数字化技术的发展是企业的重大变革机会，企业可以通过数字化转型快速提升经营能力，获得竞争优势。那么，企业应该如何开展数字化转型工作呢？企业在进行数字化转型时，具体需要解决两大类问题，一是数字化体系建设，二是数字化业务创新。

对于数字化企业来说，数字化体系建设属于系统性的基本任务。其目的是让企业建立起科学的数据管理方法，把数据看作企业的重要资产，开展全数据生命周期、全方位的数据治理工作，并面向数据的业务活动建立起规范化、标准化的工作制度和工作方法。数字化体系建设属于宏观的管理层面工作内容，是为了帮助企业更有效地进行数字化业务创新，数据价值的开发和落地。

数字化业务创新则是建立在规范、完整的数字化体系建设工作之上的。企业如果本身具有相对成熟的数据管理能力和高质量的数据资源积累，可以直接在数据资源的基础之上改进业务能力，设计具体的数字化业务场景，并开发相应的数字化业务信息系统。

数字化业务创新是解决当下问题的，直接面向当前企业遇到的业务痛点。如果数字化企业的数据基础并不好，那么企业则需要以数据业务创新为契机，在企业内部统一开展数据治理工作，对企业现有的数据工作进行改进和优化。

图2. 数字化转型主要工作步骤

由于每个企业的自身发展状况和发展需求不一样，因此在数字化转型中采取的具体方案措施也不同。然而，数字化转型工作是有一些通用的步骤可以遵循的，下面分别从数字化体系建设和数字化业务创新两个方面来介绍数字化的工作步骤：

1.数字化体系建设的主要步骤

通过数字化体系建设可以让企业面对所有和数据相关的业务活动，建立起全新的、科学的、高效的组织方式、工作方式，以及管理方式，强化企业的数据理解能力和使用效率，提升企业利用数据进行企业管理和业务创新的综合能力。

1广泛征集数字化需求

首先，需要对企业进行综合业务诊断，结合企业实际经营状况和外部环境变化，挖掘数字化转型的项目需求。企业一方面可以从内部广泛收集需求和建议，同时，也可以引入外部的专家顾问资源，让外部专家深入到企业的日常业务工作线条，共同梳理业务现状。

2设计数字化工作体系

之后，基于对业务现状的具体分析结果，对数字化项目进行顶层设计规划，确定数字化项目的目标、指标和具体工作内容。数字化项目中的各参与方共同协商、规划数字化转型项目的具体实施路径，在此期间，需要具体设计相应的方法、流程、标准、评价指标以及配套技术管理工具，形成具体的工作制度和操作手册，保证转型工作的有效落地。

3组建数字化工作团队

对于企业来说，数字化转型是一项跨业务、跨部门、跨团队的复杂工程，需要有专人负责任务的推进，因此，转型工作需要建立专门的数字化转型工作团队。

决策层面，需要各职能部门的核心负责人参与到转型的工作团队中，在转型工作中充分代理协商各部门的利益和义务。此外，数字化项目需要尽力争取企业“一把手”的特殊关注，从而保证有效协调组织中的各方资源，确保克服外界困难，保障项目落地。

执行层面，各部门以及各具体的工作团队也需要明确指定业务专员负责数字化项目的协调推进。业务专员是转型中各团队相互配合的“窗口”，负责深入理解工作需求、学习项目经验和知识、跟踪项目进度、协调所在团队内部的具体工作落地执行，并反馈项目实施过程中所需的关键信息及相关工作问题。

4分批推进数字化方案

数字化转型的方法不是完全设计出来的，而是“试”出来的。企业在进行数字化转型共工作时并非“一蹴而就”，转型工作需要按照一定优先级循序渐进地来开展。

在数字化转型的项目实施期间，企业中部分的部门、团队或业务线条，将先行按照新的方法和技术工具进行“转型”工作，例如，对数据按照特定标准进行采集归档、进行数据质量的整改优化、开展数据资产开发建设、构建数据基础支撑服务等。

5跟踪复盘数字化进展

企业需要定期确认数字化项目的工作成效，考核相关执行单位，同时与项目最初的设计规划进行详细比对，一方面总结经验和问题，另一方面根据实际情况灵活调整工作规划，让转型的具体操作执行更加契合企业工作实际。通过及时的项目复盘，动态调整和优化项目工作方案。之后，将更成熟的工作方案在企业中全面推广落地。

2.数字化业务创新的主要步骤

当企业建立起成熟的数据工作方法，在现有的数据基础之上，如何进行具体的数字化业务创新呢？我们应当如何从数据中发现价值并为企业创造价值呢？下面将介绍一个标准的数字化业务流程：

1数据获取

数字化业务创新离不开数据，因此首先就是要获取数据。数据可以来自于企业内部的业务经营活动，也可以从外部的信息渠道获取。很多数字化企业会设立专门的数据部门或数据团队（大数据团队），将企业所能够触及到的各种类型、各种格式的数据资源进行集中的整合与管理，同时，对这些数据进行数据清洗和预处理，保证数据资源的可用性和可靠性。

2数据分析

为了让数据发挥价值，则必须要对数据进行分析，从中挖掘出具有业务价值的信息和知识。数据分析师、数据科学家、算法专家，以及其他数据方向的技术人员，可以基于大数据和人工智能技术，以统计分析、机器学习、深度学习等作为主要的数据分析方法，从数据中发现重要的业务事实与规律，指导企业进行业务优化。

3业务设计

所谓业务设计，就是基于数据分析结果，如业务结论、业务规则、数据模型等，进行数字化业务应用场景的设计。具体来说，就是定义如何通过数据提高企业的管理运营能力，或者如何基于数据资源提供新的数字创新业务。

在业务设计环节，需要定义完整的数据工作流、数据与产品和服务的关系、人与数据系统（机器）的协作关系，以及数据所解决的具体业务问题范畴。业务设计包括工作流程设计和与数字化业务场景相关的技术需求设计。

4系统建设

按照业务设计结果开展数据相关的系统开发工作。基于数字化业务的软件应用系统开发需求，进行系统的详细技术方案设计，并开发具体的软件功能和数据应用服务，形成能够满足特定业务需求的数字化的技术产品。系统产出结果有办公软件、应用平台、服务网站、移动端应用、技术插件、数据服务、可视化数字大屏等多种具体呈现形式。

5业务实践

在系统建设完成之后，就可以基于设计的工作流程，开展具体的数字化业务实践，如使用新的技术工具进行业务管理，或通过新的算法或模型为用户提供产品推荐或解决方案。在该阶段，将在新的业务模式下继续收集数据，一方面，基于这些业务数据在一套标准的指标体系来对业务实践效果进行评估，另一方面，基于新收集的数据可以支撑后续更广泛的数字化业务创新，形成数字化业务逻辑闭环。