如今，数字化转型成为很多企业的前进方向。那么数字化转型究竟是什么？传统企业要如何开展数字化转型？本文从数据产品经理的角度分析了企业数字化转型的必要性，剖析了数字化转型的主要策略和思路，希望对你有所帮助。
后疫情时代，数字化转型成了每个企业的必答题，大家都知道要进行数字化转型，但是很多传统的企业不知道如何开始，或者一些先驱者已经开始了转型，但是80%的数字化转型都以失败告终。
数字化转型对于企业来说，是方向正确的事情，但具体怎么做，如何做需要对数字化转型的本质有个清楚的认知后，谋定才可以后动。
关于数字化转型的文章铺天盖地，比如数字化转型就是企业价值体系的重构和商业模式的变革，再比如，数字化转型是一把手工程需要CEO亲自操刀制定战略，CDO执行等等，这些读起来都过于抽象和晦涩。所以，想站在数据产品经理的视角，更加通俗和直观地解释下数字化转型的本质。
内外部环境变迁让当下企业赚钱越来越难，多种因素驱动企业进行经营方式转型。
当我们要分析一个行业或者新的事物时，最常用的就是PSET模型，当下时代，人口红利消失殆尽，一方面是移动互联网和智能终端的渗透率趋于饱和，另一方面是人口老龄化严重，每年的新生人口数自1987年后持续走低，第七次人口普查数据，现在每年只有1000多万的增量。加之新冠疫情和国际形势的影响，整个经济环境虽说不上萧条，但的确是一个寒冷的冬天。
在政策方面，十四五规划把数据中心作为新基建，数据成为重要的生产要素，疫情之后，国家层面也出台多项政策，引导企业进行数字化转型，国有企业充当数字化转型排头兵，数字城市、数字政府，一网通办各自项目如雨后春笋般出现。
另外，全球变暖虽然多年就提出来的课题，但近几年逐渐严峻，碳排放管理、碳中和成为企业社会责任的重要体现。
此外，相信很多四川、重庆的小伙伴对今年夏天的拉闸限电的经历仍然记忆犹新，对于企业来说，如何才能用更更少的资源来满足产能的需求呢？
数字化转型的本质是通过数字化的方式提升运营效率从而降低经营成本，同时需要获取更多的收入增量，最终赚取更多的钱。
有的人说转型主要是转的从产品为中心到以客户为中心，我觉得这个是比较隐晦的说法，以客户为中心，本质还是因为客户更挑剔了，选择更多了，没那么好忽悠了，要想新的办法让更多的客户买单而已。
简而言之，过去可能只开源忽略节流，寒冬之下，需要依赖数字化的手段来既开源又节流。具体的做法就是，把现在的业务流程重新梳理一遍，分析哪些环节是可以节省人力成本或者其他可变成本地，比如零售行业，过去对库存管理比较原始和简陋，导致库存积压，产生仓储成本，就希望通过数字化的库存管理手段，精准预测库存，从而节省库存成本。同样，在物流、产品研发等，需要逐一梳理。
举个栗子，有一个机械制造厂，主要是用车床机器生产一些汽车所需要的零部件，但是机器嘛，运行了几年总会出现各自各样的故障。
一般来说，出了故障，会导致次品率提升，但如果设备可以正常运转，就需要到质检环节才能发现，此时打电话给机器厂家售后，厂家安排维修工单，最好的情况是师傅到了之后，当天可以修好，但从故障到恢复至少需要2天，比较糟糕的情况是师傅到了现场一通监测，发现零部件坏了，还需要再调货，一周过去了。对于制造业，机器停产一方面会带来机器闲置的成本，如果影响交付周期可能会导致订单积压和违约风险。
数字化转型可以做什么呢，首先，通过传感器采集机器运行的各种参数，然后，对机器运转的健康度进行监控，一旦参数异常即触发预警，可以第一时间发现问题，停止生产，避免原材料浪费，而且，运行的参数也可以传递给厂家售后，厂家远程即可指导修复或者找到解决方案，这样就大大缩短了机器闲置的窗口期。
在增收层面呢，主要是利用数据化地手段，来实现更加精细化智能化地运营，同时，利用大数据和AI技术，提供业务创新地新思路。
数字化转型的范畴可以分为三个阶段：
首先就是数字化或者说叫做信息化，主要是把一些线下的低效的业务过程，通过数字化的手段实现，比如前面的例子当中，将设备运行的参数数据进行采集，而不是依赖于人工现场勘察诊断。再比如，过去一些商品补货需要手动记录清单，数字化之后可以在系统内完成，减少人为错误和信息传递失真问题。
第二个阶段是数据化，也就是对数字化阶段收集到的数据进行挖掘和应用，用数据驱动决策。业务经营过程指标化、可视化管理，可以对用户进行更加细致的分层，从而提高差异化的服务或者触达手段。对于互联网企业数据化有天然的优势，因为他们的业务多数就是线上进行的。
第三个阶段是智能化的阶段，如果数据化和智能化的主要区别在于，一个是依赖于人去用数据，后者是依赖AI的能力去自主学习减少人的参与。
举个栗子，数据化运营阶段，运营人员要对流失用户召回，需要基于经验判断，对于OTA业务，如果用户180天都没下单了，我就认为他是流失或者沉默用户，给发个短信推个红包吧。
而智能化阶段的做法则是，会针对流失用户的行为特征，比如末次下单时间、访问行为、个人画像等多个角度，进行用户或者商品的复杂协同过滤算法进行预测，从而实现更加精准的召回转化，推送更少的用户，实现更多的召回。此外，AI还有更多的软硬件的应用场景。
根据一些知名的战略咨询公司的调研结论，80%的企业数字化转型是失败的。那么想要在数字化转型过程中获得预期的目标，需要具备哪些条件呢？
战略对于数字化转型的成功，就像公司的使命、愿景一样，如果公司没有制定明确转型战略，以及清晰的目标蓝图，要么大家都只是嘴上喊着数字化转型，但却迟迟没有行动，亦或者，像玻璃瓶中的苍蝇，没有方向，浅尝辄止。
所以，对于公司CEO，要清楚地了解数字化转型对于自身企业的重要意义，同时，可以和不同部门或者外部专家一起，梳理当下业务流程，构建数字化转型的战略蓝图，并从一些见效快、好落地的场景切入，让组织感受到数字化的甜头，逐步形成数据驱动的文化。毕竟转型意味着变革，不是每个人都愿意拥抱变化，转型可能会涉及很多既得利益的纷争。
组织建设杨三角理论中，把企业的成功总结为战略X组织能力，同样，数字化转型想要获得成功，就需要具备对应的组织结构以及人才储备。一方面是，需要针对转型成了专门的组织架构或者虚拟小组，此外需要培养或者招聘对应的数字化人才。
如果只有数字化转型战略和人才的支撑，但是在公司层面没有形成数字化、数据化的文化，那么转型大概率会失败。比如，如果每次的管理工作汇报，都需要基于数据分析，那么自然会驱动自上而下的数据获取、分析，否则，数据没有用武之地，也就很难长久的深度发挥价值。
数字化转型第一步是数字化，信息化的工作完成后，数据的采集、存储、挖掘、应用才能真正实现数据化、智能化。这就要求有对应的技术能力，比如数据开发能力、算法&AI技术。此外，工欲善其事必先利其器，完备的数据产品则可以提升数据开发到应用输出的效率。个人的观点是数字化转型所需的数据产品未必都要从0-1自主研发，有时候外采一个BI或者CDP可能效率更高。
数字化转型是必修课，其本质是利用数字化的手段找到可以帮助企业降本、增收的方法。在这个过程中，不能单一依赖技术或者业务。而是需要同时具备业务的深入洞察能力以及数据驱动的思维方式，这两者结合的复合型人才，才是数字化转型过程中的香饽饽。所以，数字化转型成功的关键是，要能够找到数据可以发挥其价值的业务过程。
专栏作家
数据干饭人，微信号公众号：数据干饭人，人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域，覆盖开发套件，数据资产与数据治理，BI与数据可视化，精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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