疫情重构经济,传统企业「数字化」的通关密码是什么?

在被黑天鹅席卷的2020年再谈企业数字化转型,我们注意到了四个变量:疫情、5G部署、人工智能(AI)加快应用以及中美技术加速解耦。这些变量按下了企业数字转型的加速键,无论是出于主动还是被动。
数字化企业转型是一个新的现象,也是一门必修课。虽然没有企业已经到达最终状态,也没有企业能够对其有明确的定义,但是,推动企业进步的最终状态的轮廓正在日益清晰。对于总体表现与互联网企业差距较大的传统企业来说,如何很好地理解这些关键性特征,厘清误区,充分利用2020年变化带来的契机和自身所处阶段,在新一轮进程中事半功倍,构成这篇的核心与主旨。
一
什么是数字化成熟度
数字化成熟度模型能度量一个公司的数字化程度。对于传统企业而言,评估企业数字化成熟度能够对企业的数字化转型有一个系统性的判断,继而根据数字化成熟度的不同,确定发展的业务要点。
通常情况下,企业在推进数字化转型的过程中,离不开业务应用、IT架构、组织机制建设等工作环节。要从这几个必不可少的工作环节评估企业的数字化成熟度,需要一套评估「法则」。
为了评估企业数字化成熟度,普华永道围绕六大维度设置了一套企业数字化成熟度评估架构。

数字化业务应用:从各个业务条线最终使用数字化的深浅程度,来衡量企业数字化转型的成果。业务条线包括衡量价值链环节的研发、采购、生产、营销、客服等,也包括内部管理条线如战略、人力、财务、IT等;
数字化技术能力:是否具备先进的、支撑企业未来数字化应用的IT架构的,以及相应的技术组织能力,比如新技术人员、数字技术组织结构和运作方式等;
数据能力:企业能够应用数据分析进行业务决策的程度,包括数据可得性以及数据分析能力两个方面。打造强有力的数据能力涉及数据战略、数据架构、数据治理、数据安全、人员技能等多个方面;
数字组织能力:企业采取怎样的组织机制/流程/文化/员工技能等,来支持企业数字化转型和运营工作;
变革管理:企业推进数字化转型的机制是否成熟,比如数字化治理模式、变革管理人员技能等。
经数字化成熟度评估后,可以将企业数字化转型所处阶段分成四个类别,即在线化、集成化、数字化及智能化。
在线化是较为初级的数字化阶段,指的是企业的业务和运营管理基本完成,业务数据仅实现局部共享,缺乏全局的数据整合和相应的分析。
集成化指的是业务在线基本完成,企业级的数据平台架构搭建完成,大部分数据能够互联互通,部分业务决策分析可以基于全局数据完成,数据的价值尚未充分发挥。
数字化指的是全局数据整合完成,数据的闭环管理形成,主体业务都能通过数据分析实现,并能对部分业务进行基于数据的深度分析挖掘。
智能化指的是智能化手段普遍应用于企业运营,最大化企业资源利用时,也产生管理模式和业务模式上的创新。
现在并非所有企业都达到成熟数字化的阶段。以零售行业为例,此前德勤与中国连锁经营协会展开的调研显示,中国零售企业数字化建设大多处于起步与实践阶段,距离「千人千面,永远在线」的智慧阶段尚有很大差距。
二
数字化成熟度七大特征
与传统企业相比,数字化企业在业务、组织、IT等诸多方面展现出不同特征,核心是构建「以客户为中心」的能力体系,包括组织结构、创新模式、IT架构、客户洞察等能力。

首先,以客户为中心是企业数字化转型的目标。其含义是打造多层次体系的以客户为中 心的组织能力,包括围绕客户设计组织结构、建设挖掘客户需求的创新能力、设计满足客户 体验的互动方式,并在数据、IT以及考核机制等各方面体现「以客户为中心」的理念。
然而,实践中常见的偏差过于侧重局部环节的改变比如客户服务,来实现「以客户为中心」,没有从全局 的、内在的组织整体能力角度出发考虑问题,
比如,创新方式缺失、全企业组织结构没有相应调整、针对客户的数据洞察不足、以客户为中心的激励体系不足等。


实践常见误区往往是,没有清晰的意识到数字化企业需要打造多元化能力,依据既有IT架构扩展,导致不能同时满足业务灵活多变的要求,以及精益/柔性的需求。


第四,数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力,对外应把握客户和市场的迅速变化,对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT架构、产品开发方式同时实 现敏捷。
常见的误区往往仅考虑把敏捷和IT开发联系在一起,忽略了业务模式和开发方法的敏捷性。
实现敏捷能力的业务模式示例和IT开发方式说明如下:
1. 业务模式:采用「一线尖兵」+「后方资源平台」的方式。一线服务团队将客户需求传递回平台,通过信息共享和决策分析,让客户变化需求直达企业内部各资源部门和决策部 门,实现敏捷应对。
2. IT架构上,通过微服务结构,快速开发环境,以及云端资源,快速上线新的IT服务。IT微服务结构将传统打包在一起的满足特定客户需求的服务组合,拆分为服务能力子项。有新需求时,仅需要通过对不同服务子项的重新组合,便可提供新的服务。


实践常见的误区往往将AI技术分散应用于不同业务场景,没有提炼AI的通用能力和考虑打造AI中台的可能性。

企业的AI应用场景很多时,与AI的开发环境、常用AI数据模型,以及数据库整合在一起,形成企业AI中台,将各种AI能力汇聚在一起,对不同业务提供AI能力。
第六 ,云+5G延伸运营空间,云+5G延伸运营空间。基于5G的解决方案将成为数字化企业的重要特征。采用端边云架构,将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间,延伸到更广阔物理区域。

第七,IT组织能力全面转化 。实践中错误的做法仅注重个别先进性技术IT人才的引入,比如数据科学家、AI应用工程师等,忽略IT组织定位和结构调整。
传统的IT部门以项目交付为主,数字化IT组织作为企业数字化转型的主要推动者之一,在交付模式、人员技能、IT治理,以及成本核算等方面都有较大变化。

人员技能:需要增加新技术应用的人员,以及懂产品和业务的人员,以强化IT与业务的结合。
IT治理:改变以往被动响应业务需求的局面,IT部门主动与业务部门探讨IT的新能力、对业务的影响、可能的创新,从而共同商定IT的建设工作。
大型集团企业,IT力量分布在各层级单位,数字化转型还需要重点考虑如何整合IT资源,共同服务企业数字化转型,并为对外服务打下基础。
三
数字化变革的难点和解决方式
不过,了解数字化企业的特征并不代表可以转型成功。从互联网1.0时期开始至今,中国传统企业数字化转型十余年,整体效果并不理想,因为在推动转型过程中面临各种由于技能不足和机制不足交织在一起形成的固有难点。
对此,该份报告总结了企业在数字化转型中可能面临的难点,及可能的解决方案。
难点:
1. 定义不清。其中典型的问题是,混淆「数字化转型」和「信息化」的区别,不清楚是否包括业务模型变革,概念混淆导致企业分工不明、合作不畅。
2. 目标难定。在考虑数字化转型发展目标时,企业对数字技术的能力并不清楚,一直担心失去跨界机遇,所以对要考虑的市场边界就很模糊。
3. 选项过多。如图所示,企业数字化转型的切入点众多,横向沿着企业价值链每个环节,纵向沿着不同技术,每个交叉单元格都可以是数字化机会点。在有限的资源里,从哪个机会点切入是难点。

5. 能力缺失。云、大数据、AI、IoT、5G等多类数字技术同时涌现,即便是专业信息服务供应商,也少有能掌握全部领域,传统企业理解并掌握这些技术则更加困难。
针对以上问题,企业也提出了相对应的解决方案:
1. 统一思想。首先要厘清数字化转型和信息化的区别,在企业内部统一分工合作的方式。如下表所示,数字化转型和信息化的区别可从以下6个维度看待:


4、建立机制。转型工作推进机制应包括五个要点:转型工作的最高推动者需要是企业一把手;工作推进的具体执行人需要具有创新精神并能在企业内调动资源;组织机制需要建立明确的项目制;设立合理的奖惩机制。
根据企业对数字化转型的不同应用程度,组织协调方式可用「探索式」、「协调式」、 「集中式」、「嵌入式」四种方式,如图所示:

5. IT能力建设。资源层面,企业应当对内实现IT资源整合,对外借助数字化专业团队的力量;运作方式上,从项目制向产品制转移;人员上,初期重点强化IT团队中的产品经理、数据分析、业务架构类的队伍建设。
参考链接:
https://www.strategyand.pwc.com/cn/zh/reports/2020/enterprise-digital-transformation-cn.pdf

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原标题:《疫情重构经济,传统企业「数字化」的通关密码是什么?》
