近年来，随着大数据、人工智能、移动互联网等新兴技术的成熟与发展，数据已经渗透到生产生活的各个领域，一些新业态、新行业迅速崛起，引起市场格局甚至是国际格局的洗牌，也拉开了数字经济时代的序幕，掀起了数字化发展的热潮。各国政府均希望通过发展数字经济，全面促进经济社会健康发展，世界主要发达国家纷纷制定本国的数字化发展战略、先进企业开启了数字化转型之路。

一、MIT Sloan数字化转型能力框架

George Westerman（麻省理工学院斯隆管理学院数字经济首席科学家）与 Didier Bonnet（IMD商学院金融与管理教授）于2020年11月发布的《数字化转型新能力》中将数字化转型定义为“利用数字技术快速提升企业绩效或者影响力”。MIT Sloan最新提出的数字化转型能力框架重新审视了2014年的原始框架，更加强调员工体验和商业模式创新，以及数字平台，实现员工促进业务运行，更好的改善客户体验和内部运营，有效反映新数字技术的机遇和影响。

1）客户体验转型

从客户视角观察整体业务，围绕体验设计、客户智能和情感投入三方面进行转型。

客户体验设计：客户体验需要企业具备良好的共情创造力和技术能力，保障客户体验的设计和交付。对人的行为进行深入理解，通过仔细的观察、熟练的倾听和不断的实验来揭示客户想法。同时通过将前台技术、流程与后台基础操作设施进行集成，即时提供不间断的服务体验。

客户智能管理：集成客户数据并且理解客户行为，通过实时智能实现高度个性化的互动，提供精准聚焦、主动出击的客户服务，比如“下一个购物最佳建议”。

客户情感投入：利用数字技术来吸引并让客户参与到企业价值链中，创造与客户的情感联系，在技术研发、产品开发、内容创建、物流和服务等环节中体现客户贡献。

2）运营支持转型

传感器、云计算、机器学习和物联网方面的进步，正促使企业转变其运营能力，使客户体验和商业模式更具吸引力，这是企业的任何竞争对手均无法复制的。

核心流程自动化：对覆盖企业资源规划、制造执行和产品生命周期管理系统的核心业务流程进行数字化改造，为企业奠定良好的管理基础和干净的数据来源，继而实现数字化扩张。

动态运营能力支撑：传感器、云基础设施和机器学习日益普及，工业4.0、数字主线和数字孪生等概念已成为事实。连接机器、模型和过程的数字主线为管理、优化和提升从需求定义到维护提供了单一的权威来源。

基于数据数据的管理决策：运营决策的依据从总结报告转向为实时数据。互联设备、新的机器学习算法、更智能的软件和丰富的数据为企业决策提供了更有力的支撑。并且这种能力正在扩展到战略和营销决策方面。

3）员工体验转型

员工可以是成功转型的最大动力，也可以造成最大的阻碍。员工体验转型的三个要素：赋能、预测和敏捷。

员工赋能：利用机器人和其他数字技术来提高员工的工作效率和工作表现，使员工工作得更快、更智能、更安全。

预测支撑：通过完善员工学习目标来重塑企业能力和文化，帮助员工培养良好表现和顺利适应未来所需的心态和能力；创造更原子化、数字化和个性化的学习方法；对部门进行培训，使其更精简、更灵活、更具战略价值。

敏捷能力：塑造员工的敏捷能力，培养多技能人才。

4）商业模式转型

支持业务模型转换的三个元素：数字化支撑、基于数据的服务拓展和多边平台。

数字化支撑：通过部分调整就能对现有业务模式进行数字化提升的方法。例如，英国近80%的传统零售商现在通过“采集线上点击”将数字和实体渠道结合起来。

基于数据的服务拓展：扩展企业基于产品的商业模式，提供基于数据的服务，将传感器、通信网络、应用程序和分析相结合，为客户创造价值，为自身创造新的收入来源。

多边平台：多边平台的网络效应已经颠覆了包括出租车服务、酒店和零售在内的一系列行业，而且它们正在向更广泛的领域扩展。

5）数字化平台转型

云计算、敏捷开发方法、外部代码库和易于使用的开发工具使开发人员能够快速构建新功能。另一方面，Agile、GitHub、DevOps以及容器和微服务使协调转型变得更便捷、安全、灵活。数字平台有三个元素为公司发展提供动力：

核心业务平台：支撑公司关键流程的操作和事务系统（后台系统、记录系统等）。核心平台的技术架构应该结构良好、管理统一，并且只在必要时进行差异化设计。

快速响应能力：为网站、应用系统和其他连接客户和生态系统合作伙伴的流程提供支撑。与核心平台协同，执行支付等关键交易，同时依靠灵活性面向客户提供个性化体验。

数据能力：提供执行密集分析、构建和验证算法的能力，用来改善客户体验或内部运营而不影响公司的运营系统。

二、德勤数字化转型能力框架

2019年8月30日，德勤管理咨询发布了《数字化转型新篇章∶通往智能化的“道、法、术”》。强调数据和智能解决的是持续运营和能力提升问题。智能化既采用连接产生的数据进行学习和决策，同时将结果又反哺回业务协同中，优化产品功能，提升客户体验和服务。

德勤的数字化转型能力框架明确说明了数字化转型路径中，技术应用的时间顺序及其应用方向。从框架图的中心向外，代表时间；同时，不同的方向代表了技术在企业内部的6个应用方向。在时间维度上，智能化技术的出现与应用越来越频繁。

智能化战略：智能化战略包含四重含义：一是新技术驱动，能够主动识别对企业自身发展有利的新技术，并提早布局；二是创新机制，形成企业成员的创新意识，积极将创新融入日常工作；三是变革驱动力，企业管理层对转型所需变革形成决议，全方位推动和深化，将转型真正变成一把手工程，在组织、治理结构和制度流程等方面就变革目标达成一致；四是商业模式，企业基本完成商业模式转型，以智能化能力驱动的商业模式成为最主要的业务组成部分，企业自身的市场定位和形象完成相应的转变。

智能化需求：企业能够成体系化的对数据、技术进行匹配，识别和目标之间的差距，并明确弥补差距所需要的工作，如数据探查、需求分析等。

智能化数据：数据能力包含四重含义：一是数据资产管理，将企业含非结构化数据在内的全部数据整合优化，达到服务智能化应用的标准，形成面向各业务领域的数据资产，建设基于实时数据流的数据资产服务目录；二是数据质量，具备元数据质量管理制度、标准及管理政策，可定期推进相关数据质量的诊断和治理；三是数据服务，形成完善的数据共享、安全、脱敏机制，具备体系化的数据共享接口，数据使用流畅高效；四是数据架构，大数据平台与数据湖符合智能化应用需求，具备对于海量数据的存储、计算及处理能力。

智能化技术：智能化技术能力包含四重含义：一是智能化的算力，由于智能化应用通常需要对海量数据进行计算处理，需要搭建面向智能化的高性能算力，为智能化应用提供充沛的算力保障；二是智能化技术架构，企业各类IT系统需要完成面向智能化的架构转型，引入智能应用编排/发现、创新验证、业务监控，形成内部智能平台；三是技术治理，完成智能化应用的统一治理，包括服务资产、业务指标收集展示、业务创新验证等，使企业智能化能力资产化；四是智能化算法，搭建企业统一的智能算法平台为系统和架构提供支撑。

智能化运营：智能化运营这一能力包含四重含义：一是变革管理，企业应形成包含变革问题识别，变革推动规划、变革追踪与优化等环节在内的变革管理；二是高效流程，在运营流程中广泛应用智能化技术，形成适配企业经营管理及业务技术发展现状的标准流程，明确责权，保证新技术充分运用；三是弹性组织，成立实践探索与落地团队，保证团队试错空间，对组织的管理理念、工作方式、组织结构、组织文化进行革新；四是治理结构，针对创新业务领域或创新技术应用有更灵活的决策机制，企业管理层、中层充分理解转型的目标和执行路径，引导和激发员工积极主动的参加智能化转型工作。

智能化人才：智能化人才体系能力包含两重含义：人才体系规划，规划匹配公司发展战略的人才队伍，设计新型人才岗位的绩效考核；二是人才体系构建，通过培训、招聘等措施，帮助企业充实具备智能化转型所需技能及能力的人才资源。

三、毕马威零售行业数字化转型能力框架

毕马威提出了零售数字化转型核心框架，旨在帮助零售企业实现以顾客为中心的数字化转型。强调创造增量价值“一个目标”；将顾客深度运营、重新定义“货”和“场”、以及促进跨边拉动效应作为“三大抓手”，从产品、顾客、交易和供应链四个角度构建“四轮驱动”，加快构建技术平台和内部组织能力“两层地基”，并积极通过推动数据分析能力和外部生态合作体系升级，打造“双向支柱”。

一个目标：改变增长方式，将从渠道和商品出 发，转向从“人”顾客全息洞察出发，重新设计和布局多元化“货” 和“场”，通过“人 - 场 - 货”的 高效匹配重塑增长方式，创造增量价值。 

三大抓手：基于顾客全链路，从总量、深度和活跃度等角度深度运营顾客；数字化时代下，“货”的定义已经模糊，增加了更多服务内容，更多碎片化的触点出现，线上线下更加一体化的“场”需要被重新定义；从平台角度思考，从需求端对供给端形成跨边拉动效益，寻求生态化的数字化共生，共同创造和满足顾客体验。

四轮驱动：创新产品、价格和营销、顾客体验为中心、无缝安全交易、敏捷供应链和运营四个动能驱动“人 - 场 - 货”高效匹配，促进需求端的同边效应，拉动“研 - 产 - 服”供应端 的资源供给和生态合作体系构建

1） 三要素的高效匹配

两层“双模”地基：从原有紧耦合的信息化系统，拓展升级为数字化平台与传统信息化平台并存的“双模”方式， 支持“人 - 场 - 货”三要素的边界拓展、及更加丰富、立体和多元化的高效同边匹配方式。在业务、运营和 IT 部门内培育和引进数字化人次，由公司统一的数字化领导办公室统筹推 进数字化建设，“双模”方式更快速的反应市场变化，并在内部形成资源和能力协调。

双向“双模”支柱：增强数据分析驱动“人 - 场 - 货”的数字化和高效同边匹配，充分挖掘企业内部数据价值，进行直观判断，并融合外部更广域大数据对高效同边匹配过程和可能措施进行智能判断。在原有的商品供应商的基础上，拓展更多的流量、数据、技术、模型和硬件。

2） 数字化转型4大支柱

德勤的数字化转型能力框架明确说明了数字化转型路径中，技术应用的时间顺序及其应用方向。从框架图的中心向外，代表时间；同时，不同的方向代表了技术在企业内部的6个应用方向。在时间维度上，智能化技术的出现与应用越来越频繁。

四、T/AIITRE团体标准

标准提出了为有效实现数字化转型，按照价值体系优化、创新和重构的要求，企业应从发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型五个方面构建系统化、体系化的关联关系，务实有效推进数字化转型进程。数字化转型参考架构的总体框架，主要针对 “做什么”、“怎么做”和“路线图”，提出了数字化转型的主要视角、过程方法和发展阶段，系统阐释了数字化转型的主要任务、过程联动机制和分步实施要求。

数字化转型价值效益参考模型的总体框架，主要包括价值效益分类模型、基于能力单元的价值创造和传递体系以及基于新型能力的价值获取体系,系统阐释以价值效益为导向，将价值效益要求贯穿数字化转型全过程的方法机制。

价值效益分类模型给出数字化转型可实现的价值效益参考分类，从生产运营优化、产品/服务创新、业态转变3方面，明确数字化转型过程中不断跃升的价值效益。

五、小结

根据对于MIT Sloan、德勤、毕马威、国家信标委、数字化转型团体标准等机构的数字化转型理论的研究，对各方面总结的框架进行梳理和分析，最终从八个维度对他们的数字化转型能力框架进行对比，了解各自的关注点以及相互之间存在的差异。

通过上图的对比分析可以发现以下几个关键点：

数字化转型战略：数字化转型战略是各家在数字化转型中的关注重点，这个特征和国资委数字化转型的《通知》要求是完全相吻合的，《通知》中也要求各单位要从顶层设计出发开展数字化转型的整体设计，明确数字化转型的方向和重点，进而推动整体工作的开展。

数据：数据是数字化转型的基础、核心，从上图可以发现各家机构在数字化转型中普遍聚焦数据。

技术平台：数据是基础，技术是数字化转型的催化剂，缺少技术的加持，数据的价值将无从发挥。为此，各家机构在数字化转型过程中都高度重视技术的应用，特别是5G、物联网、区块链、人工智能等最新信息技术的应用。

客户体验：数字化转型也是对于企业商业模式的转型，需要从传统的生产、制造、运营管理为中心转移到以客户为中心，这就需要企业构建敏捷快速的市场响应能力，建立以客户为中心的运营模式，通过各种手段快速的满足客户的需求，提升企业的竞争力。

组织人才：数字化转型的重要保障就是组织和人才，数字化转型不仅仅是技术的工作，也更加关注领导力、企业文化等软能力的建设，在数字化转型的工作中需要开展全面的变革管理，全面开展相关的培训和宣贯，构建公司的数据文化。