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平台|后疫情时代 如何用数字化平台为企业赋能

_原题为 后疫情时代 如何用数字化平台为企业赋能
每经采访人员：张蕊 每经编辑：陈旭
一场突如其来的新冠肺炎疫情 ， 按下了中国数字化转型的加速键 。
不论是社会治理还是企业运营 ， 抗疫过程中涌现出大批数字化转型实践案例 ， 也使中国在组织抗疫和恢复经济方面走在全球前列 。
数字化为什么能够帮助管理者应对不确定性？如何理解数字化给组织带来的新能力？数字化运营的背后体现出何种管理思想的升级？如何面向未来激发组织和个体的创新力？
近日 ， 每日经济新闻联合阿里研究院推出“组织升级——数字化管理思想的本质”直播栏目 ， 邀请到阿里研究院副院长安筱鹏、阿里钉钉CEO陈航、北京大学光华管理学院副院长张影 ， 并围绕数字化管理思想的本质以及如何推进组织数字化转型进行探讨 。
数字化的变革核心
疫情以来 ， 我们习惯了“在线”——在线上课、在线打卡、在线开会……在这些在线工具中 ， 钉钉可能是“出镜率”最高的一个 。
在安筱鹏看来 ， 钉钉是一种给每个人每个组织每个团队每个企业赋能的平台 ， 它激发了每个人或每个组织的创造力 ， 在餐饮、制造、服装、影视等行业都涌现出很多典型案例 。
陈航以餐饮业举例说 ， 在中国一个餐饮集团整个运营体系的优化改进一般要18个月1次 ， 但通过钉钉这种平台 ， 可以将这个优化周期提升到3个月1次 。
他介绍了一个拥有30多家门店的牛排店通过在线化提升餐饮业优化频率的案例 。
首先是把所有的门店人员全部在线化 ， 每晚开一次由店长主持的电话会议 ， 讨论运营中有什么问题 ， 每天由不同的店长专门做会议记录 。 到周末前6天负责记录的几个店长再一起开一次会议 ， 总结出针对本周提出所有问题的解决方案 ， 整理成总结报告 ， 去更新集团整体的运营手册 ， 而店铺运营手册是云端的一个文档体系 ， 一旦更新就自动通知到所有人 。
在陈航看来 ， 在线化运营实际上是一种管理思想的升级 ， 要有匹配的管理思想 ， 再结合在线化的平台体系 ， 才能让公司高速运转迭代 。
张影对此表示赞同 。 他认为数字化变革最核心的是管理思路的改变 。 数字化组织一个非常重要的衡量标准就是这个组织是不是所有决策都以数据为依据 ， 以数据为驱动 。
“当你认同所有组织的决策应该是数据驱动时 ， 那后续‘要在什么地方布传感器、用什么样的软件平台、怎样改变数据收集方式’等一系列问题就顺理成章得以改变了 。 ”张影说 。
他强调 ， 以前的管理是经验式的、推断式的、猜测式的 ， 但现在要做的是把一整套神经组织进行量化 ， 把人、物、生产元素、生产资料全部进行数字化 。
而数字化实际上又可以大大提升企业的运营效率 ， 同时把人解放出来 。 张影提到 ， 数字化的工具很大程度上可以把人从事务性的、重复的、繁重的劳动中解放出来 ， 去从事创造性工作 。
“创造性的工作是不可以通过算法完成的 ， 我们可以用算法来进行常规性决策 ， 但是推论性的、因果关系式的或者创造性的东西 ， 只能由这个社会最有活力的生产元素——人来完成 。 ”他说 。
“对任何一个企业来说 ， 人就是最有价值的东西 。 ”张影说 ， 钉钉做的其实就是把人从事务性的工作里解放出来 。 而对于社会来说 ， 1个企业解放了10个人出来从事创造性工作 ， 那10个企业就是100个 ， 整个社会可能就有成千上万的人来从事创造性工作 。
陈航也表示 ， 真正的数字化组织很大程度上要特别关注于如何激发组织内每一个人的创造与创新力 ， “把这个想明白了就知道 ， 用钉钉肯定不是一天到晚考勤打卡” 。
数字化的最终目标
当然 ， 数字化也需要不断升级 。 数字化升级过程也是企业从内到外、从上游到下游实现全生态体系数字化的过程 。
陈航提到了复星集团的例子 。 “复星最 开始是把自己的投资集团全部上钉钉 ， 后来做投后管理 ， 把投过的所有企业全部通过钉钉连接在一起 ， 实现全部人员在线化 ， 这样就实现了商务、人脉资源共享 。 ”
他表示 ， 因为有这个平台之后 ， IT的服务体系全部在线化 ， 所以后期又实现了IT资源共享 ， 进而实现服务资源共享 ， 到最后实现整个数据资源共享 。
陈航表示 ， 当数据资源实现全面共享时 ， 复星作为一家大型民营投资公司 ， 本质上就实现了产业数字化 。 “产业数字化本质上是这个产业中所有上下游体系被连接起来 ， 然后相互的数据标准、数据体系也被连接起来 。 ”
“我们实际上也在学习和吸收他们在数字化过程中的经验 ， 帮助自己成长 。 ”陈航说 ， 所以钉钉也逐渐从支撑一家家个体公司 ， 发展到支撑一个巨大的产业联盟体系的数字化 。
在张影看来 ， 复星走过的这条路其实是把数据不断完善的过程——最开始是一个非常小的组织 ， 然后逐渐往外延展 ， 然后到上下游 。
他提到 ， 如果要通过智能化、通过算法来达到资源的最优化配置 ， 一个前提条件是数据要完整 ， 数据越完整 ， 在算法一致、算力足够的情况下 ， 最后的决策质量越高 。


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