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企业数字化转型有什么意义，简述转型战略以及三要素( 二 )


比如在商场可以使用WiFi探头，采集访客的终端设备信息、客流量、停留时间等相关信息 。与传统企业数字化转型不同的是，数据是否在线 。传统企业更多的是收集和存储数据，并没有真正解决统一格式清理和在线数据的问题 。
2. 是否在数据在线的基础上，通过数据分析驱动业务精益运营？ 数据分析是企业数字化应用的第一部分 。在这期间，企业可能已经发现，传统的导出数据库数据，手工运行数据的方式，在工程量和时间精力投入上都是巨大的 。考虑引入数据分析工具、可视化展示工具等 。提高不同纬度的数据拆分和分析，但更多体现在业务层面的分析 。
比如，企业可以通过分析销售数据，更好地分配销售资源 。比如企业发现某种商品的销量在下降，很快就会把产品下线，但背后可能还有更多其他原因，值得进一步探究 。
3. 是否通过数据产生业务洞察，驱动企业的业务显性增长? 通过数据生成业务洞察是对企业数据分析的进一步讨论 。当然，在达到这个程度后，企业的数据不能只来自于自身，还需要一些第二方、第三方数据的支持，帮助企业更好地了解整体市场环境和竞争格局，了解潜在客户和目标客户的特征，包括现有客户，对用户的行为和偏好进行综合分析 。从而形成立体的层次分析和趋势判断，对行业、行业和目标客户群体有更好的洞察和了解 。
比如通过标签补充，对现有用户群体进行第三方维度分析补充，从而建立更精准的用户画像数据，通过更精准的营销手段进行营销，实现获客转化 。
4. 是否通过数据智能，驱动整个企业商业和业务模式的转型? 而商业模式的转型对于任何一家传统公司来说都是一项艰巨的任务 。
一方面大量的大数据企业都在不断倡导数据能力的平民化，希望能通过数据能力平民化，一方面帮助用户更好的解决他们潜在的需求与问题； 另一方面也给予希望能够获得更多的客户数据，以实现更深度的用户数据洞察 。这就需要企业从原来的流程和经验驱动升级到数据驱动的决策 。当然，这并不是说经验不重要，而是数据作为一个规模样本，可以帮助管理层提供更多的预测分析数据，更好地辅助管理层决策 。
阿里巴巴在2018年11月发布的《新一代数字化转型白皮书》中指出:
企业在数字化实践过程中，要明确自己所处的转型范畴，从企业战略和数字化技术方面选择合适的、匹配的方案策略，从而顺利实现转型升级的目的 。
和2，借助一些广泛通用的技术手段，对业务数据进行处理，优化本地业务，提高效率 。更强调对现有业务流程的帕累托改进，而不破坏原有的组织运作规则 。其核心是数据统一、数据公开、数据可用、数据分析 。
而3、4阶段，企业需要在组织层面做一些改变，打破原有的组织壁垒，改变企业原有的数据驱动的业务运营模式 。比如数字化营销手段的推广，需要市场部和销售部的双重配合，对销售线索进行清理和分发，重构市场和销售原有的合作模式 。
比如文中提到的“红领服装”，几乎完全打破了传统服装设计制作的全流程 。生产的投入不再由“头版”和“样板版”驱动，生产量也不再以百万计算，而是由“1”件的个性化生产驱动，对后端切片、缝纫、质监等环节提出了挑战 。然后重构企业的核心竞争力和商业模式，对用户、企业、第三方资源进行时间和空的重新安排，实现上下游的紧密协作 。甚至可以赋能第三平台，实现数字化能力的跨越和提升 。
从实现的难易程度来说，传统企业可以通过嵌入技术能力和培养1到2年的组织人才来实现第一阶段和第二阶段的转型，通过技术局部优化运营和技术升级 。而阶段3和阶段4是企业需要不断投入时间、人力、物力等资源进行持续改进的两个阶段 。它将花费企业三到五年的时间，甚至伴随企业生命周期的全程，成为企业基业长青的支柱基础的一部分 。
在数字化商业场景下，商业模式被重构，消费者可以更接近他们的服务商(这里不是供应商，因为供应往往意味着批量供应，无法照顾消费者的潜在需求 。而服务商可以更好的理解一线用户的直接需求，业务场景的转换，从端到端(消费者需求)到端到端(消费者交付)的变化，这不仅仅是数据维度的变化，更是数据量级的指数级变化 。更重要的是，考验的是企业如何更好地处理、存储、建模和利用先进技术 。
数字化转型——艰难困苦，玉汝于成 通过调查发现，很多公司一直在倡导数字化转型，但没有取得成效 。数字化转型的春秋梦里，中层和基层单位忙于业务目标的实现，数字化转型在高层和中层单位背道而驰 。最后都是共同的结果——早起，赶晚集，一无所获 。


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