企业数字化转型的四个层级及关键挑战

导读

随着数字经济从蓬勃兴起迈向深入发展,数字化转型已经成为全球经济社会创新发展的重大优先事项和关键举措。对几乎所有行业的绝大部分企业来说,拥抱新兴数字技术,实现生产流程、产品价值链、商业模式、组织架构及运营方式的数字化转型不再是一道“选择题”,而是关乎生存和长远发展的“必修课”。

01、数字化转型四个阶段

值此重要时间节点,企业须果断确定战略,迅速开展行动,才能持续保持竞争力。与此同时,由于企业数字化转型必将是一个长期的过程,不可能简单地通过引入数字技术而毕其功于一役,应与自身商业战略紧密结合,才能真正实现整体运营的数字化变革,从而满足客户日益增长的需求,同时为企业本身捕获增长,实现更大商业价值。

企业的数字化转型应划分为四个不同层次,包括:第一层,提高运营效率;第二层,实现先进的运营效率;第三层,来自价值链的数据驱动服务;第四层,通过数字平台提供数据驱动服务。同时,企业应尽早明确每个层次需要满足的不同战略目标和实施路径,避免缺乏长远规划和前瞻性的临时变动或投资决定。

02、第一层:提升运营效率

具体来说,第一层(提升运营效率)是必须的。大多数企业可以从提升运营效率中获益。当前大多数企业的数字化转型举措都还停留在这一层。对于主要依靠运营和管理来创造收入的企业来说,这一点尤为重要。

开发客户、开拓市场以提高销量和销售收入永远是第一位的。企业没有销售收入就没有运营。因此企业运营要从产品和市场战略开始,好的产品定位和市场战略是获得收入的关键,也是运营的关键。

  • 提高企业资产的利用率,通过用更小的资产投入和多次周转带来既定的销售收入。比如可以通过提高设备利用率、精益实施、提高质量水平、缩短制程周期时间、优化成本结构等等来提高资产的利用效率。

  • 提高业务流程效率,基于业务流的本质设计流程,并根据流程配置组织资源,让流程和业务匹配,让组织和流程匹配,减少流程当中不必要的浪费、等待。

  • 提高组织和个体的决策效率。通过建立价值观(价值观的本质就是就优先事项做出选择的标准),使价值观已经渗透到整个组织中的每一个人,并且,每一个人就优先事项能够做出和组织战略方向和目的相一致的独立决策或选择,也只有这样,组织的价值观才能够真正激活企业资源中人和技术的能量,才能真正做到授权,这也就是组织赋能的本质。

  • 建立良好的团队协作。通过分工提高作业效率,通过分权提高组织效率,但分工、分权后的效率能否真正提升,还必须依赖良好的团队协作。

  • 建立信息共享的平台(比如数字化),在互联网+时代尤为重要。通过信息共享提高组织的决策效率和更好的协作、协同。

企业数字化转型的四个层级及关键挑战

03、第二层:实现先进的运营效率

销售类企业在用户授意的情况下收集产品数据,以跟踪每个产品的使用情况,并利用收集到的数据分析用户需求变化和产品性能偏好,从而及时改进产品质量和调整产品开发方向,进而获得了更多收益。不同于前述企业的是,它将先进的数字技术应用于其客户,从而实现了新的价值增长。

从用户那里获取的交互数据可以用于支持改进用户体验、新产品研发和定向市场推广。

不难发现,目前多数企业在运用用户数据、挖掘用户数据价值的过程都是通过产品和服务来展现的,且目前各行业中对数据价值链中用户数据的理解还停留在“采集信息-用户运营-产品运营”的逻辑。

然而,无论是用户运营,还是产品运营,它背后都有一个非常基本的逻辑——企业如何能够跟用户一起去享受这个智能时代带来的红利。

企业数字化转型的四个层级及关键挑战

04、第三层:来自价值链的数据驱动服务

第三层级适用于那些已认识到如何从其产品和价值链中形成和开展数据驱动服务的企业。他们需要设法丰富自身产品价值链,并将其战略重点从提高运营效率扩展到提供数据驱动的用户服务创新,以此来创收。

以通用电气为例,它的研发、产品、销售和售后服务部门都已实现数字化方式连接,可实时接收、分析、共享来自数千种已售出产品传回的数据,并做出实时反应。这种做法本质上是一种商业模式变革,从传统依靠生产和销售产品来盈利转变为通过向产品价值链上的客户提供以数据驱动的服务来创收。

05、第四层:通过数字平台提供数字驱动服务

开展第四层的数字化转型对任何自身产品能够连接或扩展至多个利益相关方,并形成消费导向的数字生态系统的企业都具有重大战略意义,而找到将产品扩展到数字平台的准确路径是它们面临的关键挑战。

例如,企业利用其销售的功能类产品收集用户数据,并创建了一个专项用户网上社区,然后通过自动化算法为每个用户匹配和推荐合适的产品及活动。企业利用其产品所生成的数据,通过网络促成其用户与第三方实体间的交流和交易,并将自身扩展为数字平台来实现收入增长,相较于以价值链为导向的商业运营具有更大的创新性。

06、总结

上述四个层次的数字化转型与交互式的大数据技术和数字生态系统息息相关。由物联网和传感器收集的数据经由人工智能和大数据分析得出的结论,不仅可以持续改进产品质量和用户体验,还可以赋能整个产品生态系统,促进企业间借力合作,取长补短,共同发展,从而创造更大价值。若企业想要确定最适合自己的数字化转型战略,就需要评估自己在上述四个层次中每一层的需求,并进行针对性地投资和决策,以充分发掘交互数据的价值和自身所处数字生态系统的优势。

 
posted @   大数据分析  阅读(611)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
阅读排行:
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具
点击右上角即可分享
微信分享提示