企业数字化转型要转什么？怎么转？

企业如何实现数字化转型？

数字化战略规划

企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。

数字化业务发展

企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

数字化转型-派可数据商业智能BI

完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。

数字化研发生产

企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

用户需求-派可数据商业智能BI

同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。

数字化经营管理

在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

企业如何数字化转型

企业数字化转型可大致分为洞察需求、确立框架、实际执行这几步。

1、洞察需求

“总体规划、局部先行，需求驱动”是企业开展数字化转型的基本策略。绝大部分传统企业对数字化转型缺少正确认知，数字化不是采购一套系统这么简单。开展数字化转型前，先要摸清楚需要数字化转型来解决哪些问题，梳理各业务流程实际情况，企业现有数字化基础和转型需求。

数字化转型目标和方向可大致定位为：

组织结构：根据职能职责和岗位要求，优化人员配置，培养员工能力，运行新的职责架构。

组织文化：建立与数字化转型相匹配的企业文化，鼓励所有员工贯彻转型思想并落实到实践中。

管理方式：优化组织管理方式和业务流程，推动管理方式创新和员工工作模式变革。

管理形态：将数字化思想落实到人才培养，资金安排，安全生产，决策制定等企业管理各个方面。

2、确立框架

了解自身数字化现状和需求后，企业应开始确立数字化转型的具体计划。企业上层系统化推进转型过程，各部门通力协作，调整自身根本性的机制和流程，从管理形态、组织结构、管理方式、企业文化全方位进行转型。数字化转型”牵一发而动全身“，具有一定的复杂性，应做好长期、高效的战略规划。

3、实际执行

执行阶段大致可分为以下几个流程：企业IT咨询、组建IT团队或采购软硬件和服务。购入后，企业对软硬件和服务按自身条件进行配置，并安排员工学习使用。使用一定时间，使用人数达到一定规模后，该软硬件和服务能够融入到企业工作体系中，并能推广到更广泛的业务场景和合作伙伴，那么数字化转型基本成功了。

企业数字化转型注意事项

1、注重售前咨询和培训环节

绝大部分传统企业尚未产生“知识付费”的习惯，与此同时我国IT产业经历了多年发展，产品和服务成熟度很高，积攒了大量经验。传统企业应合理利用咨询和培训资源，切实体验摸索出最适合自身的数字换转型道路。

2、数字化软件切勿“高、大、全”

很多企业在采购数字化软件时，追求面面俱到，其中原因大多是“有总比没有好”，“以后万一要用到”。其实这种想法大可不必，过多的功能会延长开发周期，增加开发成本。在实际运用中，功能太多会降低系统运行速度，员工使用起来非常不便。这种情况发生的根源是采购人员对企业基本业务需求缺乏了解，在软件选型时，还是应当最适合自身需求的软件。

3、与客户伙伴同步转型

有些企业在数字化转型时，一马当先，力争成为转型领头羊。但在企业进行各方面数字化革新时，忽视了合作伙伴、企业客户是否能跟上他们的脚步。一方面是由于这些企业数字化转型过程确实相对落后，另一方面，领先企业也许有些“操之过急”了。

在这种情况下，企业应适当放缓转型节奏，给予客户和员工更多熟悉适应的时间，并查验转型进程是否足够稳扎稳打、脚踏实地，若有潜在隐患和问题，及时排除。

企业数字化转型怎么做？

17年专业信息化服务商，北京开运联合为您解答：

企业信息化分为四层，正好对应企业四层组织：

1、操作信息化：目标用户是：基层员工。需求重心是：快速、简便

2、运营信息化：目标用户是：Leader。需求重心是：智能调度

3、管控信息化：目标用户是：管理者。需求重心是：PDCA

4、决策信息化：目标用户是：领导决策者。需求重心是：企业内外情报资讯/数据

关键支撑技术：

1、IoT：智能OS、传感器、GPS、物联网

2、人工智能：视觉识别、语音交互、分类聚类、关联搜索关联推荐、深度学习

3、区块链：社会主数据、主数据画像标签、智能合约、共识算法

4、应用服务中台：Open API平台、用户/企业中心、用户行为中心、商品/物料中心、BOM中心、营销中心、订单中心、库存中心、支付中心、信用中心....

5、基础设施：NOSQL数据库、大数据仓库平台、IaaS云计算云存储云网络（公有云/私有云/混合云）（端计算/边缘计算/管道计算/云端计算）

企业数字化转型三步走？

1、第一阶段：企业互联网化。走出企业边界，直接连接消费者，进行数字营销、自动化订单履约交付处理。这里所说的订单，可以来自24x7的电子商务，也可以来自24x7的线下智能无人商店

2、第二阶段：产业互联网化。直接连接了消费者、消费者产生了订单，为了订单履约交付，企业就需要连接它的上下游链条，组织资源，做研发设计、生产制造、原材料采购、半成品深加工、仓储物流。当然，智能无人车间、智能机床、智能流水线、无人仓无人车无人机，都是承载实现的关键技术

3、第三阶段：社会互联网化。

当然了，这三个阶段，都必须以IoT智能物联网、人工智能、区块链为基础，如果不是以这三个技术要素为基础，就不是真正转型要到达的企业数字化。

现在经常听说什么数字化，企业如何数字化转型？

数字化是在传统信息化基础上，通过万物互联的核心思路，来解决了物和信息在时间和空间上的完整融合，形成一个整体。应用物联网，5G等技术将物和物本身连接并自动产生信息。在万物互联下，信息的产生不再是只能够通过人工输入信息，而是自动产生，自动计算，自动流转。

在数字化建设的初期，企业只具备一个个的“孤岛”系统，各业务系统间的数据没有任何集成关系。此时，财务管理最需要明确的就是一套科学合理的会计科目核算主数据，如科目体系是否足够清晰，核算维度是否足够支撑现有财务分析，科目体系是否具备灵活的扩展性，能否适应公司战略发展方向的新业务板块等。

数字化财务是借助先进的数字信息技术，从财务流程、业务、组织三个方面予以重构，以期实现财务基础职能的标准化与智能化，提升财务工作效率和信息质量，推动财务人员从核算型向战略管理型转变。规范业务管理，强化过程控制，提升业务管控水平以促进业务发展，实现服务业务经营、精细协同管理、辅助决策支持和全面风险评估，最终实现推动公司数字化转型升级。打造具备全景化记录、实时化洞察、主动性防御，最终创造价值的等能力。

围绕智能财务建设蓝图，数据可视化技术搭建了多套能够支撑公司现阶段经营战略、“小而美”的金融可视化大屏，消除数据应用间的各类系统“壁垒”，实现数据间的互相融通，为业务财务一体化融合提供了坚实的基础。

基于可视化视角的金融资产管理，目的是把产、供、销和人、物、财等信息进行高度集中。屏幕中展示企业各分公司的分布地、资金总额、运营金额、可用备付金、企业数量等，并选择以世界地图与中国地图的形式为主体，宏观展示企业在各国的业务开展情况，全面展示企业在中国及世界范围内的前瞻布控。

在过去的几十年里，资金管理系统侧重点为可控性，是通过一系列繁琐的流程和审批来进行支付类目管理。支付类目管理可视化以资金流为主线，通过地图上的信息标识，统计出各公司所支付金额和总量，将企业现有业务项目像（施工进度节点、融资计划、职工薪资等）、大额资金流变动、支付量统计进行一体化呈现。

由垂直归总转向扁平式归总，对存在资金缺口的分公司进行预警提示。既方便问题原因追溯查询，又能提高管理者的可预见性，降低企业的支付风险。通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付，提高企业精细化管理水平，加大对支付风险的分析和预测，高效决策资金输出的合理性，从根本上打破信息壁垒，杜绝资产无效流失

运用丰富的图表和动画效果对电子账户数据进行不同维度的数据解释，理性整合各银行的电子账户总数统计、入网率、分公司开销等情况。精简的数据更方便财务人员查询管理公司账户。

可从日余额、年均资产、月日均、贴现、自营贷款、委托贷款六个维度合并分析企业存款的规模走势，点击信息的对应交互位置，弹出对应明细指标。并配合展示资金投入、收益、回款等流入流出的各项指标，根据投资存款做出精准的评估与排名，提升企业资金回报率。

信贷管理是一项综合性、系列化的工作，可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图，每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。

借助税务信息化系统管理平台的可视化表达和空间分析，可以有效对各地的税务系统建设、应用分类、硬件及数据库情况等进行可视化信息管理，将复杂繁多的税收业务变得可视化、生动化和地理分布的直观化，构建项目管理“一张网”，提高税务行业工作效率。

可视化大屏梳理了各主要城市税务信息化系统建设的情况，并按照软件分类、资金投入、安全等级、项目数量等模块进行展示。多图表面板一览税务系统建设的宏观方向和细节，实现项目管理“一张网”。

除梳理整体的税务信息化系统建设情况外，Hightopo还对主要城市的涉税数据进行整体监测和汇总。从宏观维度进行分析统计，从“面”上呈现税务数据反映的我国经济和产业面貌，从多维度、多视角显示税务数据的统计与税务分析结果，以动态精准数据驱动税务管理。通过环状分析图等丰富的图表形式，展示税务数据的产业分析、退税排名、月度生产经营效应及对应的各区经营效益等内容。

借助新平台、新理念、新队伍、新知识结构，全力推动智能财务系统建设，随着新兴科技的发展，税务信息化行业将朝着智能化、运维管理平台一体化等方向不断发展，未来的税务信息化管理平台将功能更强大、运行更顺畅、内容更完备。

传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？

趋势一：“平台+应用”成为央企数字化转型的IT建设新模式：“平台+应用”模式，通过平台提供公共服务和能力，应用按需调用资源和能力，简化了集成、管理工作，提升应用开发的敏捷性，推动应用构建的快速迭代。“平台+应用”模式简化开发、运行和部署，促进业务快速创新：共享平台环境，业务应用基于共享的平台环境进行构建，运行和管理。

服务沉淀共享，平台是数字化技术共享的核心关键，将企业的数字化应用的共性需求进行抽象，以接口、组件的形式共享给业务单元使用；持续运营优化，公共服务需要持续的积累和更新，不断接纳新的技术组件，接入领域公共服务，通过运营持续优化用户体。平台驱动的持续创新⼒：打破边界，整合共享；平台已经成为业务增长和创新的主要来源；平台在短时间内跨越各种边界，⾼效有序地组织、调动、整合了社会各类相关资源，并帮助有效地分⼯协作。

趋势二：混合云---云计算的后浪，将在数字化转型过程中占主导地位。通过洞察，从2021年起，各行业组织及企业都将采用混合云。人们希望从混合云中获得理想的速度、出色的控制和改进的安全性。从市场层面来看，逐渐消失的互联网上云红利和公有云寡头时代的到来，以及自身在安全性、合规性、自动化管理等方面的不断改进，也让多云和混合云迎来了发展良机。Gartner：2020年以后，90％的组织将利用混合云构建基础设施。IDC：85%的受访企业表示已经开启上云之旅，69%的组织采用多云战略；Forrester：混合云日趋成熟，企业计划在未来一年迁移更多的敏感工作负载。通过混合云将加强5G、边缘计算、AI和云的融合。有了5G和边缘计算，企业可以把计算和数据存储放在更靠近数据产生的地方，更加容易地用数据产生的洞察来实时指导行动。新的边缘和电信网络云解决方案是基于混合云构建的，使客户能够在任何地方运行工作负载，从数据中心到多云再到边缘，这就是上述所讲的云+AI+5G新技术融合发展聚合所呈现的新动能。混合云是企业IT演进过程中的下一个重大转变。当新的IT架构出现并广泛使用时，它将改变一切。它将重写IT的基本行为和假设，并重新定义组织创建和交付价值、运作、竞争和交易的方式。

趋势三：云原生实现应用和基础设施解耦，加速业务创新。企业在数字化转型的过程中，将基于云原生的技术、架构和服务来重新定义和构建企业应用，这些应用组件松散耦合、弹性、可组合, 云原生技术也是实现混合云架构方案的最好选择，为企业的开放创新不断创造价值。云原生提升资源利用率，应用交付速度和服务共享，加速企业创新和数字化转型。新增的云原生应用在新增应用的占比2024年达到60%。

趋势四：数据成为企业战略资源，数据底座支撑数据治理。企业从只关注数据的某个方面，到关注全生命周期的数据管理，再到数据治理工作的体系化开展。数据资产、数据架构、数据应用获得更多关注，以大数据和数据仓库为核心的数据底座成为基础能力。

趋势五：人工智能深入到全业务过程，云边结合加速渗透。领先企业使用人工智能、机器学习、机器人过程自动化等技术，尽可能多的适配应用场景，助力企业在生产、经营、维护、 管理各领域实现业务过程自动化、智能化。云端训练，边端推理成为很多领域的主流形式，尤其在生产和服务相关场景，云边结合推动AI适配更多场景。