本期我們邀請了原IBM大中華區咨詢整合部總經理姚念康與華潤創業企業代表，南醫藥商業代表、華潤置地代表三位行業同仁，與大家分享從 IT 時代到 DT 時代的轉型，以及當今企業的數字化程度探討。
姚念康，原IBM大中華區咨詢整合部總經理
從 IT 時代到 DT 時代的轉型
什么叫 DT 時代？Data Technology，就是用數據記錄這個時代。當你在 IT 時代做到最后的時候，所有的系統都被自動化的方法實現之后，就沉淀了大量的數據，比如說我們做營銷，我們就看到了很多客戶的交易數據。我也知道這個客戶他有什么喜好，對吧？我是銀行，我會看他的交易數據，這個數據看了之后累計在這個地方，數據里面就有大量的信息要去挖掘。那我們現在如何來解讀這個數據？那從這里面我們就能挖掘出來很多有用的知識，把這個有用的知識我重新賦能到業務流程里去。

舉個例子，比如說我們在淘寶上面買什么東西，然后平臺立馬就推一些東西給你，這是為什么呢？因為你買了一個東西，你的數據沉淀在那里，我算了一下買這東西的人很大可能性也會買那個東西，然后從這里面挖掘到的知識立馬就轉到你的那個銷售流程里面去了，接著再推一個東西給他，精準營銷就是這樣一個過程。所以我推你一個東西之后，你買完了之后我可以接著再推一個給你，因為我對你的畫像就越來越深刻了，我知道你喜歡這個東西，最后我整個畫像就變得特別清晰了。

這就是從數據里面我們對他的解讀以及對歷史的解讀，這就是一套方法，這個方法就是說我們要從數據里面去抓住知識，然后重新賦能到這個業務流程里面去，這個過程我們叫做 DT 的一個時代，所以從 IT 時代到 DT 時代就是數字化轉型的一個過程。

企業從原來應用IT技術轉變為把所有東西以及手工流程趨向智能化，由自動化產生的數據重新賦能到業務流程里面去，使得整個企業越來越智能，那你買這個東西我就知道下一個你買啥了，精準營銷我就越來越智能。這是智能里面的一個方面，所以數字化轉型其實就是這樣一個過程。

從各個行業來看，大家可以看到整個這個行業的突破，特別是金融、保險、媒體、零售、貿易行業，這些方面他走的會比較快一些，而其他的領域數字化也會不斷慢慢的深入。我們到江浙這一塊在很多的一些 TO B 的企業，他們都已經開始能感受到這一點了，要用數字化的方法來對大企業進行改造。

這個是去年光棍節的時候，阿里出的一個數據。這個數據你可以看到，我們先看中間這個，中間的是說新銳的品牌和傳統品牌之間的一個比較，就是直接是用數據智能的方法或者說用互聯網方法開始搞，原來的傳統企業比較好，它中間的這個增長幅度都是很多背的往上增長，它是完全不同的一個步驟，而你在看右邊這一塊老字號企業，他經過數字化轉型之后，他的提升也還是蠻明顯的。

也就是說數據智能已經在各個行業產生了一個質的變化了，就是說無論是在江浙還是一些稍微內部一點的地方，這個需求也已經很明顯了，如果你現在出去跟哪個CIO 或者CTO談數據中臺或者數字化轉型這些內容，他不可能不知道，所以說中國在這一塊的意識已經很深入了。

這是一個國云數據中臺的一個框架，這個不是在這兒做廣告，其他很多的企業他們做數據中臺的大概都是這樣的架構。我想跟各位講一下什么叫數據中臺，因為我們有很多同事不是 IT 背景的，我們稍微用一種簡單的方法來解讀一下，我們剛才說了，我們要從企業的數據里面去挖掘智慧出來，那企業以前的數據是一個什么狀態呢？企業以前的數據大概就是一個煙囪，為什么說是煙囪呢？就是說你們以前的很多的 IT 系統，由于歷史的原因這些東西都不太一樣。在這種情況下你去分析這個數據的時候，你會像一個瞎子摸象，你只能看見他這一塊的數據，你看不到另一塊的數據。拿銀行舉例，儲蓄、理財產品、各種金融產品，數據都流向不同的平臺，相互獨立。所以可能從儲蓄上看有用戶上一次存了十塊錢，平常也都只有十塊，但他那個財力里面已經看過有五百萬了，你從這邊看他是低凈值客戶，從那邊看的時候他是高凈值客戶，所以你看到的只是一些這個人的部分地方。

那我們現在要做的是什么東西呢？學習全局數據使用。你需要把儲蓄數據和其他的數據還有其他的數據全部打通，把這個人的全部數據，甚至他在網上消費的行為，他平常身上的信用卡經常上哪些地方是消費，在網上的采購的習慣等所有這些東西都把它歸在一起。歸在一起之后我再看這個人，我就看的是旋律了，我知道這個人大概是在什么年齡，收入狀況是什么樣子，然后他喜好是什么東西啊，他經常買些什么東西，他未來有可能買的東西，他貸款什么樣子的，所有的這些東西我都清楚了。

這就是我說的數據中臺的意識成本，數據中臺就是把所有不同的數據進行一個整合然后變成標準化再在這個上面做了很多的一些大的骨架標簽。標注的意義是什么？就是我們跟他有一個畫像。所以中臺的概念是數據的操作系統。但是我們現在數據時代，我們是做了數據操作系統，把所有數據全部打通把它匯整好了。然后你在上面做任何分析都可以。比如說我是銀行的，我今天去賣個理財產品，以前我是從網點上的一個銷售人員，我做事的方法是這樣的，我在系統里面拉出二十個人出來，然后一個個打電話買這個理財產品，可能能夠成交一兩單， 但是我剛才說了我重新把整個數據全部清弄好了，在你買這個理財產品之前，我先做個分析哪些人最有可能買這個理財產品，那我就給你一個白名單，白名單給到你之后你還少二十個人，你就不用在系統里隨便找了，然后你同樣打二十個電話，那你可能成交四五單，那四五章和一兩單時間，那就翻了一倍到兩倍，銷售的效率就提升了。所以你只有把數據全部搞好了，你才能在上面去做一些高級的分析方法，其實數字化轉型在做的過程中這點特別特別的重要。

在數字化環境里面，未來我們數字化的這個企業它的架構應該是一個什么樣子的？也就是說我們構造一個創新的機制，它的創新機制是什么構成的？這里面數據中臺是一個核心，他把所有的企業數據都整合在一起，整合之后它在上面就可以產生一個數據智能。比如你基于數據你就可以分析很多東西，我甚至可以做預判，比如說我們做零售的時候，我們在某一個銷售網點上面，根據它過往一個數據銷售變化的狀況，我可以去分析的出來或者是做一定的預判，判斷出未來這一段時間他這個產品賣出是一個什么樣子。但是他這個數據智能很快做完之后就該做一個事情，我們叫網絡協同。網絡協同什么意思？比如說我預判出來這個西服在下個月某一個店可能會賣五千件，那我們預算出來之后，這個預判的結果就會分享到整個供應鏈上面去，從原材料的采購到工廠的生產到庫存倉儲，整個物流系統全部會按照這個來預判來開始工作。這樣的話就是說由于我有這個數據中能整合數據，所以我在上面可以形成數據的智能，數據智能我就可以產生網絡的協同，最后整個聯系起來開始工作。

最頂上我們還寫了創新車庫，這個創新車庫是 IBM 當時發明的，現在他們在全球也搞了六七個，創新車庫它有一套方法論，為什么叫車庫？因為他們研究了一下，說是車庫里面搞創新的人都比較厲害，一個就是喬布斯，還有一個就是微軟的比爾蓋茨，好像他們都從車庫開始干起的，完了他們就開始研究這車庫里面一定有什么神奇的東西，然后他就起了一個名字叫做IBM的車庫。他們整了一套創新的方法論，我不知道你們昨天學的是什么，但那個它是有一套創新的方法論的。

這個商圈狀況其實也是基于數據智能網絡協同的，然后在上面的數據去整合很多東西出來，他會從根上挖掘很多客戶的需求，比如他為什么要這個東西？你要這個東西是想解決什么問題，他一直問，問到最后的時候他就知道你要的是最底下的那個東西，要上面的東西其實不是真的要，你要的是那個最底下的東西，這點我有另外一個方法可以解決，所以它是一種探索式挖掘你最深層的這種需求然后用另外一種方式來解決，它也是一種創新方法，比如說我現在要一輛車到北京去， 他問你為什么要這輛車？你說:我是要到北京去。他說:你到北京其實不一定非得要這個車，我有其他的方法可以解決你去北京的目的，你坐高鐵就可以了。就是說解決一個問題，他會挖更深層次的東西，但這更多深層次的東西如果你有數據的基礎，你就可以提供更多的方法來解決這些問題，這就是一個典型的未來數字化的一個企業，你要是這樣的話，你要有數中臺加數據智能在網絡協同在這一塊，你可以形成這樣的一個數字事例。如果一個企業有這些東西，一個企業沒有這些東西，它中間就會產生一個很大的區別出來。

我們把企業的數字化的這個程度搞了一個評級，大家可以仔細看一下，然后我們在互相討論討論，大家自己所在的團隊或者企業現在是一個什么樣的狀況，屬于一個什么樣的級別？

華潤創業企業代表

大家好，我們是華潤創業的，我們主要是屬于大消費相關的，我看了一下這個矩陣圖之后，以我自己的理解去分析一下我們現在大概達到的一個程度。
我們這邊的程度可能達到了第三級，因為第三級第一點就是必備的一個技術部門，而在我們的華創里面我們也有自己的一個數字化中臺的一個團隊，也有對應大數據平臺的一個團隊。第二個就是一個所謂的數據應用程序，我們現在有搭建對應的一個平臺，在大數據平臺里面我們有對應的一個 BI 的報表，有前端，也有移動端的一些工具組件的覆蓋，所以我認為應用程序里面還是能夠支撐的。第三點就是技術能夠應付一些簡單的需求。我們現在有一些組件是可以去復用的，一些業務的需求是可以通過這些組件產生一些對應數據的分析，比如說一些報表就可以直接去生成。平常我們也會去做一些經營分析的一些報表之類的，但是對于捕獲一些商業機會是有些略被動的，雖然我們現在也有對應的一個數倉，大數據平臺和中臺，但是我們現在累計的這些數據，只是說用來做一些對應的分析或者是應付業務提過來的需求，但是我們并沒有真正的把這些數據所對應的價值去挖掘出來。
為什么我只是說我們處于第三層而不是第四層，因為第四層里面第一個要求就是業務人員是能夠自主的去控制這些這些數據，也可以去解放這些時間、人力，甚至是數據的資產可以業務化。我認為到第四層完全就是數據去驅動這個業務，但現在我們是沒有的，舉個例子，在我們華創來講的話，就是說我們現在有一個下屬BU，我們是能夠去獲取到一些門店的數據，但是我們獲取的比較淺面，可能獲取到的只是一些交易的數據，用這個數據去分析他這個門店對它的銷售量是怎么樣的，他每日的銷售趨勢是怎么樣的，最后分析生成報表。但是這里有個問題就是生成了這個報表之后，怎么樣根據這些趨勢以及跟他遇到的問題、痛點去做更深一步的分析和應用，這一塊是比較缺乏的。就是說看了這個數據之后，不知道后面下一步的一個戰略是怎么樣的，這件事是為了下面的一個鋪墊或者是一個基礎，要怎么樣的一個輸入，可能這一塊就不是很清晰，所以我覺得對于這一點來講我們第四層級應該是還沒有達到，這也是我們未來要努力的一個方向。謝謝。
姚念康，原IBM大中華區咨詢整合部總經理
我覺得特別特別好，原因在什么地方呢？就是在這個時候是以數據驅動，在某種意義上講就是一個被動的狀態。那些 IT 搞數據的那幫人也挺辛苦的，總是被很多人在催的，但你要發展到上面那個層面上去的時候，搞數據的人反而是占主動的。他說我能夠給你提供很多其他的創新，這就是主動創新的一個東西西。
南醫藥商業企業代表

大家好，我是來自南醫藥商業信息部的王錚。我們現在自己建立了一套 BI 的平臺做過報表、做過分析。因為我們這個數據相當于只是做了一個我們自己內部的一個繼承，沒有大范圍的使用，主要還是針對我們一線的業務員和一些分析人員在用，他們平時用到的就是一些簡單的二維報表。但是我們當時建的比較簡單，可能主要就是針對于一些存進去的數據做個集成，指標和維度的建立上可能沒那么全，他們在做這種深層次挖掘數據、分析數據的時候，無法達到他們需求的。比如說他們在做一些比較復雜的這種多維度多指標場合利用數據分析的話，是沒辦法滿足他們需求。現在只能說簡單的給他們提供了一個入口，獲取到數據之后可能還需要他們去人工的做一些指標和維度上的一些操作，現在我們目前在做的就是一個數據倉庫的建設，還有一個新的BI的建設。現在是正在進行中，未來肯定要達到第四級的這個程度，能讓我們的業務人員自主的去完成他們的需求。

姚念康，原IBM大中華區咨詢整合部總經理
我覺得其實這也是我們平常看到的一個特別典型的狀況。就是他整個這個東西，基本上還屬于一種臨界的狀態，再往上一步呢，有時候他會有人工的一些介入。第二個，當你有擴展性的時候，其實你做成的就特費勁，你知道嗎？其實未來我們真正要做到什么呢？就是基本上都是自動化。比如說新的數據維度的一個進步，基本上就是傻瓜式的，全自動的在上面會形成一個操作系統和界面，只要你會拖拽就行了，那個時候業務人員他就不需要有太多技術的提高了。

華潤置地企業代表

大家好，我是華潤置地的，覺得我們三四五都有，但主要還是在三上，我們技術部門肯定是有的。我們這邊有大數據平臺、有 BI 平臺還有個自主分析的，數據應用這方面確實也比較多，不過在數據治理方面我們有主數據、數據質量。決策類的有管理價差，有各種的 BI 報表。所以我們只需要建立好我們的數字資產，至于業務他自然就能利用一些資產進行分析的，所以沒必要說讓業務應付這個需求。上面的數字資產化可能就比較少一點，就是業務人員現在也能根據自己的需求，自主的連接數據庫來進行數據分析。業務技術部門協調協同這一點我們理解的還不是特別清楚。
這個我覺得還是在協同方面可能還差一點，沒做那么好。但是僅看人力這方面確實也是比較好的，因為它已經有了數據中臺的建設。我們本來是煙囪式的，但是在我們數據中臺建設之后基于主數據聯通以后，所有的煙囪基本上都拉通了，對他們的技術進行分析了。特別提到一點，我們在數據模型應用，數字資產級別非常深厚。我們不光有傳統的維度建模，還有最新的數據建模應用的已經非常成熟了。
姚念康，原IBM大中華區咨詢整合部總經理
大家思考反思一下自己現在的狀況，其實就是看我們未來走到最后的時候是一個正性的一個自然性的，還是以數據驅動的。
就是我們剛才我們都談到這個，其實我自己接觸到的很多企業跟置地不大一樣，他們還都處在一個業務適用的角色。從業務需求到數據驅動之間有一個跨越，這很難。以前企業里面大家這些搞技術，搞 IT 的人，天天是被業務人員追著，他就在那里排優先級，他們做完的東西呢，也不一定那么有成就感。但是到數據驅動的時候，他就站在一個主動的定位，這個是很不一樣的， IT 時代到 DT 時代的數字化轉型，這個例子就是一個質的變化。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的从 IT 时代到 DT 时代的转型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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