传统企业数字化转型的六个方法 传统企业数字化转型之路(1)

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通俗来说,数字化转型就是利用数字化技术和能力来驱动组织商业模式创新,商业生态系统重构途径和方法就是所谓的数字化转型,数字化转型的目的就是为了实现企业业务的转型、创新、降本、增效。

从这个概念我们会发现,数字转型有2个核心,一个是数字化技术的应用,常见的有云计算、人工智能、大数据、物联网等,第二个是商业模式重塑。其中商业模式重塑是根本目标,数字化技术只是工具和手段。

所以企业应该有个基本的认知,就是数字化转型绝对不是简单的上一套数字化系统就能够解决的。

数字化转型的本质包含了三个方面的内容:

第一,连接。万物连接,解决人、物、场的连接问题,这也是解决基本的业务链问题。

第二,数据。连接会产生协同,业务协同下会形成数据沉淀。

第三,智能。数据通过存储管理、加工和提炼,会形成智能分析进而反哺到业务。

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怎么更好的去理解呢?

打个比方,制造业企业在实施ERP或者其他内部系统的时候,谈的最多的是物流,信息流和资金流的统一,这个过程的实现更多是通过人工去操作,人在系统上录入单据,依靠人的力量推动整个业务流程的流转。

而数字化转型阶段,制造业企业可以应用物联网、云计算等数字化技术,就不仅仅是依靠人和物来产生信息了,而是物和物本身也可以连接并且自动产生信息,不再需要只通过人工输入信息,而是在万物互联下,通过RFID自动扫描感知,系统可以自动识别、自动计算、自动流转。

另外就是,在传统的信息化阶段,我们可以通过系统直观了解到产品的时间信息,但是不清楚空间信息。比如说货物什么时候入库、什么时候出库、数量有多少,这些通过查询系统便可以知道。但是货物具体的空间位置和移动位置,我们是无从知晓的。

那在数字化阶段,时间和空间的信息是可以融合的。通过数字化技术,我们不仅可以知道事物的生命周期,也知道它的空间地理位置,在时空融合进一步融合,这也是数字化技术发展的一个重要趋势。

企业数字化转型中仍然要先完成企业内部信息化建设和集成问题,这个集成包含了业务集成,也包含了系统集成。

所以,对于已经具备信息化基础的企业来说,数字化转型需要准备两个重点,一个是解决系统间的整合和集成问题,再有一个是如何利用新数字化技术解决自动化和智能化问题。只有经过数字化重构和整合后的内部能力,才能实现业务的敏捷和自动化,进而更有能力应变外部市场的不确定性。

如果这些基础能力不具备,企业就贸然启动数字化转型项目,那很有可能就是赶鸭子上架无法支撑。所以企业在数字化转型的时候,还是要把基本功给练好。

大多数公司意识到数字化转型的重要性,但不知道从哪里开始。彻底改革的想法可能令人望而生畏。大多数公司通过简单地找到一个开始并使改变发生的领域来报告成功。研究显示,85%的企业决策者认为,在落后于竞争对手之前,他们有两年时间在数字化转型方面取得重大进展。

数字转型一定是势不可挡的。如果做得正确,它可以成为组织DNA的一部分,并融入到现有的文化和经验中。以下是数字化转型的10个步骤:

1、以客户需求为中心。第一个转变是公司从以产品为中心转向以客户为中心。那些为数字化转型做好了充分准备、取得了最好结果的公司,了解他们的客户,对他们的需求和需求有强烈的理解。意识到什么对客户是最好的,可以让事情变得更客观,并帮助优先考虑下一步的步骤。

2、制定针对性数字化策略,明确方向,凝聚共识。

3、变革型领导。一个强有力的领导者可以帮助员工在变革时期感到安全。变革型领导必须让人们感到行动起来,并成为比自己更重要的事情的一部分。这意味着每一位高管和领导者都在倡导数字化变革方面发挥着关键作用。

4、技术决策。有效的数字化转型决策不可能在真空中做出。平均有15个人,其中有一半参与了大部分的购买决策。领导需要一起工作,代表他们的各个部门和公司的总体目标。

5、IT集成。全面布局IT系统,制定总体架构避免信息孤岛,构建一体化数字化平台。

6、赋能业务。通过新技术和数据驱动业务运营发展,贯通内外上下。

7、物流和供应链。如果数字化转型不能提高客户获得产品或服务的速度和可靠性,那么它就不会有效。数字化的物流和供应链提高了效率。

8、数据安全。大多数消费者认为他们的数据很容易被泄露。在数字化转换中更新流程和系统时,数据安全应放在首位。

9、产品、服务和流程的发展。数字化转型需要改变对产品和服务的交付,甚至是产品和服务本身的想法。现代产品更加智能,以创新的方式交付。

10、细分目标,短期快速迭代。企业数字化转型不能搞大搞全的模式,而是围绕战略目标和商业目标,进行拆解子目标,然后围绕子目标进行业务、组织、IT技术的改造和优化。

各行各业的数字化水平不同,业务特点及相应的生产经营环境也有很大差异,因此,数字化转型不可能有整齐划一的步调,要规避转型的风险,实现转型价值最大化,就要遵循试点先行、步步为营、循序渐进的转型落地策略

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