如何實現增長，是企業經營永恆的話題。在數字經濟時代，千行百業都在展開數字化轉型。企業如何成功實現數字化轉型？尤其是傳統企業如何運用數字化技術，獲取競爭優勢？

企業數字化轉型包括哪些方面

所謂的數字化轉型，不是簡單把商品資訊放到網際網路上就可以了，而是要通過技術手段打通產、銷、存和顧客管理各個板塊，完成商業模式和組織模式的變革。具體而言，數字化轉型包括三個方面：

“轉換”——從傳統的資訊科技承載的數字轉變成“新一代IT技術”的數字，實現技術應用的升級;

“融合”——從實體狀態的過程轉變成資訊系統中的數字、從物理形態的數字轉變成虛擬形態的數字，打通全方位、全過程、全領域的資料實時流動與共享，實現資訊科技與業務管理的真正融合;

“重構”——適應網際網路時代和智慧時代的需要，基於數字化實現精準運營的基礎上，加快傳統業態下的設計、研發、生產、運營、管理、商業等的變革與重構。

企業數字化轉型從哪開始

談企業數字化轉型，當然離不開資料驅動。對應資料問題實際上企業在原有的業務運作和IT系統建設中就已經在做。做法有很多，包括構建基礎主資料平臺、資料管控治理體系、BI系統、大資料分析平臺等。

那麼在談數字化轉型的時候在資料這個維度帶來了哪些新鮮的東西？

第一階段：資料應用於管理和自動化

在第一階段，實際上資料僅僅是應用到管理和自動化，我們通過資訊化建設，不斷地在IT系統裡面形成資料，通過這些資料來支撐了我們最基本的業務運作。

比如我們常說的你要完成一個端到端供應鏈流程，裡面涉及到供應商、採購框架協議、採購訂單、採購接收單、出庫單、付款單等，這些都是資料。而通過這些資料的產生，使用，互動和協同我們完成了一個完整的端到端業務流程，即：資料支撐了基本的業務流程運作，實現管理自動化。

第二階段：資料應用於運營

在第一階段資料實際上也可能應用到運營，比如我們常說的構建了企業內部的BI系統，通過BI系統進行輔助決策和運營。但是在數字化經濟時代，面對客戶的需求我們需要更加敏捷地響應，傳統的BI很難做到如此敏捷。

其次，在第一階段更多的是固化的定時操作，比如我們接到到訂單後，安排採購和生產，我們每個月進行一次需求計劃和預測，然後安排生產。而在數字化階段，真正需要回答的是客戶究竟需要什麼？我們該生產多少，哪些應該多生產哪些應該少生產，基於當前的訂單資料，我們應該如何快速調整我們的市場策略，如何引導客戶產生更多的購買需求等。

也就是說資料不再是簡單地實現管理自動化，而是需要形成資料思維，形成資料驅動運營的思想。這與我們在談到中臺建設時，將業務能力資料化和資料能力業務化是一個道理。

第三階段：從自動化到智慧化

當積累到一定量的資料後，你就可以開始考慮智慧化的問題。企業的數字化轉型，智慧化度是一個關鍵趨勢。真正的智慧化不是簡單的資訊化和資訊採集的自動化，而是基於歷史資料進行持續的學習，形成有價值的規則，並持續改造運營和業務運作的能力。

而從自動化到智慧化的過程中，資料剛好起到了承上啟下的作用，即資料本身的積累數量、資料的質量、資料的全面性等都將直接影響到後續智慧化分析模型的構建，深度學習的輸入和演算法優化。沒有資料，所有的智慧化都是空談。

企業數字化轉型最終實現效果

在企業做數字化轉型升級過程中，可能不會一帆風順，甚至會面臨不少困難和挑戰。雖然面臨一些困難，但數字經濟發展勢不可擋，企業的數字化轉型也是勢在必行。我們來看看一些實踐案例：

案例一：東芝的工業網際網路之路

東芝資訊機器（杭州）有限公司是東芝膝上型電腦全球唯一的生產基地。隨著生產規模和業務的擴大，資料採集難、手工資料質量差、報送週期長、事後監管機制不全等問題日益凸顯。在引入資料採集軟體i@Report和億信ABI軟體後，生產資料可自動上報、異常資料也可自動預警，大大提高了工作效率和人力成本。採集上來的資料定期生產分析報告也使領導層可快速做出決策。通過智慧資料平臺的搭建，億信華辰幫助東芝提升生產力的同時，也保證了資料的安全性和可靠性，著實為網際網路時代的製造業注入了新的活力。

案例二：汽車集團預算與管理決策支援系統

XX汽車集團是中國最早經營進口汽車的品牌代理商，為了更好的服務於填報人員、提高工作效率、減少各級資料彙總壓力，基於i@Report+億信ABI建立科學的業務資料採集體系，替代前期利用excel收集、彙總方式，減輕各級人員資料上報、收集彙總的壓力；利用資料倉庫技術建立不通主題資料集，科學的對業務資料進行管理；利用億信ABI建立科學的指標統計和預警體系，建立領導駕駛艙、企業運營等分析模組為企業管理提供支援。

類似案例億信華辰合作的有不少，以上案例都有一個明顯的共同點就是在自己傳統的產業內，擁有很好的品牌和龐大的使用者群體，也就具有龐大的使用者資料或使用者資料基礎。產業網際網路從消費網際網路借鑑的一個重要方面，就是使用者體驗思維、使用者運營模式、資料價值意識以及如何利用資料進行價值變現經驗。