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企业数字化转型行动方案

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应

用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，

激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加

速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，

创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。

当前，世界经济数字化转型成为大势所趋。中小企业是实体经济

的重要组成部分，也是产业数字化转型的重点和难点。

一、基于数据驱动型企业战略构建能力支柱

（一）人才

数据驱动型企业需要来不开复合型能力的人才能力支撑，对于一

个数据驱动型组织来说，在对数据进行分析和建模时，能够问出正确

的问题，从而获得洞察来解答这些问题，随后再采用具有说服力的方

式将洞察进行表述，是极其重要的能力；这样的能力可以是集中体现

在一个高水平的个人身上，也可以借由一个团队通过互补来实现，无

论如何，拥有这些的综合能力，是获得成功至关重要的一环。

复合型人才既能够处理海量复杂数据，能够进行数据的分析、可

视化也能够进行数据的管理和数据治理；同时，复合型人才也要掌握

丰富的业务知识，能够和业务人员进行高效沟通，具备敏锐的商业洞

察能力和复杂项目管理管理能力。

当然，达到数据复合型人才标准的候选人在市场上是炙手可热，

随着需求量的增加，该类人才呈现结构性短缺的局面。向数据驱动型

组织转型的企业，在从外部引进人才的同时，也需要逐步建立自身的

复合型人才培养体系，将数据驱动组织的工作场景和员工个人的职业

生涯发展进行联接，打造数字化培训和学习环境，为员工进行赋能，

打造复合型能力。

（二）流程

最近几年，越来越多的企业已经开始致力于将数据中获得的洞察

融合到运营及决策过程中去。随着组织所面对客户，员工及运营经验

的日益个性化，那些可以正确理解洞察的企业所获得的收益将是明确

并巨大的。但这还不够。市场的快速变化需要业务机构能够从自身的

错误中学习，并在所关联的范围内对其修正。

洞察的落地要求将正确的信息，在正确的时间，以正确的方式发

送给正确的人。另外，概念验证中的关键成果需要能够整合到已有的

输出和各个关联的运营过程中去。

在将决策分析融入组织，并成为数据驱动型企业的道路上，必须

思考整个流程和环节对员工，科技及数据治理等的影响。

具体而言，可通过以下六个步骤实现从想法到洞察再到落地，形

成用于测试和规模化决策分析的流程闭环。

（三）技术平台

传统的报表分析平台分层体系架构，实现数据从源系统到最终用

户可视化呈现的流动。这种分析架构能够很好地满足描述性分析和诊

断性分析的业务用例，但是越来越不适用于下一代的预测、规范性与

认知分析。而这些分析有赖于机器学习和人工智能来发现和产生洞察。

近年来，随着机器学习与人工智能的业务场景逐步丰富，高级分析被

嵌入到更多的业务流程和应用中，包括业务前端提升客户体验的触点

和APP应用，以及减少欺诈、提升效率的后台应用。同时这些系统应

用也产生着比以往任何时候都多的数据，为挖掘数据价值提供了更多

的机会。

下一代的数据架构要具备更高的灵活性，实施和批处理结构化和

非结构化数据，具有可扩展和按需应用的功能，允许用户进行更大规

模的数据探索分析，能够跨消费者渠道提供企业级的视图。

同时，关键的一点，平台承载的数据需要得到良好的管理和质量

保证。数据治理与数据管理体系的建设和落地，是确保数据发挥价值

的重要基础性支撑。平台需要提供能力以实现企业级的数据治理体系

的建立，包括构建企业级数据模型，明确数据标准体系的建设内容，

构建覆盖整个企业的数据认责体系，构建数据质量管理机制，建立数

据治理工作考核机制，推动数据治理工作有效开展。

二、中国企业数据分析应用现状

但是随着数字化进程的发展，大部分企业对数据应用已经摆脱顾

虑。企业在建立完善基础设施的同时，应该注重价值展现、追求影响

力，建立长期、可持续发展的动力。

建立数据团队与业务人员的合作伙伴关系：只有当工作流程重新

设计，数据才能带来变革性的成果，数据在付之于行动的过程中存在

脱节。企业需建立业务团队与数据团队之间的纽带，形成创新工作模

式，精通业务和分析的个人可以作为纽带，表达双方的需求，辅助团

队之间的沟通，才有可能创造最大的绩效价值。

领先的文化与变革管理，建立员工的信任与参与感：