数字化转型：数据如何转化成生产力

随着科技的快速发展和数字化的深入推进，数字化转型成为了当今商业和经济领域的热门话题。数字化转型作为一种新的商业模式，通过充分利用数据和先进技术，提高企业的运营效率和创新能力，从而实现持续增长和竞争优势。本文将探讨数字化转型的概念和意义、关键要素、案例分析以及未来展望和建议，展示数据如何转化成生产力，引领企业蓬勃发展。

 

数字化转型的概念和意义，数字化转型是指企业利用现代信息技术和数据分析方法，整合内外部资源，优化商业流程，提升产品和服务的质量和效率。数字化转型不仅意味着企业的技术升级，更是一种全面的思维方式和战略转变。通过数字化转型，企业可以更好地理解和应对市场需求的变化，提升用户体验，实现个性化定制，进而增强客户忠诚度和市场竞争力。

那么数据如何转化成生产力，主要体现在2个过程，第一个过程是业务数据化，第二个过程是数据业务化。业务数据化是数字化转型的第一阶段，或者很多IT系统建设中包含业务数字化，第二个阶段数据业务化，是指通过数据赋能业务，或者数据直接产生服务或者商品，进而产生价值。

 

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业务数据化

 

企业的数据利用在第一阶段是聚焦于业务数据化，也就是将业务流程设计成软件应用，通过软件应用采集，生产业务数据，在通过对业务数据的分析形成业务洞察，然后由业务人员参考业务洞察去指定业务策略，这个过程是从信息化往数字化转的初步阶段，其中软件应用采集，生产业务数据是IT信息化建设，或者业务软件系统。而通过对业务数据的分析形成业务洞察，然后由业务人员参考业务洞察去指定业务策略是指数据采集到数据平台，进行BI报表的制作，这个过程是数字化的初始阶段。在这个阶段业务数据化的过程，数据并不直接参入业务的执行，它是业务流程的产物。

 

业务数据化这个过程数据->洞察->决策，这个过程是传统的从业务数据采集数据进入数据仓库，指标创建，然后报表展示，分析后决策，这个过程是传统的商务智能的阶段，也是大部分数字化转型所处的阶段。这里就不详细说明。

 

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数据业务化

 

数据业务化阶段是数据中台阶段，数据中台的主要特征是数据运营，即通过数据产生新的应用或者业务价值，那么这一过程主要是如下图所示：

 

1、了解当前的业务场景，根据当前的业务场景下的痛点，比如如何提高销量，销量不高有什么办法提高等业务痛点。

2、基于当前的业务痛点，了解当前的存储的数据，根据当前的数据情况，规划相关的应用，例如客户画像产品、商品分析、市场分析等数据产品，这些数据产品围绕的目标是如何提高销量这个目标。

3、基于数据产品的目标，然后在数据中台进行模型的创建，依据模型进行数据清洗和加工分析。

4、数据模型的数据产品以API的方式提供到业务系统或者新建的应用系统

5、基于业务系统中的客户画像产品等、商品分析、市场分析，市场人员制定不同的市场策略，商品规划人员规划不同的生成计划，销售人员基于客户画像数据制定不同的销售策略。即动作。

 

以上就是数据业务化的过程，这个过程是基于业务场景或者业务价值进行直接的数据采集或者加工，进入到业务系统中，业务人员依据数据进行动作之后，产生的结果是提高了销量，那么这个就是产生了实际的业务价值。

当前很多数字化转型的案例中存在较高的失败原因很大部分是没有依据业务场景开展的，数据部门工作内容不能直接给业务带来产生价值，如果可以直接产生价值，那么业务部门就拥有了数据治理的动力，推动业务系统配合改造。

而目前大部分的传统企业在数字化转型的过程中处于在第一阶段，即业务数据化的阶段。这个阶段对业务产生的价值有限。

数据业务化的过程是数据可以在在业务系统中产生实际的业务价值，因此数据作为新的生产要素存在，而且数据成为了数据资产，未来在政策的允许下，可以正常的交易。

 

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精益的数据战略

 

数字化转型是当今企业发展的必然趋势，也是推动经济发展的重要力量。通过优化商业流程、提升产品与服务的质量和效率，数字化转型将数据转化成生产力，促进企业的创新和发展。希望本文提供的观点和案例分析能够启发读者，推动数字化转型在各个行业的深入实施，促进经济的可持续增长。因此制定精益的数据战略有助于提高数字化转型的成功率。

 

如何制定精益的数据战略？

 

1、探索

精益数据战略意识到过去的定位论和控制论已不适应高速变化的环境。在这个高度不确定的时代，企业需要摒弃繁重的、计划式的战略，而是在不确定性中发现确定性。因此，精益数据战略的制定始于探索。

探索的起点是企业的业务愿景和发展终局蓝图。在这个阶段，企业将业务价值放在第一位，将所有能够助力实现战略目标的工作内容纳入业务场景蓝图中，无需顾及IT架构和数据现状。

探索的过程是业务和技术人员共同创造的。主要活动包括与业务愿景对齐，共同设计数据资产和数字化技术蓝图，共同构建业务场景蓝图以及设定场景的优先级。在探索阶段，不考虑技术和数据的现状以及可行性，完全以业务价值为出发点，避免认知的局限影响对价值场景的挖掘。

2、识别

在业务场景蓝图的基础上，进入第二阶段：识别。

对有价值的业务场景进行第二轮评估度量，从价值密度、需求紧迫度、投入产出比以及复杂度等多个维度筛选出最先建设的价值场景。重点关注该场景的可行性以及实施的前提条件是否具备，是否存在可以预测的阻碍和风险。结合企业的数字化技术和数据资产现状，进一步从价值场景清单中筛选出投入产出比最高、可行性最高、并具有较高优先级的场景清单。

这个阶段是一个收敛的过程，需要尽量聚焦，只有这样才能筛选和识别出最有价值的业务场景。

3、架构

拥有业务场景蓝图和优先建设的价值场景清单后，进入第三阶段：架构。此时需要兼顾长期和短期目标，这是一个发散的过程。

首先，根据业务场景蓝图规划企业需要哪些数据资产，并设想由数据中台构建的架构模式样。明确需要哪些技术和服务，形成长期的数字化技术蓝图和数据资产蓝图。

接着，集中精力研究最有价值、最具可行性的业务场景。一方面，识别出这些场景可以通过哪些数据产品和服务来实现；另一方面，识别出这些场景最需要的数据资产和数字化技术，这是企业立即建设的能力，即数据中台的速赢版本。

4、规划

有了业务场景蓝图、价值场景清单、数字化技术蓝图以及数据中台的速赢版本，实现数字化转型的目标和建设内容就变得较为清晰，这时进入第四阶段：规划。在这个阶段，企业可以列出具体的项目清单、行动计划和关键举措。

通过探索、识别、架构和规划这四个步骤，企业将能制定出精益的数据战略。