数字化转型最大的问题是技术/业务/战略三者孤立 在我们为客户提供服务的时候会发现，不论是1000亿还是100亿年收入的公司在数字化转型过程中面临最大的问题仍然是技术/战略/业务三者孤立进行。技术部门重点在于技术的重要性，人力部门强调人力的重要性，几个部门很难协同一致。这就导致一把手非常难做。CEO作为企业的一把手，既要了解技术，又要了解战略，还要明白数字化转型是个持续性的工作，需要技术/业务/战略三者协同发展。 为什么要数字化转型
身处数字时代，各位首先需要了解什么数字化转型，其实，大家在很多网站上都可以找到这方面的知识。其实数据是数字化转型核心的一个推动力，就是说数据这个要素越来越重要，它可以代替人或者代替以前的资源去产生商业价值，也就是说10年前20年前我们可能在做一个企业的时候，或者在运行一个机构高校的时候，我们很多的时候是靠的人力，因为人力比较便宜，我们可以堆人来解决问题。第二，我们可以靠市场，当时市场的竞争不是那么激烈，处于供小于求的状态，所以特别好经营企业，你只要去把东西生产出来，你就有市场；但现在的市场已经明显的供大于求，用户面临着各种各样的商品，都不知道去选择哪个。所以有些企业往往会生产出社会不需要的商品，或者是说是生产出来社会需要的商品，但找不到他的客户。因此，企业会发现随着人口红利/市场/技术/中美贸易摩擦/生态保护政策这五个要素的变化，导致以前的工作模式是行不通的。
举个例子来说，比如某大型餐饮公司，他有几千个门店。十几年前在上海，一个服务员的工资可能是3000到5000块钱，现在的话，一个服务员的工资将近到1万。换句话来说，企业用数据模型代替一个人的工作，5000个员工的工作被代替便可以为店铺节省很多钱。因为人力成本的上升，全球的制造业也逐渐由中国转向了印度。
因此，这五个要素迫使很多企业以数据来经营公司，比如有些互联网企业其实已经数据化经营了十几年。以数据经营公司后，企业逐渐会发现，这种方式将会越来越普遍。为什么呢？举个例子，以前我们可能办理转账必须去银行，那现在因为疫情，用户尽可能用手机把这些业务办完。而银行网点的存在意义变成了推销服务。那怎么推销呢，银行用手机app的形式掌握用户操作的数据，为用户提供理财/保险等服务，类似于淘宝的千人千面。
如何数字化转型
那其实数字化转型具体有三种形态，第一种形态是战略上颠覆，第二种是效率上颠覆，第三种是体验上颠覆。战略上颠覆是用不同的方式做不同的事情，而效率上颠覆是同样的事情以不同的方式去做。在给客户提供服务的时候，我们会发现做的效果最好的，成功率最明显的是效率颠覆，就是说你做的事情合公司的定位以及战略都没有变化，但是运营公司的凡是有变化。以案例为大家解说，例如我们为某个上市公司提供服务时，首先为其梳理未来3-5年内做什么，即梳理战略地图，了解这家公司希望以数字化的方式达成何种目标。其次我们为其梳理了剩余的业务/算法/数据等几张张地图，去发现哪个业务环节是可以被数据升级，最终发现它的定价可以被升级。
它以前是怎么定价呢？比如生产1支笔的财务成本是九毛，那它就会有50个人的定价团队出一个分析报告，报告结论将零售价格定为一块三，把这个的价格告诉经销商以后呢？经销商会认为这个价格不靠谱不好卖，然后相互博弈最后定一块钱。
他以前的工作模式是一支笔卖一块钱，然后赚一毛钱，然后就这样卖，1到3年内的这个价格基本上不变，为什么呢？他有150万个SKU，但定价团队只有50个员工，因此对定价人员的要求挺高的。我们对这50个员工做了访谈，比如你们以前是如何定价的，把你历史上觉得最好的一次定价经分享给我们。然后，我们把这50个人如何定价的智慧变成了1个定价模型，这个模型可以做到一天一个价，一个客户一个价，定价的频率变成了一天，而不是几年。通过这样的定价模型，我们为这家企业多赚了净利润9000万。
这样一个高价值的模型是如何产生的呢？其实是有三个常见的定价权重。 第一个权重是将其和竞争对手去比较，一天比40个购物平台的商品。第二个权重是供需关系，如果说你的产品卖得特好，库存很少，那你肯定可以涨价。如果说你的产品又不好，然后库存很多，你就应该降价。只不过以前呢，企业是不能天天注意这方面的工作的。而我们为这家企业的60个系统的数据全部打通，打通以后你会发现，这个销量特好，库存很少就可以涨价。第三个权重是财务系统。你会发现以前他们的财务不是实时财务，九毛钱的成本只算了一次，不是实时计算成本，可能今天是九毛二，明天是八毛七。我们可以帮助这家企业实时计算这样的成本，帮助企业及时止损。这样的案例告诉大家，一个公司存在很多个流程点，很多个业务关键点，某些业务点会被数字化掉，或叫数字智能替代掉。
何时数字化转型 如果要回答何时数字化转型，那么要明白数字化转型适用于剪刀差理论。你行业的人力成本一定是越来越高，技术的成本将会是越来越低。如果说你现在的问题可以依靠加人就能解决，但如果明年这些技术比人力还便宜的话，基本上你就要开始做数字化转型了。假如你有十个工厂，一个工厂用数字化的方式去改造，其实成本比你当下的要低。但是，你通过加人的方式是很难去裂变到十个工厂都降低成本的。所以你要考虑到规模复制性的问题。 什么算是数字化转型 CEO、CFO、CTO等都可以负责数字化转型工作，那这里面最核心的就是说，你把商业行为变成数据，然后用数据指导你的商业行为。现在某些大型企业在数据存储方面已经做的不错，即信息化工作做的已经不错，公司内部可能已经安装了100个数据系统。那现在这些企业要做的就是用数据指导商业，要用数据赋能一线员工，这从本质上来说，其实是要构建自己的智能商业的操作系统，把你的商业行为变成数据，通过数据中台指导你的商业行为。所以开始时要分不同的阶段和不同的步骤去做这个事情，从而让这家企业慢慢变成智慧的载体，不论哪些人离职或升迁，他们的智慧始终能够服务公司。 数字化转型必须准备的工作 企业在数字化转型前要基本上对自己有个判断，企业首先要给自己评级。从未应用数据的0级，零散使用数据的第1级，技术中心辅助决策的第2级，技术中心系统化运营的第3级，业务中心的数据化运营的第4级，到数据竞争力形成的第5级共计6个级别。你从第一级到第二级发展，需要什么样的能力。大多数上市公司都在第三级，是以技术为中心来驱动一个公司的数据智能，因为公司有1000人，有100个技术人员，常常是业务部门提需求，转到技术部门去实现，然后把这个结果再给到业务部门。这个过程很缓慢。这类公司虽然投入的技术很大，但是效果不好。处于第五级的公司，某互联网巨头算一个，他们完全建立了一个新的商业载体。 因此，企业首先要评级，评级后以后才会制定可执行的目标。如果这个目标挺好的，或者太高，则需要时间慢慢调整。 企业在数字化转型前要准备9个维度的内容，第一个是一把手要具有数字化认知，如果仍然只是碎片化地理解数字化转型，将会导致整个数字化转型工作很难顺利执行和推进。一把手需要很多部门去配合他完成转型工作，所以一把手是否具备这样的意识和能力是非常关键的。另外，还需要具备数字化领导组织/数字化转型人才/数字化转型文化和预算，以及沉淀能力，落地方法论，以及技术设施和转型顾问委员会。 数字化转型的难点 企业要开始数字化转型时，第一个要做的是以一个引爆点为入手点，并制定1年到2年的计划。这个计划的第一步就是去检测数据存在问题；第二步就是检测公司的应用，是否存在技术投入很多但却没有达到降本创收目的的应用。第三的话就是缺人才，这个是最大的问题。企业组织里面，可能技术人才很多，但能够实现业务创新的人才很少，因此，企业要培养数字化人才，逐渐把数字化密度提上来。而人才要针对中层/高层和基层不同的方式去训练。 第四个是缺乏工具，你会发现以前我们的工具都需要技术来实现，工具的技术性能多一些，而企业需要一些更好用的工具，让一个应届生马上就能用的工具才是企业需要的。 第五个是缺乏数字化转型经验，数字化转型其实是一个技术/业务/数据批量产生创新的一个过程。这一定不是短期的工作。企业的一把手需要明白，转型过程是长期的，转型经验也是需要长期积累和学习的。 第六个是缺乏中台，中台是企业实现数字化转型的核心技术，也是枢纽，企业需要构建符合自身需求和发展的数据中台。 如何低成本高效率地实现数字化转型 1.时间和财务无限时，可逐步完成数字化转型 如何低成本高效率的实现数字化转型，如果说企业的时间和财务是无限的化，可以慢慢实现数字化转型，比如荷兰银行用了10年完成数字化转型工作。第一年投入了5亿欧元，裁撤了2800人，节省了大量人力成本。之后慢慢转型，追加投入，达到一个非常好的转型效果。 2.建立数字化转型委员会 第二是构建数字化转型委员会，现在的转型是边转边赚钱，所以企业数字化转型的引爆点要选好，这需要转型委员会来告诉你从哪里入手。转型委员会里应该有一些人，比如谁对什么东西懂，比如懂业务的，懂技术的等等。所以这个委员会里面，我觉得两个事情一定要帮你做，第一个事情是构建你的数字化人才体系。因为这是长长期的问题，也是对企业来说最重要的事情。第二个的话，其实是对你的数字化转型路线图进行把关，不管是谁在关键节点都要求委员会判断一下，因为你有时候可能要有人决定是否要上这个系统，大家的意见不一，需要有人能够决定，给出意见。 之后，企业建立数智化领导班子，这个里面最重要的一个人是董事会；第二个是CEO，就是一把手；CEO下面缺了一个人叫CDO，叫首席数字官，现在在中国还没有流行，但在美国开始慢慢流行了。这种人的定位跟以前的CIO还不一样，CIO选型做系统，技术强一点，而CDO可能懂一点技术，但更重要的是执行，他能理解战略并执行下去，沟通能力很强。这类人很可能是以前的CIO转岗过来的，他如果用以前CIO的那套做法肯定很难帮助企业实现数字化。另外，这个里面还应该有CFO/COO/CTO等。 如何避开数字化转型的那些坑 企业在数字化转型过程中要避免一些基本的坑。第一种是企业走了一段螺旋式的发展历程，但业务价值也不是很明显，然后他就不干了，这是因为他没有信心了。 第二种是他其实一开始可能还不错，一开始做的事情都是有价值的，但慢慢地发现技术越投越大，陷入到一个技术泥潭，造成无限的技术投入，最后心里都开始发慌，不投也不行。第二种的问题是一开始起点就比较高，数据的情况也好，还有他的技术架构也好，他就开始做数字化转型，最后发现业务和技术的剥离，二者是两张皮。 第二个失败比较多的情况是技术投放以后，业务没效果。最典型的会发现公司做了特别多的报表，而公司需要很多人来维护这些报表，一旦数据出错了以后还得有人专门维护这个数据。现在维护数据的成本很高，几十个技术人员需要天天干这个事情。最后技术投完以后，业务没有明显的价值，无法量化降本创收的目标，而银行这里机构就是属于上述问题的典型代表。 第三个是从技术角度来看的话，你会发现在梳理企业的各个业务流程时，可能有近100点是可以被数字化改造的。你会发现这100个点其实就是100个应用，比方说智能定价是应用，智能配补货和智能生产等，即企业的每个环节都可以被智能化，但你每一个智能化的过程是有成本的，你要开发出来的智能系统。而以前的开发模式是烟囱式的开发，存在两点不足，一个是成本大，第二个是开发以后不能随便变动，比如说今天定价是按这个策略定价，明天要换一个策略，这就会造成这个应用的维护成本较高，这个维护的过程做得越久，公司越痛苦。 所以，企业需要做数据中台这样新的架构。保证后台要稳，前台灵活，保证前台的火力。如果你是一个TOc的公司，中台模式基本上可以满足你两个好处，一是快，可以帮助你批量地产生创新应用，就跟苹果操作系统一样，批量地产生APP；第二个是产生应用的成本低，可能你的苹果系统上次开发一个APP可能要花100万，而通过中台系统后只需10万。 如何选择和打造数字化转型的底座 对于企业来说，明晰什么是真正的数据中台很重要。大型公司其实是有识别能力的，对于很多中型公司来说，明晰哪些是错的是非常关键的。 首先，数据中台绝对不是一个BI分析工具，也不是一个大数据集群，也不是某一个应用。有人说智能CRM是不是中台，那肯定是从从技术角度思考的，而中台其实是用数据驱动业务的一种架构。中台也不是工具箱，所以你会看到有些公司在招投标的时候购买的工具的功能都一样，但是买回来就是达不到效果，原因是什么呢？就是因为它只提供了某一个功能，而不是全部的功能。 所以呢，市面会出现中台乱象，就是将应用认为是中台，还有将多个模块拼装起来，像是给客户提供了一个组装的产品。但是，不同阶段，企业对中台的要求不一样，比如用某个数据库，或者实现云存储，因此，中台其实是一个大架构，不是一个点，所以不能封闭。因此，中台是要求开放程度非常高的，客户可以随时改造。 如果你不懂技术，你怎么去选择中台呢？我觉得最重要的事情就是在运用过程中，要检验花的那个钱，明年能不能赚回来。这就是检验中台的真实性的标准。这个问题本质上是去量化中台的价值，量化企业的技术投入。如果购买的中台算是一个基础设施，企业也应用有办法在里面加一个应用点，然后量化这个应用的价值，从而思考转型路线是否错误，还是中台选型错误，下一步要做什么？中台是否能够实现感知业务等。 精彩互动内容节选 中欧校友的学习能力很强，其公司基本上已经开始应用数据做报表，做管理，但两极化非常明显。第一端是技术投入大，如一年几千万的投入，且是技术部门在做这件事情，技术部门并不算大很大的部门，但可以看出公司应用数据的决心和执行力以及财力已经到位了，这些公司已经拥有百人团队来用于管理数据执行。这就变成应用数据的人特别多，而且应用数据的结果又是个性化和随机的，所以导致技术部门很辛苦，要求他们什么都会，加上技术部门要开发应用，要写代码等，技术部门没有把数据应用上升到首要的事情去做。为什么说数字化转型第一个重要的是老板的数字化意识，第二个业务要做完有效果。如果你的业务效果很少。千万不能形成在思想意识方面大家是是相对认同的，但在执行层面大家是分开的，整个团队处于一个比较疲惫的状态。大型传统企业对数字化的接受程度是高的，但是它的问题在认知上，团队还没有太多时间将注意力放在数字化转型上。这种情况下，企业就需要深入的培训。另外，有的企业需要一个智能的公司告诉他怎么做，这样的校友也很多。我觉得中欧校友肯定是要比外面碰到的客户数字化质量要高的，至少他是非常愿意学习数字化，所以我觉得有些公司需要培训，还要给他深度梳理体系性的东西，且体量大的公司要给他寻找引爆点，然后让他内化数字化体系，而不是买一堆系统来支撑业务。 什么样的公司特别容易转型成功，有三个要素决定，第一个要素是一把手说了算，如果一把手不是很重视这个事情，对这东西不理解，就很难做出来效果。数字化转型是需要很多部门协同配合的，也是长期的工程，如果转型分层次的话，需要企业内部分工明确，各个部门高管要对数字化路线保持一致。 第二个，它最好是一个竞争很大的行业，转型成功的机率大些。比如TO C行业的企业通过各种手段来争取用户利润。 第三，企业的数据环境要不错，最起码实现了基本的信息化，因为没有数据是无法驱动业务的，而且缺乏的数据要补充完整。 这也是一个专业的问题，我参加人大代表的大数据立法，比如摄像头放在你家是感觉你安全还是给了你不安全的感觉，所以像这个情况国家也在想方法管理。但是像英国就是数据管理太严格，因为没有数据应用，整个行业就无法实现智能了。没有智能化，社会的发展就不会前进，只能靠调控去做。所以，也不是完全不管隐私问题，因为物权法和隐私法都对数据进行了规定。但数据的法律现在还没有制定出来，其实我也认为无法确定这个数据到底属于个人。所以在这过程中，作为企业方的来说，首先理解一些数据不是你自己的，这个很重要，你要有一个边界，就是不能碰别人隐私，而且你也不能将数据流出去。 那企业在做数字化转型的时候要注意几个点，第一，数据放在云端进行大量的数据存储是不可逆的一个状态，但是你同时要去考虑，财务数据等一些核心的数据可能要存储在一个私有的空间，而且越大的公司越要考虑这个问题。另外，将数据放在一个硬件里面也不一定安全，因为他也很容易遭受攻击，其实是放云上可能更安全。 更多马晓东数字化转型观点可延伸阅读《数字化转型方法论》
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