[VIP第1年] 指数:3
数字化转型”的三个阶段“数字化转型”作为从信息化发展到智能化的中心阶段，也是人与机器决策/执行关系转换的过程。参考过去几次技术**的持续时间、智能化关键技术的成熟程度以及对社会及生产关系的影响，笔者预计“数字化转型”会持续较长的一段时间，整个过程大体为：各方面数字化接入，搭建智能决策能力这一阶段也称为“数字化转型”的基础建设阶段。一方面，企业需要基于自己业务的特性，从上游到下游，从内部到外部，各方面实现数字化接入。这里提到的数字化接入是指对企业生产运营的各个重要节点以量化指标形式进行梳理，制定并规范具体指标的数字模型；同时，通过技术研发，实现指标数字的自动采集、汇总和加工。对于一些受限于技术能力暂时无法实现自动化采集的数据，需要企业制定严格的管理规范并培训员工进行采集，务必保证数据的准确性和及时性；另一方面，基于采集的数据，搭建具有业务特征的算法模型，并持续输入企业经营数据实现模型的迭代演进。这里要特别注意，前期搭建的业务模型更多出自企业中心人员的认知，带有很大的主观性。通过数据的持续训练，需要对模型不断进行修正，模型的准确性直接决定了后续机器学习的时间和成本。
传统企业如何做数字化转型？呼声比较大的是生产制造业，所以以下很多都倾向于生产制造业的业务情况：第一阶段：数据连接、采集、整理数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据。库存可用过扫码等手段来收集，以及后续物流运输数据。销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据。营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据。……数据采集的成本比较高，而且往往大动干戈。建议先做好数字化路线和场景的规划，尽量自顶而下推导到底需要哪些数据及其采集技术，往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。采集到数据还只是第一步，后续需要有大量的工作保证数据质量，数据有问题分析再严谨都是空谈。建议在数字化规划阶段，需要对全数据链路进行详细设计，争取做到几个要点：①多个系统相联通，至少保证同一种数据在不同系统中是一致的；②通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验；③数据质量需融入日常运营管理流程。然后是数据整合。
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