不知道從什么時(shí)候開始，似乎每個(gè)企業(yè)老板都在強(qiáng)調(diào)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是個(gè)有點(diǎn)假大空的概念，聽起來，很虛很泛，別急，聽我給你解釋

其實(shí)總結(jié)起來就一個(gè)意思：用數(shù)據(jù)為企業(yè)賦能

再換個(gè)相對接地氣的說法就是數(shù)據(jù)化管理

數(shù)據(jù)化管理金字塔

數(shù)據(jù)化管理就是要通過收集企業(yè)日常運(yùn)營的數(shù)據(jù)，客戶使用產(chǎn)品服務(wù)的數(shù)據(jù)，市場行業(yè)，趨勢等等數(shù)據(jù)，形成企業(yè)日常運(yùn)營的全景圖，然后反映到產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)流程改善、精準(zhǔn)營銷、銷售模式升級(jí)、優(yōu)化庫存等業(yè)務(wù)的改進(jìn)上來。

企業(yè)如何做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
這里放上一張流程圖：

第一階段：數(shù)據(jù)采集、連接

數(shù)據(jù)是數(shù)字化的基礎(chǔ)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步往往都是先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和連接。要分析是什么業(yè)務(wù)，分析的指標(biāo)有哪些，需要的數(shù)據(jù)有哪些，當(dāng)下已有哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)不足需要收集。

比如：

生產(chǎn)可以通過傳感器等設(shè)備收集生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)；

銷售可以通過改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，設(shè)置數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)來收集數(shù)據(jù)；

營銷可以通過網(wǎng)站的埋點(diǎn)來收集用戶的行為數(shù)據(jù)；

……

數(shù)據(jù)采集的成本比較高，我建議先自上而下想好數(shù)據(jù)鏈路，到底需要哪些數(shù)據(jù)，因?yàn)橥鶖?shù)據(jù)采集的難點(diǎn)不在于技術(shù)層面，而在于業(yè)務(wù)層面的推動(dòng)。按照經(jīng)驗(yàn)，在前期的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和清洗方面，會(huì)花很多時(shí)間，(劃重點(diǎn))但如果企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型想要成功，這模塊非常非常重要，直接決定了你后期的效果。

第二階段：數(shù)據(jù)整理

采集到的數(shù)據(jù)往往都分布在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)，但后續(xù)分析的時(shí)候往往會(huì)涉及多種業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，比如財(cái)務(wù)+銷售，所以系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘要打通，避免數(shù)據(jù)孤島。
在這個(gè)過程通常需要借助BI平臺(tái)、數(shù)倉來搭建。

有些數(shù)據(jù)體量大的企業(yè)會(huì)搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

第三階段：數(shù)據(jù)分析與可視化

在數(shù)據(jù)連接完成后，下一步就是基于業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化展示

(這里是用報(bào)表工具FineReport做的)

FineReport做出的可視化大屏

當(dāng)企業(yè)數(shù)字化成熟到一定程度，各個(gè)業(yè)務(wù)都要有相應(yīng)的可視化模塊，運(yùn)用BI系統(tǒng)搭建，這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的重要工具。

第四階段：精益分析

完成以上三個(gè)階段后，往往這時(shí)候企業(yè)會(huì)開始思考：“我有這么多數(shù)據(jù)，能看到這么多報(bào)表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第四階段精益分析。

絕大部分生產(chǎn)制造企業(yè)在精益化方面相對落后，而精益分析的階段需要企業(yè)利用數(shù)字化軟硬件技術(shù)和工具，來優(yōu)化的過程，也就是將原來以經(jīng)驗(yàn)為主的現(xiàn)場診斷，逐步轉(zhuǎn)化為依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化的數(shù)字化診斷，這樣診斷才能夠更客觀、全面、智能地去發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過程中存在的問題。

第五階段：高階分析

通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對最佳歷史實(shí)踐進(jìn)行總結(jié)并預(yù)測，找到以往最佳解決方案，以此來輔助管理人員進(jìn)行快速?zèng)Q策，乃至解放管理人員進(jìn)行自動(dòng)決策，從而真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能制造，是為高階分析。

最后，啰嗦幾句

1.落地是從一到五，思考數(shù)據(jù)鏈路是從五到一。

2.軟硬件全買最好的，不如用精益方法先把整個(gè)流程擼通，然后逐步迭代升級(jí)（可借鑒IT行業(yè)的敏捷開發(fā)模式），在技術(shù)發(fā)展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數(shù)字化系統(tǒng)，不然總有更好的版本，更好的產(chǎn)品。

3.一次性把數(shù)據(jù)采集全了，不如挑一、兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)用場景（痛點(diǎn)）直接從第一階段干到第三、四階段。搞清楚這些數(shù)據(jù)，能幫我把哪里管得更好。

ps：本文中的報(bào)表工具提供給大家，私信回復(fù)“報(bào)表”即可！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的企业数字化转型到底是什么？带你一图看懂答案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。