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数字化转型:信息化是过去,数字化是现在,智能化是未来!

2023-02-19 12:22:46 时间

导语 |  近来,数字化转型逐渐成为企业转型发展的标配,企业似乎都在研究或正在开展数字化转型,使得信息化、数字化转型等相关词汇的热度频频攀升。但与此同时,不少人将信息化、数字化、智能化混为一谈,难以区分三者的内涵。如果不弄清楚这个问题,企业就无法深入理解数字化转型“是什么”、“为什么”、“怎么做”的问题。因此,我们特邀 前喜茶数字化高级副总裁、腾讯云 TVP 行业大使 沈欣老师,为我们分享什么是数字化,它和信息化有什么不同,数字化的下一步又将是什么。

作者简介

沈欣,前喜茶数字化高级副总裁、腾讯云 TVP 行业大使。多次担任红杉、中信、太盟等投资基金 IT 顾问,负责对投资企业进行尽调及投资后 IT 规划。

引言

技术的脚步总是匆匆,从未停歇。从 170 万年前使用火开始,人类作为第一种能直接使用外部能量的生物,便在进化中产生了重大的转折。而信息化的年代则可以从文字出现开始计算,人类在不到 6000 年的时间里,依靠技术完成了迈出地球的任务。比起统治地球 1.6 亿年的恐龙,人类使用的火与文字,意味着能量与信息鸿沟的巨大差别。

数字化年代则是算力与信息化的结合。我们必须承认,数据库的发明让信息变成了数字,是迈向数字化的重要一步,而算力和算法的进步则让计算变为了可能。

在迈向数字化的年代,人类有着大量失败的经验和教训,其中 50% 以上都源自于对数字化和信息化的认知不清,总想用信息化的思维和手段,就得到数字化的结果,往往事倍而功半。因此,我们今天一起来探讨一下什么是数字化,它和信息化有什么不同,数字化的下一步又将是什么。

众所周知,企业和人一样,都是在逐步成长的,在不同阶段,有着不同的需求,而且技术的投入随着企业的经营规模也有着上限,技术的落地更是要综合考虑大量因素与路径。

一、点线面:数字化

与信息化的差异比较

首先,信息化偏向于点与线的提升,以木桶效应为例,信息化的年代大家都在努力去找那一块长的板,这也是为什么往往选型 ERP 等系统都会非常谨慎,会加入各种技术评标考量,恨不得一套系统能够用几十年,实际上也的确有很多 ERP 真的已经用了几十年。其次,信息化强调的是规范与流程,是把各种不规范的内容整理到数据库里,并且分门别类,这是数据电子化与信息格式化的问题。此时,成熟的、有经验的系统预留了更多字段,考虑了更多可能性,信息处理过程更准确,优势也更明显。通过信息化,减少了错漏,同时把大量的业务异常用流程进行归并,提升了效率。

相较于信息化而言,数字化则是偏向于面的提升,同样以木桶效应作为例子,数字化强调的是不能有明显的短板,因为技术迭代速度快,需要围绕长板进行对齐,是一个整体提升的过程。其次,数字化不是从天而降的新事物,在信息化的年代,除了带来效率和减少错漏以外,大家都一直在摸索数据的价值,换言之,也就是数字的意义是什么,无论是简单的报表,还是复杂的 BI,都试图通过数据说明:为什么会变成现在这样?未来可能会变成怎样?每次当我们深究这两个问题的答案时,就会像那个回答终极问题的电脑一样,面临着“数据不足”的困惑,这也是数字化的本质:通过引入更多的数据,解决数字的意义问题。

基于这个基本差异,我们可以看到,要想把数字化工作做好,与信息化相比,需要不同的路径和技能来实现。

但值得一提的是,无论是信息化还是数字化,都需要人来落地执行,同时需要成本投入。而智能化则是剔除人的角色,一切依赖机器通过数字化实现。这三者不同的路径意味着选择不同的方式和手段,在不同的周期内将会获得不同的回报。很显然,那些因为数字化不力被干掉的 CIO 里面,很多都是因为在这里走了弯路。

下面,我们可以先看一下信息化、数字化、智能化的比较图:

信息化

数字化

智能化

内核

解决数据电子化问题

解决数字的意义问题

让机器通过数字介入一切

内容

信息格式化+数据分析按流程执行

信息格式化+数据分析知识+决策优化执行

信息格式化+数据分析知识+决策自动执行

作用

信息处理处理异常

信息处理、数据管理知识管理

信息管理、数据管理知识管理决策管理、运营管理

价值

提升人的效率

提升人的价值

减少人的参与

体系架构

数据库+软件

数据分析+生态

生态+商业模式

应用方式(例)

ERPOA

BI协同

AI+IoT机器人

说人话

业务数据化,用信息系统记录业务过程

数据业务化,用数据指导业务变革

人和机器无缝交互,各取所长,改变业务模式

难点

落地执行

数字模型

定义边界

二、七大步骤:数字化的落地路径

数字化时代的路径,应该让数字化进行衡量,总结以下的路径可供参考:

第一,确认目标,数字化可做的事情非常多,我们可以针对每一件事情确认一个目标,即,什么算是成功?若没有清晰的目标,未分解到具体业务部门,往往都将导致失败的结局。

第二,估算收益,针对不同的数字化工作,分为合法合规、战略应用、业务提升三大类。其中,合法合规对于有上市、融资需求的企业必须放在第一位;战略应用周期长,但是受到额外重视,排第二位;业务提升则需要一视同仁,我们可以和业务部门一一确认预期给企业带来的价值 X,然后计算所需要的成本 Y,将每一个需求的X除以 Y,得到各个需求的 Z=X/Y。每个需求的Z值不同,我们只需要将 Z1、Z2、Z3…Zn 进行排序,挑出最大化的Z值进行优先落地。对于部分业务中共通的子任务、共用的前置任务,可以作为数字化部门的内部需求来进行处理。

第三,落地实施,根据传统的信息化模式,实施是一个复杂漫长的规范过程,主要因为信息化是一个 0~1 的转变过程,从手工改为电脑操作,从随意操作到按流程执行,这其中有大量和人打交道的工作,很多业务体系需要磨合和持续调整。但是在数字化的年代,更重要的是依靠系统快速连接,在对数据资产治理的基础上,能够通过数字量化业务的价值,并带来对业务的提升。因此数字化年代,系统开发的效率变得尤为重要,这时我们必须依靠三大中台体系:数据中台,解决数据的复用和高效伸缩问题;业务中台,厘清业务的最小单元并提供了复用;逻辑中台,即低代码工具,配合数据和业务中台快速构建终端系统,并提供足够的灵活性以适应各分支的差异化需求。

第四,量化衡量指标,当数字化体系实施完毕以后,最核心的是需要建立量化指标,选择的维度合理、准确,就能够快速精准地协助业务发现问题,真正实现数据业务化,否则只能沦为业务的报表工具,永远被排除在决策层之外。

第五,指导业务变革,变革有大有小,并不是只有颠覆才是创新。例如,在某甜点企业中发现糕点品类的损耗偏高,通过数据发现,平均日销售数量为 6,半成品包装为 12 个一袋,当天解冻后未销售半成品必须丢弃,因此只需要建议供应链部门将每包装改为 8 个,就可以看到损耗比例迅速下降。这种基于数据来指导业务的能力,是每一个 CIO 向 CDO 迈进的必备技能。通过积少成多,协助业务在细节上进行效率、满意度、差错率的提升,才能够充分体现数字化的价值。以餐饮业的数字化为例,从跨岗位的颗粒度大概有 100 个左右的环节,分别从效率、损耗、生意机会、顾客体验、服务等维度进行数字赋能,大约能提升营收 5~8% 的收益。

第六,形成透明生态,常言道,信息化让数据在企业内透明,数字化让信息在生态内透明。简单来讲,信息化产生的数据是给自己用的,而数字化则更进一步,将企业的数据进行处理后,让整个生态基于这个信息取得收益。这其实也对数据安全提出了更高的要求,对信息协同提出了更高的要求,这也是为什么在数字化年代,数字的“资产”价值被屡屡提起,正是因为“数据资产”能够安全流动,能够带来确认的价值。如何让信息在生态内产生价值,也是每一个 CDO 值得深思的问题。

第七, 智能化赋能,一方面,人不可避免地会犯错、会偷懒,而多线程复杂相关的问题过分依赖经验,大量重复性工作仅仅依靠人工已经无法满足。另一方面,用人成本越来越高,但技术不断迭代更新。因此,我们在下一个阶段要充分考虑和利用智能化,在我看来,未来企业的员工只有四种,一种制定战略,一种提供专家经验来培养 AI,一种做最一线的服务,另一种则是共享外包方式。智能化除了 AI 的使用,特别重要的一点就是定义边界,机器和人的边界,与 AI 的智能程度,业务的复杂程度、操作的重要程度都有关系,这是一个动态的过程,也是智能化需要解决的重点。

综上所述,我们可以看到数字化和信息化对人的要求是不同,对路径的要求也是不同的, 我们总结为三种不同岗位在不同工作内容的差异性:

  • CDO(Digitization)是主动发现哪里可以挖矿,用什么方法挖;
  • CIO(Information)是判断先挖哪个矿更合适,用多少成本挖;
  • CTO(Technology)是具体挖矿的那个人,决定用什么工具挖。

三、从信息化到数字化,

未来智能化是大势所趋

我们常说,信息产生的价值是 0-1,数据产生的价值是 1-100,两者是加法公式,而智能化算法产生的价值是 100-10000,是乘法公式。因此,让我们用一个日常生活例子来总结一下信息化、数字化、智能化的区别,如果我们把业务比喻成红绿灯,红灯停、绿灯行就是我们的基础业务规则,信息化是告诉我们,A 道路有 10 个红绿灯,B 道路有 7 个;数字化则是告诉我们,A 道路的 10 个红灯等候时长较短,B 道路的 7 个红灯等待时间会很长,而智能化呢,他会定义边界,那就是有单双号限行。

只有厘清信息化、数字化和智能化三者之间的关系,我们才能在数字化时代利用好这三把刃剑,为企业数字化转型赋能。

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