數字化動態
與傳統企業相比，數字化企業在業務、組織、IT等諸多方面展現出不同特征（圖1），其核心是構建“以客戶為中心”的能力體系，包括組織結構、創新模式、IT架構、客戶洞察等能力。本文主要從七個方面描述理想的數字化企業的特征，并闡述企業實施數字化轉型時在某些領域實踐中的誤區。
傳統企業：以產品為中心、單域管理能力、線性分析、瀑布流開發、非智能型企業、受限于地理區域、支撐型IT組織。數字化企業：以客戶為中心、多元化能力、智慧大腦、敏捷能力、AI加持、“云＋5G”延伸運營空間、驅動型IT組織。特征說明：以客戶為中心是企業數字化轉型的目標，其含義是打造多層次體系的以客戶為中心的組織能力，包括圍繞客戶設計組織結構、建設挖掘客戶需求的創新能力、設計滿足客戶體驗的互動方式，并在數據、IT以及考核機制等各方面體現“以客戶為中心”的理念。實踐誤區：過于側重局部環節的改變，比如客戶服務，以此實現“以客戶為中心”，沒有從全局的、內在的組織整體能力角度出發考慮問題，比如創新方式缺失、全企業組織結構沒有相應調整、針對客戶的數據洞察不足、以客戶為中心的激勵體系不足等。下面從組織結構、業務創新、客戶互動三個要點分析以客戶為中心的組織體系的建設。在傳統模式下，企業以“我”為中心，不同產品的營銷服務通常自成體系。在數字經濟下，以客戶為中心，對同一目標客戶群體，采用同樣渠道觸點，通過統一平臺進行數據分析并推薦最優產品，采用統一的服務體系。基于這樣的理念設計的組織結構（圖2），有利于客戶數據打通和洞察，統一客戶體驗，提高企業資源利用效率。組織結構調整是實現以客戶為中心的重要且必要的一環，考慮到組織結構調整的敏感性，以數據和流程先行，拉通組織上的斷點，但暫時保持組織結構不變，是企業可以考慮的過渡性方法。在前端組織結構向著以客戶為中心轉化時，隨著企業數字化成熟度的提升，整個組織結構也向著“前臺＋中臺”的敏捷型企業組織結構發展。前臺是客戶互動部門，中臺是各類業務和資源集中性部門。特征說明：從客戶在特定場景下的需求出發，挖掘客戶需求，設計整體解決方案，帶給客戶完整感受。這個方法解決了傳統企業業務戰略和業務流程之間缺少銜接，注重單個流程的效率，而忽略了客戶整體需求的弊端。圍繞客戶需求，通過多流程、多功能配合實現創新（圖3）。實踐誤區：從流程的視角出發，優化了局部的運營效率和客戶體驗，但不能滿足客戶在某個場景下的特定需求。
特征說明：客戶體驗主要指沿著客戶全互動旅程帶給客戶的便利性和感受舒適度，包括線上線下。線上通過UI/UX設計，線下通過特定場景/店面的全流程互動設計，打造無縫綜合客戶體驗。
隨著企業數字化轉型的深入，“以客戶為中心”的思維向著有更廣泛含義的“以用戶為中心”演進。不單是購買產品的客戶，還包括供應商、合作伙伴、內部員工、管理者等，彼此在不同場景下互為客戶，統稱為用戶。對每一類用戶，運用服務于客戶的方法思路，圍繞用戶場景，設計實現服務創新。
實踐誤區：一方面是對客戶體驗的重視程度不足。雖然從“互聯網＋”時代就提出客戶體驗的重要性，但在實際執行中，沒有充分挖掘客戶體驗的價值；另一方面將客戶體驗泛化到“以客戶為中心”的層面，顯得無所指。
特征說明：面對內外部日益復雜多變的運營管理環境，企業需要具備四種能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撐這四種能力的是先進的IT架構以及相應的組織能力體系。實踐誤區：沒有清晰地意識到數字化企業需要打造多元化能力，依據既有IT架構擴展，導致不能同時滿足業務靈活多變的要求，以及精益/柔性的需求。數字企業的四種能力建立在IT架構以及一系列組織流程和人員技能之上。從IT架構入手進行能力打造，確保各個域之間既互聯互通，又能各自靈活發展，是相對快捷的方式。數字時代企業的多元化能力（圖4），每個域的能力特點各異，對應以下不同的業務需求。客戶互動：以客戶為中心，全渠道、全價值鏈，強調敏捷、用戶體驗；資源管理：以流程為中心，圍繞傳統ERP系統，強調穩定、精益、高效；智慧洞察：以數據為中心，全域、全形式，強調智慧洞察；智能生產：以機器為中心，圍繞IoT和企業生產制造系統，強調成本、效率、質量、柔性。特征說明：以數據價值為基礎，人工智能分析為引領，搭建企業全局數據平臺和智能分析系統，為企業運營管理的所有環節提供分析洞察，并從分析運營結果向預測未來發展轉化（圖5）。實踐誤區：未能搭建一個集合全企業數據的平臺，原因一是技術先進性不足，二是部門墻導致數據難以共享。目前，后者對傳統企業是更大的障礙。數據類型：傳統企業以結構化數據為主，數字化企業需要處理大量的非結構化數據，包括語音、圖像、視頻、文本等各種形式。數據來源：傳統企業數據主要來自運營管理，數字化企業還將從公共網絡和第三方獲取大量數據。比如在海量互聯網信息中分析提取對企業有益的洞察；比如在符合數據使用權力的情況下從第三方獲取客戶標簽信息，豐富企業的客戶畫像。分析能力：傳統企業以面向運營為主（事后分析），利用線性算法，分析少量數據。智慧大腦采用分析加預測的架構，通過智能算法，處理海量數據。數據服務（DaaS）：形成獨立的企業數據整合/分析平臺，以數據服務的形式向企業各應用提供服務。在企業的業務數字化和運營數字化能力初步建成后，將進入數字化運營和持續優化升級的階段。數字化運營中，依靠“智慧大腦”產生洞察、發現運營問題、形成商業決策、跟蹤優化效果，將是企業持續推進數字化轉型、獲得業務價值的關鍵抓手。特征說明：數字化時代企業需要具備敏捷的反應能力，對外應把握客戶和市場的迅速變化，對內滿足企業管理要求。敏捷能力的建設需要業務模式、IT架構、產品開發方式同時實現敏捷。實踐誤區：僅考慮把敏捷和IT開發聯系在一起，忽略了業務模式和開發方法的敏捷性。實現敏捷能力的業務模式示例和IT開發方式說明如下。1. 業務模式可以采用“一線尖兵＋后方資源平臺”的方式。一線服務團隊將客戶需求傳遞回平臺，通過信息共享和決策分析，讓客戶變化需求直達企業內部各資源部門和決策部門，實現敏捷應對。2. IT架構上，通過微服務結構，快速開發環境，以及通過云端資源，快速上線新的IT服務。IT微服務結構將傳統打包在一起的滿足特定客戶需求的服務組合，拆分為服務能力子項。有新需求時，僅需要通過對不同服務子項的重新組合，便可提供新的服務（圖6）。3. 產品開發方式采用設計思維和敏捷迭代方式（圖7）。傳統用戶產品需求，需要系統化分析論證、形成產品定義后再上線部署。在設計思維和敏捷迭代方式下，通過用戶角色模擬、聚焦小組分析、最小原型產品設計，可在最短時間內上線產品，迭代優化。特征說明：AI技術將在數字化企業中得到普遍應用，包括客戶互動、生產控制、內部管理、分析決策等，并形成具備AI服務能力的中臺（圖8）。實踐誤區：將AI技術分散應用于不同業務場景，沒有提煉AI的通用能力和考慮打造AI中臺的可能性。企業應用AI分為兩個階段：應用場景較少時，AI應用作為一個工具嵌入某個信息系統，常見的是互動型AI，比如語音識別、機器人客服；企業的AI應用場景較多時，與AI的開發環境、常用AI數據模型，以及數據庫整合在一起，形成企業AI中臺，將各種AI能力匯聚在一起，對不同業務提供AI能力。基于5G的解決方案將成為數字化企業的重要特征。采用云、邊、端架構，將企業的運營管理空間從依賴于有線網絡環境的空間，延伸到更廣闊的物理區域（圖9）。“云”上實現業務中臺賦能；“邊”可以通過5G網絡的邊緣計算功能實現，增強終端控制的實時性，減少云端處理的數據量；“端”是5G終端實現與物理環境/機器的直接交互和控制。這樣的架構將在工業領域、智慧城市、醫療、金融、快消行業得到廣泛應用。特征說明：傳統的IT部門以項目交付為主，數字化IT組織作為企業數字化轉型的主要推動者之一，在交付模式、人員技能、IT治理以及成本核算等方面都有較大變化（圖10）。實踐誤區：注重個別先進性技術IT人才的引入，比如數據科學家、AI應用工程師等，忽略IT的組織定位和結構調整。IT系統交付從傳統的項目制向產品制轉化。打造可以復用的、服務于特定業務需求的產品，并積累IT部門的產品能力。人員技能：需要增加新技術應用的人員，以及懂產品和業務的人員，以強化IT與業務的結合。IT治理：改變以往被動響應業務需求的局面，IT部門主動與業務部門探討IT的新能力、對業務的影響、可能的創新，從而共同商定IT的建設工作。在大型集團企業中，IT力量分布在各層級單位，數字化轉型還需要重點考慮如何整合IT資源，共同服務企業數字化轉型，并為對外服務打下基礎。
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