企业数字化转型:因企制宜,久久为功( 三 )


从应用场景来说 , 企业会期望资产数据化后的数据能带来一些价值 。 但以目前而言 , 企业大都只能通过数据来获得“What、Who、Where”等信息 , 但最终的理想形态是希望数据能直接形成决策建议 , 或者作为独立业务深入主要业务流程以支持自动决策 。 如今数字化技术已经非常成熟 , 但在大部分行业及场景下 , 数据到底如何最大限度地发挥价值 , 如何用数据来驱动数字化转型 , 依然处于不断探索的过程中 。
“数据驱动转型”是决策方式的改变
在谈“数据驱动转型”之前 , 大家谈得最多的是“数据驱动运营” 。 实际上两者都可以理解为“决策方式的改变” 。 过去一个企业的经营决策很大程度上依靠经验或灵感 , 决策的效果伴随着很大的偶然性 , 没有可量化标准 。 随着互联网企业通过数据来驱动决策和运营的方式兴起 , 这个过程中所产生的可量化效能愈发明显 , 让许多传统企业意识到他们原本决策方式存在的问题 , 随之带动各行各业开始重视数据的使用 。
数据驱动业务的核心在于“如何更好地协调业务的不同板块” 。 无论是在消费侧还是供应侧 , 如何用数据更好地去驱动决策的发生 , 且能将整个数据决策链条闭环 , 让所有决策的链路都可量化、可优化 , 让经营决策变得“有理有据” , 成为了“数据驱动”的价值 。
但在企业数字化转型时期 , 各行各业都必须认清一个现实:“转型”对于任何企业而言风险性都非常高 , 本身充满了不确定性 。 “数据驱动”本质上是一种方法论 , 因为运用方法论实现的结果与众人的期望往往会有一些差距 , 所以要正确认识“数据驱动”这件事 , 它虽不能够保证“一击即中” , 却是一种可以让你不断变好的思路和方法 。 通过数据的闭环为企业指明优化的方向 , 再跟随数据的指引不断调优 , 正向循环 。
数据安全红线不可越
在企业数字化转型中 , 最大的风险是如何在合法合规的前提下把企业的数据资产真正应用起来 。 相关法律法规会不断完善和变化 , 当规则和红线没有明确之前 , 长期经营的企业一定要守好自己的底线 , 不能因为短期利益冲昏了头脑 。 做数字化转型的无论是企业还是服务商 , 都要抱着对数据和用户隐私的敬畏之心 , 在流程安排、团队建设等方面都做到尽量让“合规先行” 。 “不管是产品还是项目的任何环节 , 只要影响了数据安全合规的规范 , 宁可不做这个生意 , 也不要去触碰红线 , 这是一个企业能脱颖而出并且长线发展的重点 。 ”蒋奇说道 。
随着各行各业数字化转型的需求愈发迫切 , 相关的法规、监管也在不断完善 , 如何在合规的框架里帮助不同行业的企业成功完成数字化转型 , 如何服务好头部、中小和长尾客户 , 是目前企业服务商所面临的挑战和考验 。
与此同时 , 企业数字化转型不是一蹴而就的 。 当企业通过数字化能力解决经营过程中不断涌现的问题成为常态化时 , 便需要企业自身的开发人员灵活响应、熟练使用各种数据工具来解决问题 。 但由此也引发了另一种担忧:随着低代码/零代码、模块化开发的兴起 , 未来专业开发者的生存空间是否会被压缩?未来人才配置、人才需求方面会有哪些不同?对现有的开发者体系/架构将产生哪些影响?
数字化大趋势下 , 开发者还有哪些机遇
在数字化时代 , 物理世界投射到数字世界里的数据越多 , 数字世界里创造的数据也越多 , 对于开发者技术能力的要求也越高 。 但开发者的技术成长往往追不上需求的变化 , 这当中形成的缺口就需要使用类似低代码/零代码的技术 , 让非技术的业务人员也可以参与到数字化工作中 。