发表时间:2024-08-27 11:15:03
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数字化转型的本质目的是提升管理质量和业务能效,背后的管理学思想与传统管理学是一脉相承的。
数据资产的开发和数据平台的构建,只是工具和手段,并非最终的目标。不了解数字化转型背后的管理思想,也就无法真正在业务中很好地应用数据科学技术推动转型“大计”。
1. 数字孪生
数字孪生是转型工作的一大基础建设。先要完成对传统的组织实体和业务活动的数字空间表示,才能开展各类数字化的场景建设和应用。
数字孪生的客体对象,包括基本的物理对象属性、特征,也包括物理对象活动阶段和实施效果。
数字孪生不同于仿真,是相较于仿真更为宽泛的概念。仿真是为了达到研究目的,而数字孪生是为了实现“效率”价值,包括研究和设计效率,也包括管理和运营效率。
2. 数据驱动
同样是涉及到软件系统的研发和交付,数字化与传统的信息化活动的本质区别在于,信息化的系统设计,如传统SaaS,是流程驱动的模式,而数字化的系统设计则是数据驱动的模式。
数据驱动的前提假设是,业务现状和问题已经在数据记录中充分反映,通过对企业积累的数据进行分析和挖掘,可以提炼有价值的业务信息。
数据系统或平台的建设旨在围绕业务全流程和数据价值链展开。在此基础上,通过实施数据驱动的“转型”策略,辅助用户对业务流程和管理决策进行科学改进。
3. 数据感知
与数字孪生配套的一个概念,即数据感知,是对整个业务体系建立相适应的数据资源获取能力,目的是实现数据流,信息流和业务流彼此之间能够高度统一。
因此,建立数据中台只是为了提高数据的治理和应用效率,同时还要注重源端业务系统的能力改造提升,对于难以改造的“旧系统”,RPA机器人等技术也是常见的数据源保障型策略。
对于新建系统,可以在项目早期就开始规划数据采集相关的技术指标,并纳入技术架构标准,即系统建设不仅要满足基本的业务流程,还要满足分析型的需求。“转型”的最终效果,应该是达到一种业务全域感知的综合能效。
4. 柔性协同
数字化企业将变得更有“弹性”,在数据贯通的基础上,很多业务板块和条线之间的边界也更加模糊。部门之间,业务之间需要具备柔性协同能力。为了满足特定的数字化业务场景,必须在流程上和数据上“打通”。
要想做到柔性协同,需要拥有组织机制方面设计。成立专门的项目攻坚小组和数据治理团队来负责指导或实施。
除此以外,柔性协同还涉及到上下级单位之间的联动配合。哪些事项在本层单位内部处置?哪些问题需要上报上层单位来负责?这些问题都需要有效率和规范双重方面的考虑。
5. 知识赋能
数据的高阶表现形式是知识,知识可以提高业务活动的规范性和专业性,通过与AI技术相结合,实现业务的自动化和智能化。
知识更多来源于非结构化数据,例如企业的文本格式资料,很多AI应用本质都是在做知识查询和知识推理。
企业通过数字化转型可以推动知识资产的沉淀和共享,促进各类业务人员工作效能的提升,加速人才培养。
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