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企业数字化转型并非一句口号，也不是仅依靠自身能力就能完成的。事实上，即使像一些大型车企，其在IT方面的投入非常之高，但也很难完全依赖自研自建的方式完成数字化转型。
例如我们此前深度挖掘过的长安汽车数字化转型案例，他们就是依托外部第三方IT技术实力，帮助自身完成数字化转型。
当然，自研与否，说到底，数字化转型最关键的，还是需要依托技术驱动，特别是数字中台技术。
而数字中台的核心是业务中台和数据中台。
对于任何一家传统企业而言，数字化转型的主要路径有2条：业务数字化与数字业务化。
什么是业务数字化？
举个例子，比如街边小卖铺卖零食饮料，没有信息系统，老板仅仅依靠账本记录每天的进销存情况。但因为这些数据在线下，老板很难真正利用这些数据。
但当他购买使用一些厂商的零售门店管理系统时，他的这些进销存数据就可以在系统中留存。如果加以清洗，就可以利用和留存。那么这时候，我们就可以称其为“业务数字化”（或业务数据化）。
那么什么是数字业务化？
依旧是这个小店。当老板使用门店管理系统查看他的经营数据时，他就可以利用这些数据进行业务分析，知道哪个商品好卖，哪个不好卖。那么很显然他就会根据这些数据分析的结果，在业务层面进行调整。这个过程其实就是“数字业务化”（或数据业务化）。
某些企业，他已经具备一定的技术和平台应用，如已有商城、CRM、客户服务等应用。他们企业就可以选择将业务进行数字化改造，沉淀业务能力和数据资产，再逐步反哺业务能力，对原有的应用进行升级改造和迁移，通过数据驱动业务的中台化。这条路径就是“业务数字化”。
当然，也有些企业自身的信息能力较弱，应用系统不健全或现有应用已明显不能满足业务的需要。这时，企业应将着眼点放在场景应用和业务应用服务上。
如原有的B2C商城业务、B2B业务，需要以小B端或分销进行渠道链多端的融合，形成B2B2C、S2B2C等模型，重新定义渠道业务模型；或者原有的CRM业务已满足不了消费者标签数字化，无法形成自动营销的模式应用。
这一切都说明原有应用缺乏用数据反哺业务的能力，或不能适应业务模式的变化。如果企业面临这类问题，就应果断进行基于中台的应用系统的建设，这条路径就是“数字业务化”。
业务生产数据、数据反哺业务，前者强调业务数据的沉淀和收集，后者强调数据的应用，更加聚焦让数据产生价值。
业务数字化和数字业务化，这其实是一个螺旋提升的过程，业务——产生数据——助力业务。
我们再来具体看一下。
路径一：业务数字化
业务数字化，是指引入中台架构技术，对成熟的运营场景提供中台化服务，通过成熟业务来沉淀企业的数字化能力，让业务和技术交互融合，不断扩展业务边界和支撑创新业务的能力、不断深挖数据价值，将品牌商、商品、用户等企业经营核心要素，以场景化的方式沉淀和输出，通过数字化方式交互连接，让企业的运营更加快速高效。
这里面涉及到两个要点：
1.业务中台化
传统技术架构都是烟囱式的。随着业务变得日益复杂和产业合作的深入，企业内部对不同业务场景的协同运营变得越来越难、效率和执行力下降。
为了改变这一问题，需要基于原有的成熟业务应用进行中台化技术改造，以解决业务不交互、数据不通等问题。
如原有的商城、CRM、POS等系统均有独立后台，在面向消费者端应用时提供多个不同入口的应用，需要将原有应用逐步沉淀到中台形成统一的共享能力对不同端提供服务，如商城提供统一的交易能力、CRM沉淀统一的会员能力等。
这一步其实非常重要。尤其对于大型企业来说，因为他们的IT系统没有通过中台实现打通，那么数据就不能在其中实现很好的流通利用。
这就好比刚刚提到的街边小店主记账的账本。虽然他有数据，但其实很难利用。
比如早年阿里巴巴的淘宝和天猫，是两套信息系统，互不打通。淘宝的数据是淘宝的，天猫是天猫的。
这里的问题，除了IT建设的重复性投入问题之外，更多的问题还在于数据无法横向流通利用，也就是无法就两个系统针对相同账号进行实时系统级数据分析，所以必须要通过中台能力将系统进行打通融合。
2.数据资产化
数字经济时代，数据资产将成为企业核心竞争力的有力武器，评价一个企业的数字化能力和业务价值，就需要评估其数字资产的价值变现能力。
那么什么是企业的数据资产呢？
它是企业拥有或控制、能带来未来经济利益的数据资源。因此，并不是所有的数据都是资产，只有可控制、可计量、可变现的数据才可能称为资产。
其中，实现数据资产的可变现属性，体现数据价值的过程，即称为“数据资产化”。
在大数据时代下，具有商业价值变现的数据将是企业数据架构的核心。
新的商业模式和数字化运营模式，可以通过创造性的方式整合这些新的数据资产，如智能交通、生活轨迹分析和消费者画像等。这使得以数据驱动的个性化服务成为可能，如微营销和客户个性化定制的产品和服务。
满足每一个消费者的独特需求，现在很容易通过数字化运营实现，不仅能够增强竞争优势，开辟新的市场，设计新的服务，而且还能带来客户体验上根本性的改善，加速业务扩张。
数字化运营模式依赖数据计算、数据模型和中台化技术的整合能力。因此，也有更多的企业（特别是食品酒饮、化妆品、消费电子等面临新零售业务场景多且复杂的企业）选择从数据中台切入，快速将企业现有数据进行数据化改造，实现价值变现，在行业和市场竞争中赢得先机。
大数据进入下半场，人工智能已然崛起，现有的大数据技术亟须和人工智能技术结合，孕育新的产业生态，向数据智能型企业转型正在成为数据科技创新的行动方向。
企业通过建设数据中台，打破内部数据壁垒、盘活数据资产、提升数据价值，对外提供统一的智能化数据服务，重构企业大数据生态环境，进一步深挖和释放大数据的价值红利，其中以业务对象为核心的价值连接和标签体系，反哺业务中台，更快速反应更高效执行，深度挖掘数据的商业价值，提升数字化收入和价值贡献。
路径二：数字业务化
数字业务化是指企业抓住数字化转型过程中的新机会，提供新型产品/服务，抛弃原有的技术体系，转而选择通过数字化技术和中台能力共享服务来驱动商业价值实现。
这类转型有机会创造出更有冲击力的商业模式、或数字化产品/服务来创造额外价值，如微商城应用、社交化分销业务的应用等，为企业开辟新的渠道通路，带来新的业务增量和盈利。
这里也有两个要点需要注意：
1.扩展业务链服务边界
推动产业数字化，利用互联网新技术新应用对产业进行全方位、全角度、全链条的改造。从原料到工厂到终端，强化核心部门的数字基因，构建全新的产业链数字生态，形成一套完整的闭环，建立一个全程可追溯、数据互通共享的体系。
以数字化的工具协同上游、把控产品、分析用户、主导销售，同时再用数字化的工具分析销售结果和消费者反馈，对研发和市场部门进行再反馈，推动企业不断创新发展。
以线上、现在的消费者场景为切入点，实现异业合作，实现流量共享并赋能线上线下渠道，是当前产业互联的主要发展方向。用户只需要在线上的某个场景，就能够轻松体验到不同类型企业的产品，促进了行业资源的再度优化和整合。
这种以场景化为代表的跨界异业合作模式，正在成为数字化时代发展的全新模式。不断扩展业务边界，通过将不同类型的企业置于场景之中，一个建构于虚拟场景的数字化新模式正在形成。而关键的是，这一切必须由数字技术来驱动。
因此，未来每个企业都将会成为数字化企业，只是路径不同、时间先后不同而已。
2.业务场景运营
数字经济时代，基于大数据的千人千面、千店千策的运营策略，需要对B端、小B端，甚至C端进行精准化营销。
渠道的多元化与下沉，让营销中商品、商圈、消费者等方面运营变得更加重要。行业内关于内容营销的理念正在发生转变，也从简单的品牌推广进化到内容场景化营销。
消费者也更期待随时随地随性进行“场景触发式体验服务”，需求越发个性化，充分利用各个渠道获取的品牌、产品、活动、服务等碎片化信息，在碎片化场景精准识别用户满足多渠道交易和服务。
这些以消费者为中心的业务场景应用不断创新，需要基于稳定可扩展的中台能力来快速构建。
更多企业稳健的做法是选择某一创新业务作为突破口，尝试数字技术对其企业带来的改变并评估其商业价值后，逐步改造原有的业务，对业务模式、技术平台、组织管理、运营等方面进行渐进的调整，不至于对现有业务造成太大的冲击和影响。最终将企业各个领域的业务构建在数字技术上进行场景化运营。
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