企业数字化转型战略地图

传统企业数字化转型是一项复杂系统工程，其范围包括企业全要素、全流程和全价值链的数字化，转型要素涉及到人、组织结构、业务体系、资源类型、管理决策、运营体系、工具方法、协作模式和商业体系等，具有技术不确定性高、实践风险大、变革时间长、投资数量多、数智化管理专业性强、组织边界需要突破等特点。

如何管理好这项重大工程的落地实施，确保组织有效转型，不仅关系到企业的生存能力，更直接影响企业未来的发展与综合竞争优势。

董小英团队基于多年理论研究与案例研究基础，总结提炼了基于大企业数字化转型实践的数字企业模型。

企业数字化转型战略地图

01.战略层

战略层集中体现了企业最高领导层对数字化转型目标和价值的总体判断和战略规划与顶层设计的主要方法，包含的关键因素有战略意图、战略规划、战略分析和战略执行。

战略意图指明了数字化转型的所要达到的核心目标和解决企业生存与发展的关键问题。

战略规划是制定数字化转型整体蓝图并探索推进路线的过程，不同企业根据自身的资源能力禀赋差异选择不同的推进路线，如由点及线及面及体的渐进推进路线、沿着横向纵向价值链拓展和深化推进的路线、根据战略目标阶段性推进模式等等。

战略分析是将数字化转型与企业体系和流程深度融合的重要举措，案例分析发现，为了使数字化转型过程紧密服务与企业战略和核心业务，需要采用多种管理方法工具进行梳理，如系统工程、需求管理、流程梳理、质量管理、标准化等多种方法。

战略执行是将企业战略意图推进并落地的组织保障和行动策略。

02.组织层

组织层与数字化转型中的领导力和人才队伍密切相关，之前的大量调研发现，绝大多数企业在数字化转型中都面临着人才窘境，这里既包括原有人才对数字化转型的认知、能力和结构短板，也包括缺乏与数字化转型有关的人才队伍。在组织层，我们发现的关键因素有领导力、组织保障、人才激励和投资管理。

案例分析发现，成功的数字化转型需要强有力的组织保障，其特征包括领导力中的一把手工程和各高层的深度参与；各级组织形成自上而下的执行体系；对于业务与技术部门的沟通协作有具体的方法和途径，对数字化转型目标分解到各个项目，有项目专班负责执行落地；对于项目中的突发问题和困难有快速解决机制、对项目执行有年、季、月的定期评审考核机制。同时，企业还制定一系列强有力的数字化人才激励和成长机制，快速培训专业人才队伍。

03.业务层

业务层是业务体系数字化的关键任务和主体环节，是数字技术与业务能力紧密融合的过程与实践，涉及到与业务流程密切相关的价值链各个环节和各个要素，包括数字化仿真与数字孪生、智能制造与智能装备、智能服务与运维、供应链协同和产业链延伸。

参照价值链的关键环节，发现很多制造业企业的数字化转型实践呈现出以点带线、以线拓面、以面扩体的规律。从局部环节开始、逐渐将数字化能力在业务链、供应链、价值链、甚至产业链环节深化拓展。

数字仿真是业务价值链的关键，不少企业已经有深度实践，通过数字化手段将研发到服务运维形成闭环，构建从结果到源头、从发现产品使用中的问题反向优化研发仿真的最短路径，迭代提升产品质量和创新能力。

产品和生产的数字化催生了新的智能运维和智能服务，给传统制造企业带来了新的业务增长点，并对产品全生命周期和供应链进行有效的追溯、质量管理和资产评价。

供应链协同对整合和提升企业内部资源使用效率至关重要，同时为产业链延伸和工业/产业互联网发展奠定坚实基础。

工业/产业互联网的发展意味着企业数字化转型进入更高的成熟度阶段，企业具备在更大范围内提高资源配置效率、促进商业模式创新的能力。

04.数据层

数据层是企业真正实现数字化转型的关键能力，基于数据对业务和管理活动进行量化、可视化、助力决策与风险管控，是数字企业的核心特征。

数据层涉及数据治理与利用两个要素，数据治理解决的是数据如何管理和分析的问题，包括数据工程、数据标准、数据分析和数据可视。数据利用包括了数据赋能和数据增值的活动。在治理中，数据工程是将企业数字化项目作为一项复杂系统工程进行解析和执行，涵盖了数据管理顶层设计、数据标准、数据质量和数据分享的系列化政策、策略和方法论。

数据标准是企业数据管理的基石，涵盖了制定企业数据统一规范、数据标准体系和数据模型多维度方法与实践。

数据分析是数据资产赋能业务和价值转化的关键环节，也是从数字化到数据智能化的核心。数据可视则是决策支持的重要方法和途径，很多案例企业已经形成多层级数据驾驶舱，包括决策层、管理层和车间层等。

在数据利用部分，数据赋能决策包括完整的数据分析，有助于决策者的全景展示和态势感知，拓展了决策者的战略视野，降低决策成本。同时，数据驾驶舱赋能不同层级的决策者、管理者和实践者实现精细管理、自主管理和风险管理。同时，平台化有利于资源整合和跨区域、跨专业、跨企业协同。

05.结果层

结果层是对数字化转型实践的测量与评估，既包括可量化的财务指标，也包括难以量化的质性指标。前者是对企业现有指标的改善与优化，包括突破卡脖子、综合效率的提升、供应链协同提升和绿色可持续发展。

来源 | 老不董课堂作者 | 董小英