企业数字化转型，有哪些主要发展阶段？
- 日期：2023-12-18
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企业进行数字化转型是一个长期持续的发展过程，随着企业对数据以及数据创新的重视程度和认知水平不断提升，企业的数据管理水平和数据应用水平也在不断深化，逐渐发展出更高级的数字化业务形态。
企业数字化转型的发展阶段有很多划分方法，我们其划分为业务线上转型、综合管理分析、数据价值共创、产业外部赋能等几个阶段分别进行详细介绍。
- 业务线上转型
对于数字化企业来说，早期的数字化业务应用主要体现在线下业务线上转移，这一发展阶段一般也可以看作是信息化阶段。
企业通过构建业务信息系统，能够把传统的线下业务转到线上的环境进行执行，利用计算机更强的数据存储能力和计算能力，自动处理事务过程（OLTP，联机事务处理），提高业务执行的效率，同时也让业务活动的产生尽量不受时间和空间的约束。
对企业来说，无论是对内的远程办公平台，还是对外的各种行业门户网站或服务终端，都极大地提升了与“信息处理”相关的业务流程。
互联网是数字化在这个阶段最重要的信息技术，促进了更广泛的业务连接。其中，PC互联网促进了人与物的连接，移动互联网促进了人与人的连接，而物联网则加强了物与物的连接。
对企业来说，更紧密的业务连接意味着更强的服务触达能力，同时也对应着更高的信息传播效率，能够让企业更快地完成一个完整的业务活动周期。
此外，通过把线下业务“搬到”线上来处理，更多的业务活动会产生数据痕迹，而这个过程本身也加速了的企业数据资源的积累。
例如，在线下的传统店铺中，用户对商品的选择购买行为是难以跟踪量化的，商家只知道用户最终的消费决策和花销；然而，当用户在网络平台上进行消费时，网络日志的数据自动记录了用户浏览了哪些商品、把哪些产品放入了购物车，以及具体点击了哪些营销链接。
这些关于用户在线操作行为的数据让用户的形象更加丰富立体，让商家更有机会深入地了解所面对的消费者，从而更准确地进行定价决策和营销决策。
总体来看，业务的线上化不仅提升了企业自身经营能力的自动化水平，同时也促进了业务活动的模型化和标准化，为统一运营服务和科学管理决策提供了重要的信息基础。
- 综合管理分析
为了更好地进行管理活动，有效解决企业发展中各种类型的经营问题，需要建立一套科学的管理方法。
在数字化技术的支撑下，企业可以通过一系列的数据分析工具，对业务活动中产生的各个业务主题的数据进行综合分析，提供有价值的业务决策信息支持。
在企业实现业务的线上化的过程中，由于要建设相应的业务信息系统，企业会对系统相关的业务活动进行模型设计。而这些业务模型的背后，则是信息（数据）模型，信息模型可以帮助分析人员准确解读出业务信息系统自动产生出的数据的具体含义。
在这个阶段，企业中的分析师或数据科学家会广泛地起用不同类型的数据分析软件。而为了降低数据分析的数据交互效率和工具使用门槛，很多有条件的数字化企业也会构建起面向不同分析团队的大数据分析平台。
大数据分析平台的底层是数据湖，数据湖汇集了不同业务系统和信息渠道产生的数据资源。这些数据资源按照特定的算法和规则，加工成有价值的数据资产，以业务明细数据表或多维主题报表的形式存储在数据仓库环境中。
大数据分析平台提供各种即席分析（OLAP，在线分析处理）工具，通过信息检索和多维统计分析，帮助管理人员从不同角度自由地查看业务数据的统计信息，辅助业务的智能分析和管理决策。
在这个阶段，除了可以让信息系统支持形式相对灵活的交互式数据分析，很多企业也关注分析流程固化的数据分析应用场景：
一种情况是流程化的定期报表发布，为企业提供常态化的主题日报、月报的基本信息汇总。
首先，面向不同业务场景定义主题报表模板。之后，数据运营人员设计好数据分析基本流程并编写相应的计算逻辑脚本，大数据分析平台定时自动执行离线的数据批处理操作，并按时发布主题报表，为前端业务分析及时提供统计汇总的数据服务。
另一种是动态可视化数据大屏，以生动的可视化形式对业务活动进行监控和异常事件告警，支撑业务的精益化运营管理。
数据大屏对固定的业务指标提供动态的可视化图表呈现，常见的图表形式包括条形图、饼图、折线图、面积图，以及地图等。数据大屏所显示的数据信息直接来自于前端业务信息系统产生的数据流，基于流计算大数据分析框架可以做到实时地对业务数据进行计算处理与图表展示的动态更新。
- 数据价值共创
在大多数的企业中，数据的管理者和数据的使用者在业务上是相互分离的，企业中不同业务团队的人员对数据的使用效率十分低效。相应地，从数据中获取有价值的信息和商业洞察，创造业务价值，也是一件十分困难的事情。
企业中真正能够接触到数据的人通常是数据库管理员、软件工程师，以及数据系统的运维人员，这些人员知道如何通过计算机来操作数据和维护数据，但是并不知道如何从数据中提取有价值的业务信息，并基于这些信息支持业务优化和商业决策。
与此同时，尽管前端的业务人员需要依靠数据改善业务现状，但是并不会直接操作底层的数据系统，且对于现有数据分析工具和平台的使用也具有很大的局限性。
当业务人员面对数据分析平台不能涵盖的数据需求时，就必须要向技术人员相互配合进行定制化的数据产品开发，比如数据分析报表或数据模型等，而这个过程对于企业来说通常是一件非常复杂的活动。
业务人员和技术人员的交流话术体系差异巨大，彼此的需求沟通过程十分复杂，因此导致数据产品的开发过程也非常缓慢。
对于数字化企业来说，为了提高数据资源的利用率，必须要逐渐降低业务人员对数据使用的技术门槛，逐渐实现企业数据价值共创的目标。
为了达到以上的效果，企业在汇集了数据资源的基础之上，需要构建一套通用的“语言”对数据进行规范化和标准化的定义，以帮助业务人员能够更加“轻松”地理解企业中的数据以及与数据相关的信息系统。
这套语言在数字化企业中也叫做元数据，元数据充当了技术人员和业务人员之间的翻译功能。一方面，元数据让技术人员更好地对企业中各种类型数据进行分门别类的管理和维护，另一方面也提高了业务人员查找数据资源，使用数据资源进行业务创新的整体效率。
此外，企业需要提供各种操作简单而便捷的技术工具协助数据科学家进行数据的加工和分析，从中提炼有价值的信息和知识，把复杂、繁琐的原始数据内容转化为便于查询和应用的数据资产。
这些数据资产包括数据模型、业务规则、对象标签、主题报表等多种形式，以数据服务的形式进行统一的发布和维护。业务人员可以直接使用这些数据服务解决业务分析需求，进行更高效率的业务创新。
数据中台是数据价值共创阶段的非常有代表性的平台级产品，企业的数据资源管理、数据资产加工、以及基于数据资产的业务创新都在数据中台上发生。
数据中台是企业广泛利用自身数据资源进行数字化应用创新的重要工具，在中台的支撑下，企业中的技术人员和业务人员不必直接对接需求，可以通过元数据和服务形式的数据资产进行协作，这种模式下数据创新的迭代速度更快也更加准确有效。
除此以外，企业的数据资源在数据中台上实现了共享，企业中所有相关人员都可以充分地在数据资源上进行创新实践，实现企业数据价值共创的发展愿景。
- 产业外部赋能
随着数字化企业的全面转型，企业对数据的理解也越来越深刻，企业的决策者可以在更加广泛的层面认识到数据的价值和适用场景。
企业数据的价值和意义不仅在于帮助企业自身的经营发展，同时也能够对企业所在产业链的上下游各个相关方进行业务赋能。数字化企业本质上应该是更加开放的组织形态，数据作为一种重要的信息资源，有利于促进跨企业的业务合作，优化整个供应链的经济生态。
企业间的数据合作可以有效提升数据的维度，当不同企业或组织所拥有的数据进行充分的融合，会迸发出更强的数据潜力，也将创造出更多有意义的数字创新机会。
随着企业数据建设工作的不断深入，数据中台将逐渐衍生出数据平台，很多大型的互联网企业由于掌握了巨大的流量优势，积累了丰富的数据资源，在这些数据资源的基础上发展出了很多非常有代表性的数字化能力平台，赋能与其所在业务领域中小微企业的快速健康发展。
例如，一些大型电商平台在积累了大量在线消费数据的基础上，获得了非常多有价值的市场信息，基于这些宝贵信息，能够为小微商户提供及时的资金支持和定制化的供应链服务，充分解决这些商户的发展困境。
