降低转型门槛 明略科技献策数字化六步

如何跨越数字经济鸿沟,追上或一举超越行业,领先企业,这里有一份秘笈。...





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联合国贸易与发展会议(贸发会议)近日发布了《2019年数字经济报告》,呼吁全球共同努力,缩小数字鸿沟,让更多人共享数字,经济发展成果,同时还提到以数据据为中心的商业,模式正越来越来越越多地被各个行业的领先公司采用;随着世界更多人,在网上的流动、连接和购买,接踵而来的是巨大的潜在收益和,可能的开发成本。

数字经济、数字化转型已成为企业,经营者日常沟通的高频词汇,到底如何跨越数字经济,鸿沟,传统企业才能有机会追上或一举,超越行业领先企业?
传统企业的新机遇:正以低门槛拥有,数字化能力 

党的十八大以来,我国数字经济蓬勃发展。数字技术已作为新一轮技术,革命和产业变革的重点方向,数字化转型为培育经济,增长新动能提供重要引擎,2018年,中国数字经济规模达到31.3万亿元,占GDP比重达34.8%。

传统企业正在以低,门槛拥有数字化能力,过去的高门槛(高门槛),变为了今天的新常态(新常态)。原生数字公司把实践成功的技术推向,了中国各个行业,以此赋能企业原有业务或助力开拓新边界,(新边界)。

以零售业为例,该行业内近 77% 的全球 500 强公司已开始实施或落地大数据和,人工智能技术与应用,均在进行门店,基础设施的数字化升级,同时开发独立的线上应用,致力于将线上和,线下数据的打通,从而通过端到端,的闭环数据挖掘,进行从消费者体验到供应链管理全链路,的降本增效。

在互联网时代,零售商市场份额流失,迫切寻求转型,但无奈技术门槛高,专业人才的招聘也是难点,随着数字经济时代的到来,新零售概念的提出与落地,零售商得以与技术领先,的大数据公司、人工智能公司共同探索并,实践新技术的实践应用,并也吸引到优秀人才的加入。
今天,技术与人才不再成为传统零售业,转型的拦路虎,这也代表了目前我国制造、餐饮等很很多,传统行业的现状。

同时,这一转型的投资,回报率是有目共睹的。在埃森哲发布的《2019中国企业数字,转型指数研究》中显示,9%的中国企业转型成效显著,已实现新业务(新业务,)营收占总营收的一半以上,成为“转型领军者”。这一比例较去年(7%)有所提升。

显然,从宏观经济政策、技术与人才的迁移,及落地成效来看,数字化转型已成为中国企业家实现内生和外延,增长的必然选择,这是促使传统企业,焕发生机的新机遇。

传统企业的新挑战:面对高不确定性的数字新世界

机遇向来与挑战并存。

在5G技术的助推下,社会进入物联网时代,以工厂设备、家用电器为代表的智能硬件、短视频、vr为代表的应用会促使数据,量呈井喷式爆发。

企业如何有效管理这些设备及其产生,的海量数据?伴随消费者触点和,行为的更加多元化、碎片化,企业如何与他们有效沟通?因企业数字化的普及,远程办公和人机协作,成为常态,如何有效管理看似分散式,的组织?

同时,随着区块链、大数据、人工智能、云计算技术的普及,市场格局将呈现去,中心化与集中化并存的局面。一些企业因有,数据资产的优势,制造商或渠道商有机会成为,品牌商,或者变身行业赋能者。在VUCA时代,企业如何定义自己?

在数字新世界,企业面临极大的不确定性,面临的任务不仅包括,全链路的升级改造,还包括对组织,架构的重新设计,和面对变幻莫测市场环境进行企业价值,的重新定义。
拥有数据 企业就能获得最大的确定性

全球2000家企业实践经验 实现数字化转型的六步走

企业如何应对未来的高不确定性?明略科技集团创始人、董事长兼ceo吴明辉(吴,明辉)给出了自己的答案——拥有数据,企业就能以最大确定性应对,时代巨变。

作为此次中国企业数字化转型,浪潮的参与者、赋能者、见证者和受益者,明略科技自成立之初就深耕大,数据和人工智能产业,已凭借领先技术和丰富,行业经验赢得了从500强外企、到政务和国企客户的信任,目前,已为公共安全、工业、数字城市、金融、营销、广告、服务业等垂直行业,的2000多个组织,提供数据智能解决方案。

近几年,明略科技见证了一些企业,从需要被说服开展数字化项目,到今天很多企业主动咨询数字化转型,的可行性路径。通过帮助企业实施项目,明略科技与企业客户共同,见证了数字化转型带来的显著成果。

同时,明略科技也抓住了数字经济带来,的迅猛发展机会,在短短几年时间就从,天使轮融资为d轮企业,规模从几百人,扩展为几千人,并成功吸引到国家,特聘专家、长江学者、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow吴信东教授以及政务、工业、营销、零售、金融等行业头部企业高管,的加盟。

以明略科技多年的实践,经验和对技术的理解来看,企业需要以六步走构建数字化,转型可行性路径:第一步,通过理念数字化形成新思维,方式;第二步,建立新资产规范化,制定企业新行为准则;第三步,进行组织代码化,让员工达成共识、高效协同;第四步,呈现运营精细化,这是针对企业存量,的降本增效;第五步,打造创新体系化,为企业探索增量的,规模化准备;第六步,实现经营多元化,不断拓宽边界,重塑企业的定位及价值主张。
第一步,传统企业应进行理念数字化。这是应对今天营商语境、企业经营和管理在新时代,下发展趋势的有力举措。

当前,“产业数字化”已成为数字经济新阶段的,重要主题,新模式、新业态、新理念正在形成,其中,理念数字化是构建体系,的根基。

●从国家发展方向来看,要构建以数据为,关键要素的数字经济,在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念指引下,推进数字产业化、产业数字化,引导数字经济和实体经济,深度融合。

●从市场格局来看,企业家没有数字化思维,不进行数字化投资,就意味着落后。在Gartner发布的《2019年全球首席信息官,议程调查》中显示,增长是每年ceo在回答工作优先级,时的第一位,今年首次出现了并列第一,增长和数字化占比同为22%。数字化正越来越上升,到领导地位。而在中国,数字化的优先级还会更高。

业务数字化在降,本增效的同时,还在生产企业的新资产——数据,理念数字化是新资产(新,资产)形成的源动力。

●企业领导者需要,特别注意的是,过去的信息化建设,是将业务过程中,已经存在的数据进行记录;今天的数字化转型,是业务过程中本身,就在持续生产数据。通过业务沉淀的数据,企业可通过知识图谱、深度学习等人工智能技术,实现降本增效,更好的盈利,最终打造智慧企业。今天企业在进行,数字化改革的同时,还在收获新的资产。

●今天,数据资产对企业的,价值不言而喻。近日,德勤发布了《数据资产化之路——数据资产的估值与行业实践》,这是从资本视角在探索如何构建,数据资产评价体系。目前,数据资产尚未体现在企业的,财务报表上,但鉴于数据产生的价值,已经被证明——互联网巨头已从中受益,因此对于数据资产的确认,和计量,是企业应持续关注的课题。

●因此,企业需要建立数据,资产规划意识,从开展业务初期就要有意识的对采集和,沉淀数据资产进行规划,对数据价值进行预判分析。企业需要将数字人才,与行业专家高度融合,才能发挥组织效能,理念数字化是将人才,价值最大化的指导方针。

●从组织结构来看,因为业务流的数字化,企业同时需要招聘数字,技术与行业经验人才,伴随产业数字化的持续投入,数字化人才也渴望在拥有大量,真实场景数据的传统企业中大展拳脚,这为传统企业的数字化人才储备,带来了帮助。

●在传统企业中,当业务场景进行数字化,需要数字技术人才与行业,从业者密切协作。从提高组织效能来看,当企业把数字化上升到,战略高度时,将有助于两类人群的融合,有助于传统企业将数字人才,价值最大化。
理念数字化如何落地?

从明略科技为全球2000多家企业进行数字化,转型的实践经验来看,建议企业实施中台战略。明略科技的新一代(新一代)数据中台,核心理念叫faster。F是Foresight,对未来有先见之明、有预测,A是企业继续增长的野心,以核心竞争力打造的野心。STER是实时感知模型:分析理解、智能涌现、敏捷响应。

这更是企业落地,理念数字化的有力抓手,领导者通过构建,具有行业know-how的中台实现对生产力和生产关系,的全新把控,构建企业在新时期(新时期),的统一话语体系,并通过数字能力,进行敏捷创新,最终实现资源优化配置,智能决策。

第二步,企业将新资产规范化,将数据安全和数据标准上升,到企业战略和行为准则之一,这是为企业的可持续增长奠定,的最坚实基础。

百度百科对公司,治理的定义是,通过一整套正式或非正式的、内部或外部的制度来协调公司与所有利益,相关者之间的利益关系,以保证公司决策的科学性、有效性、从而最终维护公司,各方面的利益。

当数据成为企业的新资产,就上升到了公司,治理的战略高度,具体包括:

首先,“数据安全”将是所有企业的最高纲领。世界各国都在重视,对数据安全管理的重视,2018年欧盟发布了最,严通用数据保护条例(GDPR),中国国家互联网信息办公室也在,去年5月发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》(简称 “《数据草案》”),该草案也包括细化了与数据安全,相关的合规要求。

因此,企业需要更加重视“数据安全”和“隐私保护”的关键性,应从开发管理,运维管理,业务连续性等方面全面,建立企业数据安全的规章制度,并搭建对数据,安全的评估方法,对风险的监测和,应急应对体系等。

数据安全也是明略,科技的最高纲领,明略内部已成立数据,安全委员会,定期不断地优化改进空间及进行,系统内部审计,同时明略也将自身实践经验,赋能于企业(于企业)客户,为企业组建数据安全委员会、构建内部数据安全等。

其次,数据标准是企业日常,工作中的新行为准则。唯有在统一标准下获取,的高质量数据,才能为企业建设数据中台,打下夯实基础。

以金融业为例,中国人民银行科技司司长,李伟曾在“第四届中国新金融(新,金融)高峰论坛2019”峰会上谈到,金融业是数据密集型行业,在生产经营过程中,积累了海量的数据资源,只有做好数据治理,才能更快、更好地推进数字化转型。但当前金融业整体数据质量不高现象(,高现象)依然突出,给数据深入挖掘与,高效应用带来困难。这也是目前很多行业在数据治理,上的现状。

此外,以明略科技在轨道交通,行业的实践经验为例。上海地铁是目前,全球最繁忙、线路最长的城市轨道,交通系统,日均载客量1200万,这对整个“维保”来说是非常大的挑战,并且日常巡检也面临着极大,的运营压力。

轨交系统大致分为生产网、管理网和对外服务网,以生产网来说,这里面是轨交最,核心的一些设备,比如车辆、信号系统、控制系统等,上海地铁有50,多种不同的车型,涉及多达2万多个设备,这些设备之间有控制联动,有故障会相互影响,这需要有相对应的,传感器采集数据,这也代表着,不同的数据协议,数据治理难度很大。

明略科技通过构建,数据中台的方式,重塑企业IT架构,打通IT和OT领域,对轨交系统的,三网数据进行汇聚,在形成共同的数据源后,明略科技制定统一数据,标准和输出统一数据服务,并实现通用业务,这样数据在被实时调用时,不仅可及时掌握,车辆的运行状态,还能从中获取业务洞察,真正解决实际问题,从而实现高效维保与运营。

另外,明略科技也是《市域快轨交通技术规范》发布的核心编制成员,也参与编写了公安,领域首个《公安知识图谱标准与,白皮书》,这也反应了各行业,对数据标准和规范的重视。

第三步,将企业组织代码化。通过业务数据化,形成组织代码化,从而以共识、透明、信任为特点实现企业关系网络,体系的步调一致、高效协同,最终实现企业管理的资源,优化配置。

无论何时,企业管理终究在探索资源,优化分配的问题,始终面临如下问题:

●企业内特别是在集团型企业内,难以达成认知共识。各部门之间本身就是天然的话语,体系不一致,此外考核标准不一样,这也造成利益点,出发点不同,沟通成本较高、内耗严重,这成为大中型企业的通病。这造成了企业无法,快速响应外界变化,或集团型企业难以对各,业务单元形成高效管理和发展预判。

●企业关系网络的信任关系,难以真正建立。员工很难与企业形成,精神层面的同频共振,客户很难识别企业交付,工作背后的真正价值,合作伙伴又总在,担忧企业的真情实意的含金量,这些问题归根到底是企业,关系网络缺乏信任、透明的特点。

●放权与收权之间,的平衡难以把握,把握不好则造成了员工,重视短期利益,或即使是有着强烈责任感,的员工,也在工作中,难以获得成就感,这会造成优秀员工的流失。

●组织经验难以沉淀和,高效运用。对企业长期发展而言,集体经验是无价的,如何让资深员工经验,得到传承?又如何规避企业决策总靠经验和运气,搏一下的问题?

中台战略让组织代码化,打造以共识为特点的,企业关系网络,让数据流引导业务流的,重塑,从而实现组织内的降本增效,实现资源优化配置。

吴明辉曾表示,任何企业的变革,都需要中高层达成共识,基层员工有机协作,才能稳健开展。企业的数字化转型始终应该,从企业管理、经营目标和组织,协同层面思考。

以明略科技的理念来说,MANAGE DATA LIKE CODE——“未来在企业里面管理,数据就要像管理代码一样”,这也代表着业务数据化、组织代码化。
在管理代码时,我们可以看到每一行代码、每一个代码文件由哪些工程师,一起开发,以及每个人的修改、做备注、注释;数据也一样,每一项业务都有数据作为信息进行,实时采集并记录,把数据当成企业,共识的语言体系。

当业务数据化,组织代码化,打造以透明、协作为特点的企业关系网络,可实现组织畅通运行,并激发组织的高效运转。

以零售行业为例,明略科技为行业领先的某新零售(新零售),公司打造了一套ai中台,主要带来了三方面的提升。首先,改变了探索方式和时间效率。数据科学家写代码通常是,交互式的,原先类似拖拉式的方式无法满足,数据科学家的需求,明略科技的ai中台,使探索方式变得更加灵活,并且探索时间从15天,减到了7天。第二,改变了模型发布,方式和发布效率。原先的做法是,算法工程师写完一套,工程师重写一遍,然后再上线,使用AI中台后,可快速上线同时做AB测试、滚动升级、小流量测试等,平均发布时间也从15天,大幅降低。第三,原先ab测试需要,人工重度参与,且复用性差,现在则能轻松应对。

通过中台作为抓手,当把所有系统,通过数据连接起来,就能发现真正的问题。这样的好处是,打开了企业内部的黑匣子,通过数据化透明呈现,让员工清晰的看到企业,的经营目标、阶段性目标、自己完成目标的进展,自己和其他同事,的权限及职责,并会主动思考在分工,上如何与他人更好的配合,才能提升自己这,一环的效果转化率。这样,通过组织代码化也平衡,了放权与收权上的关系。

同时,借助知识图谱技术,业务流程中积累的数据还将被沉淀,为组织经验和知识,结合数据作为内部不同,部门沟通的翻译转换器,降低沟通成本。
以明略科技服务的,上海申通地铁来说,基于作业指导说明及过往,的维修工单,明略科技轨交数据中台建立了轨交,运维知识图谱,将老师傅经验进行沉淀传承:通过工况相似度进行检修,方法推荐,形成“故障检修建议”推送给员工进行参考。

同时,针对各种应急处置场景,基于实时车辆状态,系统将司机操作数据实时还原给,地面运营工作者,从而规避了司机与运营者,直接沟通话语体系不一致的问题,运营者根据数据反馈可为司机提供最适当,的应急处置建议。

第四步,实现运营精细化,降本增效,是企业实施中台,战略的效果呈现,是供需匹配和,运营效率的加强,是对企业资源的合理调配。

2019年,网上有两句流行语被很多,企业经营者转发,一句是 “过去靠运气赚的钱,今天凭本事又都赔完了”, 另外一句是,“中国所有的生意,都值得再做一遍!”显然,中国企业粗放式生长的,时代已经过去了,今天的企业必须进行,精细化运营才能抵抗寒冬,才能有精力发现新的机会。

企业实施中台战略,运营精细化,加强供需匹配关系的管理,通过精细化的消费者洞察,加速销售转化。

明略科技为宝马中国,搭建品牌一方数据管理平台(DMP),进行更精细化的消费者洞察,从而提升销售转化率。基于宝马 DMP,接入宝马中国所有营销,相关数据以及外部数据,通过行业领先的 AI 算法预测有购车意向的人群,并区分人群价值及洞察,购买动因,在行业首创的媒体专属流量,池中进行 AI 一站式精细营销运营,从而帮助 BMW 触达真正有购车意向的人群。

此外,还是以明略科技轨交数据,中台为例,上海地铁每年维护的,人工成本在数十亿规模,相当高昂。通过中台赋能,实现智能维保后,一个显著效果是,上海地铁原来每天要做,的日检工作,目前实现每8天一检,极大减轻了运维工作量和,人力成本。

以消费品行业为例,能卖多少货始终是个无法,确定的大问题,这高度影响着企业对,现金流的管理。传统的销售预测是,基于历史销量的预测建模,精确度低,无法进行以销定产,使得存货周转率较低。

通过数据中台,企业把研发、采购及生产、销售渠道、营销等全链路数据进行,治理融合,并进行价值释放,例如借助ai技术进行更精准,的销售预测:通过把企业在上千个门店的,历史销售数据、周围三公里内的目标,客流数据、每个门店周边天气,假期及促销活动数据,多个电商渠道的历史投放,及运营花费、销售数据等汇总到中台,依据这些变量,通过大规模计算,可对每一个门店的sku,供销数量、电商平台的供销数量、投入预算进行精准预测。

当“前端”门店及电商需求准确以后,后面的供应链进行联动,这样可减少前端,商品的浪费,最终实现以销定产,根据销售来调整采购和,库存管理,从而打造柔性供应链。
第五步,开展创新体系化,实施灯塔计划(Pilot Program),实现敏捷创新,并利用数字化能力规划,规模化路径。

客观存在的不确定性是,每个行业都无法抵抗,周期更迭的命运,企业经营者始终在布局新业务(,新业务),挖掘下一个增长点。企业如何实时,感应不确定性,如何拥有对未来的预测能力,如何克服不确定性?

实施中台战略获得的,是企业智慧大脑,实现对企业发展的,实时感知、经验修正和预测未来。

一个现状是企业获取,的信息不全面,对市场的判断就存在偏差,一叶障目不见泰山,是很多企业经营者无法,进行决策的根本原因。

通过实施中台战略后,企业相当于构建了,自己的智慧大脑,如同证券分析师拥有丰富的,数据库一般,可以掌握历史经验数据,同时又由于中台承接的是,实时业务数据,并通过知识图谱、深度学习等技术,使得企业的不仅,拥有的是经验,更拥有对经验修,正和预测未来的能力。

基于企业智慧大脑,打造动态创新体系,进行实时数据监测及评估,并设计规模化实现路径。

在中台理念下,新品从研发、生产到销售这一全链路将,实现敏捷创新。

建立企业的灯塔计划,当企业通过数据洞察到消费者偏好的新趋势,(新趋势)时,研发部门可以迅速开发,新品,并通过柔性供应链,进行小批量生产,然后基于销售渠道数据进行,模拟定价,再利用同类或相似产品的,多维度数据进行建模实现供销预测,最后铺货到销售渠道进行,概念验证,从中获得产品优化和渠道,调整依据。当监测到销量会与预期相符,或超过预期时,即可规模化生产。
同时,整个流程数据实时可见,从产品设计开始就是以满足消费者,需求为前提,同时消费者反馈动态可见,投资回报率可预期、可监测,可以销定产,并实现创新效果数字化呈现。

第六步,进行经营多元化,数据资产释放价值会让企业再次,审视自己的定位,最终重塑企业的定位及,价值主张。

发展到一定规模的,企业势必会开启多元化业务,实现可持续发展,因此企业的价值主张会,不断迭代。在新时代,企业数据资产的沉淀,正在让企业重新定义边界,数据资产释放价值会让企业再次,审视自己的定位,重塑企业价值主张。

在《2019年数字经济报告》中还提到,“在全球“数据价值链”中,许多国家可能发现,自己处于从属地位,处于各种发展水平的国家有可能,只能成为这些数字平台的原始数据提供者,同时不得不为平台所有者利用这些数据产生,的数字智能付费。打破这种恶性循环需要,打破常规的思维,以找到数字经济,的另一种配置,能够带来更平衡的结果,并更公平地分配来自,数据和数字智能的收益。”

这个观点也,适用于企业组织。

企业通过中台沉淀的数据资产,和应用模型,很有可能会通过api,形成内生和外延的突破口。

今天我们已经看到,一些行业的头部企业,在数据沉淀积累后,由数据中台更快释放价值,这不仅打破了,行业竞争格局,也突破了企业自身的边界。

又如某汽车大型经销商集团正在通过构建,中台进行数字化改造。该数据中台通过服务b端的经销商和品牌,商来服务c端消费者,让消费者可以更全面、高效、透明的获取所需服务,如:智能选购、在线查看维修花费等,同时进行线下和线上数据,采集及打通,当数据沉淀一定周期后,经销商集团即可基于数据分析,进行多品牌的交叉销售,通过数据api形式,向品牌商赋能,从而增加行业竞争力和,话语权。

变革处于萌芽期 企业应抢先布局 抢占数据智能收益 

在联合国发布的《2019年数字经济报告》中还提出,构建数字平台的企业在,数据驱动型经济中具有巨大优势。通过充当中介和基础设施,它们能够记录和提取与用户进行,的在线操作、互动和交易相关的数据。

数据中台就是企业级的,数字平台。吴明辉(吴明辉)曾向多位集团,企业负责人分享过,“在万变时代,拥有一个强大的数据中台,就可以由此延伸出千变万化,的竞争力,这也是数字经济时代的,新特征(新特征)之一。”

目前数字化变革尚处于,萌芽状态,对企业来说,谁能抢先布局,谁能率先完成数字化转型六,步走的通路,谁就能抢占智能,时代的话语权。
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申耀的科技观察,由科技与汽车,跨界媒体人申斯基(微信号:shenyao)创办,16年媒体工作经验,拥有中美两地16万公里,自驾经验,专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技,内容的观察和思考。

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