随着企业的成长,业务需求和数字化需求也会相应地演变。为了满足这些变化的需求,企业在数字化升级过程中必须保持灵活性,并在适当的时机采取适当的措施。本文将在此分享在不同阶段下企业对于数字化核心需求的见解,以及如何实现这些需求的实践心得。
在企业的发展历程中,通常会经历四个关键阶段:初创期、成长期、成熟期和卓越期。与此同时,企业的数字化进程也需要经过四个相应的阶段:数字化准备、数字化建设、数字化运营和数字化优化。
阶段一:从手工操作到自动化系统操作
阶段二:从系统孤立到全面互联互通阶段三:从互联互通到深度数据整合
阶段四:从数据分析到智能决策辅助
在信息系统建设的初步阶段和成长阶段,重点是构建和完善信息系统的各项功能。而在成熟阶段和卓越阶段,则应以数据为核心,进行深度挖掘与应用。需要强调的是,如果信息系统的基础建设不牢固,数据建设就如同空中楼阁,难以实现。因此,企业需要确保信息系统的基础建设得到充分重视和落实,才能更好地推进数据建设与应用。
阶段一:从手工到系统
对应业务阶段:业务成型期
在业务初创阶段,我们首要任务是验证模式的效力。由于模式尚未完全成形,因此这个阶段更多地依赖于手工操作和调整。但随着业务模式的稳定,规模不断扩大,手工操作的效率和准确性逐渐无法满足需求。此时,我们需要引入系统支持,将操作方式从手工转向系统化,以提高效率和准确性。
实施步骤:
明确业务目标
梳理并转化为系统流程
选择或开发适合的系统
阶段二:从信息孤岛到系统互联
对应业务阶段:高速发展期
随着业务规模的迅速扩展,原有的单点系统已无法满足需求。信息的割裂导致整体效率受到阻碍。为解决这一问题,我们进入了数字化升级的第二阶段:实现从信息孤岛到系统互联的转变。这一阶段的核心诉求是实现信息互通、高效协同、数据共享以及合规性。为实现这些目标,我们采取了统一基础数据、开发多部门共用的ERP系统等实施方法。
实施步骤:
梳理所有业务模式
设计整体架构和子系统架构
完成系统开发和联动
在此阶段,数据主要用于问题追溯和排查,因为业务已基本实现线上化,虽然数据已具备,但仍需进一步完善。企业的重心在于运用系统处理业务流程,而对于运营分析的关注较少。因此,数据主要用于发现问题后的追溯和排查,这种数据我们称之为“后知”的数据。
阶段三:从系统互联到数据互联
对应业务阶段:稳定运行期在市场饱和
业务稳定运行的阶段,企业需要积极寻找现有市场的增长机会。数据在这一阶段显得尤为重要,标志着数字化升级进入新的阶段:从系统互联深入到数据互联。此阶段的核心诉求是深度分析数据,挖掘其背后的增长机会。为了实现这一目标,企业必须强化数据分析能力,充分挖掘和利用数据的价值。
实施步骤:
梳理所有业务模式
设计整体架构和子系统架构
完成系统开发和联动
在当前的阶段,数据主要用于问题的追溯和排查。随着业务的线上化基本实现,虽然数据已经具备,但仍需进一步完善。企业的重心在于运用系统处理业务流程,而对于运营分析的关注相对较少。因此,数据主要用于在发现问题后进行追溯和排查。这种数据我们称之为“后知”的数据,强调的是在问题发生后的数据分析和处理。
阶段四:从数据解析到决策自动化
对应业务阶段:业务成熟期
随着对数据依赖的加深,分析工作量逐渐加大。虽然数据分析使决策更为科学,但在业务量大的情况下,分析和决策过程可能变得漫长且容易出错。因此,我们开始思考是否能让系统替代人工进行深度分析和决策。这正是数字化升级的第四阶段:从数据解析到决策自动化。在这一阶段,数据不仅是分析和监控的工具,还需要自发运作,预见并自动解决问题,以推动业务更上一层楼。这包括全局可视化、自动策略执行、即时响应和数据驱动的决策。数据展示不再仅限于看板和报表,而是通过AI的自主学习和深度分析,形成独特的算法和策略,从而反向赋能业务系统。RPA、控制塔和数字孪生等技术成为典型的应用场景。
实施步骤:
识别业务痛点
制定策略算法
持续迭代优化
在当前的阶段,数据不仅被用于对业务进行分析,而且更重要的是,它已经开始发挥预见和自动解决问题的能力,大大降低了对人为干预的需求。这种前瞻性特征使得数据成为一种强有力的预测工具,能够帮助业务预测并应对未来的趋势和挑战。因此,这种前瞻性能力不仅有助于提升企业的竞争力,还能为企业创造更多的商业机会和价值。
总结
在企业的数字化进程中,我们必然会经历四个阶段:从手工到系统建设、从系统孤立到全面互联互通、从互联互通到深度数据整合、从数据分析到智能决策辅助。这不仅是一次技术升级的旅程,更是一条业务发展和经营意识成长的道路。每家企业虽然具体情况不同,但目标一致,即从传统手工方式向全面数字化转型。每个阶段都面临挑战和困难,但每迈出一步,我们都能看到一个全新的世界,提升业务认知。我诚邀你积极参与其中,共同探索数字化转型的无限可能。