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數字化轉型,最重要的是觀念轉變

2023-09-16 简体 HK SG TW

今天小編分享的教育經驗:數字化轉型,最重要的是觀念轉變,歡迎閲讀。

《更新書堂》· 第 393 篇

内容來源  |    本文摘自機械工業出版社書籍

《系統性數字化:建築企業數字化轉型的破局之道》

袁正剛   楊懿梅   著

 責編  |   金木研

第 7696  篇深度好文:3710  字 | 9   分鍾閲讀

要想探究數字化轉型的破局之道,首先要對數字化及數字化轉型形成正确的認知。只有洞察本質、把握規律,才能真正把數字化用起來、用得好。

數字化的本質是什麼?數字化轉型的本質是什麼?數字化轉型為什麼應該是,也只能是一把手工程?數字化該怎麼學,如何推動組織認知更新?

這四個關鍵問題,是認知更新的核心。

一、數字化的三大要素:

數據、連接、算法

要想把握所有系統,就看三個部分:要素、關系及準則。

要想充分發揮數字化系統的超能力,尤其是其強大的 " 系統性能力 ",也需要三個部分——數據(對應要素)、連接(對應關系)和算法(對應準則)的合力支撐。

數字化的第一支撐是數據。

因為數字化是用數據的方式(即二進制),描述物理世界裏的人事物及行為活動。

數據,只是 " 數字化描述 " 的形式。比形式更重要的是實質,即必須系統性地确保數據的 " 準确、及時和全面 "。

如果還是主要依靠人工填報,層層匯總,那麼傳統信息化的種種弊端,比如數據的偏差、滞後、缺失及各種貓膩,仍然不會被改變。

什麼是數據準确?就是要實現數據的自動采集、處理、校驗、填報及上傳,無修改、無掩飾地,如實如是地呈現真實情況。

什麼是數據及時?就是要打破物理世界的時空阻隔(比如點多、線長、面廣的大型項目就存在這個問題),突破人類大腦的容量限制,實現海量數據的實時獲取,無延時、無丢失、無地理限制地在各組織層級及業務條線之間,按需實現數據的零時差共享。

什麼是數據全面?就是要沿着行業的全鏈條、項目的全周期、業務及管理活動的全過程,實現數據的全覆蓋。準确、及時和全面的數據,是數字化的根。

數字化的第二支撐是連接。

要把零零散散的數據單點、數據孤島連接起來,改變過去的業務割裂、組織割裂。畢竟,碎片化的數據、局部的優化是解決不了系統性難題的。

數據的系統性連接,有三個維度:一是縱向打通組織層級,二是橫向拉通職能條線,三是深度連接業務管理。

有了這樣的連接,準确、及時和全面的數據才能幫我們在數字世界裏,實現點線面體的全透明,實現高效運轉的管理閉環。

數據的系統性連接,不是簡單的技術問題,而是一定要與業務緊密結合,一定要能促進各相關方的高效協作,一定要與各層級、各條線管理者的權力和責任相匹配。

數據本身不是目的,連接本身也不是目的,通過準确、及時和全面的數據支撐和有效連接,幫助相關方及管理者提升業務及管理行為的效率和效果才是目的。

三個維度的系統性數據連接,是數字化的脈。唯有這樣的拉通對齊,才能讓天然具有超強連接力的數據真正流動起來,把企業融為一個 " 數出同源,一源多用 " 的有機整體。

數字化的第三支撐是算法。

相比數據、連接,算法對大多數人來説,似乎顯得有點陌生且高深。然而,要讓連接起來的海量數據真正發揮作用,讓 " 透明立方體 " 高效運轉起來,關鍵在于算法。

算法的本義是,解決某個問題或達成某個目的的具體步驟(a stepby-stepprocedure for solving a problem or accomplishing some end);在數字化的語境中,算法是指計算機為實現某個目标而遵循的一系列規則(the set of rules a computer follows to achieve a particular goal)。

從應用的角度,我們可以把算法理解成,為解決某個問題或達成某個目标,制定的一系列業務及管理規則,用于指導計算機分析海量數據,判斷和分析結果,做出行動決策,即能根據不同情況,觸發不同的業務及管理行為。

這意味着,在算法的指導下,數字化系統有了目标,面對有機連接在一起的海量數據,學會了分析、判斷和決策,從徒有一身本領的草莽英雄,變成了能對企業經營管理做出巨大貢獻的戰士。

舉個我們司空見慣的日常生活的例子,來領略一下算法的強大威力。

比如,用户通過手機點外賣,外賣平台是如何做到在規定時間内完成送餐的呢?大致的過程如下所述:

系統接單後,需要實時分析下單買家的位置、接單商家的位置、外賣騎手的位置,商家備餐的時間、騎手到店的時間、騎手送餐的時間,相鄰或同一買家的其他訂單、相鄰或同一商家的其他訂單,以及騎手已接的其他訂單等海量數據,根據預先設定的業務規則(算法),做出當下最佳的派單決策,以及最佳的取餐和送餐路徑規劃。

在訂單執行的過程中,系統還會根據商家備餐的實際用時、騎手到店的實際時間及相關和相鄰道路的實時路況,進行實時動态調整,高頻系統優化(高峰時段,每小時優化次數可達幾十億次)。而且,随着時間的推移,數據及多渠道、多維度的反饋的積累,系統算法還可以持續優化,不僅越來越精準,而且越來越人性化。

毫不誇張地説,算法是數字化的魂。

二、未來,是數字化能力的競争

根據 Gartner 的定義,純粹技術層面的數字化轉型是指," 将模拟信号變成數字信号的過程,也叫數字化實現 "。

與企業經營視角更貼合的是業務層面的數字化轉型,它指的是利用數字技術及其相應的支撐能力,創造出更具韌性的全新數字化業務模式的過程。

第二個定義中有三個關鍵詞值得我們細品。

一是利用。這説明數字化轉型的要義,不在于技術層面的發明創造,不是要重新發明輪子,而在要結合實際業務場景,針對實際業務難點和管理痛點,把先進的數字技術用起來。

二是韌性。在軟體工程領網域,通常會音譯成魯棒性,指的是系統在受到外部衝擊時,還能維持其主要性能的穩定性。通俗來説,就是耐折騰、韌性強。

在這個充滿不确定性的時代,很多行業備受 " 來源多、頻次高、不可控性強的突發變化 " 困擾的行業,更具發展韌性的全新數字化業務模式,的确令人分外向往。

三是過程。這也印證了前文的分析,數字化轉型不可能一步登天,一蹴而就,畢其功于一役。

從這個意義上説,數字化轉型不僅要明确戰略定位和目标,定義清楚什麼是彼岸;還要把握好節奏,規劃好路徑,有步驟、分階段地從此岸向着彼岸進發。

數字化轉型應當是這樣一種 " 利用 " 的思路,即如何利用好數字化這個認知世界、改造世界的新工具,解決企業的業務難點和管理痛點;

也應當有這樣一種 " 韌性 " 的要求,即如何在這個充滿不确定性的時代,系統性地應對各種突發變化,提升業務的韌性和組織的韌性;也應當是這樣一種道阻且長的 " 過程 ",即如何在工業化尚未完成、數字化剛剛起步、整體利潤水平低、粗放式的傳統模式難以為繼的全方位挑戰下,帶領企業走向彼岸。

數字化的價值,在于幫助企業突破高度的系統復雜性和不透明性的重重障礙,将 " 黑盒子 " 變成透明、高效、持續進化的 " 數立方 "。

這樣的數字化轉型能在兩個方面創造巨大價值。

第一,提升對當期經營的掌控力,從而做到有效益的經營,提升存量業務的利潤率。

有了 " 數立方 ",我們可以在 " 看得見、看得全、看得清、看得準、看得遠 " 的有力支撐下,系統性地實現崗位層的精細管理、項目層的前瞻優化和企業層的全局掌控,這必将改變過去的事後管理、疲于應對、扯皮救火的工作模式,打破 " 方差大、消耗大、壓力大,均值低、效率低、效益低 " 的惡性循環,提升企業對當期經營的掌控力,實現降本、提質、增效,提升存量業務的利潤率。

核心業務的高質量經營是創新拓展的前提。只有主營業務良性發展、持續盈利,企業才有餘力和實力,才能拿出必要的資金資源和人才儲備投入業務創新和拓展。

第二,提升對制勝未來的拓展力,從而做到可持續的增長,提升增量業務的增長率。

有了 " 數立方 ",我們可以從新客户、新區網域、新業務、新模式等多個方面,打造健康、可持續、更具發展韌性的動力引擎,系統性地提升企業對制勝未來的拓展力。

未來的競争,不只是資本、人才的競争,也必将是數字化能力的競争。

三、成功完成數字化轉型,需要做對什麼?

數字化轉型絕非易事。正如埃森哲調研結果所示,只有不到五分之一的中國企業在數字化轉型方面取得了顯著成效。

要想成功完成數字化轉型,需要做對三件事:認知更新、業務更新、組織更新。

業務更新和組織更新都好理解,畢竟這是數字化轉型的價值所在。那為什麼還要特别強調認知更新呢?

改變觀念往往是困難的,改變習慣常常是更加困難的,這是人之常情。

如果對數字化的理解還不到位,對數字化轉型的價值還不清晰,對企業啓動數字化轉型的戰略意圖還不明确,就很容易被眼前的困難、客觀的障礙與潛在的風險和損失幹擾。

如果不能正視這些 " 人之常情 " 和認知上的欠缺,或多或少、或明或暗它們都會成為轉型的阻力。

探索的道路往往是蜿蜒曲折的,這是規律。

如果對困難準備不足,很容易在過程中灰心喪氣,半途而廢;如果對問題視而不見,又很容易步子邁得太大,走得太急,在過程中引發劇烈的震蕩與反彈,繼而迫不得已地 " 拉抽屜 "。

真正的改變需要深刻的理解和高度的共識。更新認知,建立正确的數字化理念屬于 " 磨刀不誤砍柴工 ",一定不能省。

建築企業數字化轉型的本質,是什麼?就是系統性重塑,提升掌控力和拓展力,增強發展韌性,實現高質量發展。

系統性難題需要系統性解法。不僅要在構建 " 數立方 " 時,秉承系統性思維,做到 " 數據、連接及算法 " 三個要素的系統性支撐;還要在推動數字化轉型時,保持系統性思維,通過 " 認知更新、業務更新、組織更新 " 三個抓手實現系統性重塑。

* 文章為作者獨立觀點,不代表筆記俠立場。

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