|数字化企业的七大特征是什么?
数字技术的发展已经从互联网、大数据 , 迈入人工智能时代 。 在数字化对社会经济的冲击和颠覆中 , 互联网企业独领风骚 , 传统企业的整体表现迄今为止不够理想 。 在此背景下 , 本文希望通过对数字化企业的特征分析 , 帮助传统企业厘清数字化道路上的发展误区 , 充分利用2020年的新形势 , 在数字化转型的新一轮进程中达到事半功倍的效果 。
与传统企业相比 , 数字化企业在业务、组织、IT等诸多方面展现出不同特征(图1) , 其核心是构建“以客户为中心”的能力体系 , 包括组织结构、创新模式、IT架构、客户洞察等能力 。 本文主要从七个方面描述理想的数字化企业的特征 , 并阐述企业实施数字化转型时在某些领域实践中的误区 。
传统企业:以产品为中心、单域管理能力、线性分析、瀑布流开发、非智能型企业、受限于地理区域、支撑型IT组织 。
数字化企业:以客户为中心、多元化能力、智慧大脑、敏捷能力、AI加持、“云+5G”延伸运营空间、驱动型IT组织 。
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▲图1 数字化企业与传统企业的主要不同特征
以客户为中心
特征说明:以客户为中心是企业数字化转型的目标 , 其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力 , 包括围绕客户设计组织结构、建设挖掘客户需求的创新能力、设计满足客户体验的互动方式 , 并在数据、IT以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念 。
【|数字化企业的七大特征是什么?】实践误区:过于侧重局部环节的改变 , 比如客户服务 , 以此实现“以客户为中心” , 没有从全局的、内在的组织整体能力角度出发考虑问题 , 比如创新方式缺失、全企业组织结构没有相应调整、针对客户的数据洞察不足、以客户为中心的激励体系不足等 。
下面从组织结构、业务创新、客户互动三个要点分析以客户为中心的组织体系的建设 。
- 组织结构:从以产品为中心向以客户为中心转变
组织结构调整是实现以客户为中心的重要且必要的一环 , 考虑到组织结构调整的敏感性 , 以数据和流程先行 , 拉通组织上的断点 , 但暂时保持组织结构不变 , 是企业可以考虑的过渡性方法 。
在前端组织结构向着以客户为中心转化时 , 随着企业数字化成熟度的提升 , 整个组织结构也向着“前台+中台”的敏捷型企业组织结构发展 。 前台是客户互动部门 , 中台是各类业务和资源集中性部门 。
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▲图2 以产品为中心向以客户为中心的转变
- 业务创新:从流程驱动向场景驱动转变
实践误区:从流程的视角出发 , 优化了局部的运营效率和客户体验 , 但不能满足客户在某个场景下的特定需求 。
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▲图3 场景驱动 , 多用户服务结构 分页标题
- 客户互动:从注重功能到注重体验
随着企业数字化转型的深入 , “以客户为中心”的思维向着有更广泛含义的“以用户为中心”演进 。 不单是购买产品的客户 , 还包括供应商、合作伙伴、内部员工、管理者等 , 彼此在不同场景下互为客户 , 统称为用户 。 对每一类用户 , 运用服务于客户的方法思路 , 围绕用户场景 , 设计实现服务创新 。
实践误区:一方面是对客户体验的重视程度不足 。 虽然从“互联网+”时代就提出客户体验的重要性 , 但在实际执行中 , 没有充分挖掘客户体验的价值;另一方面将客户体验泛化到“以客户为中心”的层面 , 显得无所指 。
多元化能力
特征说明:面对内外部日益复杂多变的运营管理环境 , 企业需要具备四种能力:敏捷、精益、智慧、柔性 。 支撑这四种能力的是先进的IT架构以及相应的组织能力体系 。
实践误区:没有清晰地意识到数字化企业需要打造多元化能力 , 依据既有IT架构扩展 , 导致不能同时满足业务灵活多变的要求 , 以及精益/柔性的需求 。
数字企业的四种能力建立在IT架构以及一系列组织流程和人员技能之上 。 从IT架构入手进行能力打造 , 确保各个域之间既互联互通 , 又能各自灵活发展 , 是相对快捷的方式 。 数字时代企业的多元化能力(图4) , 每个域的能力特点各异 , 对应以下不同的业务需求 。
客户互动:以客户为中心 , 全渠道、全价值链 , 强调敏捷、用户体验;
资源管理:以流程为中心 , 围绕传统ERP系统 , 强调稳定、精益、高效;
智慧洞察:以数据为中心 , 全域、全形式 , 强调智慧洞察;
智能生产:以机器为中心 , 围绕IoT和企业生产制造系统 , 强调成本、效率、质量、柔性 。
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▲图4 数字化企业的四个核心能力
智慧大脑
特征说明:以数据价值为基础 , 人工智能分析为引领 , 搭建企业全局数据平台和智能分析系统 , 为企业运营管理的所有环节提供分析洞察 , 并从分析运营结果向预测未来发展转化(图5) 。
实践误区:未能搭建一个集合全企业数据的平台 , 原因一是技术先进性不足 , 二是部门墙导致数据难以共享 。 目前 , 后者对传统企业是更大的障碍 。
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▲图5 “智慧大脑”的概念架构示意
“智慧大脑”需要满足四点要求 。
数据类型:传统企业以结构化数据为主 , 数字化企业需要处理大量的非结构化数据 , 包括语音、图像、视频、文本等各种形式 。
数据来源:传统企业数据主要来自运营管理 , 数字化企业还将从公共网络和第三方获取大量数据 。 比如在海量互联网信息中分析提取对企业有益的洞察;比如在符合数据使用权力的情况下从第三方获取客户标签信息 , 丰富企业的客户画像 。
分析能力:传统企业以面向运营为主(事后分析) , 利用线性算法 , 分析少量数据 。 智慧大脑采用分析加预测的架构 , 通过智能算法 , 处理海量数据 。
数据服务(DaaS):形成独立的企业数据整合/分析平台 , 以数据服务的形式向企业各应用提供服务 。
在企业的业务数字化和运营数字化能力初步建成后 , 将进入数字化运营和持续优化升级的阶段 。 数字化运营中 , 依靠“智慧大脑”产生洞察、发现运营问题、形成商业决策、跟踪优化效果 , 将是企业持续推进数字化转型、获得业务价值的关键抓手 。分页标题
敏捷能力
特征说明:数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力 , 对外应把握客户和市场的迅速变化 , 对内满足企业管理要求 。 敏捷能力的建设需要业务模式、IT架构、产品开发方式同时实现敏捷 。
实践误区:仅考虑把敏捷和IT开发联系在一起 , 忽略了业务模式和开发方法的敏捷性 。 实现敏捷能力的业务模式示例和IT开发方式说明如下 。
1. 业务模式可以采用“一线尖兵+后方资源平台”的方式 。 一线服务团队将客户需求传递回平台 , 通过信息共享和决策分析 , 让客户变化需求直达企业内部各资源部门和决策部门 , 实现敏捷应对 。
2. IT架构上 , 通过微服务结构 , 快速开发环境 , 以及通过云端资源 , 快速上线新的IT服务 。 IT微服务结构将传统打包在一起的满足特定客户需求的服务组合 , 拆分为服务能力子项 。 有新需求时 , 仅需要通过对不同服务子项的重新组合 , 便可提供新的服务(图6) 。
3. 产品开发方式采用设计思维和敏捷迭代方式(图7) 。 传统用户产品需求 , 需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署 。 在设计思维和敏捷迭代方式下 , 通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计 , 可在最短时间内上线产品 , 迭代优化 。
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▲图6 微服务示意图
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▲图7 敏捷迭代法
AI加持
特征说明:AI技术将在数字化企业中得到普遍应用 , 包括客户互动、生产控制、内部管理、分析决策等 , 并形成具备AI服务能力的中台(图8) 。
实践误区:将AI技术分散应用于不同业务场景 , 没有提炼AI的通用能力和考虑打造AI中台的可能性 。
企业应用AI分为两个阶段:应用场景较少时 , AI应用作为一个工具嵌入某个信息系统 , 常见的是互动型AI , 比如语音识别、机器人客服;企业的AI应用场景较多时 , 与AI的开发环境、常用AI数据模型 , 以及数据库整合在一起 , 形成企业AI中台 , 将各种AI能力汇聚在一起 , 对不同业务提供AI能力 。
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▲图8 AI赋能的IT架构
云+5G延伸运营空间
基于5G的解决方案将成为数字化企业的重要特征 。 采用云、边、端架构 , 将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间 , 延伸到更广阔的物理区域(图9) 。 “云”上实现业务中台赋能;“边”可以通过5G网络的边缘计算功能实现 , 增强终端控制的实时性 , 减少云端处理的数据量;“端”是5G终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制 。 这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用 。
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▲图9 企业应用的“云+5G”架构
IT组织能力全面转化
特征说明:传统的IT部门以项目交付为主 , 数字化IT组织作为企业数字化转型的主要推动者之一 , 在交付模式、人员技能、IT治理以及成本核算等方面都有较大变化(图10) 。
实践误区:注重个别先进性技术IT人才的引入 , 比如数据科学家、AI应用工程师等 , 忽略IT的组织定位和结构调整 。
IT系统交付从传统的项目制向产品制转化 。 打造可以复用的、服务于特定业务需求的产品 , 并积累IT部门的产品能力 。
人员技能:需要增加新技术应用的人员 , 以及懂产品和业务的人员 , 以强化IT与业务的结合 。
IT治理:改变以往被动响应业务需求的局面 , IT部门主动与业务部门探讨IT的新能力、对业务的影响、可能的创新 , 从而共同商定IT的建设工作 。分页标题
在大型集团企业中 , IT力量分布在各层级单位 , 数字化转型还需要重点考虑如何整合IT资源 , 共同服务企业数字化转型 , 并为对外服务打下基础 。
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▲图10 IT组织能力与运营模式的变化
关于作者:
单小虎 普华永道思略特中国主管合伙人
王嘉华 普华永道思略特中国数字化业务执行总监
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