“系统性数字化”解析,走出数字化转型误区

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华汇数据 发表于 2022/09/19 09:54:36 2022/09/19
【摘要】 数字化转型的第三大痛点是:未充分激活数据要素,未形成数据驱动的有效预判和决策。传统的信息化建设,没有真正重视数据,只是将线下纸张记录流程线上化,属于流程信息化,未挖掘流转数据的价值。数字化时代,数据大于流程,改变了原有的流程驱动数字化的方式,变成了数据驱动数字化,这种驱动模式的巨大变化必将形成数据驱动的有效预判和决策。

当前,企业的数字化转型正逐步迈入“系统性数字化”的新阶段。但是,数字化转型无法做到一蹴而就,需要理解本质、战略引领、明晰路径,进行系统性的推进,重塑企业的掌控力与拓展力,打造企业的核心竞争力。


“系统性数字化”是个“大体系”和“大工程”,却能在增强企业韧性中发挥“大作用”。那么,“系统性数字化重塑企业掌控力与拓展力”中,有哪些关键点和注意事项?是否有“避坑指南”?是怎样具体实施的?


数字化转型已经成为各企业高质量发展的必由之路。多数建筑企业都在积极推动数字化转型。在这个过程中,有些企业经历了挫折,实际效果与期望差距很大;有些企业进行了主动的探索,也收获了经验、取得了效果。产生这样差别的重要原因是:数字化转型要走出误区,连接起数据孤岛,形成系统性的数字化,才能锚定正确的方向。


误区一:数据只重视“水面上的冰山”,好看不好用


当前,部分企业的数字化转型只重视数据展示这个露在“水面”上的“冰山”,却忽略了数据生成、融合和分析这水下体量更大、结实度更高、更为重要的部分,导致“好看不好用”。


数字化水面下的冰山部分是数据的生成、融合和分析。只有生成大量的数据,才能从中挖掘有用的价值。因此,解决数据从哪里来、怎样用最小的代价生成大量有用的数据十分重要。但大量的数据,犹如铁矿石,只有经过深度的加工熔炼锻造,才能变成钢材、型钢。这个数据的熔炼过程,就是提炼萃取,去芜存菁,剔除不准确、无效的数据,留下真正有用的数据,并用算法和模型进行分析,才能体现数据的价值。


数据只有经过生成、融合和分析才能真正产生价值,没有这水下的“冰山”,企业数字化建设就是无本之木。企业数字化转型,应当系统性推进,注重全生命周期数字化管理,关注数据是如何产生的、哪些数据有效有用、数据如何整合。根据自身特点,建设有效的数据分析方法、系统,让数据“展示”背后有坚实的基础。


误区二:急于求成,想快速成功


数字化转型需要经历基础级、机会级、系统级、差异级、转型级五个过程,每个等级都有不同的重点,不能一蹴而就,需要逐步开展。部分企业想要直接跃迁至第五级,却非常艰难。当前多数企业的数字化转型在向系统级迈进,需要聚焦于系统性的数字化转型,即通过形成战略和愿景、企业高层充分支持、体系化战略执行等方式进行推进。


当前,部分企业的数字化还没有达到系统级。只有第三级的系统级真正做扎实了,才有可能进入到第四级的差异级和第五级的转型级。


误区三:主次颠倒,不平衡发展


从部分企业组织架构角度看,企业数字化分为“运营数字化”和“核心业务数字化”两部分。运营数字化包括人力、财务等环节的数字化,是“支撑价值链”;核心业务数字化则聚焦于工程项目建设阶段,包括规划、立项、设计、招投标、施工和运维等环节的数字化,是“主价值链”。


所有支撑性活动都是为了实现核心业务的成功,所以数字化应该把重心放在核心业务上,聚焦于工程项目建设的数字化。不少企业没有认清“核心业务数字化是主价值链,运营数字化是支撑价值链”的关系,出现本末倒置,把资源过多地投入运营数字化阶段,致使数字化畸形发展。核心业务是数字化的主战场,应该是投入最大、重视程度最高的地方。


步入数字化转型的误区,企业的数字化发展就失去了真正的重点,离成功转型越来越远。企业必须对数字化转型有清晰的认识,扎实推动转型,才能收获果实。


把脉痛点,系统性数字化解决数据孤岛等难题


认知和实施上的误区,将导致业务分割、组织割裂,从而产生数据孤岛,这也是数字化转型的第一大痛点。以项目为例,各业务线独立运行,商务部门就很难从生产部门得到准确可靠的信息,而是凭着经验和有限信息做出采购时间、采购量等决策;从企业来看,组织间“各自为战”,管理之间没有打通,容易导致数据孤岛。


此外,很多企业的数字化建设,呈现单点性、碎片化,没有形成有机的连接。这种碎片化的应用很难让数据之间建立起关系、产生“化学反应”,这也是数字化转型的第二大痛点。这种“化学反应”建立不起来,数字化的价值就很难真正发挥。


数字化转型的第三大痛点是:未充分激活数据要素,未形成数据驱动的有效预判和决策。传统的信息化建设,没有真正重视数据,只是将线下纸张记录流程线上化,属于流程信息化,未挖掘流转数据的价值。数字化时代,数据大于流程,改变了原有的流程驱动数字化的方式,变成了数据驱动数字化,这种驱动模式的巨大变化必将形成数据驱动的有效预判和决策。


只有数据驱动的系统性数字化才能解决数据孤岛和单点碎片化的难题,实现行业和企业的数字化转型,重塑企业的掌控力与拓展力。

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