传统企业如何成功转型

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

所谓的大数据实际上就是为了收集每个人的习惯、偏好，然后通过流量导入精准的定位你的所有可能的需求，说白了就是推送广告。

平时和和朋友或同事共享文件，比较常用的还是微信或qq的传文件方式。但如果文件过大，传输速度慢，不想占用本地空间，用网盘

分享会有效率很多。

共享网盘的使用方式根据网盘产品的设计不同有所改变，比如坚果云

网盘，进入坚果云之后，选中文件，右键邀请同事共享，也可以和他人共创共享文件夹，每一个网盘的共享方式都有差异，大部分是以创建共享文件夹的形式。

共享网盘，目前比较好的就是企业网盘，团队几人使用的话，通过设置共享文件夹可以实现文件的流转，共享文件非常方便。

目前企业网盘市场分布为以百度企业网盘、360企业云盘为代表的“互联网巨头转型”阵营，以联想企业网盘、爱数

为代表的“传统IT厂商转型”阵营和以亿方云、坚果云为代表的“新兴SaaS厂商”阵营。

我将从传统企业转型的方向和成功案例来展开回答此问题，希望对你有所帮助。

一、传统企业的转型方向-产品服务化

在制造业发展早期，企业以快取胜，借助国际市场上已有的成熟产品，快速占据国内空白市场。随着自主创新意识的觉醒，企业逐渐开始“练内功”，在产品工艺、功能特性上打造差异化来获取竞争优势。

互联网时代加速了信息的传递，产品、技术经验可在短时间内被广泛复制，原来从创意提出、市场调研、小规模投产到投放市场做测试、收集反馈最终到成熟量产这类动辄以年为时间单位的“精耕细作”模式，就显露出其周期长、风险大、投产比未知的不足，如何能够实现产品价值增值，让服务满足客户更全面的需求，从产品制造到制造业服务化，是新时代制造业发展的新趋势。

产品价值增值空间日益向产业价值链两端的服务环节转移，产品的交付、安装、维护、保养等服务环节需求不断提升。信息技术的推广应用，云计算、物联网、大数据、工业互联网等新兴产业加速发展，让服务不再是简单的“三包”与及时的现场售后。优化服务模式，构建服务数字化管理体系，即是数字化时代对产品服务的新诉求，也能帮助企业实现对存量客户的触达、激活、互动乃至营销，降低现场服务成本的同时提升服务效率与水平。

二、世界知名制造企业的服务化转型案例

多家世界知名的跨国制造企业已经从产品制造商转变为“产品+服务”的提供商，如通用电气通过改变运营模式，扩展发动机维护、发动机租赁和发动机数据分析管理等服务，用服务合同绑定用户，增加服务型收入，其“技术+管理+服务”所创造的价值已经占到公司总产值的2/3以上；

以全球航空制造巨头罗尔斯一罗伊斯公司为例，其航空发动机已经在全球具有很高的集中度，但它选择了“不卖产品卖服务”。作为波音、空客等飞机制造企业的供货商，罗尔斯一罗伊斯公司并不直接售卖发动机，而以“租用服务时间”的形式，并承诺在对方的租用时间段内，承担一切保养、维修和服务，发动机一旦出现故障，由发动机公司在每个大型机场驻专人修理，从而通过服务获取客观的收益。罗尔斯一罗伊斯公司销售的现代喷气发动机中55％以上都签订了服务协议，服务收入占公司总收入的比重已经超过60％。

IBM曾经是一家单纯的硬件制造商，但经过十多年的整合，IBM已经成功转型为“提供硬件、网络和软件服务的整体解决方案供应商”。十几年前，当所有IT厂商大造PC时，IBM已悄然转型IT服务。而今天当越来越多的IT厂商开始意识到IT服务的战略重要性及极强的创收能力时，IBM却再次转身，开始转入服务产品化策略。如今IBM公司服务收入所占比例已经超过50％，利润连年增长高达10％以上。

农业机械制造企业约翰迪尔也改变了原来的产品销售模式，为客户提供专业化田间管理服务，以更好满足他们的需求；连卖灯泡的飞利浦也选择了用以“照明管理”替代电灯销售的商业模式。

对设备制造企业而言，随着智能制造技术的普及发展，机械设备的折旧、换新周期甚至将拉长到数十年，售后服务将成为客户采购时的关注重点，未来很多设备无需进行硬件替换，而是通过软件的升级便可持续使用，设备制造企业将能获取到更大增值服务价值。

三、新时代成就新制造

制造业服务化是制造业企业发展到一定阶段，逐步将企业的价值链由以产品为中心向以“产品+服务”为中心转变的必然趋势，它将给制造业企业带来新的竞争优势，对内建立更具粘性的客户关系，拉动老客户转介绍与产品回购，对外树立更好的品牌形象又进一步助力企业开拓增量市场。

文 | 董小英 编辑 | 张齐齐

来源 | 数字产业创新研究中心

随着大数据、人工智能、区块链等技术的发展，企业数字化转型浪潮愈演愈烈。近年来，国家提出数字强国战略，把数字经济作为中国增长的新动能。企业应该如何做好自身的“数字化能力培养”，在这场无硝烟的竞争中取得胜利。

在百望云联合数字产业创新研究中心、锦囊专家共同举办的《d性跨越 数创未来 2020中国企业数字化转型论坛》活动中，北京大学光华管理学院教授、数字产业创新研究中心主席董小英老师进行《跨越能力陷阱——企业数字化转型的机制创新》的演讲，为大家答疑解惑。

以下是演讲实录

一、企业数字化转型的背景

企业数字化转型的背景如何理解、设立怎样的目标、需具备哪种能力、转型要素有哪些。在转型发展过程中，从人类大的发展格局来看，每次文明的迁移都是由技术驱动。英国纺织技术使农业文明走向工业文明，美国信息技术使工业文明走向信息文明。而现在，随着中美德数字技术的发展，信息文明正在走向绿色文明。可以说，当今世界经济转型的关键节点就是新一代的数字技术。

泰安作为山东省的智能制造重镇，虽然城市不大，但在智能制造方面投入很大。他们专门成立由六名院士组成的专家委员会，来推动智能制造发展。将来整个制造体系，即供应链以及使用的能源一定得是绿色，而绿色供应链就是靠数字化来实现。所以，将来如果线上能力不足，会在发展中遇到非常大的困难。

近10年来，随着信息技术的发展，智能手机的出现和在线交易能力的提升为我们的衣食住行提供了巨大的便捷。从全球发展来看，移动互联网铸就美国巨大的四到五个在线企业板块。以往，中国对技术发展的认知比较延迟，但现在，中国年轻创业者的反应速度非常快。中国和美国的平台性企业，现已经涨到全世界的90%，欧洲只占到4%。将来，基于平台的竞争会在各个行业领域无处不在。特别是工业互联网，工业制造业的在线化、平台化、数据化以及智能化的体系孕育着数万亿美元的巨大的市场的规模，是全球竞争的制高点。例如美国对中国华为5G的针对和禁止，体现了 科技 竞争的惨烈，大家争先恐后在竞争中占据领导地位。

数字经济最核心的两个方面：平台和数据。作为财务人员，不在竞争战略的一线，感受不到数字化转型投入给企业带来怎样的价值，财务人员做数字化负责人时，才会推进有力。当然，有时财务人员对数字化价值理解不到位。因为数字化的投入，需要3到5年才产生带动效应，不能为企业快速的带来现金流，所以财务总监在数字化投入上可能持反对意见。实际上，如果企业没有这样的能力构建，整个企业的速度就会慢下来。

平台企业最重要的一个功能就是基础设施。比如我们无法想象离开手机的生活。对于一些年轻人来说，出行时宁愿做高铁也不坐飞机，脱离不了WIFI的环境。另外，手机的功能越来越多元，越来越多的功能都集成在手机上。平台企业的边界拓展能力非常强。比如滴滴出行，我们即可以说它是 科技 行业也可以说是出租行业，但本质业务还是交通出行。滴滴服务占到中国市场的97%。作为出租公司，如果没有平台，业务不可能做到如此广泛。同时，边界甚至可以跨境。比如蚂蚁金服计划上市，当掌握了海量的客户资源的时候，跨界变得比传统行业要容易，并且这样的企业保持一种高度的开放性。企业打造巨大的生态组合，生存能力与竞争力都会大大提高。

近年来，数据的量增长迅猛。根据联合国贸发组织的统计，我们看到中国的年均数据在逐渐增加，占比达到419%，超过世界其他国家。中国的数字经济已经开始提速，而且市场容量很大，数据密度很大，对未来人工智能的发展打下坚实基础。例如，阿里巴巴已经成为最大的数据平台，在后疫情期间也开始像世界其他地方拓展，和亚马逊形成直接竞争关系。

讲到中国经济发展的要素，资本、人才、土地和技术都是关键性要素，这么多年，国家第一次从战略角度提出数据是生产要素。中国过去30年的发展靠自然资源驱动，但这些资源逐渐枯竭。最近提出生产要素是关键性的，要将其市场化。数据资源从不同的视角去开发，隐藏的价值都可能被挖掘出来。这意味着数据资源的价值取值不尽、用之不竭。数据就像阳光，具有普惠性。但是，做数据挖掘处理和数据分析的人才匮乏。根据CDO调研结果发现，某些领导对数据部门要求很高，但投入不够，说明了上层领导缺乏数据的战略价值意识。

建立平台以后，将所有交易沉淀在平台上，通过数据的采集、清洗和整合，形成数据看板，将数据可视化，形成多元数据看板。企业根据这些数据改善管理。通过数据驱动产品创新，降低成本，提高效率，实现数据洞察，发现新商业价值。企业实现数据驱动业务和数据驱动管理，实现数据的增值。这个时候中国的整体经济开始转向数字经济。当然，实现成熟的数字经济，我们还有漫长的路要走。

企业数字化转型面临着内外两方面压力。现如今，客户要求越来也高。比如，用户对下载速度的要求很高，速度要快、广告信息投放要精准，和用户需求匹配。基于客户需求，供给端即企业就要进行良好的交互。在人工交互或者机器人等智能交互后，想要提高速度，就需要进行整合，建立数据和信息系统连接的数字神经网络，消除信息孤岛。

那么，信息化与数字化有什么不同？信息化是局部流程、局部环节和局部资源。以财务工作举例来说，当采购或销售出现违规行为，工作人员只能做事后管理。ERP系统出现后，可以控制超预算行为不发生，变成事前管理。但今天，只是财务流程数字化还不够。企业要做到设备的数字化、生产过程的数字化、客户服务交付的数字化和物流的数字化。所以，数字化在速度、广度、深度、精度、强度和细节六个维度都是在信息化基础上进行非常大的拓展。

二、企业数字化转型的目标

生存和发展是数字化转型最底层的目标，企业数字化的本质还是要解决企业管理中的痛点。例如财务数据的核算要快速且精准，就是把数据整合的速度加快。例如业绩部门年终发奖金时，基于数据来给出业绩的驱动指标。所以，数字化可以带来怎样的生态？基于长期的企业数字化研究积累，总结出企业数字化转型的“六不”目标：

1、产品服务不淘汰。很多产品没有智能化能力，很可能就会被淘汰。

2、管理决策不犯错。以前企业决策依靠人的经验，现在依靠机器识别，精细化程度明显增高。

3、价值运营不掉链。在供应链整个体系中，有很多的问题和梗阻，价值链和供应链的数字化，要打通这些梗阻，快速的做到上下游的无人交易，基于全机器流程，结果真实及可信。

4、客户服务不落伍。即线上服务，客户体验至上。

5、商业模式不翻车。现在的数字原生企业就是商业模式创新的典型代表。所以商业模式要重点考虑如何实现在这种这种颠覆式的变革中不翻车，锁住客户和争夺市场。

6、生态伙伴不掉队。在生态中，我们的合作伙伴都是并行的，如果你不在线上，别人在线上跑得很快，你可能就要掉队了。

经调研，企业的信息化和数字化过程中，最受益的就是报销问题。以前报销流程繁杂，没有数字化的过程支撑，给财务人员带去很大的麻烦。经报销过程简化后，大大提升整个企业的效率。IT行业互联网行业称作数字原生企业，因为在客户、员工上网等都会产生数字轨迹，而传统企业没有数字轨迹的支撑。所以，数字化转型对于传统行业来说挑战更大。传统行业数字化转型，既要把传统的事做好，还要像互联网企业一样，管理好所有的资产，即先把所有的资产数字化，包括财务资产的数字化。对于互联网企业，本身就有数字孪生。它依靠大量的消费者，描绘出用户画像，画像越多越细致，推广就越精准。在这个过程中，会积累大量的数字资产。比如阿里数据中台，上联服务市场拓展，下联基础数据是极其关键的战略资产。它的数据分析能力非常强，数据汇集量越多，平台价值越大，获取数据的便捷性越高。如果传统企业不做转型，慢慢就会被数字化企业淘汰。

对传统企业来说，要做数字化转型需解决四个问题：

1、速度：决策的速度，供应链的编排。转型速度方面的关键问题是思维认知的问题，企业的高层领导要组织变革。

2、范围：对象与过程，边界和生态。过去传统企业的内核都不是靠数字化来做，这些过程要数字化，就需时间和精力的花费。

3、规模：d性与伸缩，模块与复制。将平台的技术能力复制到所有的分子公司甚至客户，打造一个数字化生态，用数据创造价值。数据管理第一次做起来很难，但是复制利用的成本几乎可以忽略不计。

4、价值：商业模式，价值分配。其一，通过数字化转型，新旧数据随时调取，各种指标精准测量，实现数据资源的重用。其二，资产可以复制，数据可以输出。通过控制平台架构，进行商业售卖来收取一定的费用，降本增效。数据的价值链给企业带来创造价值。其三，能力的建设中最难的数据管理，以前财务部的纸面数字变为数字化表示。

三、企业数字化转型的能力

数字管理价值链由六个环节构成：数据采集、数据标准、数据质量、数据整合、数据分析、数据文化、数据价值、数据资产和数据采集。

对于数据采集，以前都是靠人工录入，容易出错且容易作假。所以，数据采集的关键是人工介入越少，数据越真实可靠。将来整个供应链的交易都会靠机器自动进行数据采集，确保数据的真实性、可靠性和高效，形成清洁、完整与一致的数据湖。

对于数据质量，包括五个方面。第一，数据真实，尤其对财务人员来说，不要做假账。第二，数据可得。第三，数据具有可解释力。数据量大，却不具备数据分析，则数据没有价值。第四，数据可靠。数据要展示企业的真实运行情况。第五，数据共享安全治理。企业应考虑数据政策、数据整合和数据分享。确保数据不被一个部门垄断，避免产生数据治理问题。

数据质量的管理框架也尤为重要。企业要对质量进行策划、控制质量、改进质量、测验质量。在这个过程中，要发展源数据和主数据，企业部门要分工明确，职责必须标准化。

另外，就是资产数据化。要把表单整个流程全部数字化，这件事要花费时间去做。特别对于传统企业来说，数字化就是一场马拉松。因为要把整个过程和资源一步步数字化，是一个持续投入过程，但也是企业数字化最重要的力量积蓄。买好设备、加人工智能、语音识别等都不是真正的数字化。数字化就是整个业务的底层，数字化转型过程中，先进行资产数据化，资产数字化以后作为管理运营工具，后边才能实现数据增值。

企业业务部门和IT部门要做到数据共享，确保业务部门可以及时得到想要的数据和信息。比如华为，新员工刚上任，也可以立刻获得客户的背景甚至喜好。比如设备的维修 历史 ，潜在问题等数据可以清晰呈现，帮助人员精准维修。

对于财务人员来说，数字化转型既是机遇也是挑战，大家要高度重视转型压力。在全要素、全过程、全链条和全领域的财务数据集成过程中，财务的视角会更大，获取数据更多。以财务为核心和整个业务环节对接的整合过程，即数字孪生，将来企业所有方面都会和财务发生关联。现在农业、建筑业、传统制造业等很多企业都提出个性化和数字化。在将来行业的发展中，所有岗位都需要数字化技能，所以大家要高度重视，如果不做自我转型，数字技能没能掌握，工作中就会产生问题，就会被行业淘汰。

四、企业数字化转型要素

这次疫情大大提速了全球企业的数字化转型，但困难也随之而来。在数字化转型过程中，每个企业的能力是不同的。对于有些企业，只依靠单一的逻辑思维和知识体系来运行发展，沉浸在舒适区内，陷入能力陷阱。当企业想要有所变革，就需要找到自身的能力缺口，即增加新理念，新技术，寻找新的发展空间。实现新技术和材料之间的融合，就打破了能力距离。财务人员不一定去做销售数字化的工作或研发，只需把财务的能力和数字化深度结合，经基于底层财务的管理体系数字化以后，加速企业转型。所以，对财务人员来说，强项还是才能，加之数字化的手段，消除能力距离也不是很难实现。

在数字化转型的新能力构建中，中小型企业缺人才和知识。数字化过程是变革和创新的过程。企业也有很多担心，比如数据隐私问题。对创新型企业来说，主要是行为约束。经调研，在词频统计中，我们发现，企业数字化转型最大的问题就是缺少数据方面的人才。数据、思维和业务都需要我们在数字化过程中克服。

最后，在数字化转型过程中，大家要具备企业家和二次创业精神，目标明确，持之以恒，坚定的向前走。数字化转型的趋势不可更改。以上就是今天和大家分享的内容，也祝大家的企业数字化转型行得通！谢谢大家。

数字化转型，是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型，简单来说，是用数字来驱动整个世界的变革。企业数字化转型的本质是通过数字技术在竞争中获取优势。

企业做到一定程度，多多少少都会遇到一个瓶颈期，尤其是在现在这个信息爆炸、市场风向瞬息万变的时代，一不小心就会陷入迷茫：接下来我该怎么做？似乎老办法行不通了？别人都在做什么？如何降本增效？要如何拓客？如何用现有的资源让企业更上一层楼？营销活动要怎么才能获取更多的人脉和商机？有新的营销模式吗？

如今，数据成了新的能源，不是企业没有数据，而是很多企业不知道怎么采集数据，治理数据，或者更深入地说，从数据中发现问题和机会。数字化转型是一个发现问题、量化问题、解决问题的过程，总结一下，有四场必打的战役：品牌营销、产品创新、渠道经营和用户运营。

品牌营销：

品牌是一套对公司产品和服务所引发的预期和联想，它不仅代表了一个公司的产品，也是代表了一个公司的形象和特质。就像提到“足力健”就会想到老人鞋、价格亲民、穿着舒适；提到“旺旺”就会想到过年大礼包、走亲戚这样，成功的品牌营销，是即使客户没有购买过这个品牌的商品，也会在脑海中形成一个联想。

虽然品牌是一种主观感受，但依然有量化它的手段。

（数据来源：数说雷达）

以兰蔻来举例，在数说雷达系统中查询兰蔻的口碑，会得到一个词云：

可以看出，关注兰蔻品牌的人群大多都是回购，并且认可兰蔻产品的功效的，这也符合兰蔻作为国际大牌的实力。

再看看兰蔻在京东和天猫两个站点的声量，可以看出兰蔻运营的主要阵地在天猫，京东次之，但也有不错的声量成绩。

除了词云图，还有哪些可以量化口碑呢？数说雷达也总结了兰蔻在全网的客户情感数据，如下：

可以看出兰蔻的情感趋势、情感分布都是偏正向的。事实上，当我们提起兰蔻，也大多有“粉水”、“保湿”、“国际大牌”这样的联想。

数字化转型对品牌的量化就体现在此，把抽象的东西具象化、数据化，再从量化到的数据里找出品牌可以提升之处。

产品创新：

产品的优劣是用户体验中核心的部分，产品好不好客户说了算，因此产品调研十分有必要。但传统的传单、问卷调研很难快速、准确、全面地反映真实情况，从而给产品创新带来困难。

在创新战场上，企业需把细分市场的竞争情况、多维度的产品口碑和质量投诉信息通过数字化手段管理起来，充实企业的创新知识库。

渠道经营：

量化不仅是对于企业，更是对于市场。

线下渠道经营和线上同样重要，大部分人群的消费习惯还是在线下，要在疫情肆虐的当下降本增效，还是要利用关键三核心“人、货、场”武装自己，为企业提升竞争力。

而渠道经营用AI算法就可以事半功倍，比如门店选址，总有一家生意更好的店铺，在另一条街。这时候你就需要从客流画像、居民区分布、与CBD的距离等多个维度来分析筛选出一个最优选址，AI算法就是最好的选择。图例为数说睿见全国城市指标排名，在指标的参考下选择最符合企业需求的选址，可以少走很多弯路。

来源：数说睿见全国城市选址指标

用户运营：

前述几场大战可以帮助企业培养和筛选出意向客户，用户运营则帮助在私域池中促成交易。很多大牌美妆都在做的社群经营就是私域，先用活动或者首次销售把用户引流到社群中，做好品牌的宣传、下期活动的营销，这种“耳濡目染”自然会让用户对品牌的印象加深，再用打折促销的方式促成二次购买，逐渐汇聚成一批忠实的品牌社群客户。

遵循用户拉新——激活——留存——转化——传播——到店的路径，企业仍然需要数据采集工具提供多点打通、融合、管理功能。节省人力，把人力和数据用在刀刃上，这也是数字化转型的意义。

其实不论是什么转型，归根结底都是为了企业更好的发展。数字化转型的开始或许很难，但从长远的眼光看，这一步值得迈出。

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