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[转型]转型有风险，企业数字化要如何有序推进？( 二 )


[转型]转型有风险，企业数字化要如何有序推进？
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如今已经到了企业数字化转型的关键时期 ， 如果不把如此庞大的信息梳理、归纳、挖掘、提炼出来有价值的信息 ， 那么就会在数字化浪潮中迷失方向 。
身处浪潮之中 ， 不同企业对数字化转型的需求也不一样 ， 比如一个刚刚起步To B创业公司对数字化转型的需求就没有那么强烈 ， 但是对于像BAT这种大型互联网企业或者传统企业 ， 数字化转型是关乎存亡的大事 ， 最大的区别就是数据量的大小 。“大数据平台是数字化转型中技术的核心 。”宋宜旭强调 。
当下重点：统一企业数据 ， 形成数据资产
数字化转型是一个长期持续的过程 ， 宋宜旭认为当下的重点在技术上 ， 是要搭建真正意义上的大数据平台 ， 统一企业的数据 ， 形成数据资产 。“很多企业内部已经搭建了大大小小数个数据仓库 ， 各自为战 ， 这不是大数据平台 ， 也不是我推荐的方式 。在技术上 ， ’分‘与’合‘是一个永恒的话题 ， 对企业大数据平台来说 ， ’合‘比’分‘好 ， 在逻辑上也应该是一个平台 ， 一个整体 ， 这样有利于数据的标准化与统一 。”
的确 ， 不少企业现在的一个困境是很难摸清楚数据资产家底 ， 由于系统过多、数据过杂 ， 无法有效统计和获知数据资产的真实情况 。多个来源数据的质量不高 ， 在低质量数据基础上进行数据挖掘与分析 ， 也将导致结论的有效性和可用性也将大打折扣 ， 大数据平台成为企业所需 。
不过大数据平台的搭建也不能盲目 ， 宋宜旭认为互联网、金融等行业的大型企业都是面向企业与个人客户 ， 企业内部生产的数据数量庞大 ， 大数据平台的搭建势在必行 ， 越快越好 ， 小规模的ToB企业暂时没有必要构建大数据平台 。
不同行业有不同的需求 ， 制造业可以结合物联网搜集大批用户行为数据 ， 依托大数据平台做用户行为分析 ， 最终为用户提供更好的产品与智能化的服务 。
零售行业可以依托于大数据平台与人工智能 ， 根据海量的销售历史以及当前的各种客观因素推测出来最佳库存量应该是多少 ， 以达到最佳的投入产出比 。
金融行业与前者有很大的不同 ， 金融行业的业务种类繁多（存取款、理财、个人贷款、企业贷款、外汇兑换）逻辑复杂多样 ， 数据量大 。金融行业数字化转型的重点是BI与AI。例如 ， 如何通过BI分析得出下一个季度的投资方向 ， 如何通过AI模型分析一笔实时转账是否有洗钱嫌疑 。偶数科技的“LittleBoy”人工智能建模平台 ， 在很多金融客户的反洗钱案例中也得到了很好的应用 。
技术之外被忽略的关键
宋宜旭认为企业数字化转型未来的技术重点是数据中台、数据服务化、智能化和生态化 ， 像偶数科技Lava数据中台 ， 便是集数据统一、存储、治理、处理、服务化、智能化于一身的大数据平台 。
技术在企业数字化转型中起到了非常重要的作用 ， 但是很多转型项目的失败并不是技术所致 ， 而是因为技术之外忽略了一些关键问题 。
“做好数字化转型并不单是一个技术活 ， 需要公司领导层意识到这是一个战略的规划 ， 需要从公司的组织架构、流程、甚至企业文化等方面作出调整 ， 这些非技术的层面往往容易被忽略 。”宋宜旭指出 。
不少企业已经意识到数字化转型是一个从上而下、全企业的、长期的系统工程 ， 离不开CEO、CIO等领导层的支持 ， 不是某个部门某一时期的工作 ， 需要有一个全局的规划分阶段推进 。引入适当的新技术只是其中一个环节 ， 实际上引入技术可能只是开始 。要想数字化转型项目达到预期收益 ， 需要重点支持转型后的落地采用阶段 。但企业往往会过度关注开发和交付阶段 ， 而项目资源和知识在发布测试完后会迅速消散 ， 没有很好沉淀下来 。


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