新，為自動(dòng)化、智能化的數(shù)據(jù)洞察打下基礎(chǔ)。智能決策是系統(tǒng)開(kāi)展自動(dòng)化數(shù)據(jù)洞察的過(guò)程智能決策是系統(tǒng)自動(dòng)化、智能化地開(kāi)展數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)和管理決策的過(guò)程。在應(yīng)用初期，系統(tǒng)依靠AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察，幫助我們判斷哪些是可以被委派給計(jì)算機(jī)的決策任務(wù)，哪些是短期內(nèi)仍需要依靠人來(lái)決策的管理問(wèn)題。對(duì)于可委派的決策，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)分析、自動(dòng)進(jìn)行；對(duì)于尚需要人做出的決策，將管理層的決策行為作為

46、知識(shí)不斷輸入系統(tǒng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方式促進(jìn)系統(tǒng)形成智能算法，通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，產(chǎn)生新的規(guī)則、算法或模型。指揮執(zhí)行是用決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)行為的過(guò)程指揮執(zhí)行是用決策的結(jié)果直接驅(qū)動(dòng)行為的過(guò)程，通過(guò)監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程、分析執(zhí)行結(jié)果、評(píng)價(jià)執(zhí)行效果，做出改進(jìn)措施等一系列活動(dòng)，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。在系統(tǒng)完成自動(dòng)化、智能化業(yè)務(wù)和管理決策后，這些決策將通過(guò)系統(tǒng)指令的方式實(shí)時(shí)指導(dǎo)企業(yè)各類(lèi)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的最佳行動(dòng)。這種由數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的行為是整體性的，能夠?qū)⑵髽I(yè)復(fù)雜的戰(zhàn)略決策落實(shí)到多環(huán)節(jié)、跨職能的業(yè)務(wù)場(chǎng)景上。同時(shí)，系統(tǒng)將監(jiān)測(cè)整個(gè)的決策執(zhí)行過(guò)程，以便在用戶(hù)交互和運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)期間進(jìn)行執(zhí)行結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)分析和實(shí)時(shí)建議最佳操作。在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)

47、對(duì)不斷變化的執(zhí)行情況和用戶(hù)動(dòng)態(tài)的快速響應(yīng)。反饋改進(jìn)是系統(tǒng)自動(dòng)修正和完善的過(guò)程反饋改進(jìn)是系統(tǒng)結(jié)合決策反饋、行動(dòng)反饋的情況，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法去自動(dòng)修正和完善的過(guò)程，通過(guò)反饋使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)最終形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的、自主發(fā)展的閉環(huán)。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，系統(tǒng)是可以實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和完善的，但是這個(gè)過(guò)程需要反饋數(shù)據(jù)的不斷輸入，需要模型根據(jù)比對(duì)決策結(jié)果、執(zhí)行結(jié)果的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)把偏差信息反饋給機(jī)器學(xué)習(xí)，形成正向和負(fù)向的數(shù)據(jù)反饋，才能在其后不斷的機(jī)器學(xué)習(xí)迭代過(guò)程中自我完善。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)要求要有流式的數(shù)據(jù)不斷地注入，要有以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的決策模型，要有能依賴(lài)模型輸出結(jié)果可以推動(dòng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，還要有可以反饋預(yù)測(cè)偏差的反饋機(jī)制。成就數(shù)據(jù)

48、驅(qū)動(dòng)型企業(yè)中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型白皮書(shū)16數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論和行動(dòng)指南04數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五要素”推進(jìn)法企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程就是技術(shù)創(chuàng)新與管理創(chuàng)新協(xié)調(diào)互動(dòng)，生產(chǎn)力變革與生產(chǎn)關(guān)系變革相輔相成，實(shí)現(xiàn)螺旋式上升、可持續(xù)迭代優(yōu)化的體系性創(chuàng)新和全面變革過(guò)程。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作推進(jìn)角度，我們提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行動(dòng)方法論，可總結(jié)為“五要素”推進(jìn)法：從需求出發(fā)，以場(chǎng)景切入，用數(shù)據(jù)支撐，乘技術(shù)迭代，呈螺旋前進(jìn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求出發(fā)場(chǎng)景切入數(shù)據(jù)支撐技術(shù)迭代螺旋前進(jìn)圖 4-1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五要素”推進(jìn)法從需求出發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，數(shù)字技術(shù)的作用正從技術(shù)支撐走向企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全流程。這就急需企業(yè)內(nèi)部達(dá)成轉(zhuǎn)型共識(shí)并調(diào)整領(lǐng)導(dǎo)

49、戰(zhàn)略。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要工作是在正式啟動(dòng)轉(zhuǎn)型之前要明確需求，通過(guò)全面掃描自身情況，梳理企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，需求的收集范圍要覆蓋企業(yè)的研發(fā)、測(cè)試、生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、人事、辦公、采購(gòu)、客服、運(yùn)維等全流程與全部門(mén)，整合分析后進(jìn)行分類(lèi)聚焦，明確企業(yè)的核心需求，以核心需求為引擎，結(jié)合自身實(shí)際情況和階段性目標(biāo)，先從某一環(huán)節(jié)入手，漸進(jìn)式地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從企業(yè)的本質(zhì)來(lái)看，核心追求的目標(biāo)包括“開(kāi)源、節(jié)流、提效”三個(gè)部分。不同企業(yè)在面對(duì)這三者時(shí)的選擇不同，也常常意味著各自轉(zhuǎn)型過(guò)程中的切入點(diǎn)大相徑庭。例如，很多B2C類(lèi)企業(yè)往往以“開(kāi)源”為核心需求，那么，這類(lèi)企業(yè)往往選擇營(yíng)銷(xiāo)與用戶(hù)增長(zhǎng)環(huán)節(jié)為數(shù)字化切入點(diǎn)，比如

50、鏈家推出的鏈家在線(xiàn)、貝殼找房等。而很多B2B類(lèi)企業(yè)往往以“提效”為核心訴求，于是以管理或財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)為數(shù)字化切入點(diǎn)，例如美的在轉(zhuǎn)型初期基于“一個(gè)美的，一個(gè)體系，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)”的戰(zhàn)略，重構(gòu)流程和系統(tǒng)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。以場(chǎng)景切入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角下，企業(yè)經(jīng)營(yíng)可分解為業(yè)務(wù)場(chǎng)景的疊加，立足場(chǎng)景、問(wèn)題導(dǎo)向是數(shù)字化建設(shè)速贏(yíng)見(jiàn)效的重要手段。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)變革和價(jià)值鏈創(chuàng)新，數(shù)字化對(duì)準(zhǔn)的是業(yè)務(wù)，重點(diǎn)在于企業(yè)在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中如何借助技術(shù)更精準(zhǔn)、更有效地服務(wù)用戶(hù)，更全面、直接地提升產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)和質(zhì)量，更系統(tǒng)地獲得有競(jìng)爭(zhēng)力的成本優(yōu)勢(shì)和服務(wù)優(yōu)勢(shì)。從場(chǎng)景切入開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可采取這樣的有效策略：從價(jià)值需求出

51、發(fā)，通過(guò)場(chǎng)景建模、解耦、復(fù)用、協(xié)同開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)打通等，從單個(gè)場(chǎng)景的轉(zhuǎn)型切入，尋求局部最優(yōu)解決方案，通過(guò)逐個(gè)突破業(yè)務(wù)重要節(jié)點(diǎn)，打通企業(yè)價(jià)值鏈，推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。行業(yè)不同，切入的場(chǎng)景不同。例如零售企業(yè)一般選擇從營(yíng)銷(xiāo)端或渠道端的場(chǎng)景切入，制造業(yè)可選擇從供應(yīng)鏈場(chǎng)景切入，包括采購(gòu)、制造、倉(cāng)儲(chǔ)物流等場(chǎng)景。用數(shù)據(jù)支撐在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力。實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)以數(shù)據(jù)為必要且關(guān)鍵的支撐。用數(shù)據(jù)支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型有兩層含義：第一層是用數(shù)據(jù)支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程和動(dòng)作。數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)打破企業(yè)原有的組織邊界和信息邊界，需要基于大量打通的數(shù)據(jù)資產(chǎn)開(kāi)展場(chǎng)景化的計(jì)算、建模、應(yīng)用。同時(shí)，將數(shù)據(jù)應(yīng)用于具體場(chǎng)景的過(guò)程中，又會(huì)產(chǎn)生和

52、沉淀大量新的數(shù)據(jù)，成為企業(yè)新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，繼續(xù)支撐數(shù)字化體系。第二層是用數(shù)據(jù)支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和管理決策。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)就是挖掘和釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值，一方面是基于大數(shù)據(jù)+算法的技術(shù)手段，面向業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐，通過(guò)數(shù)據(jù)模型為供應(yīng)鏈管理提供支撐；另一方面是面向管理決策分析提供數(shù)據(jù)支撐，對(duì)企業(yè)全方位進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工、分析中，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，制定戰(zhàn)略和相關(guān)決策，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控。在數(shù)字化時(shí)代，每個(gè)企業(yè)都要成為數(shù)據(jù)公司，用算法來(lái)構(gòu)建模型，并搭建數(shù)字化平臺(tái)。這就要用到技術(shù)。乘技術(shù)迭代當(dāng)前，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G 為代表的新一代信息技術(shù)，在不斷的融合、疊加、迭代中，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了

53、高經(jīng)濟(jì)性、高可用性、高可靠性的技術(shù)底座。同時(shí)，量子計(jì)算、腦機(jī)接口等技術(shù)突破傳統(tǒng)信息技術(shù)領(lǐng)域范疇，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型向高級(jí)階段發(fā)展注入動(dòng)力。此外，除上述通用的技術(shù)之外，每個(gè)行業(yè)的企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中對(duì)技術(shù)還有一些特殊的需求：例如制造業(yè)的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)，房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)行業(yè)的VR技術(shù)，零售行業(yè)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，物流行業(yè)的REID（射頻識(shí)別）技術(shù)等。這些技術(shù)在行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用，高效響應(yīng)不同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的個(gè)性化需求。從數(shù)據(jù)層面講，隨著技術(shù)的迭代發(fā)展，企業(yè)將更多地通過(guò)數(shù)據(jù)處理、仿真建模、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)改變從數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)的整個(gè)流程，用數(shù)據(jù)建構(gòu)與物理世界形成映射關(guān)系的數(shù)字世界，并借助算力和算法來(lái)生產(chǎn)有用的

54、信息和知識(shí)，企業(yè)將進(jìn)入知識(shí)自動(dòng)化階段，數(shù)據(jù)將進(jìn)入到價(jià)值創(chuàng)造的體系中。這種力量決定了技術(shù)迭代將會(huì)經(jīng)由助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷前行，最終助力企業(yè)重塑競(jìng)爭(zhēng)力。盡管技術(shù)是驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量，但是，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，關(guān)于業(yè)務(wù)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)創(chuàng)新以及業(yè)務(wù)與技術(shù)關(guān)系的內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于技術(shù)本身。企業(yè)需要基于技術(shù)面向物理世界和數(shù)字世界進(jìn)行互動(dòng)融合，一方面需要面向用戶(hù)需求、解決實(shí)際應(yīng)用，開(kāi)展全新市場(chǎng)的場(chǎng)景式研發(fā)與創(chuàng)新，對(duì)技術(shù)迭代形成逆向牽引；另一方面，技術(shù)與業(yè)務(wù)融合迭代驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)式生態(tài)化協(xié)同創(chuàng)新模式，創(chuàng)新節(jié)奏加快、周期縮短，快速迭代、持續(xù)改進(jìn)、及時(shí)反饋以及敏捷管理的創(chuàng)新，引領(lǐng)數(shù)字技術(shù)迭代，并不斷驅(qū)

55、動(dòng)其他長(zhǎng)周期的創(chuàng)新領(lǐng)域。呈螺旋前進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要企業(yè)在不斷試錯(cuò)中前進(jìn)。這要求企業(yè)在轉(zhuǎn)型之前就建立這一認(rèn)知并指導(dǎo)數(shù)字化進(jìn)程，接受過(guò)程中的停滯甚至是倒退，篤定并堅(jiān)持?jǐn)?shù)字化總進(jìn)程和總趨勢(shì)是不變的。同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的螺旋式前進(jìn)還意味著數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一條只有起點(diǎn)沒(méi)有終點(diǎn)的征途。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是伴隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，不斷利用技術(shù)重新定義產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式和企業(yè)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略模式的一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展沒(méi)有終點(diǎn)，注定了數(shù)字化轉(zhuǎn)型也只有起點(diǎn)沒(méi)有終點(diǎn)。從整體來(lái)看，企業(yè)應(yīng)著眼于整個(gè)價(jià)值鏈，而不是某一個(gè)環(huán)節(jié)開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其要規(guī)劃建設(shè)研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)管理和財(cái)務(wù)六大價(jià)值鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)字化體系，并將它們?nèi)?/p>

56、線(xiàn)打通，形成緊密連接、互為促進(jìn)，共生共贏(yíng)關(guān)系，共同創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值鏈新生態(tài)。4.2.1 以研發(fā)數(shù)字化為引擎重新定義產(chǎn)品數(shù)字化轉(zhuǎn)型的六大主戰(zhàn)場(chǎng)研發(fā)數(shù)字化，具體來(lái)說(shuō)包含兩個(gè)部分，一是研發(fā)管理數(shù)字化，二是研發(fā)產(chǎn)品數(shù)字化。隨著用戶(hù)的變化、技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)要求研發(fā)端有更高的效率和效益；同時(shí)，用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求在不斷迭代變化，推動(dòng)企業(yè)開(kāi)發(fā)出更豐富的數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)。本節(jié)以汽車(chē)行業(yè)企業(yè)為例，詮釋研發(fā)數(shù)字化的價(jià)值和實(shí)現(xiàn)。研發(fā)數(shù)字化的典型實(shí)踐：比亞迪VS特斯拉電子產(chǎn)品云計(jì)算智能網(wǎng)連機(jī)械產(chǎn)品智能座艙智能駕駛電動(dòng)化數(shù)據(jù)接入聯(lián)接統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)模型訓(xùn)練AI演進(jìn)數(shù)字化AI智能電動(dòng)化私人助理洞察需求工作輔助生活服務(wù)知心朋友云計(jì)

57、算圖 4-2 新技術(shù)重新定義汽車(chē)19比亞迪擁抱研發(fā)數(shù)字化在比亞迪全球設(shè)計(jì)中心，已建立起全新的數(shù)字化設(shè)計(jì)流程，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意數(shù)字化、模型數(shù)字化、驗(yàn)證數(shù)字化，引入虛擬現(xiàn)實(shí)評(píng)審系統(tǒng)，通過(guò)全數(shù)字化的流程，讓感性的設(shè)計(jì)與理性的品質(zhì)高效結(jié)合，用技術(shù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。同時(shí)，比亞迪開(kāi)發(fā)DiLink智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)，并攜手產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴在電動(dòng)車(chē)智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈信息化、智能制造、大數(shù)據(jù)分析等多方面開(kāi)展交流合作。比亞迪的DiLink 智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)將手機(jī)生態(tài)完美移植到汽車(chē)上，為用戶(hù)帶來(lái)豐富的智能座艙體驗(yàn)。系統(tǒng)不僅開(kāi)放了車(chē)載信息系統(tǒng)，還開(kāi)放了車(chē)輛的數(shù)據(jù)能力，包括341個(gè)車(chē)輛傳感器和66項(xiàng)控制權(quán)。同時(shí)，DiLink智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)能夠連接

58、全球億萬(wàn)開(kāi)發(fā)者、駕駛者和乘坐者，整合汽車(chē)行業(yè)上下游生態(tài)（銷(xiāo)售、金融、出行等），聚合優(yōu)秀開(kāi)發(fā)者，集各方智力于一身，最終為車(chē)輛的智能化創(chuàng)新服務(wù)，最大程度地推動(dòng)比亞迪的智能出行生態(tài)擴(kuò)張。特斯拉擁抱產(chǎn)品智能化特斯拉研發(fā)的汽車(chē)產(chǎn)品已經(jīng)走向了全面智能化。特斯拉把每輛車(chē)，每一個(gè)傳感器，每一個(gè)“事件”（即與方向盤(pán)、剎車(chē)踏板等進(jìn)行的人機(jī)交互）都看作一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。每個(gè)新事件、驅(qū)動(dòng)程序和機(jī)器之間的每個(gè)新交互都會(huì)被記錄并上傳到數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)被用來(lái)創(chuàng)建3D模擬，特斯拉的軟件工程師可以通過(guò)研究來(lái)改進(jìn)和完善算法，并將對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的更新、改變或修改在線(xiàn)傳輸給特斯拉汽車(chē)，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的空中升級(jí)迭代。這使得特斯拉具備和其他汽車(chē)之間真正

59、重要的不同：特斯拉的數(shù)據(jù)是從真實(shí)世界的英里數(shù)中收集的；特斯拉車(chē)主不只是開(kāi)車(chē)去上班或辦事。他們同時(shí)也是訓(xùn)練特斯拉AI/ML的引擎。這肯定是當(dāng)今最有效的產(chǎn)品研發(fā)眾包眾創(chuàng)方案，我們所期待的汽車(chē)自動(dòng)駕駛也是在這一模式下才更有可能加速實(shí)現(xiàn)。從上述案例中可以看到：在現(xiàn)階段，比亞迪的研發(fā)更多還是基于研發(fā)協(xié)同帶來(lái)的研發(fā)效率和效益的提升以及基于產(chǎn)品聯(lián)網(wǎng)服務(wù)帶來(lái)的產(chǎn)品價(jià)值的提升；而特斯拉作為傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的顛覆者，已走到了研發(fā)的更高階段，每一輛車(chē)不僅是自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)上的終端產(chǎn)品，也是驅(qū)動(dòng)特斯拉持續(xù)性研發(fā)的新引擎。這無(wú)疑也是比亞迪等其他廠(chǎng)商正在追趕的方向。（2）研發(fā)數(shù)字化帶來(lái)四大提升適配變化的研發(fā)轉(zhuǎn)型需求。電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)

60、化、智能化已成為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展潮流和趨勢(shì)，與傳統(tǒng)的汽車(chē)相比，電動(dòng)車(chē)、智能車(chē)在相同的車(chē)內(nèi)空間增加了傳感器、電子、配電系統(tǒng)等多種配件，需要千兆級(jí)別的數(shù)據(jù)量傳輸，新的電子電氣架構(gòu)，超過(guò) 1 億行的軟件代碼，以及更高的電力需求。所有這些都要求企業(yè)從系統(tǒng)層面統(tǒng)籌規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)機(jī)、電、軟、控制等多領(lǐng)域跨學(xué)科集成和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和傳輸，利用雷達(dá)和攝像技術(shù)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)安全，通過(guò)數(shù)字化虛擬驗(yàn)證、電子電氣架構(gòu)數(shù)字化模型、虛擬化仿真驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)基于需求、功能、邏輯以及物理的研發(fā)全過(guò)程數(shù)字孿生。實(shí)現(xiàn)敏捷研發(fā)。研發(fā)數(shù)字化要求企業(yè)廣泛應(yīng)用數(shù)字孿生、數(shù)字化仿真技術(shù)，這些技術(shù)在不斷演進(jìn)的過(guò)程中，表現(xiàn)出跨產(chǎn)品生命周期、從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)、人工