传统企业如何做数字化转型?

数字化,通俗一点的理解就是,将复杂的信息转变成可度量的数字、数据,在此基础上建立起数字化模型。对于企业而言,数字化就是要通过收集企业日常运营的数据、用户数据、市场行业等等数据,形成企业日常运营的全景图,反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。

百度对于“数字化转型”的解释:“数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上,进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。” 数字化转型就是策略化地应用现有的新技术,使企业发生广泛、深远的转型。

举个卖鲜牛奶的例子。同样是开了一家鲜奶店,A每次都是等到仓库里的货没有了,他就去进货,并根据自己以往的销售经验来选择卖什么品牌的奶,而B则上了一个系统,每次进完鲜奶就在系统里录入数据,在售卖的时候,通过绑定结账系统自动统计余量,老板只要一看系统的后台数据,就能看出来哪样货没有了,他就立马去进货。

而C就更高级,当某一种品牌的牛奶的库存达到一定值的时候,系统自动提示小钟,小钟点击进货,在系统另一端的厂家就会收到进货通知,小钟只要在店里点击一下确认就能保证货源,对于快临期和已过期的牛奶也可以设置自动提醒,及时促销和丢弃。此外,系统还会产生数据分析,哪个品牌的牛奶卖得好,利润高,并根据每年的大数据情景,经过云平台计算得出应该进货的数量的最优解。这样可以最大程度的保证经营效益。

再对比下,我们很显然的看出这三个人就代表了传统,信息化和数字化。数字化转型的本质是在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。

·如何做数字化转型—以制造业为例

第一阶段:数据采集和整合

数据采集:数据是数字化的基础,数字化转型的第一步往往都是先进行数据采集。比如:生产环节的数据、物流运输数据、用户的行为数据。

数据采集的成本比较高,建议先做好数字化路线和场景的规划,尽量自上而下推导到底需要哪些数据及其采集技术,往往数据采集的难点不在于技术层面,而在于业务层面的推动。


数据整合:采集到的数据往往都分布在各业务系统内,但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据,比如财务+销售,所以系统之间的数据壁垒要打通,避免数据孤岛。

系统来看,就是从数据分析出发,向上要保证数据口径的统一,避免数据对不上。向下要以分析为目的来搭建数仓和数据中心。

第二阶段:数据应用

数据整合完成后,下一步是基于业务需求进行数据分析。将数据生成报表、可视化报告,结合实时数据驱动的数字化诊断,管理人员能够更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的问题,从而真正实现企业智能制造。

第三阶段:全面转型

当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后,必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接,从而实现智能化的全面转型。

最后附上数字化的价值:

“数字化的核心价值在于利用虚拟世界中运转的数据赋能各级决策,以在市场竞争和不确定环境下敏捷应变。快速有效的决策将在需求微粒化的时代带来更快的交付速度、更好的质量、以及更低的成本。这将成为提升客户满意度、市场占有率以及盈利能力的重要手段。 ”

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