用區塊鏈從新定義生產關係，用雲量、用數量、移動指數、物聯網指數、數據的應用和開放能力重新定義生產力，實現現代企業的五化管理工作移動化、數據產品化、分析可視化、管理雲化、業務融合化。筆者認為這就是企業數字化轉型的要做的事情，總結起來就是：一個平臺，兩個核心技能，三個階段，四個戰略內容，五化建設，即企業的數字化轉型的12345。

一個平臺是指：

一個擁有大數據和人工智能各種組件的雲計算平臺；

兩個核心技能是指：

業務快速的IT化能力和數據科學的能力；

三個階段是指：

一：業務數據化；

二：數據業務化；

三：業務職能化；

四個戰略是指：

管理戰略、運營戰略、分析戰略、工具戰略

五化建設是指：

業務移動化、工作移動化、數據產品化、分析可視化、管理雲化

企業通過這12345策略，利用新一代信息技術，構建業務數據的採集、傳輸、存儲、處理、分析、可視化結果和反饋的閉環，打不同系統、不同技術、不同部門，甚至不同企業，不同產業間的數據壁壘，提高企業、產業、行業生態整體的運行效率，構建全新的數字經濟體系。這就是筆者理解的數字化轉型實施方法論。我們一一道來。

一個雲平臺

在以數字化、網絡化、智能化為突出特徵的新一輪數字化轉型的過程中，雲平臺發揮著“操作系統”的重要作用。因為大家可以在一個平臺上協同工作，運營維護IT系統、敏捷開發系統平臺，基於雲大協同工作，基於雲進行IT創新的平臺，基於雲進行數據交換，之前的我們系統大部分煙囪，建了ERP、 CRM、 OA、供應鏈、財務或者企業的網站或者企業的電子商務平臺，都多家不同的系統供應商提供。每個系統都有自己的技術架構，數據庫不連接，跨系統之間的工作流無法協同，這樣呢，數據在每個系統裡面跑自己的。就形成了數據煙囪，我們通過建一個統一的雲平臺，可以讓我們的技術融合、數據融合、業務融合。雲平臺的建立，對於數據的共享和流通是非常有幫助的。所以之前的由各家承建的各種系統就會變成一個統一的雲的大中臺的系統統一起來。今天雲平臺提供的服務非常多，存儲、計算、網絡、負責均衡，業務的，整個的快速定製的管理PaaS平臺。包括了最後的企業的各種應用系統SaaS。包括了從SaaS系統吐出來的數據能夠為業務部門提供數據服務的這個DaaS。從IaaS、PaaS、SaaS到DaaS。

雲平臺提供了必要的IT資源，同時也需要數據服務，大數據和人工智能，這裡主要是一些大數據的分析挖掘算法、文本分析、語音分析、視頻分析、個性化推薦。、神經網絡、各種機器學習的算法等，這個就是我們當前企業數字化轉型的一個核心的雲平臺加上大數據和人工智能的組件助力企業實現數字化轉型，包括亞馬遜、阿里巴巴、IBM、Oracle、微軟、Facebook、谷歌等國外的一些大的IT互聯網公司。

兩個核心的能力

一個是業務的趨勢把握的能力，一個數據科學的能力。業務把握的能力實際上是對於企業所在行業的發展趨勢的深刻洞察、預見、準備、佈局、投資、運營管理、工具的使用等一種綜合能力。使企業內部人員之間的溝通、對外的業務客戶、企業內部、合作伙伴、供應商、競爭對手。協同起來能夠更加快捷，高效啊，安全穩定適應市場的發展，特別是我們從IT到DT這個變化的過程中，企業業務就要上雲了。

上面這個ppt和大家分享，主要是想跟大家說，IT處理的是單一穩定、流程驅動的一些系統，比如說CRM、ERP、OA、HRc這些都是電子流程化，相對比較穩定。

IT處理的這些，在之前你可以看作是一個成本中心。基本上是落後業務的，因為業務需要什麼系統IT就會做什麼系統。基本上是解決線下穩定的業務問題。

DT主要是處理多元的，實時在線的這種系統，比如說用戶畫像、在線的用戶行為分析、個性化推薦系統、實時搜索、標籤的管理包括大數據的系統。

DT是一個利潤中心，它解決的是實時在線的業務。所以從這兩個方面來看，IT實際上是成本中心，是落後業務的。DT建立的這些系統跟平臺是利潤中心，是領先業務的。

為什麼說IT落後業務，DT領先業務呢？因為IT我之前幹了八年，DT我幹了八年，這個是我深有體會的。因為在IT的時候，我們做系統基本上是客戶要什麼，我們做什麼，客戶提出需求到項目落地基本上需要三到五個月，這算短的；如果時間長一點兒需要一到兩年甚至更長的時間。所以業務提出後，IT做出來的時候，實際上業務已經發生變化了。

而為什麼說DT是超前業務呢？因為DT更多是利用大數據的技術進行預測，進行系統的快速更新迭代。在線下的時候，比如說一個超市，我們要做商品的擺放、推薦，我們是當天在超市結完帳以後，我們在部門去做一個工作的調整，第二天例如是端午節，我們把粽子放在最顯眼的位置。

而業務在線上的時候，比如在京東，明天要過節了，消費者在線上要選擇一些過節需要的商品，如果按IT的方法去收集消費者需求，然後再去改進系統。消費者一點鼠標馬上就要跑了，這樣就來不及。實際上你希望多元異構、實時在線根據消費者的標籤，偏好馬上就能給他推薦一個。所以呢，就建立了一個DT的大數據平臺，實時分析最終用戶的行為，這樣能夠超前業務、知道他想要什麼、他想要做什麼，我們能夠把商品做什麼樣的流程改進，能夠時時的去滿足消費者的需求、提高他的用戶體驗。

所以這種預測能力，把握趨勢的能力的背後邏輯就是，我們的一言一行、一舉一動都迅速的轉變成大數據，然後轉變成商家的洞察力和企業決策力。大數據將作為最重要的生產資料要素驅動所有業務流程、體驗、效率產業進行革新，所以業務趨勢把握能力的建設，除了市場的思維上的認知，實際就是我們能夠從線下到線上，從IT到DT，建立一套基於大數據的系統平臺，能夠時時應對業務的變化，甚至能夠去領先業務。

兩個核心的能力裡面還有一個能力就是數據科學，今天的數據科學為什麼沒有普及到很多行業，現在已經普及到圍棋了，對吧，我們產生了AlphaGo這樣一些優秀人工智能機器人可以把下圍棋。那麼為什麼沒有阿爾法貓、阿爾法醫生、阿爾法打麻將，那是因為懂數據科學的人並不會打麻將，而打麻將的人也不太會數據科學。所以當我們企業在進行數字化轉型的時候，有一類人是非常重要的，那就是既懂業務又懂數據科學的人才，能夠把業務有效的通過數據科學去描述，去實現它的高效處理速度。各行各業的業務利用數據科學都可以高更智慧的運行，智慧醫療，智慧交通，城市大腦，智慧旅遊，智慧海關，智慧稅務，智慧**，都是要利用數據科學智慧的。

三個階段

第一個階段就是業務的數據化，到目前為止還有很多企業沒有把自己的業務全部數據化，這個數據化實際是在企業整個業務的閉環。從企業去找客戶，找到客戶以後去跟進客戶，跟進客戶的時候要給他去做一些定製或者一些產品的設計；拿到訂單以後要形成一個服務，有生產產品，然後要要運輸、收賬。最後客戶會給這個產品一個評價，反饋這個產品做的好不好，然後再去影響企業的下一波的找客戶。

這就是從社會化的客戶到銷售線索到機會到訂單到服務再到評論，然後再到影響你社會化的客戶，這樣一個營銷的閉環，企業是否把它數據化了？如果說數據化了，那麼就完成了數字經濟建設的第一個階段---業務的數據化。這個階段全國很多優秀的知名的企業，包括一些政府、機構，現在都已經實現了業務的數據化。從數據的這種採集，到數據管理再到數據建模分析再到可視化。基本上去這些企業都有可視化分析的屏幕，就說基本上已經做完了從業務數據化的這個部分。當然也還有很多企業並沒有實現這個邏輯過程，很多環節的數據還是記錄在紙上或者excel表格裡，並沒有把它很好的放在系統裡面去記錄、統計、分析。當然業務數據化中，數據的質量管理非常重要，如果數據活性不夠，數據質量不高，數據顆粒度，數據維度，數據關聯性不夠，收集的數據也會影響業務。

做完了第一個階段以後，企業就進入了第二個階段叫數據的業務化，業務分析出來的數據能夠去指導業務實踐，比如我們通過在線用戶cookie，發現他經常看一些足球的新聞，做了大量的足球相關活動的評論，最近的世界盃，他非常也關注。那麼我們當他上購物網站的時候，我們能不能給他推薦一些跟世界盃相關或者跟足球相關的商品去滿足他的需求。這就是數據的業務化，將數據分析出來的結果發揮價值，產生收益。這一步很多企業沒有實現，互聯網企業可能對於數據的採集加工分析和利用指導業務是做的比較好的，可是在我們很多傳統的企業，比如製造企業，收集了產品的不良率，他並不能通過這個數據去指導，因為改生產線可能花費巨資，改個人的行為需要管理上的很多手段。所以數據的業務化，實際上我認為對傳統企業來講很有挑戰性，完全用數據去做管理，讓數據說話、數據管理、數據決策，實際上現在很多企業還做不到。這個階段是一個比較漫長的過程，這個過程在傳統企業可能會持續再過二十年、三十年，比如廠房的改造，組織結構的挑戰，政府管理制度的變革都會影響數據指導業務。這裡必須說的是不是所有企業是按這個數據決策的。不管是決策管理還是做業務，都有科學和藝術的成分在裡面，最近的世界盃就說德國隊利用SAP系統，做了對球員的運動，對教練的指導，對整個比賽的數據分析做了很好排兵佈陣，但德國隊還是輸了，有的人說德國隊輸了證明這個事情是很科學，但是缺少獲勝的信念，關鍵的射門等人的藝術行為，最終還是贏不了的。

而且數據的業務化對於企業管理層、企業運營經理等具體執行人員都要有能夠把數據加工運營好的意識，除了有意識以外，當然還有過硬的技術，自己能夠做一些簡單分析，能夠從數據中發現一些業務的機會，這種能力和技術，還有方法，實際上是這個階段非常重要的一個企業建設的內容。

第三個階段就是業務的智能化，我們已經通過系統的分析得出了結論，然後能通過結論再去調整系統或是去優化管理，指導人的工作，那麼這個就是要把這些全部要寫成算法，讓它智能化地去執行，減少人的干預。

比如說運營商要給一批客戶打電話，電話每次都是自動化撥出呢，在播出的時候，他可能選擇了一萬個電話號碼，不同的性格偏好的人選擇不同的話務員去溝通交流，交流完這一萬個電話號碼可能第一次接聽的是五千個，接聽後深入溝通的可能有三千個，最終跟你做了洽談有購買意向的可能有兩千個，最後可能真正跟你發生業務關係的也就一千個。這是一次通過自動化的外呼產生的數據，那麼企業在下次去利用這個數據打電話的時候，就應該有一個自動化的排班，之前打過這個電話的人就不要讓他再打了，說明這個客戶可能不喜歡他或者他溝通的方法有問題；或者說之前已經購買過這個商品的就不要再撥出了；之前一個脾氣比較暴躁的你可以放一個聲音比較甜美溫柔的姑娘去跟她溝通。所以就是把之前業務的整個過程變成一個智能化的過程，讓他不斷優化。當然這個只是一個比喻，就是說怎麼把業務智能化。

當然智能化的除了這個方面，我們還可以智能化地去發掘一些銷售線索、跟蹤一些銷售機會、進行一些訂單的生產、甚至智能化的去做一些售後服務，比如現在很多聊天機器人，我們可以做智能化的產品反饋跟調研，自動的去市場上收一些我們產品的缺點、優點，以及消費者對它的自然語言的一些信息，通過這些信息再去改進我們的產品，創新改進我們的市場營銷方法和策略。

業務的數據化、數據的業務、業務的智能化大體就這三個階段，我們現在經常做諮詢、培訓的一些項目，到了客戶那邊，基本上跟客戶聊完以後就知道他是一個什麼樣的階段，不同的階段，他需要的我們企業數字化轉型做的事情是不一樣的。你數據都沒采集呢，就想實現智能化這個是很難的，你沒有很好的業務指導數據，指導業務的思想和具體的人、場景去實現它，你就想去說這個事情能不能幫我自發去做到了，這些都是不切實際的想法，我們在跟企業去做這個諮詢。到時候這三個階段，我們通過溝通就馬上能知道這個時候我們要給企業提供什麼樣的方案。當然這三個階段不是絕對的，有可能是一個混合的，企業也會根據自己的業務重點的不同開展這三個階段也是可以的，企業在不同的發展階段，企業的人財物產供銷對於IT信息系統和對於DT系統的需求，迫切程度也是不一樣的。

數字化轉型戰略的四個方面

第一個就是行業的數據戰略諮詢，行業的變化趨勢是什麼，他的政策法規和國家的投入、行業的發展趨勢，這對於一個企業來講是至關重要的，其實它相當於一個大環境，這個大環境好的時候企業在這方面投入就能得到回報，大環境不好的時候企業在這方面投入就會相對比較少。

第二個就是運營，就是運營的指標架構體系，我們要了解行業，目前領軍企業他們的運營的優勢，因為每個企業在建立的過程中最後都會形成自己的核心管理優勢，這些企業的優勢對我們企業轉型有哪些借鑑的作用，這個我們是需要知道的。

第三個就是數據分析，因為不同的分析層面，實際上需要的算法和模型是不一樣的，我們有很多優秀的算法，效率會更高，我們有很多優秀的人才，他能夠去加快企業的速度增長和建設，所以在企業的分析層面，我們需要優秀的算法跟人才。

第四是工具，工欲善其事，必先利其器，我們要實現我們的戰略，實現我們更好的運營時間、更好的商業上的分析，我們需要好的工具，不管是選擇微軟、oracle、IBM、阿里巴巴、騰訊、百度哪一個大數據平臺、工具、SaaS、PaaS…你都會根據自己的實際經濟能力、人員的水平、業務的場景去做一些個性化的選擇。

五化的建設

第一個是移動化，因為今天可以說移動手機佔了整個使用系統時間的百分之八十九十，所以企業的五化建設第一個一定是移動化，就是系統儘可能的去滿足用戶當前的場景，移動的辦公、移動的業務、移動的需求。

第二個是數據產品化，因為數據通過產品更容易去釋放它的價值，你把你的數據、企業的業務能夠變成一個數據的產品，你的客戶、員工、領導再去發掘數據確定數據的時候，能夠比較便捷地獲取並且比較安全，那麼數據的這種產品化已經是非常重要的一個方向。

第三個就是分析的可視化，大家知道一圖勝千言，一維的分析能讓你發現的規律是有限的，二維就能讓你比較容易的發現，三維的動態就讓你更直觀，能夠去促動你找出數據之間的一些規律。企業在分析自己的業務時，可視化工程師可以說是在畫畫，能夠通過畫去驅動領導對決策對管理的需求，如果畫的好可能我們對於業務的探索就會更加便捷，更加清晰。

最後一個就是業務的融合化，今年貴陽世博會提出的主題叫數化萬物，智在融合啊，就是說我們的部門數據對部門肯定有用，但是對跨部門、企業的集團公司、產業鏈其他的上下游合作伙伴有沒有幫助？對整個行業有沒有借鑑作用？能不能創造價值，就非常重要了。

願12345這個方法論驅動企業數字化的五化建設，願此方法論成為企業IT轉型的目標，快速迭代，早日實現。

關於作者

張涵誠

北大創新評論特聘專家

大數據與政府管理資深專家、Oracle數據科學家、中關村大數據交易產業聯盟副秘書長、中國通信協會顧問專家。

研究領域主要包括： 大數據基礎概論，大數據在企業和政府的應用實踐，數據驅動業務變革的商業模式，醫療大數據運營體系、財稅大數據、海關大數據、運營商大數據建設方案，旅遊大數據平臺建設方案，數據資產管理，大數據產業生態分析、數據交易市場，區塊鏈，人工智能等新技術對於傳統企業的價值和賦能方案。歡迎通過北大創新評論聯繫我培訓。

簡介：北大創新評論由北京大學認證，依託北京大學權威的學術體系及深厚的科研資源，聚焦全球前沿資訊，對話業界領袖，為活躍在中國經濟領域的政府領導、企業高級管理人員提供全面借鑑與智略參考。

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