企業數字化建設最佳實踐“全景圖”

新冠疫情加速了全球進入數據資產化時代的步伐，中國的企業面臨企業數字化轉型的新機遇，對于創業者來說，如何把握疫情之下的全球產業重構趨勢，重塑企業核心競爭力就顯得尤為重要。

而且，直接掌握企業命脈的企業管理者，對于數字化轉型都持認同態度，希望通過數字化轉型推動企業服務能力、提高客戶體驗。

但企業的數字化轉型之路，也不是一蹴而就的，從IT角度來講，企業需要基于IT技術提供的支持，讓業務和技術產生真正的交互，企業掌握建設和使用技術的能力。另一方面，數據已經成為企業最重要的資產，搭建數字化平臺，將可以有效利用數據為企業持續創造價值。

對于轉型中的企業來說，該如何去做選擇呢？近日，袋鼠云戰略副總裁張旭就結合自己多年的實踐經驗，總結出了企業數字化建設最佳實踐“全景圖"，剖析了企業在數字化過程中的具體實施路徑。

企業數字化建設全景展示 

      

自企業注重數字化之后，會發現有很多企業都是從傳統BI轉過來，或者從各種數據開始，搭建好技術或者產品就開始了。但是，企業數字化建設是一個非常龐大的體系，涉及到頂層設計、咨詢規劃、技術設施、數據運營等。甚至有很多企業，盡管認識到了數據價值，投入了大量的人力和資金，但是效果卻甚微。

從這一角度出發，如果企業要做數據中臺的話，還是應該讓咨詢先行，做好數據化的頂層設計和咨詢規劃，然后就數據平臺化、數據資產化、數據服務化，一直到數據價值化，這些是一個企業數字化建設的主航道，最終一定要去實現業務價值。而數據運營、組織保障層面，包括數據資產管理、數據治理、數據安全與標準等等，應該為主航道讓行。

當然，做數字化少不了基礎設施，無論是咨詢還是數據價值化等，每一步都需要相對好的工具去支撐，一方面可以提升效率，一方面也可以將產品固定下來。因此，企業在數字化建設路徑規劃時，應該分清主要內容和輔助內容，才能起到事半功倍的效果。

企業數字化建設全景圖

1、 數字化咨詢  

數字化咨詢的第一步，應該是做企業數據化價值建設的調研報告，對企業有一個客觀全面的了解。

具體來看，在做業務調研時，可以了解業務流程和業務場景，了解各個崗位對數據的需求。接下來，需要做的是信息化調研，可以了解企業當前的信息化建設情況以及服務廠商，而且信息化是數據化的前提，數據化的建設也會反向推動信息化的提升，所以要做好信息化調研。最后，是數字化調研，可以了解企業的數據化架構、內容、成果。

如今，其實很多企業早就已經開始數字化的沉淀，但是現在需要共同去管理，因此還需要做一個數字化情況的整體評估，找到當前數據化的問題點和薄弱點，如企業資金的投入力量夠不夠、組織保障情況如何、整體框架等等。

在把現狀摸清楚之后，接下來的第二步，就是要做企業數據應用的規劃，也是回答數字化的價值所在。

《數據資產管理實踐白皮書（4.0版）》里是這么寫的，數字的價值當前沒有一個人能說得清楚，甚至當下看到的價值，有可能是冰山一角。

盡管未來也許會如上所說，但是當下我們能做的就是，把企業中數據應用的場景和數據應用的可能性進行梳理，便于企業領導決策。

在這一層面，首先要做的是梳理清楚企業的業務架構，對企業進行全面調研，客觀描述企業架構，作為數據應用規劃的前提和依據。然后，進行數據應用場景的規劃，了解企業與數據應用，可以服務哪些崗位和場景，幫助各個崗位解決哪些問題。

有了數據應用規劃，接下來可以將數據應用場景層層拆解，細分到指標及標簽粒度，依據企業業務場景進行標準指標及報表體系構建，從而建立管理及維護機制，確保數據權威性和內部一致性。

通過這幾個維度的搭建后，最后就是把企業數據應用的規劃做一個優先順序排序，確定實施優先級及行動路線。這樣的話，就可以判斷企業可以先做什么，再做什么。之所以這樣做，就是可以推動企業做一個至少兩到三年的規劃，體現數字化建設的價值。

2、數據平臺化

第二部分是數據平臺化，首先要做的，就是平臺的選型標準與策略，主要分為五點：

第一，產品選型，包括數據庫、數據倉庫、開源大數據組建、大數據開發平臺目前在數字化上，除了互聯網行業，最超前的就屬銀行業。目前，很多銀行前幾年就已經選取了數倉，也有大數據，二者并存于企業中，但這是有一定問題的，做不了實時計算。因此企業需要選擇適合自己業務價值的產品。

第二，上云方案的選擇。企業應該選擇公有云還是私有云，或者是混合云，這個是需要注意的。第三，如何與原有的體系進行融合。對于傳統企業來說，原有的數據倉庫屬于原有資產，但不能因為上新設施就將原來的設施全部推翻，要學會融合。

第四，數據互通的問題，也就是數據如何融合、數據如何互通，這也是很重要的一點。

第五，就是升級方案的選擇。企業如果上新了一堆東西，但是之后無法策劃下來，那就是問題了。因此，企業要對現有技術方案做一個完整的技術選型報告，解決掉上述五點問題。

在選擇完平臺之后，接下來要做的是數據資源的盤點和匯聚。

對于企業來說，首先是要對所有的信息化系統等結構化數據進行摸排，了解企業真正可以使用的有多少，然后有多少需要上平臺，盡管前期投入會很大，工期長，但是整體效益高。

然后，就是有多少系統需要去上平臺，以前企業會按需去錄入，只關注報表本身，但是這種傳統數據倉庫模式，不利于長期發展。

最后，還有一種就是搭建中臺投入大量人力和物力，將所有系統都放置其中。但是現在基本上是按照業務領域去選擇，比如營銷、物流、供應鏈等等，即能滿足當前需求又能兼顧部分未來發展，在需要擴展時相對方便，綜合投入產出也會很高。

3、數據資產化

數據資產，近幾年已經得到相對廣泛的認可，未來數據資產一定會納入財務體系，成為企業的無形資產。從這個角度出發，該如何看待數據資產呢？

第一，它可以匯聚全域數據；第二，可以構建可擴展的數據倉庫模型，相對比較靈活多變；第三，可以搭建完善的數據開發標準和規范；最后，奠定數據資產的基礎，支撐數據應用建設。

現在，我們最看重的就是最后一步，通過模型可以進行論證。在實際的觀察中，我們發現，健壯的數據資產商，可以降低應用開發50%的成本，提升50%的開發效率，百分之百提升復雜數據程序的成功率。

              

在數據資產的價值上，很多企業都覺得很重要，但是在實踐過程中只多了一個最小的成本方案，其實應該把數據資產層建起來，這樣當出現二十個、五十個甚至一百個數據應用的時候，就能體現其價值了。 

另外，還要強調的三點：第一，需要讓老板清楚數據資產，做到可視的感覺；第二，要學會管理，對于數據資產的上線下線要配合起來；第三，把數據應用支撐做好，有一個可變現的過程。做到了這三點，也就可以讓數據資產真正成為企業未來的核心資產管理范疇。

4、數據服務化

              

數據服務化的流程，在業務端產生了眾多的零散數據，分布在各個庫里或者是文件里，并沒有形成企業的數據資產，也沒有數據服務，直接就是數據應用。

但如今，我們強調數據資產和數據服務，就會把大量的數據資產編排成可用的數據應用服務，導入很多隱形的東西，比如數據API、標簽引擎、可視化分析大屏等等產品，將大量引擎的Deon關系放到數據服務層。當我們去做數據應用的時候，就是對服務層的高效利用，就可以把這一層做的更加健康，以此來支撐數據應用。

總結來說，數據服務化是數據資產變現的過程，數據中臺不但要承載數據資產，更要承擔大量在數據資產中的開發和加工工作，把數據資產提煉成為業務需要的和可以使用的數據，同時將這些數據以數據服務的形式直接提供也業務人員，或者間接的提供給應用系統來使用。

5、數據價值化 

數據價值化是一個變現的過程，由于數據平臺化、數據資產化、數據服務化的完整構建，數據應用得以在企業內部低成本、高效率的構建和試錯，數據化應用數量大幅增長，最終輸送到企業的各個層級、各個崗位和各種業務場景，從提升營收、降低成本、控制業務風險，提高業務效率，創新業務模式等多方面實現數據價值。

以鞋服企業李寧為例，在其每個店里都有一個崗位叫買手，決定店內的采購資金的使用。假設一個買手有100萬資金，如何去分配購買鞋服的比例，購買的鞋子中的品類如何選擇，這個角色就需要根據市場的敏銳度去判斷，崗位在門店就很關鍵。如果這個角色做不好，就會出現物品滯銷，庫存很多需要打折，或者早早賣完等情況。

針對李寧這種情況，袋鼠云當時去做了智能組貨的配置，通過對店周圍的人群、銷量進行分析，把這個東西打印出來給到買手，發現準確度超過了80%的買手的感覺判斷。最后呈現的效果看到銷量或者利潤都有相對明顯的提升，這其實就是數據的價值。

              

6、數據化運營與保障貫穿始終

最后要特別強調的是數據化的運營和保障。我們發現，數據供應鏈中的主流程中，每一個環節都需要去做保障。今天主要說的是數據組織，在很多的項目中遇到一個問題，就是袋鼠云本身比較偏技術，但后來發現應該相對重視組織管理。

          

比如，阿里在做數據中臺組織的時候，就把所有TO B相關的數據人員、數據分析師、數據開發，通通抽調到數據中臺來，業務部門只負責提需求，隨后就會有一個專門的人來業務部門對接。在做完之后，把數據應用的結果反饋給業務部門，業務的價值高低，由業務部門來判斷，而數據生產部門只負責實現。

因此，我們建議，企業在數字化組織上一定有分工，技術部門去構建健壯的平臺，業務部門負責業務價值。如果企業的數據應用還是相互獨立的，業務部門也是自己做自己的，就會產生很多阻礙，不利于發揮數據應用的最大價值。

因此，企業在數字化進程中，一定要讓數據化運營與保障貫穿始終，才能最大程度的保證企業數字化轉型的成功！

 

 

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