2.2.2 数字化企业的特征

数字时代的特点是变化快，同时这也是它的魅力所在，因而要给数字化企业下一个准确的定义比较难。结合领域内专家学者和企业家的意见和想法，我们认为数字化企业是适应数字时代新要求，运用数字化思维，以数字化技术为基础，以数据要素为核心，以数字化组织和企业文化为保障，对企业的业务模式、运营流程、管理体系等进行数字化重构和创新，提升企业自身竞争力，创造更多价值，实现可持续发展的新型企业形态。数字化企业包含两种基本类型，一种是传统企业数字化转型，另一种是与生俱来的数字化公司（如华为、腾讯、阿里巴巴等）。本书探讨的主要是传统企业数字化转型。

根据上面的定义，数字化企业的几个关键特征是：

1.建立数字化思维

数字化转型是一场深刻而系统的变革，数字化技术的运用是基础，更重要的是认知和思维方式的革命。数字化转型是在“数据+算法+算力”驱动的数字世界中，以智能化的数据赋能和服务，化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，创新产品、服务和商业模式，从而构建起企业新型竞争优势。同时，数字化又是一个不断迭代更新的过程。因而企业要勇于摆脱过往成功的束缚和路径依赖，大胆突破创新。

2.以客户为中心进行价值创造

数字化时代的市场条件发生了很大的变化，以客户需求为中心进行价值创造的逻辑日益彰显。企业数字化转型不仅仅是优化生产，更重要的是更有效地连接市场、为用户提供更好的服务，从而更好地满足客户需求。第一，数字化企业可以运用大数据技术更好地了解客户需求，从单一产品供应向“产品+服务”组合供应升级，从而满足客户的多样化需求。第二，数字化企业可以通过智能制造技术实现柔性化生产，从而满足客户的个性化需求。第三，数字化企业可以基于智能产品和数据分析，构建起全生命周期服务体系，从而挖掘客户的潜在需求，提高企业服务附加值。第四，数字化企业还可以通过社区、社群、众创平台等形式，鼓励客户直接参与产品设计。由此，企业价值链实现了重构，成为既包含生产价值链增值又包含服务价值链增值的融合型价值链。

3.技术支撑，数据驱动

数字化企业通过充分运用数字技术，汇聚和挖掘企业内外的大数据资源，开发和释放大数据所蕴藏的巨大价值，转化提升员工、机器、设备、系统的智慧能力，赋能企业生产、经营和管理的全流程。首先是要建立企业的人与人、物与物和人与物的全连接，连接员工、连接客户、连接设备。通过连接解决业务协同，在业务协同中产生和积累数据；通过对数据的处理、分析和洞察，进一步驱动业务和运营；随着数据持续积累，进而支持更高级别的自我学习，把实时决策融入业务流程，实现自动化，使运营更加简单、高效、智能，形成闭环，持续优化改进。

4.重塑企业组织和文化

数字化转型是企业组织和文化的重塑，需要加强顶层设计，激发全员参与。企业要在创新产品、服务和商业模式的同时，调整、重塑其组织架构和企业文化，通过企业内部大规模网络协同和智慧决策中枢，构建敏捷型组织、学习型组织、生态型组织，激发每一个个体的潜能，实现自我组织、自我管理、自我驱动，通过多部门协同应对各种不确定性。

2.2.3 企业数字化转型的问题和挑战

在实践的过程中，我们发现传统企业数字化转型还面临不少困难和挑战，在一定程度上制约了企业数字化转型的进程。企业数字化转型的问题和挑战模型如图2-1所示。

一是认识不足，缺乏方法论。很多企业并没有深刻认识到数字化不仅是技术更新，而是经营理念、战略、组织、运营等企业经营全领域全方位的变革。这些企业在数字化转型的过程中，还认为就是一种信息技术的应用，往往停留在引入先进信息系统上，没有真正上升到战略层面，单一地靠信息部门来推动数字化。而信息部门的位势低，加之资源经常不到位，导致数字化与经营战略两张皮，难以实现数字技术与经营的融合。同时，数字化转型是一项长期、艰巨的任务，面临技术创新、业务能力、人才培养等多方面的挑战，需要在全局层面的有效协同。而目前多数企业没有进行强有力的制度设计和组织重塑，部门之间数字化转型的责、权、利不清晰，也缺乏行之有效的考核、激励制度和措施。

图2-1 企业数字化转型的问题和挑战模型图

二是核心技术与服务供给不足。传统企业数字化转型实践中遇到的一个头疼的问题是核心技术与服务供给不足。一方面，目前市场上的方案多是通用型解决方案，无法满足企业和行业的专业化、个性化需求。另一方面，目前数字化转型相关技术与服务还缺乏行业标准，市场上的软件、大数据、云计算等各类技术和业务服务商良莠不齐，对于很多中小企业而言，选择难度较大，试错成本较高。更为重要的是，目前有能力承担集战略咨询、架构设计、核心技术开发、数据运营等关键任务于一体，且能够实施“总包”的第三方服务商还很稀缺。

三是“数据孤岛”待打通。随着新一代信息技术的广泛运用，数字经济蓬勃发展，数据成为新的生产要素。但是，数据不流通，就很难形成生产力。当前，数字化企业面临着“数据孤岛”的窘境，既有外部孤岛，也有内部孤岛。一方面，在企业内部，由于开发时间与部门的差异，存在异构以及多个软硬件平台的信息系统同时运行的现象，这些系统数据相互独立、隔离，无法实现数据共享。另一方面，企业对外部数据的需求不断上升，比如产业链上下游企业信息、政府监管信息、社会公共服务信息、公民基础信息等。目前，政府、事业单位等公共部门的数据尚处于内部整合阶段，对社会公开仍需时日；在社会数据方面，哪些可以采集并独享、哪些能采集但必须共享、哪些不能采集等，还缺乏详细的规定和法律依据。

四是数据口径不统一。数字化转型中的企业每天会产生和利用大量的数据，比如经营管理数据、设备运行数据、外部市场数据、用户行为数据等。但由于生产设备的种类繁多、应用场景较为复杂、业务流程不尽相同，不同环境下接口协议不同，数据格式差异较大，不统一标准就难以兼容，也难以转化为有用的资源。数据标准问题已经引起了国家的高度重视，以制造业为例，目前中国已有全国信息技术标准化技术委员会、智能制造综合标准化工作组、工业互联网产业联盟等多个机构从事相关标准研发，制定并发布了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》《工业互联网标准体系框架（版本1.0）》等文件，但具体标准的研制和推广工作刚刚启动，市场接受度还不够高。

五是数据安全有隐患。数据安全问题是企业数字化发展过程中要面临的重大问题。企业数据事关企业核心机密和利益，因而其安全要求要远高于消费数据。比如，工业企业的数据涵盖设备、产品、运营、用户等多个方面，一旦发生泄露，将给企业和用户带来严重的安全隐患。更为严重的是，如果这些数据被恶意篡改，很可能导致生产过程混乱，进而威胁到人身安全、关键基础设施安全、城市安全、社会安全乃至国家安全。当前，各种信息窃取、篡改手段层出不穷，防不胜防，单纯依靠企业自身技术能力难以确保数据安全。