京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
都说企业数字化转型过程是一个技术与业务融合的过程,那么如何融?又该如何合?有没有统一的标准?
老杨要说的是企业数字化转型无标准!
企业行业不同、文化不同、业务模式不同、管理场景也不同,怎么会有标准化的数字化建设模型。如果说有,那估计是忽悠人的“砖家”说的。
融合是企业数字化转型的基础,只有意识融合、组织融合、能力融合才能打造企业转型“融合三角”。
意识融合:融意识合思想
企业数字化转型建设源于意识,但这种意识在初期是朦胧的、混乱的、甚至是脆弱的,大部分传统企业做数字化初期意识主动者少,总是在某种影响下冲动者居多,战略上的意识不足,很容易走进数字化建设的误区:
误区一:重视度不够
最典型的就是认为数字化转型建设就是买软件;岂不知还有一个重要的实施过程,还有一个技术与技术融合的过程,各种业务管理转型的过程,需要企业转思维、转业务、转文化等;思想不重视,行动便消极,有多少企业数字化建设就是毁在业务部门的消极应付上;
误区二:认知不深
认为数字化转型就是信息部门的事情与业务部门无关;但实际是数字化转型需要的是技术与业务的合力;大部分企业的现状均是信息部门懂技术却不懂业务,业务部门懂业务却不懂技术,但如果让某个部门单打独斗做数字化建设,岂有不败之理;
误区三:一把手参与度不够
大部分情况下一把手总是以工作忙为缘由口头支持,认为工作已经安排下去,做甩手掌柜,结果下面的人阴奉阳违,消极支持,结果信息部门在建设过程中到处碰壁,缺乏各种支持,仅凭数字化建设的热忱难以融化相关部门的冰冷,最后结果可想而知;
误区四:认为做了数字化就马上可以实现降本增效
一些企业领导对系统期望度过高,甚至不合常规,认为系统应用以后就马上可以降低多少人工,提升多少利润,而忽略自身的管理问题,导致系统上线后由于未达到心理效果而心理落差感满满,对数字化失去兴趣;
从以上不难看出企业领导对数字化的冲动造成了建设期间的混乱,让企业本就脆弱的数字化环境雪上加霜,因此对数字化深刻认知的初始意识融合非常重要,领导层一定要搞清楚数字化是什么,从哪里来,到哪里去这三个经典问题,方可融意识、合思想、明方向。
组织融合:融方法合组织
老杨认为组织融合是企业数字化转型建设过程中融合的核心。
很多企业迟迟不敢启动数字化转型,不敢转,大部分的原因是没有专业的信息团队,但真正有信息部门的企业数字化做的也未必真的好,大部分的传统企业由于前期意识融合未达成,都认为数字化转型就是信息部门的事情,所以导致真实的业务需求难以获取实施难、业务真实的痛点没有解决应用难,属于技术与业务脱钩、两张皮的状态。
企业做数字化转型不是请客吃饭,也不是喊口号,需要的是落地,而落地则需要专业的团队来说实现。这个专业的团队既不是信息部门,也不是个别的业务部门,任何部门的单打独斗都做不好数字化,我们都知道数字化转型需要的是技术与业务的融合,所以在落地过程中,企业同样需要一个技术与业务融合的团队。技术以专业能力来解决业务痛点 ,将抽象的需求系统化、数字化、数据化;而业务则以场景来反哺技术,提升技术能力,体现技术价值。
技术与业务融合是企业数字化转型建设过程中我们经常听到的一句话,很多人会有这样的疑问:难道是让信息部门的人员下沉到业务部门做业务场景吗?还是要业务部门的人员到信息部门学技术?这种对于大部分传统企业来说都是难以实现的,其实最简单最实用的融合就是成立技术与业务的融合虚拟团队,即在数字化项目立项之初就由业务部门选派业务骨干参与数字化建设全过程,建立技术与业务沟通的桥梁,共同解决场景应用问题。
其实大部分企业所忽略的是技术与业务的组织融很简单,难的是合了以后如何过程管理的问题,有的企业按部门进行融合,成立了技术与业务的混合部门,将这种融合组织以部门为单位散布在企业中,这样做部门数字化效率高了,但如果后期缺乏统一的管控,势必又会造成新的部门墙与孤岛。
同时需要注意的是数字化转型建设并不是企业的单打独斗,需要的是融合行业的力量,融合合作伙伴的力量,融合生态的力量。能力融合:提效率合能力企业员工数字化能力的高低直接决定了转型成功与否。
在融合的过程中,信息部门需要注意的是数字化的价值源于实际业务需求,而非头脑发热一时冲动,信息部门不能为了炫技而忽略业务部门的数字化能力,将系统搞的过于“高大上”,例如连最基础的数据都没有收集就搞一套所谓的中台,结果业务数据七零八落,将中台沦为了“看台”;所以融了组织,需要的是相互提升各自的能力,例如信息部门需要提升的是业务能力,而业务部门需要提升的则是技术能力。
当前大部分传统企业数字化建设推广的难点之一就是员工的数字化能力不足,系统的应用基础来自于一线员工,数据的及时性、准确性、完整性由一线员工的数字化能力所决定,员工素质的高低直接决定数字化应用效果,一个连电脑操作都不熟练的员工如何能保障数据的及时录入?而员工的数字化能力却不是与生俱来的,需要企业不断的去培养、不断的去改善,当前大部分企业在员工数字化能力培训方面是缺失的,不仅缺失基本的培训活动,更缺乏数字化战略相对应的数字化考核体系。要注意的是员工数字化能力需要的是体系化的、持续不断的培育,而不是一两场培训可以解决的。因此企业数字化转型成功的前提就是要拥有一支专业的、组织健康的、稳定对数字化融合团队,需要利用技术工具提升工作效率,同时融组织提升相互能力。
综上所述,数字化转型需要的是企业部门之间协同、共生、融合发展,需要的是意识的融合、组织的融合、能力的融合,而非某一个部门的单打独斗,不是技术部门的炫技场,也不是业务部门的甩锅地。数字化是利器,用的好是工具,用不好是凶器,转型需要的是方法,用正确的方法应用先进的工具实现企业管理升级、降本增效才是数字化转型的价值所在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28