“后疫情时代”，随着物联网、大数据、AI、虚拟现实、区块链这些新技术在越来越多的行业和应用场景中得到了进一步的深化应用，数字化转型这个话题毫无疑问，已经成为社会发展的新兴风口，以及产业变革的大趋势。无论是实力丰厚的传统大型企业，纠结于市场激烈竞争和业务拓展的中小企业，还是刚刚起步的新兴创业团队，都将目光投向了数字化转型，并将数字化转型看作企业价值增长的新战略和新机会。

那么到底什么是数字化转型，企业进行数字化转型，又到底在转什么？

关于数字化转型有很多专业严谨的科学定义，例如：

“数字化转型指通过新一代数字技术的深入运用，构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界，进而优化再造物理世界的业务，对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑，实现业务成功。”

—​ 华为《行业数字化转型方法论白皮书2019》

“数字化转型指利用数字化技术（例如云计算、大数据、移动、社交、人工智能、物联网、机器人、区块链等）和能力来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法。其目的是实现企业业务的转型、创新、增长。”

—— IDC

实际上，理解数字化转型并不复杂，只需要把握一些关键词要点即可。一是数字化技术，如云计算、大数据、人工智能等；二是模式创新，企业通过全新的方式组织生产力，开展经营活动；三是价值创造，具体体现在企业综合竞争力的提升以及业务增长。

这里面，第一点是工具，第二点是方法，第三点是达到的效果。数字化转型所转的内容，答案其实就在第二点——模式创新，即数字化技术给企业经营活动带来的变化。

1.​ 转管理方式

首先，企业数字化转型会转企业的管理决策方式，在管理经营活动中，让企业更加重视数据和信息的价值。在很多传统企业中，管理者的业务决策更多是依赖于对市场“直觉”的判断和基于行业经验的“自信”。在面对比较复杂的业务问题时，管理者容易过度依赖主观的因素，产生误导性的分析结论。

通过引入成熟的数据管理方法和相应的管理信息系统，企业可以更加便捷地为管理者和更多业务人员提供综合的数据服务。企业在开展业务活动时，可以“用数据说话”，而不是拍脑袋、靠直觉。数据可以为业务决策提供更加科学、客观的信息依据，也可以更好地说服组织中不同团队、不同人员对业务现状和发展趋势产生一致性的理解和认知，产生更强的凝聚力、协作力，和执行力。

用数据进行管理的背后是一个“科学管理”的理念，只有科学管理才能真正降低企业所面临的各种管理风险，让企业能够更好地应对来自市场复杂多变的竞争挑战。

数字化的管理方式可以让企业成功的“商业模式”变得可复制、可拓展。一家门店的成功可能是靠一名优秀的“店长”，而100家门店的成功，背后一定有一个可批量复制的产业“最佳实践”。

数据可以把这些“最佳实践”固化下来，作为一项对内的标准化工作流程，以信息系统为载体，与人形成一套“共生系统”。一方面，人的优秀经验不断在信息系统中沉淀，让系统中的方法、工具、流程、知识不断进化改善；而另一方面，系统也可以把所有人的智慧和能力进行持续的积累、集成，与标准化管理，让人最宝贵的经验价值真正成为企业能够留住的资产——真正解决大多数企业所担心的“新人跟不上，老人留不住”的困惑。

图1. 数字化转型的总体转型目标

2.​ 转能力结构

数字化企业在能力结构上与传统企业存在很明显的不同，转型的企业具有全新的生产方式，在产业竞争力上会逐渐形成强大的竞争优势。对于传统企业来说：

经济产出 = 技术 + 劳动力 + 土地

而对于数字化企业来说，公式中将会添加一个新的生产要素——数据，即：

经济产出 = 技术 + 劳动力 + 土地 + 数据

新型企业把数据作为影响其经济产出的重要生产要素之一，企业不仅可以依靠高新技术来建立起行业门槛，还可以从对数据的应用角度来提升业务产出能力。数据的本质是知识，通过机器学习、数据挖掘等数据科学算法，企业可以从长期积累的业务数据中挖掘出有价值的业务知识。这些业务知识以算法模型或者业务规则的方式进行表示，与自动化的信息系统相结合，为用户提供数字化的创新业务。

例如，在商超零售行业，通过对消费者购买商品的订单记录进行数据分析，可以挖掘不同商品的市场热度、产品品类的潮流趋势，以及不同特征类型的消费者的购物偏好规律。在获得这些业务知识的基础上，销售门店可以更好地确定订货、补货计划，能够科学进行产品定价，同时在店铺选址和活动促销方面也能够获得更加准确的决策建议。

在金融行业中，银行机构会积累大量申请贷款用户的个人基本信息，并持续跟踪记录贷款人后续的还款情况数据。基于对这些数据的分析，可以通过机器学习算法自动建立贷款人的信用度评估模型。这些算法模型可以基于给定的用户信息条件，自动对贷款申请人的还款能力进行评估，帮助信贷人员更准确地处理贷款申请。

类似地，医疗健康数据、交通出行数据、生产用电数据、外卖订单数据、网络流量数据，这些信息都能够准确地反映出人们日常衣、食、住、行，方方面面的重要信息。基于对不同场景的数据的统计分析、建模分析、可视化分析，能够让提供服务的企业更深入地了解业务、了解市场、了解用户，从而为用户提供更加优质的个性化服务。

未来，不再是人找服务和产品，而是服务和产品主动找人。在数据资源的精准驱动下，企业能够真正实现个性化的精益生产，提供定制化和人性化的服务。

3.​ 转组织方式

数字化企业除了具有更可靠的管理运营能力和更可观的业务创新能力，还具有更加高效的组织方式。对企业来说，一旦将数据资源进行整合，并对数据提供标准化和规范化的管理活动，就意味着企业实现了知识的共享。而知识共享最大的好处就是在于释放企业背后所蕴含的巨大创新能力。所有数字化转型企业的最终目标都是成为一家知识型企业——重视知识的积累、分享、演化、裂变，最终实现价值的创造。

数字化企业在组织方式上将会朝着更加扁平化，更加柔性的方向进行转变。数字化企业由于积累了大量的数据和知识，一方面可以更好地应对市场变化所带来的不确定性，另一方面也有利于帮助业务人员从数据中更加高效地发现更多的商业洞察。

数据在组织内的充分开放和共享，可以促进组织中的各相关利益方以“数据”为抓手，以“系统”为载体进行密切协作，可以加强各职能部门、各业务线条之间在工作上的充分融合与交流。数字化企业的人才、资源、任务都会从数据、信息、知识、价值发现、价值创造的整个数据价值链进行高效的组织和聚集。

数字化企业更加关注价值创造的最终目标，而不是拘泥于既有的科层制管理流程。在数字化企业中，通过定义数据的使用过程和使用方式，灵活而巧妙地规范了每个业务单元的行为和职责边界。数字化企业在OKR的管理理念下，让企业中每个人都可以在充满创造力的氛围中进行灵活的业务操作，逐步完成子目标，最终共同实现企业的总体目标。

数字化除了鼓励组织的内部创新协作，同时也促进了企业的外部开放性。数字化企业本质上也是开放型企业，数字化企业将高质量的数据和数据服务作为企业自身重要的资产，对外进行充分的业务赋能，更加高效地整合产业上下游的行业资源。

数据的价值在于应用。不同产业、不同行业领域的企业通过数据关联、数据融合、数据价值交换，可以实现更广泛的产业合作，创造出全新的业务场景，同时也催生出更多有前景的业务机会。