企業數字化定義?數字化轉型，是這幾年很熱門的一個詞，雖然“數字化”很熱，但想了解數字化、知道企業在轉什麼、以及如何轉型升級，核心在于理解數字化的對立面是什麼隻有明确了一件事情的對立面，才能明确這件事情的價值，接下來我們就來聊聊關于企業數字化定義?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

企業數字化定義

數字化轉型，是這幾年很熱門的一個詞，雖然“數字化”很熱，但想了解數字化、知道企業在轉什麼、以及如何轉型升級，核心在于理解數字化的對立面是什麼。隻有明确了一件事情的對立面，才能明确這件事情的價值。

就“數字化”而言，個人理解，它的對立面是“經驗化”。

就企業而言，過去企業管理雖然有制度，但不論是制度怎麼定、還是制度怎麼落，核心都在人上，重點都在中層管理者上。所以我們對于管理者的期許，往往是一些從業很多年、見過世面的人，因為隻有經曆的多了、看得多了，對一些棘手的事情才能有比較準确的判斷，碰到大風大浪也知道應該怎麼做才能平穩渡過，這都是個人經驗帶給企業的價值。

但問題是，過去工業時代的商業環境，變化是很慢的，所以通過人的經驗來管理企業是可行的。但互聯網時代的到來，尤其是移動互聯網的普及，使得商業模型進化的速度驟然加快，一家企業的興衰可能就幾年的光景，一些過去對的經驗，放到今天可能就是錯的。特别是我們推崇的新賽道、新風口、新藍海，單純靠經驗去做判斷，是很難的。

這裡就涉及到一個非常關鍵的問題，就是經驗雖好，但經驗是滞後的，而互聯網下的商業模式，非常看重前瞻性，這“一前一後”，透露的是兩個思維方式的差異。

數字化的優點，就在于可以通過數據告訴我們，哪些商業模式值得關注，哪些領域可以去探索。比如大數據中的多維分析、異動歸因等方法，都是通過數據的方式，在某些迹象出現的第一時間，就給我們預警。通過數據分析師的解讀，就能第一時間知曉這是個機會，還是個災難，不至于等窗口過去很久了，才後知後覺。

但經驗就不重要了嗎？不，經驗一樣很重要，數字化并不是一個“非此即彼”的關系，而是讓企業同時具備兩種能力，通過經驗來總結過去，通過數據來擁抱未來。

所以，我們可以總結一下“企業數字化”的核心觀點，就是“通過數據來刻畫企業、通過數據來指導業務”。通俗一些，就是企業通過數據，來了解自己的現狀是怎樣的，優化點在哪裡，同時看清楚業務正在發生和即将發生的事情。

雖然企業的形态千差萬别，ToB、ToC、ToG，等等，但業務的本質卻沒有變，一種叫做“價值增量”，一種叫做“降本提效”。因此，通過數據，我們可以搞清楚兩個問題：一個是我們目前的業務是怎樣的，這個領域是不是有增長空間、相較于競對是不是有競争力，等等；一個是數據對我們目前的業務，有沒有幫助作用，比如識别高成本低效率的部門、或者是檢測成本的支出有沒有浪費，等等。

當然很多企業會說，我們也有數據分析團隊，基于企業目前的ERP系統去做，但這都是淺層的數字化工作，隻能局部改善，起不到質變。那麼什麼是深層的數字化工作，要看企業有沒有數字化的運營系統，通過數據來探查業務的轉化、指導業務的展開，企業不同機構、業務之間的數據有沒有打通、現在是不是依然與數據孤島的情況，有沒有懂數字化的人才在管理企業。所謂的“用新的頭腦指揮舊的身體”，通過數據建立合理的發展觀念，大緻就是這個意思。

阿裡内部的數據文化，可以總結為：“有數據，講數據；沒數據，講案例；沒案例，去調研”。大家都盡可能地用數據來溝通和讨論，從而保證指導業務的科學性，而不僅僅是根據個人過去的主觀經驗，來對未來的業務做指導。

但是，唯論數據也不對，不同的行業，有不同的基礎原理、行業知識、應用工具、業務流程，這些沉澱了幾十年的行業經驗，不能随着數據的出現，就可以去打破它，而是想一想這些經驗如何才能沉澱到數字化的平台上，與現在的新技術産生融合，才能産生強大的化學作用。

例如，産業數字化 ≠ 數字技術 産品，而是産業數字化 = 産業 數字技術。比如工業制造領域，一個成品可能有幾十個生産制造環節，過去這些環節并沒有彼此打通，因此生産效率、良品率、庫存率都得通過人的經驗去做，那麼現在這些環節能夠通過數據的形式，呈現在數字化平台上後，我們是不是就可以實時發現生産環節中的問題，是不是就可以通過淘寶等平台預測未來銷量，從而實現良品率的提升和庫存率的下降，同時出現呢？

一個數字化做的比較好的企業，基本都是充分結合自身應用場景、能清晰提出問題和定義問題的企業。

即便我們知道了數字化是什麼、數字化要做什麼，能夠把數字化落地，仍然不是一件容易的事情。這其中的GAP，主要體現在兩個方面上，一個是企業戰略與技術産品的GAP，另一個是數字化方案與數字化實施的GAP。

雖然我們往往把一些講方案的事情稱之為“忽悠”，但其實能夠把方案講清楚，對企業而言是非常重要的。企業不是創新業務，可以有快速試錯的機會，企業的頂層設計不好，很多工作是無法展開的，而且一旦要改變原有的方案，對于組織複雜的企業而言，無異于一次“化療”。

現有的企業數字化經驗，雖然能夠在當前行業獲得比較不錯的結果，但但對新的行業，仍然是兩個平行世界，它們的技術、績效、商業模式等等，都是不一樣的，所以導緻了傳統企業不信任新技術、而新技術對傳統企業又不屑一顧的情況。

很多技術出身的專家，在講自己方案的時候，通常用三個“牛”來形容自己：我們公司多麼牛、我們的産品多麼牛、我們的案例多麼牛。不論客戶是誰，一頓道理說出來，給企業的感知就一個：我們就是最佳實踐，你們不用思考，照着做就行。

雖然互聯網在數字化的道路上跑的很快，甚至很多企業就是數字化企業，但我們也需要看到，從C端數字化走向B端數字化的過程中，很多領域的複雜性是之前考慮不到的，而且很多專業知識都是經過幾十年的沉澱，我們對于這些知識是陌生的。一個簡單的動作，對于C端而言動作可以很快，但B端就不行。

因此要想把自己的技術産品用起來，還是要走到企業的戰略中去，了解它的過去和問題，提出切實解決問題的方案，而不是技術産品的性能和數字化産品的指标。

從這個角度看，一個合理的咨詢和調研過程，一定少不了。

就像KPI和OKR，很多時候它們是重合的，但KPI是為了數據指标，而OKR是為了團隊目标，看起來類似，核心理念其實是不一樣的。

數字化的過程不會一帆風順，因此企業數字化能力，更應該向四大取經，而不是互聯網公司。

我們常常諷刺互聯網的一些用詞：打通、閉環、抓手…… 但面對複雜的客觀世界，這些詞依然有它的意義。以企業數字化能力為例，大道理都是務虛的，具體到每件事情上，都要無限的去挖掘自己的潛能。

還記得一則故事：咨詢公司的一名新員工，要向目标客戶兜售方案，但目标客戶的老大很忙，因此需要把自己的方案在1分鐘之内講清楚。最後，跟目标客戶的老大溝通時，在電梯中，一句話就闡述清楚了自己的方案：根據我的調研，貴公司能在一年内提升30%的營收。

細節忘記了，但這種高度抽象的能力，還是非常需要的。

那麼數字化人才的“務虛”能力，應該有哪些呢？簡單講，有四點：

首先是将抽象問題具象化的能力，比如一個客戶問你：關于企業數字化，你認為我們應該做什麼？這是一個非常開放的問題，但卻又需要非常具體的說明，因此如果沒有事前對客戶行業的調研，就很難把抽象的問題具象出來。

其次是根據現象看本質的能力，比如客戶企業這麼多的部門，相互之間利益沖突很多，怎麼解決？這其實就得從打通、閉環、抓手……的角度來考慮，提煉出本質問題，解決本質問題才能解決客戶問題。

再次是系統思考問題的能力，真實的方案，不一定有多麼的高大上，更多的是非常瑣碎但又具體的細節，那麼如何像畫架構一樣來提出一個系統的方案，考察的就是體系化的能力。

最後是快速學習的能力，這點與基金、投行等行業的要求比較類似，日常接觸到的公司不會都是你熟悉的，大多數是陌生的行業，比如化工、生物或者是航空航天。過去是一個“隔行如隔山”的時代，但在信息互聯網化、知識平台化的今天，跨領域的快速學習，其實是可能的。

因此，數字化的人才，不一定從數字化的公司走出來，因為隻有解決問題才是行業的目标，所以從咨詢公司中出人才，反而更可靠一些。

有時候，企業會會對數字化有質疑：這不就是個帶貨的平台嗎？每時每刻，數字化都在被質疑，但自始至終，數字化都在被重視。

我一直認為，數據研發崗位，卷到最後，卷的都是行業解決方案，所以，在技術之外多了解一些業務問題，不僅是必要的，而且對于未來二三十年的職業規劃，幫助很大。

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