深度解析企业数字化转型的七大特征与实践误区

　　与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT等诸多方面展现出不同特征（图1），其核心是构建“以客户为中心”的能力体系，包括组织结构、创新模式、IT架构、客户洞察等能力。本文主要从七个方面描述理想的数字化企业的特征，并阐述企业实施数字化转型时在某些领域实践中的误区。

　　图1??数字化企业与传统企业的主要不同特征一、以客户为中心特征说明：以客户为中心是企业数字化转型的目标，其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力，包括围绕客户设计组织结构、建设挖掘客户需求的创新能力、设计满足客户体验的互动方式，并在数据、IT以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念。实践误区：过于侧重局部环节的改变，比如客户服务，以此实现“以客户为中心”，没有从全局的、内在的组织整体能力角度出发考虑问题，比如创新方式缺失、全企业组织结构没有相应调整、针对客户的数据洞察不足、以客户为中心的激励体系不足等。下面从组织结构、业务创新、客户互动三个要点分析以客户为中心的组织体系的建设。组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变在传统模式下，企业以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。在数字经济下，以客户为中心，对同一目标客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。基于这样的理念设计的组织结构（图2），有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。

　　图2??以产品为中心向以客户为中心改变组织结构调整是实现客户为中心的重要且必要的一环，考虑到组织结构调整的敏感性，以数据和流程先行，拉通组织上的断点，但暂时保持组织结构不变，是企业可以考虑的过渡性方法。在前端组织结构向着以客户为中心转化时，随着企业数字化成熟度的提升，整个组织结构也向着“前台＋中台”的敏捷型企业组织结构发展。前台是客户互动部门，中台是各类业务和资源集中性部门。业务创新：从流程驱动向场景驱动转变特征说明：从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（图3）。

　　图3??场景驱动，多用户服务结构实践误区：从流程的视角出发，优化了局部的运营效率和客户体验，但不能满足客户在某个场景下的特定需求。客户互动：从注重功能到注重体验特征说明：客户体验主要指沿着客户全互动旅程带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过UI/UX设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。随着企业数字化转型的深入，“以客户为中心”的思维向着有更广泛含义的“以用户为中心”演进。不单是购买产品的客户，还包括供应商、合作伙伴、内部员工、管理者等，彼此在不同场景下互为客户，统称为用户。对每一类用户，运用服务于客户的方法思路，围绕用户场景，设计实现服务创新。实践误区：一方面是对客户体验的重视程度不足。虽然从“互联网＋”时代就提出客户体验的重要性，但在实际执行中，没有充分挖掘客户体验的价值；另一方面将客户体验泛化到“以客户为中心”的层面，显得无所指。二、多元化能力特征说明：面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的IT架构以及相应的组织能力体系。实践误区：没有清晰地意识到数字化企业需要打造多元化能力，依据既有IT架构扩展，导致不能同时满足业务灵活多变的要求，以及精益/柔性的需求。数字企业的四种能力建立在IT架构以及一系列组织流程和人员技能之上。从IT架构入手进行能力打造，确保各个域之间既互联互通，又能各自灵活发展，是相对快捷的方式。数字时代企业的多元化能力（图4），每个域的能力特点各异，对应以下不同的业务需求。

　　图4??数字化企业的四个核心能力客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验；资源管理：以流程为中心，围绕传统ERP系统，强调稳定、精益、高效；智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察；智能生产：以机器为中心，围绕IoT和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性。三、智慧大脑特征说明：以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（图5）。

　　图5??“智慧大脑”的概念架构示意实践误区：未能搭建一个集合全企业数据的平台，原因一是技术先进性不足，二是部门墙导致数据难以共享。目前，后者对传统企业是更大的障碍。“智慧大脑”需要满足四点要求。数据类型：传统企业以结构化数据为主，数字化企业需要处理大量的非结构化数据，包括语音、图像、视频、文本等各种形式。数据来源：传统企业数据主要来自运营管理，数字化企业还将从公共网络和第三方获取大量数据。比如在海量互联网信息中分析提取对企业有益的洞察；比如在符合数据使用权力的情况下从第三方获取客户标签信息，丰富企业的客户画像。分析能力：传统企业以面向运营为主（事后分析），利用线性算法，分析少量数据。智慧大脑采用分析加预测的架构，通过智能算法，处理海量数据。数据服务（DaaS）：形成独立的企业数据整合/分析平台，以数据服务的形式向企业各应用提供服务。在企业的业务数字化和运营数字化能力初步建成后，将进入数字化运营和持续优化升级的阶段。数字化运营中，依靠“智慧大脑”产生洞察、发现运营问题、形成商业决策、跟踪优化效果，将是企业持续推进数字化转型、获得业务价值的关键抓手。四、敏捷能力特征说明：数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT架构、产品开发方式同时实现敏捷。实践误区：仅考虑把敏捷和IT开发联系在一起，忽略了业务模式和开发方法的敏捷性。实现敏捷能力的业务模式示例和IT开发方式说明如下。1. 业务模式可以采用“一线尖兵＋后方资源平台”的方式。一线服务团队将客户需求传递回平台，通过信息共享和决策分析，让客户变化需求直达企业内部各资源部门和决策部门，实现敏捷应对。2. IT架构上，通过微服务结构，快速开发环境，以及通过云端资源，快速上线新的IT服务。IT微服务结构将传统打包在一起的满足特定客户需求的服务组合，拆分为服务能力子项。有新需求时，仅需要通过对不同服务子项的重新组合，便可提供新的服务（图6）。

　　图6??微服务示意图3. 产品开发方式采用设计思维和敏捷迭代方式（图7）。传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。在设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。

　　图7??敏捷迭代法五、AI加持特征说明：AI技术将在数字化企业中得到普遍应用，包括客户互动、生产控制、内部管理、分析决策等，并形成具备AI服务能力的中台（图8）。

　　图8??AI赋能的IT架构实践误区：将AI技术分散应用于不同业务场景，没有提炼AI的通用能力和考虑打造AI中台的可能性。企业应用AI分为两个阶段：应用场景较少时，AI应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型AI，比如语音识别、机器人客服；企业的AI应用场景较多时，与AI的开发环境、常用AI数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业AI中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供AI能力。六、“云+5G”延伸运营空间基于5G的解决方案将成为数字化企业的重要特征。采用云、边、端架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔的物理区域（图9）。“云”上实现业务中台赋能；“边”可以通过5G网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是5G终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。

　　图9??企业应用的“云+5G”架构七、IT组织能力全面转化特征说明：传统的IT部门以项目交付为主，数字化IT组织作为企业数字化转型的主要推动者之一，在交付模式、人员技能、IT治理以及成本核算等方面都有较大变化（图10）。

　　图10 ?IT组织能力与运营模式的变化实践误区：注重个别先进性技术IT人才的引入，比如数据科学家、AI应用工程师等，忽略IT的组织定位和结构调整。IT系统交付从传统的项目制向产品制转化。打造可以复用的、服务于特定业务需求的产品，并积累IT部门的产品能力。人员技能：需要增加新技术应用的人员，以及懂产品和业务的人员，以强化IT与业务的结合。IT治理：改变以往被动响应业务需求的局面，IT部门主动与业务部门探讨IT的新能力、对业务的影响、可能的创新，从而共同商定IT的建设工作。在大型集团企业中，IT力量分布在各层级单位，数字化转型还需要重点考虑如何整合IT资源，共同服务企业数字化转型，并为对外服务打下基础。

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