1.1.3　传统企业数字化转型的5个阶段

企业数字化转型是不可逆转的时代趋势，数字化转型能够帮助企业更好地应对来自未来的不确定性。同时，新技术的发展使得市场与用户的需求也发生了巨大的变化，传统的同质化产品不再满足用户的个性化需求。若想在竞争激烈的市场存活下去，企业必须进行全方位的数字化转型。

企业在进行数字化转型之前，需要明白什么是数字化，以及企业数字化的范畴。数字化不是单纯地使用先进的技术打造管理平台，将企业的业务流程串联起来，也不是使用大数据、云计算等技术将企业每个环节的数据进行分门别类地存储和计算。这些只能算作企业的信息化管理，或者企业数字化的初期尝试。

传统企业的数字化转型需要经历以下5个阶段。

1．数字化技术为传统信息化企业赋能

一般而言，当代企业大多具有一定的信息化基础，在日常办公中会使用信息化工具或系统，例如线上打卡系统、员工电子档案系统、生产管理系统等。企业通过使用信息化管理平台提升企业的运转效率，降低企业的生产管理成本。

数字化转型不能一蹴而就，利用数字化技术为传统的信息管理平台赋能成为搭建企业数字化平台的最好方法。对企业原有的信息化平台进行完善和扩建，可以减少企业数字化转型的成本，同时能够使员工更快地接受新平台。例如将线上打卡系统升级为多人协同办公系统，员工不仅能够打卡，还可以实现线上多人合作办公，自动生成工作日志；将员工电子档案系统优化为人力资源管理信息系统，HR不仅可以随时调阅员工个人档案，还能够及时对员工岗位调动进行更新；将生产管理系统打造为生产制造执行管理信息系统，能够将生产计划和生产调度进行有机结合，实现全方位的生产效能提升。

2．数据的集中和连接

数据是数字化的基础，没有数据作为基石，就无法搭建起数字化的“城堡”。而在传统企业中，数据往往散落在业务流程的各个环节，极少受到重视。企业进行数字化转型的第一步，就是要收集这些数据，将其分门别类地进行整理，以待日后进行业务分析、指标确定和战略讨论时使用。例如企业在生产过程中能够使用自动传感器等设备收集数据，在销售过程中能够通过用户反馈系统收集数据，在营销过程中能够通过网站埋点收集数据。

企业收集到这些数据之后，可以对其进行整理，并对不足的数据进行定向收集。需要注意的是，数据收集的成本较高，因此在收集之前，企业一定要做好路线和场景规划，在业务层面尽可能多地对数据收集工作予以支持。

企业在将数据集中之后，要对其质量进行检验，保证同一种数据在不同的系统中是一致的，避免后续出现问题。企业可以通过BI（Business Intelligence，商业智能）平台、数据仓库等对相邻环节的数据进行校验，并将数据质量纳入日常运营管理范围，打通数据壁垒，避免信息孤岛。只有让数据集中，连接在同一个平台，才算真正完成了企业数字化转型的前期工作。

3．数据的分析与展示

数据的集中连接完成后，企业需要对其进行分析与建模，深入挖掘数据内在价值，并将其以可视化的形式展现出来，例如生成报表、可视化报告、有观赏价值的数据大屏、动态的可预估未来趋势的数字模型等。这些可视化的数据形式，能够为企业的管理者提供更加直观的视角，使其发现很多正在发生或者潜在的风险，及时找到解决方法并做出预防。

例如在数字化转型之前，企业管理者需要依据某个环节的数据报表做出发展决策，可能需要从总部到分公司再到部门进行层层追问，等拿到准确数据报表的时候已经错过最佳决策时机。对于企业来说，时间就是生命。而在数字化转型之后，企业所有数据实现可视化，企业管理者只需要直接查看员工提交上来的相应报表，无须任何人员的额外协助，就能够实时掌握企业动态，并以此为依据，做出更加切实可行的发展决策。

4．精益分析

在前3个阶段推进一段时间之后，企业已经可以熟练应用数据，并将其作为企业发展的助力。但是将庞大且复杂的数据完全收集起来的成本相当高，如何才能降低数据收集的成本而不影响数据的质量呢？这是很多企业管理者都在思考的问题。

企业此时进入了数字化转型的精益分析阶段。例如，传统制造企业在推行精益分析方法时，首先要推行精益工业设备。工业工程师会通过现场诊断，来分析企业生产运营管理中存在的问题，并针对问题提出建设性的解决方法，同时预防潜在的风险发生。

绝大部分传统制造企业在设备精益化方面相对落后，而精益分析阶段则是最需要使用数字化软件、硬件技术和工具的阶段。精益化分析需要通过使用这些设备和技术来简化、优化精益化分析的过程，将原来凭借人工经验现场诊断给出结论的过程，转变为实时数据驱动的数字化诊断过程。相比于依赖人工经验的现场诊断，数字化诊断能够更加客观、全面、及时地发现在企业生产中存在的成本浪费问题，这也是促进企业真正走向数字化、智能化的一大步。

5．高阶分析

高阶分析建立在精益分析的基础之上。得益于精益分析的成果，企业的生产过程及企业管理者被赋能，能够更加及时、准确、全面地发现企业在生产运营过程中存在的问题。而在发现问题之后，企业管理者就需要分析问题，寻找其产生原因，并针对问题提出切实可行且高效的解决方案。

高阶分析利用大数据和人工智能技术，结合机器学习等方法，能够对以往的历史实践进行经验提炼，并对未来的生产问题做出预测。APS（Advanced Planning and Scheduling，高级计划与排程）等系统的应用能够为企业的生产计划乃至战略决策提供智能化建议。同时，知识图谱等技术能够实现企业的知识库自由，计算机视觉、听觉等技术能够取代简单、重复劳动的人工岗位。

企业的每个生产流程节点都会存在一些场景，需要大数据和数字化技术，帮助企业管理者快速做出决策，甚至在一些简单的程序上实现自动化决策。高阶分析能够真正实现企业的数字化、智能化生产，只有这样才算是基本实现了企业的数字化转型。