企业数字化转型之路怎么走？

liuaqbb 2022-03-13

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在我们身处百年不遇大机遇和后疫情时期，很多企业也在苦苦挣扎，思考着如何有效地吸引和支持客户，如何在不确定的市场环境下提升竞争力，如何在数字化大潮中，实现最大化的降本增效。其中，突发的公共卫生事件极大地改变了商业生态和大多数人的工作方式，由数字化服务的数字经济新模式正成为推动社会前进的主要动力。

那么，企业如何上云用数赋智以应对当下的机遇和挑战，如何把已经坐拥的大量数据资产转化为生产力，要想办法将这些数据向大数据及人工智能的应用演化,依托现代化架构云平台,重构供应链和产业链以及创新链。帮助企业的决策者打开全新视界，推进数字化服务，帮助企业开创十四五发展新格局。

一、数字化服务是数字经济发展新模式

数字化服务就是“云服务”概念的延伸，就是将企业组织的业务流程、分析洞察、应用软件、以云计算为基础的现代基础架构有机融合在一起的新型模式，成为企业运营优化、效率、效益提升以及对不确定性的敏捷响应，进而支持业务发展数字化转型的有效手段。实现“一切皆可云”、“一切皆服务”模式，具有即时使用、迅速扩展，和灵活消费等特性。

数字化服务是企业的任何场景、需求，都可以以服务的方式满足。数字化服务的核心是帮助企业找到真正的需求点及问题所在，基于云平台上的基础设施服务能力、新技术融合服务能力、融合千行百业的知识经验，封装为服务来提供，为社会、政府、行业、企业和个人带来真正的价值。即所谓的基础设施即服务、技术即服务、数据即服务、经验即服务，简言之“一切皆服务”。其本质所在就是客户需要的是价值，而不是功能。只有靠服务通过云平台把软硬件打通，端、边、云、网融合，将现有业务产品、流程和旧系统融合后封装为一系列数字化服务，才能为客户带来预期的价值。

数字化服务的底层逻辑是企业上云用数赋智，即所谓的“一切皆可云”，在云平台上所呈现的数字经济新模式，数字化服务也是数字经济主要落地模式和发展趋势。

二、后疫情时期企业急需三种能力的建设

后疫情时期，人工智能逐渐从具体应用进化成为企业的一种数字化能力。只有持续进化 AI 能力，并建立一个支持数据灵活流转的开放安全的混合多云环境，才能满足企业智能运营、敏捷应变、灵活优化成本，向智慧企业迈进的数字化转型需求。

尽管新冠肺炎疫情为人们的生活增添了诸多不便，但它同时也有可能成为推动人类完全接受数字化转型的最终催化剂。人们对数字化的渴望越来越强烈，但数字化对现实世界的重塑又缺乏指引，互联网企业的先发优势已经用尽，大家不得不站在同一起跑线上。过去的模式已经失效，又还没有建立起新的竞争模式之时，数字化转型的步骤和方法成为人们关注的焦点。

从疫情对企业的影响可以看出，企业迈向数字化急需三方面能力的提升：运营更加智能，增强应变的敏捷能力，更灵活地优化成本效益和生产效率。

1、业务数字化，智能运营。企业需要将整个运营过程的所有数据和信息整合在一起，存储在云端或任何地方（如本地或边缘端），并通过人工智能和机器学习处理在复杂的混合环境里的实时数据，将企业成本和业务目标联系起来，从而在风险、成本和绩效之间实现平衡。这不仅需要 AI 进入企业运营的方方面面，更需要数据能够在企业复杂的 IT 环境中灵活流转。

2、其次是如何增加企业应对变化的敏捷性。众所周知，业务运转的敏捷性是数字化企业所具备的基础能力，也是中国企业数字化转型最希望具备的能力之一。疫情导致的供应链中断更是让企业增加了对敏捷性的渴望，努力尝试利用数据对突发事件做出及时准确的响应，做到可预测并能够在预测基础上采取预防措施，企业才可以在学习、决策与行动上领先对手。而这一切需要建立在智能运营的基础之上。

3、更灵活地优化成本效益和生产效率。做到了智能运营和敏捷应对，企业还要能够使生产效率最大化，灵活地选择最具成本效益的产品方案和厂商。要想实现这三方面的能力提升，只有将AI从具体应用进化为企业的一种数字化能力，并建立一个数据可以灵活流转的开放安全的混合多云环境，才能满足企业的数字化转型需求。

三、数字化服务的端到端数据战略三要素

数据是推动洞察的潜在力量，有助于更好地开展业务。从大数据走向海量非结构化数据，事实上80%的数据是非结构化的。

企业上云用数赋智，通过数字化服务，云可以提供了完整的端到端的工具，从数据存储、到计算、分析、人工智能创新。利用广泛而深入的云服务，凭借在数据领域的产品创新与前瞻眼光，围绕为客户创造价值的价值链主线，让企业实施现代化的端到端数据集成战略，实现数据驱动的创新，打造价值创造的“自动化流水线”。

1、数据架构现代化

不同的场景需要使用专门构建的工具，专门的工具需要专业的现代化云平台。

⑴ 云上的数据库性能工具，它利用机器学习，可以在几分钟内自动检测、诊断和解决难以发现的数据库性能问题。

⑵ 云上的数据库服务客户化功能。提供了 SQL Server支持，它通过托管式服务节省时间，帮助实现自动化版本维护与补丁升级，将宝贵的资源专注于更重要的业务。

它可以将不频繁访问的表数据进行分类，可以使存储成本降低60%。

良好的数据库迁移工具，它可以帮助客户选择最佳可用的计算实例和配置，用以部署机器学习模型，获得最佳的推理性能和成本，并且将过去数周才能完成的工作缩短到数小时。

2、统一分析数据

通过云上专门工具实现数据有机整合与统一，助力企业打破数据孤岛。

通过云上运行的数据湖，能够收集、存储和分析来自一系列分散系统的数据，助力业务发展。

在云上构建数据湖提供了耐用性、可用性和可扩展性，以及强大的安全性和分析工具，使用数据湖构建工具，可以快速构建适合的数据湖，来分析所有数据，获得理解和决策。

利用云上的分析工具，企业可以快速、轻松地获得答案，所有用户无需培训即可访问BI。

3、基于数据进行业务创新

帮助数据进行创新的内核是“从客户角度出发”，企业植根于自身业务的创新诉求是创新的原动力，而人工智能等技术为创新提供了手段与方法。

基于云上的机器学习平台让用户无需编写任何代码即可快速交付高质量的训练数据集。数据是机器学习的燃料。不过，传统的准备数据的过程令人沮丧甚至令人愤怒。而利用云上的机器学习功能，极大地解决了数据科学家准备数据的痛点问题。

在模型构建与算法编写环节，平台允许用户访问广泛的数据源，在一个记事本中执行数据工程、分析和机器学习工作流。

机器学习平台具有模型训练编译器，让机器学习模型培训速度提高50%。利用模型推理推荐程序，可将部署时间从数周减少到数小时。利用无服务器推理，通过按使用付费的定价降低拥有成本。

四、案例分享

1、围绕为客户创造价值的价值链主线，打造价值创造的“自动化流水线”。

经过多年的快速发展，我国的房地产开发业务已经达到了顶峰，未来的发展趋势是盘活存量市场，向管理要效益，提升客户体验，以服务获取客户。某地产商基于现代化架构上云用数赋智，实现业财一体化、跨业态客户运营、科技赋能地产行业创新。其中智慧运营实现纵向管控和监督调整；业财一体化实现各专业条线端到端流程拉通和业务完整闭环，围绕为客户创造价值的价值链主线，打造价值创造的“自动化流水线”。该地产商实现端到端流程拉通、数据口径拉通和系统拉通，提高管理半径和效率，在房地产不景气时期为企业的高质量发展奠定坚实基础。

2、基于价值流重构业务流程

某跨国IT企业借助智能工作流，助力企业流程数字化管理及变革。借助智能工作流程，该企业打通组织壁垒，加速业务响应，同时保证业务的连续性；通过渐进式导入AI及大数据技术，促进实时决策；通过打造平台型企业生态圈，以组件化平台拉通企业前中后台，连接行业上下游，实现部门间远程协作，企业内外部高效协同，为员工和客户带来全新体验。

3、通过多云集成，优化流程，提升效率

基于企业架构（EA）把多云上面的应用整合起来，用AI帮助客户进行API的管理，在客户要做转型时，第一步是向企业架构师进行咨询，通过应用的集成和多云的集成来构建 EA，因为他们的应用/API 在不同平台上。基于云上集成组件给AI赋能，把不同多云上的应用做集成，很容易地集成 EA 上的应用。国内一家大型制药企业使用 API 连接了众多的合作伙伴和供应链，并通过云上的集成组件把所有的应用智能化地连接和管理起来，有效优化了业务流程，提升效益和效率。

五、三点⾏动建议

1、坚定拥抱数字化机会。企业数字化转型是⼀种全新的思维⽅式、认知能⼒、业务模式、⼯作⽅式及⼈员技能的⼤变⾰。只有坚定必胜信念，开放思维，才能抓住数字化时代提供的新机会，运⽤新技术，学习新⽅法，成就新的事业。

2、以客⼾为中⼼，规划先⾏。据调查，只有不到40% 的企业有规划并按照规划执⾏数字化转型，有30%的企业有规划但执⾏不到位，⽽30%的企业根本没有规划。只有⽤战略思维全⾯分析，才能制定出切实有效的数字化转型⾏动计划，敏捷、有序地从短、中、⻓期实现数字化能⼒的提升和商业价值。

3、持续创新，坚持变⾰。企业数字化重塑的⽬标是实现认知型企业。这⼀转型之旅不是单纯的技术应⽤，企业必须有效⼴泛地收集客⼾及市场洞察数据、充分应⽤和发挥已有数据进⾏产品及服务的快速创新，通过引⼊全新的创新⽅法持续创新，打造敏捷永续、不断变⾰的核⼼能⼒和企业⽂化，为客⼾创造更好的商业价值和体验，这是⼀个企业成功的根本。