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本文主要介绍了如何正确评估数字化成熟度、数字化企业的七大特征及数字化变革的难点和解决方式。
本文来自于微信公众号DevOps，由火龙果软件Linda编辑、推荐。 |
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一、正确评估数字化成熟度
企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找出推进不利的可能原因，以及相应需要采取的措施。
普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力，以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估（见图1）。其中引领性指标是第一点“数字化战略”，业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”，其余四个维度（3~6）是支撑性要素，每个维度又可以细分为若干子维度。
（图1：企业数字化成熟度评估架构）
根据企业的数字化成熟度不同，可以将企业数字化转型所处的阶段分为在线化、集成化、数字化、智能化四个阶段。目前中国大部分传统企业处于在线化和集成化阶段，少数企业进入数字化阶段。智能化的局部应用已经出现，大规模成体系地应用在传统企业的情况尚不多见。
处于在线化和集成化阶段的企业，当前数字化转型的两项任务是：
建立数字化转型的蓝图，可以参考下述数字化企业的七大特征；
加快完成企业运营的在线化和集成化，为真正实现企业的数字化分析和洞察打下坚实基础。
二、数字化企业的七大特征
与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT 等方面展现出七点不同（见图2），其核心是构建“以客户为中心”的能力体系。
（图2：数字化企业与传统企业的主要不同特征）
2.1 以客户为中心的组织能力体系
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、基于客户场景的创新能力、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。
组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变
传统模式下，企业以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。数字经济下，以客户为中心，对同一目标客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。基于这样的理念设计的组织结构（见图3），有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。如果企业顾虑组织结构调整牵扯利益方较多时，可以先通过关键流程控制点以及数据的打通实现以客户为中心的能力建设，等时机成熟再做组织调整。
（图3：以产品为中心向以客户为中心的转变）
业务创新：从流程驱动向场景驱动转变
从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（见图4）。
（图4：场景驱动，多用户服务结构）
客户互动：从注重功能到注重体验
客户体验主要指沿着客户全互动旅程带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过 UI/UX 设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。实践中，要注重从整合、客户洞察视角打造优质客户体验，避免聚焦于单点的客户体验设计。
2.2 多元化能力
面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的
IT 架构以及相应的组织能力体系（见图5）。
每个域的能力特点如下：
客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验。
资源管理：以流程为中心，围绕传统 ERP 系统，强调稳定、精益、高效。
智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察。
智能生产：以机器为中心，围绕 IoT 和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性。
（图5：数字化企业的四个核心能力）
2.3 智慧大脑
以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（见图6）。妨碍企业整合数据分析平台建设的因素包括技术和部门墙带来的数据隔离，后者是目前更主要的障碍。智慧大脑在数据来源、数据分析能力、数据服务企业的方式几个方面都与传统方式有明显差异。
（图6：“智慧大脑”的概念架构示意）
2.4 敏捷能力
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。业务模式上采用“一线尖兵”+“后方资源平台”的方式，产品开发方式上采用设计思维和敏捷迭代方式（见图7）。
传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。
（图7：敏捷迭代法）
2.5 AI加持
企业应用 AI 分为两个阶段：应用场景较少时，AI 应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型
AI，比如语音识别、机器人客服；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，并形成具备AI服务能力的中台（见图8）。
（图8：AI赋能的IT架构）
2.6 云+5G延伸运营空间
基于云+5G 的端边云架构，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（见图9）。“云”上实现业务中台赋能，“边”可以通过
5G 网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是 5G 终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。
（图9：企业应用的云+5G架构）
2.7 IT组织能力从支撑型向驱动型转化
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，以及成本核算等七个方面都有较大变化（见图10）。
（图10：IT组织能力和运营模式的变化）
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
了解了数字化企业的特征，还不代表企业能转型成功。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。常见的困难包括五种：
对数字化转型的概念理解不一；
难以制定数字化转型的目标和评估数字化带来的实际业务价值；
可选项过多，每个业务和职能部门都有很多想法，但缺乏清晰的路径；
缺乏数字化人才；
传统企业的工作机制不适合推动数字化这种跨部门、求创新的变革。
解决这些难点，普华永道建议统一思想、统筹规划，并建立与企业数字化成熟度相匹配的推进机制。
3.1 统一思想
企业数字化转型定义：企业综合利用各种数字技术，与业务模式转型相结合，为企业解决问题、创造价值、提升企业业绩的持续性过程。
这个定义里，数字化包括信息化也包含业务模式转型。企业可以对数字化转型有不同的定义，重要的是了解数字化、信息化、业务模式转型三者间的关系。不论怎么定义，底层的业务逻辑、系统架构、业务与系统间的衔接，该怎么做还是怎么做。
3.2 设定目标
科学+艺术的方式，是企业制定数字化蓝图的手段。由懂数字技术能力的专家和懂企业业务痛点的专业人员一起，以设计思维（Design
Thinking）的分析方式快速勾勒出企业应用数字化的主要场景以及可能实现的状态，即数字化蓝图，然后沿着蓝图逐步深入（见图11）。
（图11：“科学+艺术”勾勒数字化蓝图）
3.3 选择路径
建议企业采纳自上而下的顶层规划和自下而上的局部尝试并行。不同的局部尝试发生冲突时，遵循直接客户相关的解决方案优先、客户体验优先，以及
IT 架构前瞻性优先原则。在切入点的考虑上，优先考虑推进企业业务和管理的线上化，以充分利用疫情期间培养的习惯。
3.4 建立推进机制
依据企业对数字化转型的不同应用程度，数字化推进方式可采用“探索式”、“协调式”、“集中式”、“嵌入式”四种方式（见图12）。关键是是否需要一个中心化的数字化管控组织。
（图12：企业数字化转型推进的四种方式）
数字化转型初期，企业尚未确立整体推进方案，但局部试点的条件还是具备的，这时采取探索式，鼓励各 BU
局部尝试；之后，随着企业对数字化的应用加深，跨部门的协调需求加剧，向着协调式、集中管理式过渡。最终实现的是嵌入式管理，全企业在顶层规划下的数字化转型。
3.5 IT能力建设
资源层面通过内外 IT 力量的整合/借用。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。
不同类型企业在转型过程中面临的难点是不一样的。对于规模较大，业务较复杂的企业，在转型初期，建立适合的转型推进机制，是比解决技术上的难点更重要的事情。
四、小结
综上所述，新形势下企业推进数字化转型时，要充分利用疫情带来的契机，系统性地解决企业在转型过程中面临的认识不统一、机制不健全、能力不具备等困难，以企业所处的转型阶段为出发点，参照数字化企业的特征，制定符合企业自身需求的转型方案，稳步有序地实现以客户为中心、以智慧分析为大脑的领先数字化企业。 |
