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企业数字化转型研究(上):数字化转型的五个原因三大挑战和三个重点

2021-08-31 09:31:44

          数字化转型是一个运用数字技术和新能源对企业业务持续优化的过程,在这个过程中,数字化转型的企业能够收获的是体验提升、效率提升以及模式创新。


        第壹章 | 企业数字化转型的原因

        

        (一)数字化转型是提升用户体验的绝佳手段

        数字化时代对企业的要求是能不能积极响应不断变化的用户需求,给用户更好的体验,解决用户的问题。 这里的用户不仅仅是指企业产品和服务的消费者、客户,还包括企业内部的员工和管理者,以及其业务生态中的合作伙伴、供应商和开发者。而所谓体验,是指用户在和这家企业及它的产品接触的所有时刻都是体验,其都可以利用数字化的手段去做体验提升。要借助数字化对用户体验进行升级,需要完成下面5个层级的提升。

        企业数字化转型的原因提升用户体验

        层级1:全量全要素的连接

        要用数字化的手段提升体验,*一步是把线下搬到线上,通过数字化转型带来全量全要素的连接。

        全量,就是数量上足够全,覆盖所有业务对象;全要素,就是单个的业务对象的全部属性也是齐全的。

        企业采集的数据,不仅是原有业务的数据化,从线下搬到线上,还要跨越组织边界,去采集衍生范围里更多、更全的开放数据,并将它们全部打通、连接,纳入到同一个数字化系统中。这是利用数字化手段提升体验的基石,是接下来要做的所有事情的必备条件。

        层级2:实时

        所谓实时,就是让数据能够实时呈现,主动开始“说话”,能看到,能感知到。

        层级3:随需

        随需,意味着动态调整,动态地将客户的需求和生产要素进行匹配。数字化时代,规模化定制正在成为现实。当数据能够实时地被记录、被反馈,再实时地反映到面向客户的生产、销售、服务中,实际上就已经来到了体验提升的第三个层级,随需,跟随需求的意思。

        层级4:自助

        在数字化时代,用户可以利用数字化手段搭建的平台,提供的工具,自助满足需求,由此获得更好的体验。

        企业都需要做经营数据分析。一般的做法就是业务部门提需求给信息化团队,需要什么提供什么,获取数据、建模、设计报告,都需要专业的IT人员全程参与。

        这种模式的问题是:业务主管在一线指挥作战,想要通过数据分析作为决策依据,但从跑数据开始到拿到分析报告,周期很长,业务早都发生各种变化,拿到的分析数据都是滞后的。

        在数字化的企业中,在数据和报告之间,还应该再多一层,可以由数据产生多种模块,自由组合成各种报告。这种模式,华为叫做卡片服务。

        数字化转型时代嵌入卡片服务

        卡片服务,如同最小颗粒度的乐高积木块,每一个卡片服务都是单独的分析模型,解决一个特定的问题,拼起来就是一份报告。如果客户想做一份个性化的数据报告就不必去找专门的IT人员,可以自己直接打开这个自助平台,用鼠标把已经做好的卡片拖动过来,组合在一起,就能生成想要的报告。

        这就是随需之上的再升级,不仅能快速响应需求,还能提供工具和服务,实现用户的自助。

        层级5:社交化

        这里的社交,指的不是用户群互动,而是更广义的社交,是对随需、自助的再升级,是把主导权交在用户手上。

        这是数字化转型带来的体验提升,客户在跟企业、产品互动接触的过程中,从更充分的信息,到信息的可视、可感知,再到需求的快速响应和不断强化,这是一个掌控感不断增强的过程。


        (二)数字化转型是提升服务效率的关键载体

        对企业来说,效率就是通过数字化去实现更高的产量、更好的质量、更低的成本、更快的客户需求响应速度。但是这样的理解,距离理解数字化和效率的真正关系,还相距甚远。

        因为它背后隐含的意思是:数字化只是一种工具、一条路径,帮助企业在市场上取得相对优势,在行业里相对领先,它说的是在跟隔壁店铺、对手企业在比较竞争。

        而数字化带来的效率提升,可以让效率真正成为企业竞争力的核心,将决定企业在整个市场环境中的生态位。

        在工业时代,销售价格减去成本,再乘以数量,这就是利润。可是到了数字化时代,这个公式的后面还得再加上一个要素——流转次数。这就是数字化时代才能解决的运营效率问题。


        工业时代:企业利润=(销售价格-成本)X数量

        数字时代:企业利润=(销售价格-成本)X数量X流转次数

        

        现代企业的收入增长,不再是依靠人员,而是依靠效率。在数字化时代,需清晰地认识到,规模不可能带来效率。事实可能恰恰相反,规模越大,效率越低。

        所以,在数字化的时代,企业必须在自己的认知版图中,重新定义效率对企业的意义和作用。

        作用一:实现成本极大优化

        数字化将给企业带来成本极大优化。这里的关键词是“极大”,极大的优化。

        在数字化时代有一个概念叫“数字孪生”,就是把现实世界里的业务对象,在数字世界里建一个一模一样的模型,就像双胞胎、孪生兄弟一样,所以叫“数字孪生”。有了数字孪生,现实世界里很难做的事,就切换到数字世界里去看它的孪生兄弟。

        举个例子,数字化时代可能出现这样的场景,一家制造飞机的企业,可以一架样机都不生产就直接生产商用飞机,因为有数字化的手段去完成所有的测试、仿真,把复杂度极高的飞机还原出来。

        如果没有数字化做支撑,这里的成本会被无限放大。

        作用二:支撑企业精准决策

        除了成本的极大优化,还有一点更为重要,数字化转型能够支撑精准决策,让企业少走弯路,少犯错误。

        数字化转型为企业带来的效率提升,对成本的极大优化,对决策质量的极大提升,最终构成企业的核心竞争力。


        (三)企业数字化转型是创新企业模式的良好契机

        数字化转型能够为企业带来体验提升,这是一个软性的结果;带来效率提升,这是一个硬性的结果。除了这两点,数字化转型还会为企业带来结构性的变化即模式创新。

        数字化转型带来企业模式创新

        交易模式

        交易模式创新,就是从线下到线上。企业提供给客户的是“产品+服务”。当企业利用数字化技术,它所带来的是体验和效率的双重飞跃。

        运作模式

        以前,企业大量的运作靠人工,数字化转型后,反过来了,大量靠机器。从人工到智能,至少有三种场景,机器辅助人、人辅助机器和机器自动化。这就是企业运作模式的创新,从人工到智能。

        举个机器自动化场景的例子。

        电网企业需要监管线路及设备,传统的做法是运用大量的人工进行定期巡检,不仅获得的信息不准确,还需要耗费大量的人力物力,存在野外作业风险。

        有了数字化,现在可实现远程巡检,全靠机器自动化实现。数据埋点在设备和线路中,就像一颗颗探针,能够探测到一线设备的所有动态,利用智能系统实时监测线路及设备运行情况,不需要人工干预就能提供风险预警。

        组织模式

        数字化带来的结构性变化,到了运作模式层面,就是组织模式。

        传统组织的一个悖论:想要效率高,风险就高,安全运行得不到保证;想要安全运行,就得在效率上有所损失。但是,借助数字化的力量,企业可形成“精兵+平台”的组织模式。

        平台是以共享和能力为导向的,将公司的各项能力拆解成一个个能力块,沉淀在平台上,共享给所有员工和业务。

        精兵是责任结果为导向的,精兵的任务是面对环境的不确定性的同时,达成业务目标。

        一家数字化程度足够高的企业,就像变形金刚,它可以变成不同的形态应对不同的风险,解决不同的问题。之所以能变,就是因为它的能力在平台上形成了各种能力块,可以进行各种灵活的排列组合。

        企业治理

        数字化带来的模式创新还将上升到企业治理的层面。

        无论国网还是南网,都是集团制公司,各省市公司是相对松散的组合,就像是诸侯制,各子公司各行其是。但通过数字化平台的打造,公司的能力都长在平台上,不管多少新的业务、新的公司都是在同一个平台上长出来的,浙江公司和青海公司底层的职能平台都是打通的。

        这种治理模式带来的好处是:长在平台上的能力就会不断演进迭代,成为的能力,赋能给各个团队。

        以财务能力举个例子。如果是诸侯制的治理方式,100家子公司各有各的财务能力,其中绝大部分肯定是重复建设,整体迭代的速度会非常缓慢。

        但在团队制的模式下,一家公司在一个项目上形成的财务能力,可以快速成为其他99家参考复用的能力。100家公司,每家公司做一万个项目,就是一百万次迭代和训练。

        数字化带来的这种治理模式创新,让业务质量标准和业务能力能够在公司各个产业、各个团队间无障碍地流动。对外,就能让整个业务体系高效匹配客户的需求,对内,就会让新业务快速生长孕育。

        所以,“皮肤”交易模式,“血肉”运作模式,“骨骼”组织模式,再加上治理模式这个“魂”,企业的模式创新才足够完整,才能成为一个鲜活的生命体。


 第贰章 | 企业数字化转型的三个挑战


        企业数字化转型的三个挑战

        数字化转型的挑战一数据采集:怎样做好全量全要素连接和实时反馈

        一个企业数字化转型的图景是什么样子?每个人都会有自己的答案。

        我们用电力行业的一个典型场景来进行想象:极端天气下,某段输电线路遭遇雷击,供电指挥中心*一时间监测到这个异常情况,发出警报。并对输电路线进行重新规划调度,快速调整供电路线,保证用户的供电。

        同时指挥平台马上下发抢修指令到最近的一个供电所抢修运维班,并弹出了线路坐标位置,提示问题所在,发出维修所需物品清单,要求抢修人员带上所示物品到现场进行抢修。抢修人员开上工具车出门,指挥系统根据线路情况发出最快到达事故地点路线。到达现场后,抢修人员发现线路问题自己缺乏操作经验,向中台发起求助,中台要求现场人员开启实时视频,并让专家远程进行指导操作,快速解决了问题。

        这是一个典型的数字化作战的场景。如果抽象来看这套系统的能力,首先是出现故障的时候,系统先是作出了预警;其次在接收到预警信号后,不同职能部门能够协同起来快速找到应对的方案,然后根据实时的数据反馈采取行动。

        这个时候,电网公司已经不再是一个简单的数据化机构了,而是一个数字化的“智能体”。

        进化成一个“智能体”,是每一家企业数字化转型的目标。通往这个目标的道路可能很漫长,可能有无数件事等着企业去做,但做所有事情的基础就是它——全量全要素的连接和实时反馈。

        数字化转型的基础是全量全要素的连接和实时反馈。但问题在于,数据是海量的,不能胡子眉毛一把抓,企业怎么入手采集信息,才能确保真的连接了全量全要素的数据呢?

        它有三个维度,7项职能要求。

        

        三个维度:

        必须要从一个产品的设计态、制造态、运行态三个维度出发才能完成全量全要素的采集和连接。

        同样是针对供电设备,需先采集设备的设计态数据,这里面包括设备器件的尺寸,设备物料都是哪些供应商提供的,设备的设计功率和性能数据等等。

        设计态之后是制造态,比如设备是在哪条产线上生产的,产线的管理员是谁,组装时具体用了哪些物料等。

        最后是运行态数据,包括设备在使用过程中的稳定性怎么样,使用时间是多久,设备的器件耗损情况等。

        七项职能:

        有了全量全要素的连接,还需要确保系统做到了实时反馈。要确保系统具有实时反馈的能力,则需要让这套系统具备7项职能:预测、预警、监控、协同、调度、决策和指挥。

        以生产手机为例,企业通过连接渠道、用户、广告投放量等这些维度的数据,综合预测出新手机*一批的产量,这是预测职能。

        数量定了,就进入排产制造环节,在生产过程中需要监控产线的投料情况、运行情况等等,这是监控职能。

        同时需要风险预警,比如扫描物料铭牌的时候,如果铭牌信息错了,产线会自行判断装配关系不成立,给产线人员的手环发预警信息,提醒需要人工干预,这是预警职能。

        接下来,产品的制造信息也会和供应、物流协同起来。以前按订单生产,要先入库,等物流车来装。现在是直接跟物流数据协同,因为已经知道了物流车的实时位置,就可以等物流车距离工厂一定时间的时候,再安排生产,生产完就直接装车运输,不用再重复扫描存储。

        在这个过程里,协同、调度、决策、指挥几个维度的职能都有体现。

        企业把手机的全量全要素连进来了,也建起实时反馈系统了,最终实现的效果就是:现在,一旦手机的任何一个元器件有问题,都能定位到这个元器件有多少,装在手机的哪个位置,装了这个元器件的手机被送到了哪些用户手里,都有哪些员工经手过?甚至可以反向追溯元器件的问题,出问题的元器件是哪个供应商,哪个批次的产品,历史上有没有类似的情况等等。

        任何想做或者要做数字化转型的企业,都要把“智能体”当做自己的目标。如果没有这个愿景,那么企业在进行全量全要素连接的时候就非常容易陷入两个误区:

        a. 眉毛胡子一把抓,不管数据有用没用先全都拿过来再说;

        b. 坐在数据的金山喊穷。其实很多非数字原生企业有大量丰富的数据,但恰恰缺少通过有效的数据治理来形成数字化“智能体”的能力。

        以上就是数字化转型企业面临的第1个核心挑战。

        

       数字化转型的挑战二数据保护:怎样在安全和效率之间找平衡

        数字化转型的基础是全量全要素的连接和实时反馈。当所有数据都连进来了之后,企业就有了大量的数据资产,就能解决很多原来解决不了的问题。

        数字化转型有很多好处,但潜在的安全风险也是巨大的。

        企业在转型数字化的过程中,需要解决安全和效率这对矛盾。要想解决这个问题,企业必须建立起三层认知。

        

         第 1层认知,数字化转型时代,企业要把安全的活儿干细。

        一家企业需要从“五不两可”来抓网络安全和数据保护的工作。

        “两可”指的是可追溯和可恢复。“五不”是指攻不进,看不见,看不懂,拿不走,毁不掉:

        数字化转型下数据保护的五不两可

        “攻不进”是指外面的黑客无法通过边界入侵进入企业的系统,对边界最简单的理解就是各种外边界应用、邮箱和账号密码等;

        “看不见”说的是黑客看不到企业的核心资产,比如说黑客攻击国网,重点是盗取国网的客户用能数据,但国网已经提前对客户用能数据做了深度隔离,黑客在系统里看不到任何客户用能数据相关的内容;

        “看不懂”主要指加密和伪装技术,达到的效果是,黑客即便看到了某项核心数据,也不会认为这项数据很关键;

        “拿不走”,强调的是企业要能感知到自己的数据资产是否被黑客转移或者挪动,一旦出现异常情况,企业要有一套阻隔的系统,防止数据被拿走。

        “毁不掉”,针对摧毁等高危操作进行实时告警与阻隔。

        “可恢复”,比如一旦企业的数据被破坏,系统可以恢复到多少天以前的,多长时间可以恢复。

        “可追溯”,当遭遇黑客攻击时,企业可采取反制措施,能更好地掌握黑客是谁、来自哪里、有什么意图。

        系统化作战

        第2层认知是,数字化转型时代,企业安全必须要靠系统化作战。

        从黑客找短板的逻辑来看,一个企业如果只确保核心资产的安全是远远不够的,必须要形成一个系统,把与客户、合作伙伴、供应商等对接的账号等周边最容易被忽略的元素全部纳入进来,实行系统化防范。形成系统之后,黑客一旦对非核心资产发起攻击,本身就是攻击核心资产的一个先行信号。

        安全问题没有终点

        第3层认知是,数字化转型时代,安全问题没有终点。

        企业在数字化转型中追求的网络安全和数据保护,它并不是一个安全的概念,而是一个相对安全的概念,安全问题是攻防双方展开的一场永恒博弈。你只要比别人快半步,你就可以为自己争取很大的时间,然后利用这段时间把未知的风险转变为已知的风险,再去寻找抵御风险和提升防御能力的方法。


        数字化转型的挑战三业务决策:怎样才能让数字化真正指导行动

        全量全要素的连接和实时反馈是基础,以及完善网络安全和数据资产保护是入门条件。而企业数字化转型,还有一个核心化的调整,是企业如何基于数据建立生产运营和决策系统。

        麦肯锡在2018年出过一份报告,其调研了全球1793家企业后发现,只有20%的企业认为自己的数字化转型是有成效的,它们觉得公司的绩效和组织能力因为数字化转型提升了。

        埃森哲和国家工业信息安全发展研究中心在2020年发布了一份专门针对中国企业的研究报告,报告发现只有7%的中国企业说自己数字化转型成功了,它们在数字化基础上建立的新业务发展很快,过去三年已经贡献了公司超过一半的收入。

        全球20%和中国7%的成功率,这说明绝大多数企业在数字化转型的时候都遭遇了失败,或者成果不显著。

        为什么企业的数字化转型这么难?

        数字化并不是一连就成、一连就智能的,而是要把着力点放在指导业务运营和决策上,也就是这些连进来的数据要怎么用。

        过去在信息化时代,企业建立起来的ERP系统、CRM系统等,其实只是数据的堆叠,就像一个个独立的烟囱,是事后的记录系统,距离指导具体业务怎么做还有点远,所以,数字化转型的真正价值也就发挥不出来。

        要让数字化转型后为企业发挥真正的价值,需要让数字化真正指导企业业务决策。要做到这一点,要让这个系统自动化的行动,卷入更多的人,更多的设备。


第叁章 | 企业数字化转型的三个重点


        数字化转型的三个重点

        数字化转型的重点一:自动化的行动

       数字化不是信息化,而是直接指导行动。

        信息化时代的工作方式,是给员工全量的信息逐条去处理,效率非常低。而数字化时代的工作方式,是直接指导行动。以合同审核为例,信息化时代,在做订单履行的时候,负责这块业务的员工,每天都会面临一大堆客户发来的合同,他们上班的*一件事就是打开电脑看一下有多少个合同号,然后一个一个地点开合同号去查看订单的状态,是正常还是有风险。数字化转型之后,订单履行岗的同事的工作不再是简单地识别和标记有风险的合同,而是更进一步,去给这些有风险的合同找解决方案。因为现在的系统自动把有风险的合同给挑出来了。员工每天打开电脑看到的不是全量的合同,而是那些自动显示有风险或者异常的合同,并且系统还能主动告诉员工合同的异常可能来自于什么环节。这样一来,员工直接就可以行动起来了。这就是数字化区别于信息化的地方,它不是给员工一大堆的信息,而是自动指导员工完成订单履行这个行动。

        数字化转型的重点二:卷入更多的人

        数字化的本质是从信息到自动化的行动,但数字化导向行动不仅仅是自动化,数字化比自动化深刻是因为它在应用层可以卷入越来越多的人。换句话说,数字化系统不只是决策者能用,而是产业链上的所有人都能用。这是第二点新认知。交管中心的信息化大屏,最早只是为少数决策者服务的,也就是交管中心警察的决策工具。数字化转型后,信息化大屏升级为地图导航系统,这个应用系统可以让每一个使用城市道路的人用,无论是出租车司机还是上班的普通市民,每个人都可以利用地图App进行导航。对企业来讲也一样,数字化系统并不只是让一家公司的CEO用,或者只让一个生产车间的负责人来用,或者是让一些专业人士来用的,而是企业内部生产线上的每一个人,上下游供应链上的每一个人甚至是顾客,都可以利用这个系统,来给自己的业务提供决策参考。产业链上的所有人都被纳入企业的数字化系统里。

        数字化转型的重点三:卷入更多的设备

        数字化不只是在应用层卷入越来越多的人,还要把越来越多的设备也卷入进来,即万物互联。回到前面说的城市交通管理的例子,一开始只是警察通过监控信息大屏来控制红绿灯,再往下一步就是手机导航应用,每一个人都成为了决策和应用的主体。但这并不是数字化的最终结果。如果把城市交通的全价值链打通,未来就应该和路上跑的每一部汽车再打通,不用司机导航,汽车直接就能把人送到我想去的目的地,这也就是自动驾驶。所以,数字化是一个软硬件设备不断被卷入的过程。在智慧交通的场景里,数字化先是卷入了基础的道路交通系统,然后再变成手机上的应用,再往前一层就要卷入汽车和硬件厂家,数字化也在这个过程中得到深化。放到企业的业务里,这个逻辑同样适用。数字化的应用系统,一定要把智能化、自动化的装备和工具纳入进来,因为应用系统往往是通过装备和工具来体现的。

        数字化不是信息化,信息化的终点是决策者,数字化的终点是直接行动。

        数字化是从信息到行动的不断挺进,会不断卷入全价值链上的各个环节。

        数字化应用系统不只是卷入所有人,还会卷入所有设备。

        这就是数字化转型企业面临的第三个核心挑战。

        

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