数字化转型是以客户为核心,以数据为基础，构建一个全感知、全连接、全场景、全智能的“线上”数字世界，通过新一代数字技术的深入运用,对传统管理模式、业务模式、商业模式进行重塑和创新，进而提升企业的效率和竞争力的过程。

数字化转型是通过数据和相关信息技术的应用，快速满足客户的需求和市场的变化，提升业务运行的效率，实现业务模式的创新，提升企业效益，建立数据文化的过程，在这个过程中需要明确的战略目标指引，并且需要强有力的领导支持和业务部门的参与。

具体的建设思路如下：

数字驱动

数字化转型的核心和基础是数据，需要公司进一步夯实公司的数据基础，对公司各部门的数据进行采集和整合，加强宏观经济、气象、供电、自然灾害、社会诚信体系等外部数据的引入和管理，建立数字化转型的数据基础，推进公司数据标准的落地，加强数据质量的管理，确保公司的数据能用、可用、够用。

敏捷快速

市场竞争的不断加剧要求公司能够快速响应市场的变化，需要提升公司对于客户需求和终端变化的感知能力并且快速做出响应，这要求公司加强数据和技术能力的整合和建设，加强对于公司内部各类数据资源的整合，借助大数据和信息技术等各种手段的综合应用，提升公司业务的敏捷程度，进而能够更好、更快的响应市场需求。

 价值导向

数字化转型是一个长期的、循序渐进过程，一方面需要不断提升公司的各项能力，同时也需要构建公司的数据文化，提升公司员工的数据意识，这个过程是持续和漫长的，这要求公司在数字化转型过程中坚持以价值为导向，明确数字化转型的远期、近中期的发展目标，持续推进公司数字化转型工作的开展。

赋能业务

业务的数字化是数字化转型的基础，这也是Digital Twins（数字孪生）工作的重点，通过业务的数字化加强“线下”世界和“线上”数字世界的统一，实现业务流和数据流的统一。

业务数字化之后的重点是打通数据的闭环，实现数据来自于业务，回归到业务的过程，通过数字化转型来为公司的业务部门和一线业务人员提供数字化的技术支撑，实现数据对业务的赋能，提升业务运营和管理的效率，进而逐步培养公司管理数据、应用数据的文化，实现数据采集、管理和应用的良性循环。

二

  数字化转型框架

在对外调研分析基础上，结合数字化转型的现状和发展需要，综合制定公司数字化转型能力框架，以企业高层领导的支持、业务部门的充分参与为保障，以提升外部客户体验、提升内部运行管理智慧化程度、促进产业链之间信息协同等为价值导向。

具体如下图:

公司数字化转型以市场为导向、以共享协同为特色，充分发掘数据平台和数据资源价值，助力公司降本增效、可持续发展，内部运行敏捷高效、决策科学智能。

整个数字化转型能力框架包括数字化战略、业务数字化、数据价值化、领导力、数字化赋能、数据资源及管理、技术平台等七大部分。

01

   数字化转型战略

数字化转型战略是公司数字化转型的战略目标，是公司数字资源和各种信息技术应用的发展方向，与职能战略、业务战略及产品战略等有机融合，有效支撑企业总体发展战略实现。

主要有以下几方面：

改善客户体验

建设数字营销网络，实现客户的实时感知、分析和预测。整合服务渠道，建设敏捷响应的用户服务体系，实现从订单到交付全流程的按需、精准服务，动态采集产品使用和服务过程数据，提供在线监控、远程诊断、预测性维护等延伸服务，丰富完善服务产品和业务模式，探索平台化、集成化、场景化增值服务。

智慧决策

从过去企业的经营和管理决策以经验为主，数据辅助决策，到数据说话、用数据决策，用数据分析管理问题，及时提出新的解决方案。

多元发展

基于新技术的应用和数据价值发挥,产生基于现有业务的延伸和新服务、新产品的创造。

降本增效

通过数据的流动，减少信息的不对称，优化资源配置，企业运行成本，同时通过互联网、大数据、人工智能等数字化技术，实现需求的快速响应和质量的全生命周期监控。

可持续发展

企业通过数字化转型构建核心优势，建立新模式、新业态、新生态，从而形成生态圈的良性循环，使每一个企业都得以持续健康发展。

共享协同

依托平台实现用户、员工、供应商、经销商、服务商以及生态合作伙伴的广泛链接和智能交互，使所有生态圈的成员共同受益。

风险控制

通过数字技术识别对生产作业、业务流程改造的过程中的各种风险和潜在风险，并提供解决策略。

02

    业务数字化

业务数字化是公司数字化转型的基础，是通过各种技术手段加强对于终端数据的采集，实现各类业务的线上化处理，加强公司对于终端的感知能力和业务过程的监控能力。

资产数字化

面向经营性资产管理、无形资产管理、股权资产管理及多种类型资产管理，兼顾与项目管理、采购管理、财务管理在内的多系统，充分融合业务协同和数据共享的理念。解决资产存量大、种类多、管理粗放造成的购存双高、闲置率高、常年呆滞的问题。

营销数字化

对传统渠道、电商渠道、社交渠道实行统一管理，与人流、物流、信息流、资金流统一掌控，最终实现以用户为核心整合营销渠道，主导经营方向，管理生产经营活动。

运维数字化

通过运维平台来实现面向业务资源集中监控，提前发现问题，结合运维的职能特点，优化事件管理、问题管理、变更管理、资产管理、应急管理等一整套的IT运维管理能力来提升运维的效率，逐步实现巡检自动化、运维自动化。

客户数字化

通过大数据全方位感知勾勒客户画像，场景化感知客户需求，与客户建立更高频的互动，让客户作为主体更多地参与到营销价值的创造中来。

人力数字化

建设选、用、育、留集成一体化的平台，重新定义数字化学习模式，构建统一的人才评测体系包括：人才招聘、培养、配置、选拔等，实现量才统尺、用尺统法、析才统章。刻画人才特征，分析人才的能力状况，并指导未来的发展。

财务数字化

财务数字化是企业数字化的基石和核心，充分与业务系统融合，实现业财一体，统一财务数据核算标准、实现集团统一管控、消除财务数据、业务数据在部门、时间上的差异,实现信息共享和数据价值管理，对财务数据价值的挖掘，对管理及决策的支撑等。

03

   领导力

领导力是数字化转型成功的保障，数字化转型是对公司传统业务模式的优化创新，是对公司员工业务系统的改变。

领导支撑

需要公司高层领导加强对于数字化转型工作的重视和参与,实行数字化转型一把手负责制，亲自研究、统筹部署，领导层中明确专人分管，统筹规划、科技、信息化、流程等管控条线，协调解决重大问题。

组织变革

打破以往的管理体制、管理模式，需要重构新的组织体系，借助新的数字化信息技术，实现减少层级、提升效率、降低成本、快速应对外界变化的企业管理目标。

团队建设

建立数字化转型推进组织，协同各业务部门一起推动数字化转型工作的开展。

变革管理

过程中需要重点加强变革管理，对整个数字化转型过程进行监控和管理，调整变革措施。

文化建设

企业文化是数字化转型成功与否的关键要素，不断培养数字化文化理念，激发个体活力，为员工营造好的转型源泉。

  04

  数字赋能

数字化赋能是数字化转型的价值体现，是通过数据和信息技术对公司价值链处理过程中各个环节的支撑，对客户服务、运营优化、产品创新、员工成长、产业协同等方面产生重大影响。

客户服务

优化客户洞察，建立动态的客户画像，基于实时大数据把握个性化客户体验，挖掘客户需求和潜在客户，提升客户满意度。

运营优化

主要基于传统存量业务，价值创造和传递活动主要集中在企业内部价值链，价值获取主要来源于传统产品规模化生产与交易。生产运营优化类价值效益主要包括效率提升、成本降低和质量提高等方面。

产品创新

主要专注于拓展基于传统业务的延伸服务，价值创造和传递活动沿着产品/服务链延长价值链，开辟业务增量发展空间，价值获取主要来源于已有技术/产品体系的增量价值。产品/服务创新类价值效益主要包括新技术/新产品、服务延伸与增值、主营业务增长等方面。

员工成长

通过数字化转型提高员工的工作效率，帮助员工培养良好表现和适应未来所需的心态和能力，不仅深化专业技能，也向多技能转变。

产业协同

依托自身优势，建设数字化生态协同平台，推动供应链、产业链上下游企业间数据贯通、资源共享和业务协同，提升产业链资源优化配置和动态协调水平。加强跨界合作创新，与内外部生态合作伙伴共同探索形成融合、共生、互补、互利的合作模式和商业模式，打造互利共赢的价值网络，加快构建跨界融合的数字化产业生态。

05

  数据资源及管理

数据资源及管理是数字化转型的核心，是对公司各类数字资源的汇聚、整合和管理，挖掘数据价值。

数据标准

数据标准是组织数据中的基准数据，为组织各个信息系统中的数据提供规范化、标准化的依据，是组织数据集成、共享的基础，是组织数据的重要组成部分。

共享开放

按照统一的管理策略对组织内部的数据进行有选择的对外开放,同时按照相关的管理策略引入外部数据供组织内部应用，实现数据跨组织、跨行业流转的重要前提,也是数据价值最大化的基础。

数据目录

梳理企业各系统数据资产形成系统级数据目录和企业级数据资源目录，为数据共享开放提供基础。

数据治理

数据治理是数据管理框架的核心职能，是对数据资产管理行使权利和控制的活动集合，数据治理涉及到数据管理的组织，标准规范，流程，架构等多个方面，和数据管理的其他关键过程域都有交互，数据治理是在高层次上制定、执行数据管理的制度。

数据质量

数据质量主要是从数据的准确性、及时性，完整性，唯一性，一致性，有效性等六个方面通过对数据的分析，监控，评估和改进的过程。

数据架构

数据架构是用于定义数据需求、指导对数据资产的整合和控制、使数据投资与业务战略相匹配的一套整体构件规范。

通过数据模型定义与规范业务经营、管理和决策活动需要的组织数据需求，数据分布确定各类数据资产在组织内部的合理部署，数据集成与共享实现组织的各类数据资产在组织内整合在一起，元数据管理对元数据的创建、存储、整合与控制等一整套流程集合。

数据运营

数据运营是数据能力对外提供的统一门户，把数据资源目录、数据质量、数据资产价值管理的各项能力以可视化的方式对业务人员、管理人员进行提供，方便各部门更快速的查询数据、理解数据、使用数据，提升数据、工具对于业务的支撑，实现数据管理的闭环。

数据安全

数据安全是指组织中的数据受到保护，没有受到破坏、更改、泄露和非法的访问。数据安全主要包括数据安全策略、数据安全管理和数据安全审计等三个过程域，从制度、管理和审计三个方面来提升组织数据的安全性。

能力评估

开展数据管理能力评估，深入了解、发现组织在数据管理能力建设方面的现状以及存在的问题，找到组织本身与所在行业平均水平之间的差距，为组织未来数据管理能力建设提供理论依据。

06

    技术平台

技术平台是公司数字化转型的重要保障，需要充分应用人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网、5G、安全服务等新技术的优势丰富、提升平台的能力，推进企业数字转型工作的开展。

人工智能

人工智能将是未来十年最颠覆性的技术，不仅改变人类的生活，还将改变企业的方方面面。 AI将成为企业数字化商业能力的重要实现技术。今天大数据、云计算、机器视觉、深度学习日趋成熟的情况下，人工智能已经成为CIO需要考虑的重要技术。

区块链

未来的基于区块链的交易模式、可信机制与现在的方式可能并不完全一样，区块链交易网络的去中心化意味着企业与客户回到了原始的一手交钱、一手交货这种实时交换模式，这将是数字化技术对商业模式带来的一次重大变革。

云计算

数字化转型的技术方案几乎都离不开云。云计算日益成为从物联网到企业数字化平台的主流技术选择。

根据国家云计算发展三年行动计划，未来3年，国内云计算应用规模预计将增长两倍。云ERP应用与云数据库、云安全及云基础设施服务已经进入市场快速渗透阶段。

物联网

物联网是实现对设备、物质进行数字化赋能的关键技术。物联网在企业的应用，正从单纯的设备与设备连接（M2M），发展对资产的智能化赋能。

物联网的演进正在从物物连接发展到泛在感知、认知计算、预测分析。基于物联网终端的边缘计算模式正在快速创新物联网的商业模式。

物联网的普及正在从设备、网络向平台化方向发展，工业物联网平台正在成为各行业新旧动能转换关注的焦点。

5G

同4G相比，5G传输速率提高了10至100倍，峰值速率达到10Gbps，时延低至1毫秒，能够实现每平方公里100万的海量连接。5G是智能世界的信息连接平台，是行业数字化转型的“中间件”。

安全服务

态势感知平台，对网络安全、终端安全、应用安全、数据安全、业务安全等全方位的安全防护，将为数字经济发展提供坚实的安全底座，进一步增强数字信任。

07

   数据价值化

数据价值化是公司数字化转型的重点，是通过对外部数据的统一加工和分析,提供跨领域、跨行业的数据服务，对内提升公司的效益,对外更好的服务公众和社会，树立良好社会形象。

客户:为客户提供数据资源和数据能力服务，产生新价值增长点，提升企业收益。

供应商:通自身能力整合多渠道资源，与供应商形成资源互补。

第三方产业：企业带动上下游合作伙伴，打通数据信息，通过协作实现优化和共赢。

政府助力:助力政府数字化治理，创造社会价值。

产业生态: 实现产业链和生态链的协同创新。