用區(qū)塊鏈從新定義生產關系，用云量、用數量、移動指數、物聯(lián)網指數、數據的應用和開放能力重新定義生產力，實現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)的五化管理工作移動化、數據產品化、分析可視化、管理云化、業(yè)務社交化。筆者認為這就是企業(yè)數字化轉型的要做的事情，總結起來就是：一個平臺，兩個核心技能，三個階段，四個戰(zhàn)略內容，五化建設，即企業(yè)的數字化轉型的12345。
具體來說，一個平臺是指，一個擁有大數據和人工智能各種組件的云計算平臺;
兩個核心技能是指，業(yè)務快速的IT化能力和數據科學的能力，三個階段是指：一：業(yè)務數據化;二：數據業(yè)務化;三：業(yè)務職能化;四個戰(zhàn)略是指：管理戰(zhàn)略、運營戰(zhàn)略、分析戰(zhàn)略、工具戰(zhàn)略五化建設是指：工作移動化、數據產品化、分析可視化、管理云化、業(yè)務社交化。
企業(yè)通過這12345策略，利用新一代信息技術，構建業(yè)務數據的采集、傳輸、存儲、處理、分析、可視化結果和反饋的閉環(huán)，打不同系統(tǒng)、不同技術、不同部門，甚至不同企業(yè)，不同產業(yè)間的數據壁壘，提高企業(yè)、產業(yè)、行業(yè)生態(tài)整體的運行效率，構建全新的數字經濟體系。這就是筆者理解的數字化轉型實施方法論。
我們一一道來。
一個云平臺，在以數字化、網絡化、智能化為突出特征的新一輪數字化轉型的過程中，云平臺發(fā)揮著“操作系統(tǒng)”的重要作用。因為大家可以在一個平臺上協(xié)同工作，運營維護IT系統(tǒng)、敏捷開發(fā)系統(tǒng)平臺，基于云大協(xié)同工作，基于云進行IT創(chuàng)新的平臺，基于云進行數據交換，之前的我們系統(tǒng)大部分煙囪，建了ERP、CRM、 OA、供應鏈、財務或者企業(yè)的網站或者企業(yè)的電子商務平臺，都多家不同的系統(tǒng)供應商提供。每個系統(tǒng)都有自己的技術架構，數據庫不連接，跨系統(tǒng)之間的工作流無法協(xié)同，這樣呢，數據在每個系統(tǒng)里面跑自己的。就形成了數據煙囪，我們通過建一個統(tǒng)一的云平臺，可以讓我們的技術融合、數據融合、業(yè)務融合。云平臺的建立，對于數據的共享和流通是非常有幫助的。所以之前的由各家承建的各種系統(tǒng)就會變成一個統(tǒng)一的云的大中臺的系統(tǒng)統(tǒng)一起來。今天云平臺提供的服務非常多，存儲、計算、網絡、負責均衡，業(yè)務的，整個的快速定制的管理PaaS平臺。包括了最后的企業(yè)的各種應用系統(tǒng)SaaS。包括了從SaaS系統(tǒng)吐出來的數據能夠為業(yè)務部門提供數據服務的這個DaaS。從IaaS、PaaS、SaaS到DaaS。
云平臺提供了必要的IT資源，同時也需要數據服務，大數據和人工智能，這里主要是一些大數據的分析挖掘算法、文本分析、語音分析、視頻分析、個性化推薦。、神經網絡、各種機器學習的算法等，這個就是我們當前企業(yè)數字化轉型的一個核心的云平臺加上大數據和人工智能的組件助力企業(yè)實現(xiàn)數字化轉型，包括亞馬遜、阿里巴巴、IBM、Oracle、微軟、Facebook、谷歌等國外的一些大的IT互聯(lián)網公司。
兩個核心的能力，一個是業(yè)務的趨勢把握的能力，一個數據科學的能力。業(yè)務把握的能力實際上是對于企業(yè)所在行業(yè)的發(fā)展趨勢的深刻洞察、預見、準備、布局、投資、運營管理、工具的使用等一種綜合能力。使企業(yè)內部人員之間的溝通、對外的業(yè)務客戶、企業(yè)內部、合作伙伴、供應商、競爭對手。協(xié)同起來能夠更加快捷，高效啊，安全穩(wěn)定適應市場的發(fā)展，特別是我們從IT到DT這個變化的過程中，企業(yè)業(yè)務就要上云了。
上面這個圖和大家分享，主要是想跟大家說，IT處理的是單一穩(wěn)定、流程驅動的一些系統(tǒng)，比如說CRM、ERP、OA、HRc這些都是電子流程化，相對比較穩(wěn)定。
IT處理的這些，在之前你可以看作是一個成本中心。基本上是落后業(yè)務的，因為業(yè)務需要什么系統(tǒng)IT就會做什么系統(tǒng)。基本上是解決線下穩(wěn)定的業(yè)務問題。
DT主要是處理多元的，實時在線的這種系統(tǒng)，比如說用戶畫像、在線的用戶行為分析、個性化推薦系統(tǒng)、實時搜索、標簽的管理包括大數據的系統(tǒng)。
DT是一個利潤中心，它解決的是實時在線的業(yè)務。所以從這兩個方面來看，IT實際上是成本中心，是落后業(yè)務的。DT建立的這些系統(tǒng)跟平臺是利潤中心，是領先業(yè)務的。
為什么說IT落后業(yè)務，DT領先業(yè)務呢?因為IT我之前干了八年，DT我干了八年，這個是我深有體會的。因為在IT的時候，我們做系統(tǒng)基本上是客戶要什么，我們做什么，客戶提出需求到項目落地基本上需要三到五個月，這算短的;如果時間長一點兒需要一到兩年甚至更長的時間。所以業(yè)務提出后，IT做出來的時候，實際上業(yè)務已經發(fā)生變化了。
而為什么說DT是超前業(yè)務呢?因為DT更多是利用大數據的技術進行預測，進行系統(tǒng)的快速更新迭代。在線下的時候，比如說一個超市，我們要做商品的擺放、推薦，我們是當天在超市結完帳以后，我們在部門去做一個工作的調整，第二天例如是端午節(jié)，我們把粽子放在最顯眼的位置。而業(yè)務在線上的時候，比如在京東，明天要過節(jié)了，消費者在線上要選擇一些過節(jié)需要的商品，如果按IT的方法去收集消費者需求，然后再去改進系統(tǒng)。消費者一點鼠標馬上就要跑了，這樣就來不及。實際上你希望多元異構、實時在線根據消費者的標簽，偏好馬上就能給他推薦一個。所以呢，就建立了一個DT的大數據平臺，實時分析最終用戶的行為，這樣能夠超前業(yè)務、知道他想要什么、他想要做什么，我們能夠把商品做什么樣的流程改進，能夠時時的去滿足消費者的需求、提高他的用戶體驗。所以這種預測能力，把握消費需求趨勢的能力的就是企業(yè)的數商，我們的一言一行、一舉一動都迅速的轉變成大數據，然后轉變成商家的洞察力和企業(yè)決策力。大數據將作為最重要的生產資料要素驅動所有業(yè)務流程、體驗、效率產業(yè)進行革新，所以業(yè)務趨勢把握能力的建設，除了市場的思維上的認知，實際就是我們能夠從線下到線上，從IT到DT，建立一套基于大數據的系統(tǒng)平臺，能夠時時應對業(yè)務的變化，甚至能夠去領先業(yè)務。
兩個核心的能力里面還有一個能力就是數據科學，今天的數據科學為什么沒有普及到很多行業(yè)，現(xiàn)在已經普及到圍棋了，我們產生了AlphaGo這樣一些優(yōu)秀人工智能機器人可以把下圍棋。那么為什么沒有阿爾法貓、阿爾法醫(yī)生、阿爾法打麻將，那是因為懂數據科學的人并不會打麻將，而打麻將的人也不太會數據科學。所以當我們企業(yè)在進行數字化轉型的時候，有一類人是非常重要的，那就是既懂業(yè)務又懂數據科學的人才，能夠把業(yè)務有效的通過數據科學去描述，去實現(xiàn)它的高效處理速度。各行各業(yè)的業(yè)務利用數據科學都可以高更智慧的運行，智慧醫(yī)療，智慧交通，城市大腦，智慧旅游，智慧海關，智慧稅務，智慧**，都是要利用數據科學智慧的。
三個階段：
第一個階段就是業(yè)務的數據化，到目前為止還有很多企業(yè)沒有把自己的業(yè)務全部數據化，這個數據化實際是在企業(yè)整個業(yè)務的閉環(huán)。從企業(yè)去找客戶，找到客戶以后去跟進客戶，跟進客戶的時候要給他去做一些定制或者一些產品的設計;拿到訂單以后要形成一個服務，有生產產品，然后要要運輸、收賬。最后客戶會給這個產品一個評價，反饋這個產品做的好不好，然后再去影響企業(yè)的下一波的找客戶。
這就是從社會化的客戶到銷售線索到機會到訂單到服務再到評論，然后再到影響你社會化的客戶，這樣一個營銷的閉環(huán)，企業(yè)是否把它數據化了?如果說數據化了，那么就完成了數字經濟建設的第一個階段---業(yè)務的數據化。這個階段全國很多優(yōu)秀的知名的企業(yè)，包括一些政府、機構，現(xiàn)在都已經實現(xiàn)了業(yè)務的數據化。從數據的這種采集，到數據管理再到數據建模分析再到可視化?；旧先ミ@些企業(yè)都有可視化分析的屏幕，就說基本上已經做完了從業(yè)務數據化的這個部分。當然也還有很多企業(yè)并沒有實現(xiàn)這個邏輯過程，很多環(huán)節(jié)的數據還是記錄在紙上或者excel表格里，并沒有把它很好的放在系統(tǒng)里面去記錄、統(tǒng)計、分析。當然業(yè)務數據化中，數據的質量管理非常重要，如果數據活性不夠，數據質量不高，數據顆粒度，數據維度，數據關聯(lián)性不夠，收集的數據也會影響業(yè)務。
做完了第一個階段以后，企業(yè)就進入了第二個階段叫數據的業(yè)務化，業(yè)務分析出來的數據能夠去指導業(yè)務實踐，比如我們通過在線用戶cookie，發(fā)現(xiàn)他經?？匆恍┳闱虻男侣?，做了大量的足球相關活動的評論，最近的世界杯，他非常也關注。那么我們當他上購物網站的時候，我們能不能給他推薦一些跟世界杯相關或者跟足球相關的商品去滿足他的需求。這就是數據的業(yè)務化，將數據分析出來的結果發(fā)揮價值，產生收益。這一步很多企業(yè)沒有實現(xiàn)，互聯(lián)網企業(yè)可能對于數據的采集加工分析和利用指導業(yè)務是做的比較好的，可是在我們很多傳統(tǒng)的企業(yè)，比如制造企業(yè)，收集了產品的不良率，他并不能通過這個數據去指導，因為改生產線可能花費巨資，改個人的行為需要管理上的很多手段。所以數據的業(yè)務化，實際上我認為對傳統(tǒng)企業(yè)來講很有挑戰(zhàn)性，完全用數據去做管理，讓數據說話、數據管理、數據決策，實際上現(xiàn)在很多企業(yè)還做不到。這個階段是一個比較漫長的過程，這個過程在傳統(tǒng)企業(yè)可能會持續(xù)再過二十年、三十年，比如廠房的改造，組織結構的挑戰(zhàn)，政府管理制度的變革都會影響數據指導業(yè)務。這里必須說的是不是所有企業(yè)是按這個數據決策的。不管是決策管理還是做業(yè)務，都有科學和藝術的成分在里面，最近的世界杯就說德國隊利用SAP系統(tǒng)，做了對球員的運動，對教練的指導，對整個比賽的數據分析做了很好排兵布陣，但德國隊還是輸了，有的人說德國隊輸了證明這個事情是很科學，但是缺少獲勝的信念，關鍵的射門等人的藝術行為，最終還是贏不了的。
而且數據的業(yè)務化對于企業(yè)管理層、企業(yè)運營經理等具體執(zhí)行人員都要有能夠把數據加工運營好的意識，除了有意識以外，當然還有過硬的技術，自己能夠做一些簡單分析，能夠從數據中發(fā)現(xiàn)一些業(yè)務的機會，這種能力和技術，還有方法，實際上是這個階段非常重要的一個企業(yè)建設的內容。
第三個階段就是業(yè)務的智能化，我們已經通過系統(tǒng)的分析得出了結論，然后能通過結論再去調整系統(tǒng)或是去優(yōu)化管理，指導人的工作，那么這個就是要把這些全部要寫成算法，讓它智能化地去執(zhí)行，減少人的干預。
比如說運營商要給一批客戶打電話，電話每次都是自動化撥出呢，在播出的時候，他可能選擇了一萬個電話號碼，不同的性格偏好的人選擇不同的話務員去溝通交流，交流完這一萬個電話號碼可能第一次接聽的是五千個，接聽后深入溝通的可能有三千個，最終跟你做了洽談有購買意向的可能有兩千個，最后可能真正跟你發(fā)生業(yè)務關系的也就一千個。這是一次通過自動化的外呼產生的數據，那么企業(yè)在下次去利用這個數據打電話的時候，就應該有一個自動化的排班，之前打過這個電話的人就不要讓他再打了，說明這個客戶可能不喜歡他或者他溝通的方法有問題;或者說之前已經購買過這個商品的就不要再撥出了;之前一個脾氣比較暴躁的你可以放一個聲音比較甜美溫柔的姑娘去跟她溝通。所以就是把之前業(yè)務的整個過程變成一個智能化的過程，讓他不斷優(yōu)化。當然這個只是一個比喻，就是說怎么把業(yè)務智能化。
當然智能化的除了這個方面，我們還可以智能化地去發(fā)掘一些銷售線索、跟蹤一些銷售機會、進行一些訂單的生產、甚至智能化的去做一些售后服務，比如現(xiàn)在很多聊天機器人，我們可以做智能化的產品反饋跟調研，自動的去市場上收一些我們產品的缺點、優(yōu)點，以及消費者對它的自然語言的一些信息，通過這些信息再去改進我們的產品，創(chuàng)新改進我們的市場營銷方法和策略。
業(yè)務的數據化、數據的業(yè)務、業(yè)務的智能化大體就這三個階段，我們現(xiàn)在經常做咨詢、培訓的一些項目，到了客戶那邊，基本上跟客戶聊完以后就知道他是一個什么樣的階段，不同的階段，他需要的我們企業(yè)數字化轉型做的事情是不一樣的。你數據都沒采集呢，就想實現(xiàn)智能化這個是很難的，你沒有很好的業(yè)務指導數據，指導業(yè)務的思想和具體的人、場景去實現(xiàn)它，你就想去說這個事情能不能幫我自發(fā)去做到了，這些都是不切實際的想法，我們在跟企業(yè)去做這個咨詢。到時候這三個階段，我們通過溝通就馬上能知道這個時候我們要給企業(yè)提供什么樣的方案。當然這三個階段不是絕對的，有可能是一個混合的，企業(yè)也會根據自己的業(yè)務重點的不同開展這三個階段也是可以的，企業(yè)在不同的發(fā)展階段，企業(yè)的人財物產供銷對于IT信息系統(tǒng)和對于DT系統(tǒng)的需求，迫切程度也是不一樣的。
接下來說一下數字化轉型戰(zhàn)略的四個方面：
第一個就是行業(yè)的數據戰(zhàn)略咨詢，行業(yè)的變化趨勢是什么，他的政策法規(guī)和國家的投入、行業(yè)的發(fā)展趨勢，這對于一個企業(yè)來講是至關重要的，其實它相當于一個大環(huán)境，這個大環(huán)境好的時候企業(yè)在這方面投入就能得到回報，大環(huán)境不好的時候企業(yè)在這方面投入就會相對比較少。
第二個就是運營，就是運營的指標架構體系，我們要了解行業(yè)，目前領軍企業(yè)他們的運營的優(yōu)勢，因為每個企業(yè)在建立的過程中最后都會形成自己的核心管理優(yōu)勢，這些企業(yè)的優(yōu)勢對我們企業(yè)轉型有哪些借鑒的作用，這個我們是需要知道的。
第三個就是數據分析，因為不同的分析層面，實際上需要的算法和模型是不一樣的，我們有很多優(yōu)秀的算法，效率會更高，我們有很多優(yōu)秀的人才，他能夠去加快企業(yè)的速度增長和建設，所以在企業(yè)的分析層面，我們需要優(yōu)秀的算法跟人才。
第四是工具，工欲善其事，必先利其器，我們要實現(xiàn)我們的戰(zhàn)略，實現(xiàn)我們更好的運營時間、更好的商業(yè)上的分析，我們需要好的工具，不管是選擇微軟、oracle、IBM、阿里巴巴、騰訊、百度哪一個大數據平臺、工具、SaaS、PaaS…你都會根據自己的實際經濟能力、人員的水平、業(yè)務的場景去做一些個性化的選擇。
第五是五化的建設
第一個是業(yè)務移動化，因為今天可以說移動手機占了整個使用系統(tǒng)時間的百分之八十九十，所以企業(yè)的五化建設第一個一定是移動化，就是系統(tǒng)盡可能的去滿足用戶當前的場景，移動的辦公、移動的業(yè)務、移動的需求。
第二個是數據產品化，因為數據通過產品更容易去釋放它的價值，你把你的數據、企業(yè)的業(yè)務能夠變成一個數據的產品，你的客戶、員工、領導再去發(fā)掘數據確定數據的時候，能夠比較便捷地獲取并且比較安全，那么數據的這種產品化已經是非常重要的一個方向。
第三個就是分析可視化，大家知道一圖勝千言，一維的分析能讓你發(fā)現(xiàn)的規(guī)律是有限的，二維就能讓你比較容易的發(fā)現(xiàn)，三維的動態(tài)就讓你更直觀，能夠去促動你找出數據之間的一些規(guī)律。企業(yè)在分析自己的業(yè)務時，可視化工程師可以說是在畫畫，能夠通過畫去驅動領導對決策對管理的需求，如果畫的好可能我們對于業(yè)務的探索就會更加便捷，更加清晰。
第四個就是管理要云化，管理樂趣在云端，因為在云端把你的審批變得很方便，對員工、客戶的用戶體驗就是要及時，不管是ERP、CRM、OA等最好能夠把它放在云端，云端的管理實際上會更加便捷，方便。所以盡可能的讓管理者的應用在云端去實現(xiàn)。今年貴陽世博會提出的主題叫數化萬物，智在融合啊，就是說我們的部門數據對部門肯定有用，但是對跨部門、企業(yè)的集團公司、產業(yè)鏈其他的上下游合作伙伴有沒有幫助?對整個行業(yè)有沒有借鑒作用?能不能創(chuàng)造價值，就非常重要了。管理者要有大數據思維，只有在云端才能實現(xiàn)數據共享。
第五個是銷售社交化，在不知不覺中，把商品自動推薦客戶，這種場景將會越來越多，不是客戶找信息和產品，而是產品和信息反過來找人，這就是亞馬遜大數據的一個核心能力，個性化推薦引擎技術，不打擾式銷售有望通過社交的方式利用個人標簽、行為、偏好這些數據來解決。
張涵誠：研究領域主要包括：大數據基礎概論，大數據在企業(yè)和政府的應用實踐，數據驅動業(yè)務變革的商業(yè)模式，醫(yī)療大數據運營體系、財稅大數據、海關大數據、運營商大數據建設方案，旅游大數據平臺建設方案，數據資產管理，大數據產業(yè)生態(tài)分析、數據交易市場，區(qū)塊鏈，人工智能等新技術對于傳統(tǒng)企業(yè)的價值和賦能方案。
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