數字化轉型是這一兩年的熱點，所有IT公司都在談。但什麼是數字化轉型，如何展開，各個公司的方法論不同。當然，歸根原因在於各個公司的業務、產品和戰略不同，視角也不同。
這幾天，大數網幾乎找遍了所有研究機構的調研報告，包括IDC、麥肯錫、波士頓研究、畢馬威、普華永道等（為啥沒有Gartner，不知道）；還發現了微軟、戴爾相關的報告。以下摘抄各大研究報告的精華，供參考。順便最後送兩個技術類的報告精華，分別是畢馬威中國對中國銀行業轉型痛點研究，以及普華永道2018年人工智能技術十大趨勢。
無論這些研究報告怎麼定義，大數網這麼認為：數字化指將生產資料數字化的過程，需要藉助ICT手段。這些生產資料（所有的元素）數字化之後，將以數據為中心，展開生產、經營、組織架構、營銷管理、商業模式等公司各個方面的變革。雲、大數據、AI和區塊鏈是實現數字化手段的催化劑。概念怎麼變化，還是為公司服務的：公司需要數字化做什麼，怎麼提高收益，提高競爭力？
來看看這些研究機構的成果。
IDC:面向數字化轉型的六大措施
第一，建立成為數字化原生企業的願景。
第二，利用最新ICT技術探索改變企業傳統的商業模式。
第三，評估數字化轉型的成熟度和績效。包括數字化轉型、領導力轉型、全方位體驗鑽性、信息與數據轉型、運營模式轉型、工作資源轉型。
第四，用信息技術嘗試開發數字化產品與服務。
第五，建立支持數字化轉型的組織架構。
第六，選擇合適的技術、平臺及合作伙伴。
麥肯錫：為CEO提供數字化轉型的7條指南
決定1: 公司應該朝哪個方向發展
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決定2: 誰是領導者
決定3: 如何給重要股東“畫餅”
決定4: 將公司擺在數字生態的哪個位置
決定5: 如何在轉型過程中進行決策
決定6: 如何快速並動態地分配資金
決定 7: 謹慎地考慮風險
麥肯錫：打造具有全球競爭力的新經濟
摘自麥肯錫全球研究院 2017年12月報告。在這份報告中，提出“數字化”包括三個方面的內容：資產數字化、運營數字化、勞動力的數字化。
報告認為，預計到2030年，三種數字化推動力（去中介化、分散化和非物質化）或可轉移與創造10~45%的行業收入，其中去中介化和分散化的影響最為顯著。
企業轉向數字化，不妨考慮以下六個方向：
採取更加大膽的戰略；
借力中國龐大的數字生態系統；
利用中國的海量數據資源，以數據分析實現企業價值最大化；
打造敏捷型組織；
實現數字化運營；
密切關注國家政策和監管規定。
該報告研究了中國22個行業的數字化水平，一共162頁PPT，很值得一看。
微軟：數字化轉型的方向
1.領導力很重要；
2.通過績效完成文化組織變革；
3. 將你的客戶、產品、資產和人員聯繫起來；
4.採用數據文化（讓數據成為決策）
5.實驗和快速失敗（一切的快，不要拖沓）
6.思考生態系統併成為一家企業軟件公司；
7.誰是我的Uber（競爭對手）
波士頓諮詢公司： Innovation in 2018
在今年的最具創新精神的公司的報告中，我們研究了數字創新的現狀，以及企業如何將創新計劃重新聚焦於數字需求的這一方面。
自2014年以來，只有四種類型的創新——都與數字相關——的重要性日益增加，並且正在被更多公司所追求：大數據分析，新技術的快速採用，移動產品和功能以及數字設計。
這些企業需要回答以下三個方面的問題：
戰略：我們如何應用技術來擴展新產品、服務和商業模式的可能性？
操作和過程。我們如何應用數字技術來驅動創新，利用新的工具、平臺和過程（如敏捷），以便將洞察力轉化為新的產品和服務？
我們如何將自己轉變為能夠將數字創新推向市場並使其發揮作用的數字化能力的組織和文化？
報告中對50家創新公司做了分析，中國公司為數不多。
戴爾：傳統產業數字化轉型的模式和路徑
本報告是國務院發展研究中心管理世界雜誌社與戴爾集團從2017年初開始，合作開展了“傳統產業數字化轉型的模式和路徑”課題研究。
報告認為，數字化是指，利用新一代信息技術，構建數據的採集、傳輸、存儲、處理和反饋的閉環，打通不同層級與不同行業間的數據壁壘，提高行業整體的運行效率，構建全新的數字經濟體系。
報告把數字化轉型分為四個階段：第一階段(2018-2020)：數字化轉型試點；第二階段(2021-2025)：中小企業進行數字化轉型；第三階段(2026-2030)：企業內到行業的集成；第四階段(2031-2035)：構建完整的生態系統。
報告認為，傳統產業數字化轉型的主要措施
構建數字經濟的戰略體系
完善數字化基礎設施建設
形成一整套制度保障體系
探索教育和人才培養機制
打造自主可控的數字化賦能平臺
塑造促進產業數字化轉型的創新體系
形成大中小企業協同發展的數字化產業格局
構建開放、協同、融合的數字化生態體系
畢馬威中國：中國銀行業轉型痛點問題
其一，銀行類金融機構通過借鑑金融科技產業創新思路，自行研發創新金融技術，構建產業生態；
其二，採用與金融科技公司合作的形式，利用金融科技公司的創新成果來推動銀行業金融科技業態的研發與應用；
其三，利用“投貸聯動”等產業政策契機，以投資帶動合作，與專業投資機構聯動，由金融機構投資或參股金融科技創業公司，來構築雙方深度業務合作的開展。
普華永道：2018年人工智能技術十大趨勢
深度學習：揭秘神經網絡的工作原理
膠囊網絡：模擬大腦的視覺處理優勢
深度增強學習：交互型問題解決之道
生成對抗網絡：網絡配對促進訓練，減輕處理負擔
精簡和增強數據學習：解決數據標籤化挑戰
概率編程：便於模型開發的語言
混合學習模式：結合算法優勢解決不確定性問題
自動機器學習：無需編程即可創建模型
數字孿生體：超越工業應用的虛擬複製品
可解釋的人工智能：打開黑匣子
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