2016年我进入企业数字化转型领域，最早做的一家落地企业是房地产企业，当时做了八个月，挺累的，整个人都有点懵懵的感觉，因为那时候没有理论支撑、没有平台支撑、没有方法论支撑，都是摸着石头过河，特别是在数据资源盘点、数据应用规划、数据咨询调研的时候，做得特别累。白天在甲方和业主方做咨询调研，晚上回来看书，看国外的一些理念，然后第二天接着干。
今天，再谈企业数字化转型，可以分享一下数字化转型过程中我们的思路和案例。
辑袋鼠云华南大区解决方案负责人 黎如江
随着数据成为关键生产要素，时代迎来新的变革，全球经济逐步由工业经济向数字经济转型。未来可以确定的是“不确定性”。数字技术与传统技术的融合，引发群体性重大技术的变革，数字生产力促进组织的变革。其实变来变去，说白了，就是：未来生意挺难做，大家都要做精细化，做小而美、小而精的事情。
企业数字化转型的核心，其实是建立强大的大数据能力支撑业务管理模式的变革。
经常会遇到的一个数字化逻辑，比如服务的、成本的、研发的、营销的、生产的、质量的、交期的，所有的内容都会围绕成本精细化管控的能力、精准营销的能力、个性化定制的能力等进行建设。
现在讲究的是柔性供应链，即怎么把它拉通，像物流特别讲究柔性供应链能力；还有是质量、营销管控的能力。
这些能力需要什么支撑？需要数据支撑。需要什么样的数据？企业该怎样沉淀数据资产？
总结来看，企业会由传统经验管理向数字管理转型。因为传统更多是以经验为王、拍脑袋决策，管理很粗犷；现在的营销模式是以数据为王，比如应急诊断方面，怎么去诊断？核心因素、核心指标怎么拆解，拆解完之后，大概会到什么程度，再怎么组合，以及结合管理者的一些决策理念、一些理论，然后去支撑决策。
说到指标体系建设，早在2016年，行业内所有大数据平台没有一款产品有指标管理功能，当时袋鼠云帮助他们落地的时候特别头疼。按照咨询公司的规划，指标涵盖很多范畴，比如指标名称是一致的，但是各个部门对指标的理解、指标背后的价值点的理解是不一致的，不同的业务会限定指标的统计周期、统计逻辑、取数来源，所选择的计算公式、计算结果等，这会造成一个指标的概念是一样的，但是不同人的理解是不一样的。当时我们针对指标体系建设形成了指标产品模块，其实就是在打造整个集团的指标体系的建设。
数字化转型的实质就是以数据应用为价值点、大数据平台规划建设为核心打造“良性循环的闭环管理体系”。大数据平台建设最正统的思路是叫“自底向上走”。一般是先做数据资源盘点，先摸清家底，有什么数据，数据大概分布什么情况，数据质量怎么样的，然后再搭建数据开发平台、数据治理平台等，形成内部的数据治理建设，然后再有上面的数据应用。实际上，企业一般会倒着来，一般先有数据应用、先有数据价值，因为老板、首先要看到你的价值点，不管你是提升管理效率，还是降低管理成本，他一定要先看到价值，然后才允许IT部门立这个项目。所以我们总结三句话，叫“业务数据化，数据资产化，资产价值化”，这就形成了数据方面的闭环。
最近我在看《系统之美》这本书，当时就想，怎么样让数据形成闭环，不单单是加工数据，更多是从业务侧产生数据，然后到数据治理，再通过数据上传形成特有的价值输出，包括各种各样创新性的内容，围绕发现、应对、修正、获得、管理、变现，形成整体良性闭环管理的体系。然后形成一个数字化转型的蓝图(见下图)。它是围绕业务应用建立数据应用管理各项能力的范畴。
这张图仅供参考。因为每家企业的数据应用是不一样的，这方面是没法抄作业的。不同企业的数字化转型蓝图一定有企业管理者自己的思考，有企业自己的基因和属性。但下面的数据中台和数据源的内容是有共性的。
总结来看，企业数字化转型的最终目标是实现业务、组织、管理的有效联动，其实这句话也凸显了数字化应用的难度。因为首先大数据平台就是企业的数据化基础设施建设，它不是一个简单的业务协同，会涉及到业务、组织、管理、技术体系等的有效联动。
我们经常开玩笑，现在的CIO太难了，他既要懂组织，又要懂技术，又要懂数据，还要懂管理，所有压力都集中在他一个人身上，然后去整体运作。特别是现在经济下行压力很大，数字化转型成了各个行业致胜的不二之选，但是具体怎么转，怎么落地，会遇到哪些困难和挑战等，最后都落到CIO身上来落地和执行，所以我们梳理好这块的统筹思路。
数字化转型过程中经常会遇到一些困难，不管是地产、零售、国企央企，大家的现状其实都雷同的，都会面临如下图所示的问题。数字化战略工程涉及范围广，跨业务、跨部门、组织协同要求高，触及管理机制、管控模式、流程、制度再造等。特别是集团型企业在落地大数据平台项目的时候会非常头疼，因为各个业务方的沟通成本会包含其中。如果大数据项目没有“一把手”，沟通成本会大大增加。接下来，通过三个成熟的案例进行细致的分享：
该集团是福建省三大国有企业之一，集团属于管控属性，下边有控股板块、医疗板块、地产板块、贸易板块等。控股板块下面又有很多业务系统。当时我们沟通的是集团板块。一般集团的IT能力是比较弱的，集团本部的IT资源也比较少。作为管理部门，集团想做引领作用，要从数字化转型视角上把这套理论打通。
基于集团成员不同的业务属性及IT定位，每家子集团选择不同的转型入口。针对该集团情况，袋鼠云选了三个维度进行分析：第一，偏管理属性；第二，偏技术属性；第三，偏综合属性。集团IT能力弱又不太接触具体业务，只是一个管理范畴，所以IT部门的定位诉求是：第一，要把控数字化转型的方向。整个集团都要转型，作为集团IT部门来说，肯定要把控方向。第二，数字化基础设施建设。要统筹整个集团的数字大脑，当时设想的是全集团所有数据要汇集到集团的数字大脑里，然后去运行。第三，集团数据应用的规划建设，要满足集团领导侧的数据应用建设需求。
我们提出相关建议，第一，厘清数据的管控模式。要厘清哪些数据能控，哪些数据你懂，哪些数据是偏业务侧的数据内容;第二，搭建集团大数据平台，即数据大脑，可以进行多个数据的汇聚，打破原有的数据壁垒。结合具体的现状情况，当时提出“多租户”形式，统筹建设集团大数据平台，它下面的二级集团即一些管控能力不强的，可以通过“租户”的形式，让它把数据放在单独的租户里。
医疗板块是偏技术属性的做法，借助集团搭建大数据平台的技术先进性，把它的任务全部迁移到集团的大数据平台上运行。
而股份板块的信息化资源充沛，IT人员既懂业务，又懂流程，还懂技术，所以他们是整个股份板块的总架构师，股份板块的下属业务单元遇到IT能力不足到时候，所有的活均由IT部门来统筹负责，即IT部门负责大数据平台、业务应用需求的收集和分析，数据应用、梳理职责等，基本上所有数字化事情都是IT层级来着手实施的。
当时转型内容包括数据架构的设计、数字化规划、平台工具的搭建，包括开发资产管理、质量管理，还做了试点应用，即大宗商品的价格分析。
第一步：数字化架构的规划，由他们自己做。
第二步：大宗商品价格的场景应用。以“做精、做细、做亮”为统筹思路，选取最具代表性的“大宗商品价格”为初步的数据应用建设抓手，看到具体的应用成果后，他们内部领导层特别开心，初步看到了数字化的价值。所以我们在做数字化转型的时候，一定不能“大跃进”，一定要脚踏实地，选择可落地、有数据支撑的价值应用点，一定要做精、做细、做亮，要“亮瞎”业务侧同事的眼球，因为一旦业务侧同事给了我们很多支持力度的话，项目推动会非常快。等项目落地完的时候，项目在集团获得了“管理创新奖”。当时还选择了管理层面很关注的一些价值点---他们董事长和总经理需要看管理数据的诉求，数据的时效性、真实性、可探查性等。针对这个诉求我们设计了一个叫“领导驾驶舱”的数据应用，后续业务侧的管理人员在看到“领导驾驶舱”应用的时候，非常开心，也要做规划做一个，所以我们又选取了他们看数据的视角做了一个叫“业务作战室”的数据应用，其实和管理侧内容差不多，只是所防止的内容不一样而已。
第三步，词根等数据标准梳理，他们IT负责人非常理性，认为数据要玩得溜，一定要形成标准的数据资产，元数据的技术属性、业务属性、通用业务属性等一定要做到最好的标准，所以他们做了以词根的数据标准进行梳理。
第四步，数据管理及开发规范的建设。
该贸易股份集团的业务侧非常强，其IT资源相对比较弱，IT人员数量也不多。所以当时该贸易股份集团的大数据平台建设思路是，集团负责前端数据的接入、数据模型的设计、数据API统一审批等，没有大包大揽做业务侧应用。业务侧应用归各个业务单元的数字化管理部，它的每个子板块有一个数字管理部，各自有独立空间，通过“租户”形式使用资源;各个子板块的数字管理部把数据汇集到“租户”，然后数字化管理部再基于各板块特有的数据应用做加工处理，也就是说，整个集团只有一个大脑，但是有多个“租户”、N个应用。他们按照这种模式去做数字化。贸易股份集团的数据中台项目蓝图如下图所示。
当时它的规划更多是在数据应用侧，会有很多的业务属性、业务痛点、业务需求，然基于底层的平台给它做上层的支撑。
某海港集团大数据项目的定位是通过大数据发展规划及协助集团“1+N”，“1”就是一个数据平台，“N”是N个数据应用。
首先要去厘清它整个集团的数据治理的全周期规划，然后初步拟定集团数据资产范围和数据资产的模式。下图是某海港构建“1+1+N”的体系，去支撑它整个海港城集团的数字化应用。第一个“1”是一个平台，统一的数据接入研发、统一的数据资产管理、统一的数据质量管理。另外一个“1”就是服务规范化与统一化，更多的是统一服务、统一数据规划。
N个应用包括面向领导决策用的、面向业务人员用的、面向上下游企业质量服务用的等。项目的价值点，包括助力智慧码头、标准数据运营、前移数据分析，以及实时的码头业务感知。
数字化转型上层应用是最精彩的，但是上层应用也确实是最难的。如果底层压根没有数据来支撑上面的应用，那么就很难。建议IT部门去做一些初步的数字资源盘点，未来在应对业务侧的时候会比较好应对，而不能说业务侧要什么就答应，最后做不出来的时候，这个事情还是不太好的。
总结上面三个案例，首先，集团型企业数字化的核心依然是管理体系的变革过程，一般在项目的启动过程中，还会以管理作为一个抓手，进行落地项目的第一期。第二，集团型企业数字化转型依然是围绕着数据应用、数据治理、管理体系、平台工具去逐步展开。如下图所示。
数据运营和组织保障是相当重要的，在落地的时候，不管是甲方项目组也好，还是乙方项目组也好，一定要获得全集团一把手、二把手的支撑。所以重点围绕着数据应用、管理、技术三大模块进行整个蓝图规划。如下图所示。
重点分享一下数据应用，数据应用分两类：内部管理类应用和业务应用类的场景。内容管理类的场景，比较容易出价值，也比较符合公司高管的一些初步诉求，相对来说它的数据源没那么复杂，基本还是比较齐全的。业务运营类的场景相对来说属于千企千面，每个企业、每个部门、每个人对于这块的看法视角是不一样的。如果初次做，可以先从内部着手，然后支撑是平台工具。然后有技术架构。技术架构要有足够的先进性，第一，要保证你的算力；第二，当你的数据量越来越大的时候，能够通过不断地增加一些底层的硬件资源，就可以满足这方面的需求点。
真正做数字化转型的优势或者说它的核心点是在未来的数据运营，它也需要相关的数据化运营的人才。这部分人才其实挺难招的，既要懂业务，又要懂技术，又要懂流程，又要懂管理，而且还要把数据背后的故事，产出的价值点要清晰反馈给老板，现在市面上这样的人也挺紧缺的。
数字化转型的实施，通常会采用先规划再实施、先试点再推广。如下图所示。
先规划再实施就是内外部能力结合，规划与实施并进。内部主要要搞定什么呢？第一，战略保障。企业的战略目标和战略宣传。第二，组织管理的保障。组织架构、流程、机制、职责分工。第三，技术、业务部门的协同。然后是外部的乙方解决方案，包括它的调研规划、平台产品、数据资产沉淀、数据应用、实施落地的能力等。
“先试点再推广”意味着要做好以下方面：第一，要做产业诊断、现状盘点，去明确方向和着力点。第二，蓝图设计。要做战略蓝图，做数字场景策划，做数据能力建设的构建。第三，做试点建设。打造数据场景的样板，去研制系列标准方法的工具，然后规模推广，构建生态，构建产业链，以及生态数据的标准体系。
2019年袋鼠云把过去数字化落地经验沉淀出——数据中台五步法，和今天的内容有点雷同，目的也是去引领甲方企业怎样做数字化转型。
总之，集团企业数字化转型的整体路径基本一致，但具体的实现手段并不一致，每家企业要从自身的基因或者自身的能力储备去考量。
针对管理型的，建议厘清企业的数据管控模式，建立“1+N”的平台搭建。像综合型的，建议搭建模式统一的大数据平台，可以从数仓规划及建模入手，然后去做数据标准、规范、机制统一建设，下属单位专注在数据应用。像业务型的，建议从场景应用入手，可以从基础数据应用着手，去嵌入做这件事情。
三个国产化数据中台建设案例，带你全面了解集团企业数字化转型策略 
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