1什么是物联网
物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。
物联网的影响
物联网成熟之后,真正实现了万物互联,即“人与人、人与物、物与物”互联,世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长,产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”,一方面可以提高经济效益,很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力,将是继通信网之后的另一个万亿级市场。
把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。
2什么是区块链
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
区块链的特点
广义上来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。
区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点,能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。
区块链的应用
区块链最早的应用是数字货币,比特币是最具有典型代表,目前1比特币的价格已经超过40000人民币,其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。
目前,区块链应用最广的是金融领域,此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。
3什么是大数据
其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。
大数据的特征
大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。
大数据具有如下本质特征:
1根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;
2量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;
3频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;
4速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在百度搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;
5永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。
大数据的三大关键点
首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。
其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。
第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。
物联传媒提供
人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式。最接近我们的是第四种范式,随着数据的不断累积,其宝贵价值日益得到体现,物联网和云计算的出现,更是促成了事物发展从量变到质变的转变,使人类社会开启了全新的大数据时代,这时,计算机将不仅仅能做模拟仿真,还能进行分析总结,得到理论。在大数据环境下,一切将以数据为中心,从数据中发现问题、解决问题,真正体现数据的价值。大数据将成为科学工作者的宝藏,从数据中可以挖掘未知模式和有价值的信息,服务于生产和生活,推动科技创新和社会进步。虽然第三种方式和第四种方式都是利用计算机来进行计算,但是,二者还是有本质的区别的。在第三种研究范式中,一般是先提出可能的理论,再搜集数据,然后通过计算来验证。而对于第四种研究范式,则是先有了大量已知的数据,然后通过计算得出之前未知的理论。以开放心态直面“不确定性”时代
在过去的一年多,不确定性毫无疑问成为了这个世界的新常态。对政企而言,数字化转型已进入深水区,如何应对“无人区”带来的不确定性,将是下一阶段需要回答的最核心的问题。
1、用户环境正在发生巨大的变化,“数字原生”的用户将成为主流,他们的特征是7 24小时在线服务,喜欢移动化、秒杀,热衷双十一购物狂欢,此外,深圳这座华为所在的城市已经开始定义数字市民、数字货币等新物种,这些未知的用户行为变化,充满了不确定性。
2、市场环境随着政策牵引带来极大的机会和风险,国家十四五持续牵引政企向“用数赋智”的数字化转型深水区 发展,未来围绕中心城市、城市群打造数字化产业链, 围绕AI、智能制造重构生态环境,也将带来不确定性, CEO或者一把手最关心的是如何在这波市场红利中收获最大的发展。
3、同时,技术也在飞速发展,尤其是以AI、边缘、容器为 代表的云原生技术日趋成熟,而政企客户的人才储备严 重不足将成为CTO最焦虑的问题,于是业界提出了 “数字化焦虑”的概念。在这种情况下,传统技术解决业务可能失效了,比如治理交通拥堵、抗击疫情等,必须采用更先进技术来应对新问题,这个时候马太效应也将放大,强者愈强弱者愈弱,无法利用好云原生时代的技术进行转型的企业,最终可能会被淘汰。
数字化转型的过程,就是政企以开放、包容的心态持续应对各种不确定性的过程,与时俱进、迎难而上才是正确的应对之策。
从业务平移上云到全面云原生化
自成立以来,华为一直在“不确定性”环境下求生存和谋发展,为了适应恶劣的竞争环境,华为的IT通过渐进的云原生演进,有效的支撑公司的持续增长,整体历程可大致分为5个阶段:
华为数字化转型历程是一个典型的非数字原生企业渐进地向云原生转型的过程。是可以被传统政企参考的一条有效路径。结合华为自身实践,我们认为政企云化转型的关键路线,可以概括为两大转型:
转型一:从传统的IOE架构向Cloud- Based架构转变,主要是通过业务平移的方式,利用虚机、容器、大数据等平台来实现业务的重新部署,实现数据和应用的 集中化,逐步形成企业视角的一朵云基础设施;
转型二:从Cloud- Based到云原生架构的全面转型,这个阶段又可以细分成两类场景:一是利用新技术解决老问题,打通原有的业务和数据断点,比如一网通办改造原有业务,打通各委办局、省市区之间的数据 和业务,实现疫情期间的不见面申请审批;另一是利用新技术来解决新问题,也就是业务创新,如华为开发了大量的数字员工来实现合同的处理和审结,大幅度提升了效率。 这个发展的曲线展现了一个完整的渐进转型过程,也是华为非数字原生企业成功转型的核心方法。
匹配客户业务转型,使能政企智能升级
基于云原生转型的关键路线图,结合业务、技术发展两 个维度,华为云Stack细化出关键技术落地沙盘,总共可以概括为3层次、4个阶段、12个关键技术点。
层次一:通过资源池化构筑用户视角一朵云,实现超大 规模的基础设施的管理,打通云内、云边、云间的所有断点,形成资源协同;
层次二:应用容器化、业务分布化打通数据应用孤岛, 实现业务协同和共享;
层次三:在资源、数据、应用协同基础之上,将AI等创新技术与行业场景结合,基于行业Know-How打造行业智能体,真正实现核心生产系统的智能化升级。
Cloud 分布式应用: 其核心是将传统集中式应用进行分布式改造,支持一键部署到分散的任意基础设施。除基础设施容器化以外,还通过新一代集成平台ROMA Connect 对应用、数据进行连接,实现遗留系统的服务化,并通过 ASM的非侵入式服务治理框架,将新老应用和框架在无需 改造的情况下进行统一的服务化治理。以政府机构为例,通过分布式运营,更快地获取数据和洞察,这是实现高效政务 治理与服务的基础。同时确保政府数据、应用安全,以及应 对突发情况的基础架构d性,这是政府应用云原生技术的重中之重。以陕西财政为例,他们将数据、应用迁移到云原生架构上,应用上线的周期从月缩短至周,效率提升60% 80%。
Cloud 大数据: 华为云Stack开创了逻辑数据湖这种 新的数据计算模式,通过数据的逻辑入湖,可以实现数据不 动计算动。尤其是针对政企客户的数据分散在总部、分支和边缘的情况,华为云HetuEngine引擎可以实现无需数据搬 迁的高效跨源跨域系统分析查询,大幅提升数据分析效率。 以金融行业为例,他们通过对大数据、人工智能等新兴技术 栈的平台支持,加速金融服务创新。招商银行借助的 FusionInsight大数据能力,用于征信、资信进行存储和查 询,实现快速开卡、额度审核、账单查询,通过大数据实时 决策平台实现xyk交易、支付以及零售系统中的风险控制。通过统一访问接口和服务共享,减少了人工处理环节, 实现xyk实时风险控制,有效降低损失、提升准确性。
Cloud AIoT(人工智能物联网): IT和OT的融合是必然趋势,未来大量的业务需要中心算力与边缘算力的协同。 华为提供IEF的边云协同 *** 作系统,让AI算法自由地从中心 流动到任意边缘,从而实现边缘的智能创新。比如,边云协同解决方案应用于高速公路“一张网”管理,将车辆通行时 间从以前的15秒压缩到2秒,业务效率可提升十倍以上。
在应用系统开发中,采用严格的、单一的、真正的的分层架构是可以的,但实际上我们已经采用了多种架构模式设计系统。当多种不同范式的架构混合在一起,你会不会出现“指鹿为马”的现象呢?
在研究分层架构时,常通过概念性的定义或 OSI 七层应用(架构)来说明或解释分层架构:
取自《 POSA , VolI , p22 》
作为一个在项目中引入分层架构的应用者,我们应该从更具体的规范来实现分层架构:
《 POSA , VolI 》 为我们提供了更多的实现规范,然而我要解决的是有关层的 单向依赖 问题。因为有一些人在使用分层架构时,尤其是将分层架构引入到项目的目录结构时,对于某些对象的划分(从属)存在一些混乱问题。
如果你有兴趣了解更多分层架构的实现规范,可参考:《 POSA , VolI 》第二十六页到第二十九页相关知识。
在领域驱动设计(DDD)中采用的是 松散分层架构 ,层间关系不那么严格。每层都可能使用它下面所有层的服务,而不仅仅是下一层的服务。每层都可能是半透明的,这意味着有些服务只对上一层可见,而有些服务对上面的所有层都可见。
注意:松散分层架构依然是单向依赖,表明上层只能调用下层的服务,下层不能调用上层的服务。
同时在领域驱动设计(DDD)中也采用了 继承分层架构 ,高层继承并实现低层接口。我们需要调整一下各层的顺序,并且将 基础设施层 移动到最高层。
注意:继承分层架构依然是单向依赖,这也意味着领域层、应用层、表现层将不能依赖基础设施层,相反基础设施层可以依赖它们。
领域层 UserRepository 接口:
基础设施层 JpaUserRepository 实现类:
我们确实使用包来划分层级,但是包名并不能真正表示分层。
我们通常将资源库的实现放置在基础设施层,这是因为我们采用了 继承分层架构 。如果你现在采用的是 松散分层架构 ,你需要将资源库的实现放置在领域层。这是层的单向依赖原则所致,你不应该破坏这个原则。没有任何理由需要破坏分层架构的单向依赖原则,除非你不采用分层架构。
我们应该从混乱到有序的这个历史过程去研究(分析)分层架构,尤其是我们现在处在前后端分离的环境下,应用系统使用分层架构又面临着什么样的划分变化。
应用系统使用分层架构在第三阶段基本已经成熟。因为我们要探讨的是有关领域驱动设计(DDD)的分层架构,所以我们依然需要做进一步补充。具体包括两方面的补充:
企业做数字化转型,无非就三个目的:业务转型、业务创新、企业增长
除此之外就是一些小中型传统企业,他们没有什么目的,纯粹是为了跟风和搭便车,大多数情况下数字化对于他们就是一个“无用”的概念,而对于那些有着长远 历史 和根基的大型企业,数字转型才是他们的重要课题
其实,在过去几年所实践的“互联网+”,最后大多都成为了“+互联网”,这也造成了 社会 性的“认知困惑”
再说的具体一点,对于传统企业来说,需要申请预算和立项来落实业务创新和IT系统建设,这种项目式的IT系统建设方法好不好呢?
好,而且很经典,但是它会产生一个大问题:“系统烟囱”与“数据孤岛”的信息化困境,这才令传统企业管理层产生“数字化转型”认知的困扰
首先,我们要通过“数字化转型的定义”来达成达成共识:数字化转型是利用数字化技术和能力来驱动企业商业模式创新和商业生态系统重构的一种途径与方法
看不懂没关系,我们只要知道最关心的点就是一个就行了:
数字转型的目的和核心都是实现业务转型、创新和增长,而我们的基石就是数字化技术
数字化转型是企业战略层面的概念,它并不是追求眼前效益的机灵战术,其本质,是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构
所以从本质上比较,传统信息化是“人”驱动“IT系统”,“IT系统”是人的流程中的一环
而数字化的数字化的本质则是“IT系统”驱动“人”,人是系统流程中的一环,“好不好”由系统决定
从架构上比较,传统的信息化架构是以流程线性自动化为核心,而数字化企业是数据和业务能力服务化形成网络聚合为核心
数字化转型包括以下5个方面:
刚好这几个转型跟业务范围创新可以把它一一对应起来
也就是说,通过5个方面的转型,数字化企业也具备5个方面的创新能力:
领导力转型对应决策模式,运营模式对应运营模式创新,工作资源对应生产模式,全方位体验对应产品的服务,盈利模式对应信息和数据
基于以上数字化转型的阐述,我们也可以发现数字化转型给予了企业智能化的三个方面的赋能:
因此企业的数字化转型要做到起码下面几点:
发展理念转型:数字化转型的精髓是以客户需求为“主导者”,从外部需求“倒逼”内部变革,深入贯彻“互联网+”战略实施;相应,企业发展的价值观和战略导向要从过去产能驱动型转变为数据驱动。
领导力转型:企业决策者要成为数字化转型的“引领者”,决策观念要从经验判断向“数据说话”、“智慧决策”转变。
组织结构转型:要尽快破除传统上业务与信息技术之间存在的界限和“鸿沟”,成立新型的数字化机构,作为企业数字化转型的“推动者”,实现“融合创新”,重构企业的业务组合、协同方式和管理层级。
运营管理转型:要比照工业40的理念,以推动核心业务的数字化转型为目标,打通“横向、纵向和端到端”三大数据流,实现从设计到服务,从客户到生产、从前端到后端的“数据互联互通” 能力。
技术能力转型:要加快推进新一代信息技术的应用,实现“云计算”作为重要的基础设施,为数字化转型提供强有力的“支撑者”角色。
外部合作转型:要从控制和占有物质资源(股权、资金、技术和市场)转变到共享“数字”、共创“数字生态”。
这个概念,让我想起了当年的中台,碰见个高管就问:你们公司搞数字化转型了吗?
放佛没做,就是一件丢人的事情。
这种情况多数存在于传统企业,互联网企业的数据利用的虽然不是很好,但是也算不错了,相比之下,传统企业更需要数字化转型。
就是把一些人工重复做的工作,一些没能做好的工作,一些不够精细化的工作,一些不能发挥实力的工作都替换掉,比如生产车间,我需要知道今天生产了多少,准确率是多少,这些以往都是人工统计,随便填个数字交差。
现在不一样了,可以实时地去做,比如通过ERP、OA等管理软件,再或者通过通过FineReport报表工具,都是企业数字化转型的做法,具体要展开讲可以说很多,我这里就是提个大概。
但远远不是一个工具就能做好的,需要沉淀,工具只会帮你展现你的成果,会帮你加快你的进程。
说到底,数字化转型还是一场心理建设,你清楚你自己需要这个而不是跟风,你需要清楚怎么做,你还得清楚老板有耐心。
企业数字化,是运用基于新一代数字与智能技术的各类云服务,通过网络协同、数据智能,连接资源、重组流程、赋能组织,处理交易,执行作业,融入数字经济,推进企业业务创新(研发、生产、营销、服务等)、管理变革(管理模式、组织与人才、管理决策等),从而转变生产经营与管理方式,实现更强竞争优势、更高经营绩效、更可持续发展的进步过程。
纵观数百家企业数字化实践,发现成功实现企业数智化转型的企业主要聚焦三项工作: 第一是构建企业数智力 ,即企业数字化的能力,是指企业数智化基础设施建设(如数字化中台建设),以及数智技术的创新应用与研发能力的打造; 第二是以推动降本增效为目标的数字化管理 ,聚焦运用新技术驱动的管理变革; 第三是以驱动增长为目标的数字化经营 ,聚焦运用新技术赋能业务创新,创新产品、服务、营销、渠道及供应链,打造卓越客户体验。
数字化管理 ,是指面向财务、人力、制造、供应链、生产运营等内部运营环节,旨在应用数字化技术,实现管理运营的数字化,降低现有价值中各环节的成本,提升运营效率。
企业进行数字化管理可以从财务/人力/采购共享服务中心建设、智能工厂、智能制造、数字采购、数字决议厅(数据驱动决策)等不同视角开展。
数字化经营 ,是指面向营销/服务/渠道/产品等围绕客户体验的运营,旨在通过应用数字化技术,实现数字化敏捷经营,创新产品、服务以及商业模式,更精准控制营销通路和满足客户需求,从而增加营收和利润。
企业数字化经营转型,可以从营销数字化、智慧零售、大数据营销、服务型制造转型、产业互联网构建、企业优势能力API化( 社会 化共享)等不同视角开展。
企业数字化转型顾名思义就是通过数字转变的方式来帮助企业从信息化向数字化进行转型。随着 科技 与信息化的不断发展,大部分企业也都从信息化企业向数字化进行转型。
1信息化弊端
企业信息化时期的数据是割裂的,各个业务系统都需要维护各自的一套数据,各个业务数据之间并没有交互。企业信息化时期的系统也是割裂的,各业务系统各自运行,并没有在流程上串联交互。信息化时期企业的运行模式是使用线上辅助线下流程的形式来完成管理掌控,数字化时代则是彻底将线下工作搬到线上来进行,极大的提高了员工的工作效率,同时提升企业的运行效率。
2数字化转型
数字化转型并不是要将企业现有的信息化建设推倒重建。数字化转型是要将企业目前已经建立的信息化系统进行整合、集成,打通企业各业务系统间的信息孤岛。。数字化可以将企业的应用和数据进行集中管理、优化、清洗,从而获得高质量、可复用的黄金数据。企业还可以将获得的黄金数据进行处理分析,并以可视化或者报表的形式进行展现,以便于领导层进行掌控与决策。
数字经济大潮滚滚而来,企业数字化转型已经成为了当今时代的经典命题,无论是国外国内、国企民营、传统企业还是 科技 企业,都在往数字化转型的道路上走。
文 | 徐文斌,工业互联网研习社编辑
企业数字化转型有以下三种理解:
第一,纯粹的信息化,简单的说,就是上各种IT系统,比如ERP、CRM、PLM、CAx、MES等等对于还处于机械化阶段、电气化(所谓工业10、工业20时代的企业特征)的工业领域,企业还没有管理的信息化建设,那么数字化转型的内涵应该是业务的信息化升级,是升级到使用信息系统的管理与生产模式,利用IT系统重构企业内部财务管理、人力管理、行政管理、营销管理、客户管理、供应链管理,以提升管理效率。
第二,业务的数字化转型企业的业务在传统模式之外,要寻求新的业务模式了,要从战略开始,组织变革,人力、物力、财力的投入等等思考清楚,确定计划和目标,并且执行。这种转型需要利用原有的信息化成果,包括信息系统的沉淀,重新规划系统的功能、流程和使用者,更多的是是一种思维方式的转型,是创新。例如传统工业企业要发展电子商务业务,或者在供应链领域全面采取线上管理模式,放弃线下模式,这都是业务的数字化转型。
第三,全面数字化转型企业已经完成了信息数字化,建设了信息化系统,并且具有了数字化业务,但遇到了发展的停滞或者困惑,或者所在的行业甚至整个区域面临升级的压力。那么企业需要全面转向利用新技术开展新的数字化业务,这是纯粹的数字化转型。从领导到员工,思维方式,工作方式和沟通方式都要重新定义。
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一、定义
这个概念是站在国家宏观层面来回答,不属于我们几天讨论的企业微观层面。数字化转型这个概念根据词语本身的叫法来说,转型是结果,数字化是定语,可以理解为通过数字化的方式或者借助数字化的技术、手段。那么, 总结起来,数字化转型就是通过数字化的技术与方式,实现企业转型。
于是,我们就从上述定义出发,来分析什么是企业数字化转型。 在我看来,数字化转型在于提高企业效率,重在转型,数字化只是手段。 数字化转型的目的:是实现企业业务的转型、创新、增长。数字化转型的核心:是业务转型。数字化转型的基石:是数字技术。因此,在谈论数字化的时候,转型才是答案,数字化本身不是。
二、本质侧重转型,而非技术本身
人工智能、机器人和物联网等新 科技 虽然很吸引人,但是过于侧重技术会把谈话引向一个危险的方向。技术不会为商业提供价值,从来就不会(除了产品内包含的技术)。相反,技术的价值来源于与众不同的经营方式,因为技术让这种经营方式得以实现。
因此在谈论数字化转型、数字化战略的时候,如果把大篇幅放在技术、数字化上面,我想你的战略导向出现了偏差。
三、数字化企业的特征
从企业转型的本质出发,我们再来回答什么是数字化转型这个问题。那么我们就需要分析转型后的企业会具有什么特征:(1)具备数字化市场战略和数字化运营能力;(2)渠道数字化和产品定制化;(3)业务智能化,实施按需而变的业务流程;(4)拥有敏捷的技术团队和敏捷的业务组织;(5)数据驱动业务,而不仅仅是业务驱动数据;(6)微服务和DeveOps成熟都非常高。
数字化转型:从帮助决策开始 :企业通过转型,要么是开拓了新产品、新市场;要么是显著提升了内部运营效率。这些事情放到以前,就是高管们凭经验来决策,但经验跟认知也有天花板的时刻。比方说,GE的燃气轮机,工程师们认为在目前的这种研发范式下,已经无法再降低成本了,已经是极限了;但当他们把各个地方加上传感器之后,通过对运行数据进行分析,找到了降成本的地方,最终使得这些机器的制造成本下降了1/3 。数字化技术帮助阿里、京东分析了消费者偏好、做到了千人千面的推荐;
数字化转型的本质是转型,那么支持决策只是数字化很重要的方面,实际上是通过数字化实现流程再造。 数字化转型的过程,不仅仅体现在帮助企业决策的层面,而是会渗透到企业的各个流程中去。从赋能员工,到客户服务,再到生态建设,数字化转型是一个彻头彻尾的企业变革。比方说,红领西服实现了C2M的定制;首汽集团,把所有的出租车都变成网约车,业务、管理都通过线上完成。
四、数字化转型的5个维度
通过上述对数字化转型的内容阐述,我们已部分了解数字化企业所具备的创新能力。要达到这些创新能力,我们认为要从以下5个方面来开展转型:
1、领导力转型,从指挥性,变成参与/赋能型。如果一把手、总经理、CEO不转型,下边再怎么推都会很困难。所以一定要有领导力转型,认识到数字化转型对于整个业务的价值所在。
2、企业运营模式转型,数据驱动决策。更多的来讲如何通过数据分析提升效率、降低成本,而不是通过拍脑袋或者用简单Excel来分析消费者的偏好变化。
3、驱动力转型,其实是创新、人力资源转型。每个企业作为老板都在想说,我希望我的销售额增加20%,甚至50%,但是员工数量不增或者减少。显然,业务增加20%,人力资源数量成正比也增加20%,每个人再涨工资,这个结果就是利润率下滑。所以都在想通过资源如何转型,众包、众筹等等,如何利用信息技术整合更多的资源,所以这点就会变成特别关键。
4、全方位体验转型,特别是企业的用户如果是消费者的话,用户体验转型是所有转型的出发点,也是落脚点。通过由外而内,基于用户体验的设计,从而带动整个企业内部的转型,这是未来企业数字化转型的一大特征。
5、数据向资产化转型,未来很重要的一点,信息和数据未来产生的收入占总收入的百分比会成为未来转型的一个目标,将可能作为考核IT部门一个很重要的指标。
刚好这几个转型跟业务范围创新可以把它一一对应起来,也就是说,通过5个方面的转型,数字化企业也具备5个方面的创新能力:领导力转型对应决策模式,运营模式对应运营模式创新,工作资源对应生产模式,全方位体验对应产品的服务,盈利模式对应信息和数据。
在回答什么是数字化转型(what)的这个问题上,上述内容已基本回答完毕。基于怎么做(how)这个问题,不在本次回答的范畴之内。
数字化目前来看刚刚起步,是一个过程,我今天回答的数字化转型在将来看来,可能是错误的,没关系。但你要记得以下几点忠告:
(1)技术让你用不同的方式经营,但是正确的战略是以“技术+商业模式”为核心的。不能光强调一点,否则根基不稳。
(2)技术选型采用是场景化的。它就是为合适的工作提供合适的技术。它在需要技术的地方运用高 科技 ,在简单方案就够用的地方使用低技术。
(3)当技术使用得当时,它就能为一家公司带来一波又一波的商业创新——当新技术实现的时候,那些创新也就成为了可能。
传统企业数字化转型这个话题被谈论了很久,具体怎么做一直众说纷纭,下面轻流谈谈自己看法,希望对大家有参考意义。
尽管数字化转型被讨论了很久,但大家对数字化转型定义仍然不尽相同。
其中,IDC对数字化转型是这样定义的:
这也是目前大家比较认可的定义。从这里可以看出,企业数字化转型还是要以数据为核心,进行创新转型,最终实现业务的增长,发展才是硬道理!!!
1、宏观经济环境的变化
从相关一些公开数据大家可以明显看出,近年来国家经济的增速明显放缓,反馈到企业这边不仅是缺钱,还意味着市场竞争的加剧,说白一点就是就算有钱赚,但是竞争的企业多了,在其他因素不变的情况下你赚到的钱自然就少了。
另外一方面,现代人生活条件比之前有了明显的提高,因此大家对个性化的需求越来越多,加上 科技 的发展(后面会提到),原有业务方式下提供的产品和服务已经不能满足消费者的需求了,企业转型迫在眉睫。
2、新技术的发展
云计算、移动互联网、电商等的发展,极大地影响了人们的生活消费方式,从侧面驱动企业业务逐渐向数字化方向迁移;同时,这些新技术的发展也给企业的数字化转型提供了基础条件,企业有了更多的工具可以实现数据化转型,比如各式各样的管理系统(ERP、CRM等)和软件工具。
数字化转型不是一下子就能完全实现的,它是一个持续的过程。不同的企业业务现状不同,所采取的策略也不同,那么针对不同的企业实际,轻流建议可以从以下几个角度做起:
1、信息化基础很弱的企业
现在仍然有很多传统企业的业务还依赖于纸质的文档,费用申请还需要拿着文档去找相关的领导签字审批,沟通还依赖于口头进行交流(轻流服务的客户中有不少这样的案例)。对于这样的企业,可以先从基础做起,比如使用钉钉或者企业微信先把基础的办公信息化做起来。
2、完成基础信息化的企业
这一部分企业需要注意的是对企业业务数据的收集整理分析以及对业务流程的升级了。当你已经有比较固定化的流程,完全可以先尝试一些SaaS产品,通过相关的工具把业务信息做好整理分析。
比如减少无效的沟通,自动化业务处理流程:
自动化的数据统计报表:
更深一步,企业需要搭建符合自身业务需求的系统(既可以借助一些不错的外部工具,比如类似轻流的无代码企业管理系统搭建工具,也可以自己进行开发,当然自己开发成本会高很多),这个时候需要做到:
经过这样的改造,企业通过数字化转型可以:
以上就是对传统企业做数字化转型的一些思考,希望对大家有帮助。
今天, 每个行业都感受到了数字化转型的紧迫性和艰巨性,的重要性,绝大多数企业并且已经着手制定数字化战略及行动计划 。然而我们发现,很多企业同时也在纠结两个核心问题: 数字技术将如何为企业驱动新的增长?企业要将自身打造成真正的数字化企业,需要从何处着手?
用友网络认为:企业数字化的关键在于借助云计、大数据、人工智能、移动互联网、区块链等数字技术的多业务场景应用 ,实现企业的“敏经营,轻管理、易金融、简 IT ”
敏经营 :通过业务创新 ,构造一个敏捷的业务经营体系,比如全渠道营销,个性化定制,网络化协同制造等,从而提供更快、便宜、更好的服务与产品体验 ;
轻管理:通过管理变革构建数据驱动的实时管理体系,建立更加灵组织,赋能员工,实现企业管理自动化、智能化,让管理变得更加轻松;
易金融: 通过金融嵌入 ,将金融服务融入到各行业的企场景,让企业享受更加便利,更低成本的金融服务 ;
简 IT :通过 IT 云化升级,打通IaaS、PaaS、SaaS、BaaS应用,建立一个更简便,更d性,低成本的 IT 服务体系 ,支撑企业数字化。
数字化商业时代,交易平台化、管理智能化、金融泛在化、数据资产化、产品/货币/服务数字化,支付结算/票据/合约电子化,流程 /知识 /工作自动化,与传统商业范式明显不同,具备更的互联网属性。这会影响商业模式、经营策略、用户体验、营销渠道、人力资源、产品创新、技术研发、客户服务与运营等企业业务的方方面面。
连接、共享、协同是数字化商业的三大基本特征。未来企业数字化无非围绕三大核心战略展开:聚焦组织内部运营的“数字化管理”,聚焦组织外部客户运营的 “数字化经营”,聚焦产品/服务/商业模式创新的 “数字化商业” 。同时要充分结合自身所处的市场竞争环境和业务发展阶段逐步展开。
随着新业态、新模式、新技术对传统产业冲击的不断加强,数字化转型已经成为全球企业的共识。
不同国家战略、机构纷纷给出对数字化转型的定义,虽然内容各有侧重,但核心目标都是利用新一代信息技术,推动组织活动、流程架构、业务模式和员工能力的全面重定义,提升整体运营效率,构建全新的数字化体系。
不可否认,企业经过几十年的信息化建设,对于提升生产效率,满足市场需求提供了支持。但随着消费升级、市场供求变化,以及用户个性化需求的增加,现有应用系统还是遇到瓶颈,数字化转型成为一个可行的突破口。
对于具体企业而言,数字化转型没有标准答案,只有最适合企业自身的路径和方法。从自身经营出发,运用云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网、5G等数字化技术实现从盈利模式、产品服务、生产、运营模式、决策等层面的创新。
数字化技术所带来的新的理念和商业模式也将进一步加快中国传统行业数字化转型,并且随着行业数字化转型的深化,也将持续拉动经济增长,以及进一步推动产业转型升级。
企业数字化转型过程中,不应盲目投入,也不要一味保护或推翻过去的技术投资。而是要结合自身的核心能力和发展战略,将存量的实力利用起来,再通过新技术和数据连接,建立新的数字化经营体系,减少资源的过度浪费。
零售企业数字化转型核心的实用路径可归纳为:打破常规、塑造赛道、融入决策、扬长补短、敏捷迭代、生态共赢。
数字化转型涉及数字基建、数字 科技 、数字园区、平台企业等,各方之间相互影响、相互促进、相辅相成,实现数字化转型突破,需要发挥协同作用形成合力。
1、中国工业互联网行业竞争格局
从软件企业来看,工业互联网主要代表企业有用友、东方电信等,以Saas服务转型为战略目标。在制造业企业中,以三一重工、海尔等企业为代表,其优势是熟悉生产制造流程但云计算技术较为薄弱;在互联网企业,以BAT为代表,虽然云技术领先但是缺乏专业和全面的工业知识;在系统解决方案服务商方面,华为和宝信软件等带领行业可以制造企业提供基础设施、平台、应用服务等整体信息化服务,但云计算技术稍弱;此外,初创企业以昆仑数据、树根互联等代表企业为主,其领域专注度高,创始团队通常来自头部信息科技和工业企业,但资金实力较弱。
从我国工业互联网产业链企业区域分布来看,工业互联网产业企业主要分布在广东地区,其次是在浙江、北京地区;中部地区,如湖北、安徽、山西、河南等省份虽然有企业分布,但是数量较少。
从代表性企业分布情况来看,以北京为总部的百度公司、以山东济南为总部的浪潮信息、以江苏徐州为中心的徐工信息、以浙江杭州为总部的阿里巴巴公司、以广东深圳为中心的华为知名度较高。
2、中国工业互联网行业市场集中度
2019年8月工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台Top10清单,并对工业互联网平台研发创新能力、应用实现能力、发展能力做出评估,并表示中国重点工业互联网平台平均工业设备连接数达65万台。因此,前瞻通过对我国工业互联网平台设备总连接数测算中国工业互联网行业设备连接数集中情况。可见行业CR5占21%的市场,其中华为FusionPlant工业互联网平台设备连接数占比达14%。
3、中国工业互联网行业市场排名
2019年8月,工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台,确立了行业标杆。行业领先平台在设备联接数、数字模型数、工业APP数、活跃用户数、活跃开发者数等指标方面对比18年均有大幅提升。在2018-2019年,综合上述指标计算得出的“平台活力指数”从553提升至624。时隔一年,工信部于2020年12月发布《2020年跨行业跨领域工业互联网平台清单》(排名不分先后),列举出国内领先的15个工业互联网平台。时隔一年,我国工业互联网平台迅速发展。
4、中国工业互联网行业企业布局及竞争力评价
从各公司销售布局来看,除启明信息业务范围仅在国内,多数厂商在境内、境外均有布局,产品销售范围较广。
从企业业务竞争力来看,目前浪潮信息、用友网络在工业互联网行业的竞争力较大,二者工业互联网相关业务占比均为100%。剑桥科技、东方国信等厂商工业互联网业务营业收入紧随其后。汉得信息业务覆盖范围较单一、启明信息工业互联网主营业务产值较低,二者竞争力较弱。
5、中国工业互联网行业竞争状态总结
从五力竞争模型角度分析,由于工业互联网行业具有很强的规模效应,我国工业互联网行业企业较少,行业竞争较温和;工业互联网下游应用为制造业,相关企业规模较大,实力雄厚,对服务产品有较高的要求,具有较强的议价能力;行业提供的产品和服务对下游企业的生产运营产生的影响较大,行业内产品进入市场有较高的壁垒,也在一定程度上阻碍了新进入者,行业存在较少的新进入者威胁;从替代品威胁来看,行业处于起步阶段,且其下游需求应用具有特殊性,多数产品为定制性产品,行业外基本不存在替代产品。综合而言替代品威胁较低。
根据以上分析,对各方面的竞争情况进行量化,5代表最大,0代表最小,工业互联网行业的竞争情况如下图所示。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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