數據驅動型企業的成長路徑-創新互聯

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數據驅動型企業成長路徑概覽

管理數字化

管理數字化指的是針對支撐企業正常運轉的一系列活動的數字化，是數據驅動型企業成長的第一步。通常而言，初創期的企業因為員工數量有限、業務規模較小，可以不需要IT系統支撐的情況下，以高度靈活、極其扁平化的方式進行管理。隨著企業的發展壯大，或多或少都需要引入管理信息系統來固化管理流程，典型的如ERP、SCM、CRM、OA等，針對不同的行業領域，也有具有行業屬性的應用系統。企業開展管理數字化能夠有效規避管理風險，通過流程化的方式提高管理效率、降低管理成本，其最終結果會沉淀大量與企業管理及流程相關的數據。

業務數字化

業務數字化聚焦與企業產生直接效益的產品和服務有關的數字化，沉淀與企業核心業務環節相關的數據。一類是將核心業務由線下交付轉為線上進行，如電商之于零售、在線教育之于傳統線下教育；一類是對于無法在線上進行的核心業務，通過盡可能多的數據觸點，建立其物理世界在數字世界的映射，形成的商業模式數字化創新，如對于制造業而言其生產環節必須在線下完成，但利用傳感器、RFID等技術采集工業數據，進而基于工業互聯網平臺的數字化模型對生產制造過程進行分析、預測和決策。

對于互聯網企業而言，其產品形態本就是高度依賴互聯網的、線上化的，因而商業模式的數字化水到渠成，業務數字化與管理數字化經常是同期進行的。而大量的傳統企業往往是先開展管理數字化，在數字化轉型升級的過程中，逐步探索核心業務的數字化結合點。

數據統一管理

當企業有一定的信息化基礎，沉淀了各種各樣的數據，就會面臨數據統一管理的問題。企業需要對以職能、流程為中心流入進來的數據，圍繞業務和場景進行數據治理，完成從數據到可變現的數據資產的價值轉化。其實現形式主要有數據倉庫、數據湖、數據中臺等，三類的側重點各有不同。數據倉庫主要處理歷史的、結構化的數據，為滿足后續的高級報表及數據分析需求，用戶以企業決策層為主；數據湖遵循以自然格式存儲數據的理念，可處理所有類型的數據，多服務于數據開發者；數據中臺可面向各類實時、離線及結構化、非結構化數據，為前臺提供具有業務價值的邏輯概念。

數據靈活分析

企業可以運用代碼類工具或分析類工具對數據進行挖掘分析和可視化呈現。商業智能即為數據分析而生，是集合了數據統計、數據展示、數據分析和挖掘、數據預警等的整體解決方案，其目的在于快速準確地提供報表等決策依據，從而幫助企業做出合理的經營決策。在商業智能的發展初期，報表系統多基于ERP、CRM等業務系統進行設計，通過將數據套用進相應的模塊，可實現周報、月報等固定報表的數據查詢，但在響應業務變化和實時動態分析上無法提供有效支持。隨著大數據、人工智能等技術的發展，新型商業智能相比過去更強調對業務的實時追蹤和自主分析，數據挖掘逐漸邁向多維度的決策智能階段。

面向業務場景的數據應用

數據驅動的最終目的是圍繞業務場景應用數據，從而為企業帶來實際的效益增長。針對場景化的明確需求，企業可以選擇更加輕量級、產品化的數字化工具，敏捷地應對市場變化。具體而言，大數據應用根據聚焦場景的不同，可以分為通用應用和行業應用。面向廣告營銷、用戶行為分析等領域的通用應用率先落地，隨著數據驅動進一步向產業鏈條后端的生產、物流等領域延伸，大數據應用逐漸向金融、電信、醫療、工業、政務等行業滲透。SaaS模式具有在線交付、快速迭代、靈活付費等優勢，因而愈發受到數據驅動型企業的歡迎。為解決定制化能力不足的問題，SaaS廠商大多會向PaaS層延伸，以增強產品的可擴展性。

組織與文化變革

數字化轉型是一項系統性工程，它不僅僅依賴于數字技術的應用，缺乏高層領導的參與的數據驅動，在由局部試點走向全面推行的過程中往往會遇到執行層面的諸多阻力。轉型領軍者相比于其他企業，更加重視“一把手推動”的作用，其數字化推進部門也更傾向于定位在集管理變革、模式轉型等多職能的綜合性部門，而非單純的IT部門。

技術與文化是相輔相成的，當數據驅動型企業成長到一定階段，自然會倒逼組織從流程驅動、以產品為中心向去中心化、以客戶為中心轉變。同時，從戰略層面推動的組織架構與企業文化變革，能夠保障數據驅動更加高效地執行，轉型領軍者實行敏捷管理，對數字化轉型效益的評估周期更短，有利于企業針對市場動態進行快速的調整和迭代。