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數字化轉型在互聯網上不是一個新詞匯，但數字化轉型已經成為不可逆轉的浪潮和趨勢，本文從數字化轉型的三個階段，以及針對不同階段的企業和個人來說，都有哪些機會點做了解釋說明。

互聯網上岸，做了一年多的數字化轉型戰略落地的項目，項目間隙，再次復盤總結一下對數字化轉型的認識。

一、數字化轉型是不可逆轉的浪潮和趨勢

雖然數字化轉型不是一個新詞匯，但是數據資產成為國家級的生產要素，也就是近幾年的事情。從21年數據安全相關法律的頒布，到數字中國建設規劃，到國家數據局的成立，從政策、法規層面，官方蓋章了數據要素的價值，而從企業自身而言，除了響應政策外，越來越多的企業在宏觀經濟不景氣，增長乏力的情況下，開始自驅地進行降本增效，目光也從資本驅動、經驗驅動、轉向數據驅動。

二、數字化轉型的三個階段

由于所屬行業不同、管理者的管理思維方式不同，目前企業所屬的階段也參差不齊。數字化轉型的程度可以分為三個層次。

1. 數字化階段

有人也把他稱之為信息化（IT化階段），互聯網行業可以說是從一出生就天然帶著數字化的基因，從搜狐、網易早期的門戶替代紙媒，到各種B2B、B2C、O2O、B2S、OTA等電商擠壓實體經濟。

現在數字化產品已經滲透到我們的日常生活的點點滴滴，吃住行，游購娛?；ヂ摼W的紅利就是基于數字化的產品，來降低傳統模式的價值鏈的每一環的成本。數字化是基礎，沒有二級制數字的采集，其他的數據挖掘、人工智能都是無源之水。

現階段來說，傳統行業的數字化的程度相對低一些，比如制造業等。

現在很多車企的數字化轉型，第一步就是將產品生命周期的全流程的數字化，從過去的線下管理，通過線上的產品（APP、小程序等）,來實現流程的快速流轉，并且整個過程可見、可追溯。

比如，要生產一輛汽車，車間進行車輛組裝，需要庫管查詢有沒有庫存，經過各個層級的申請。有了數字化的產品后，直接手機或移動設備上，基于客戶訴求，按需申請，并可實時查看審批進度。大大節省庫存成本、等待時間成本等。

再舉個栗子，有一個機械制造廠，主要是用車床機器生產一些汽車所需要的零部件，但是機器嘛，運行了幾年總會出現各自各樣的故障。一般來說，出了故障，會導致次品率提升，但如果設備可以正常運轉，就需要到質檢環節才能發現，此時打電話給機器廠家售后，廠家安排維修工單，最好的情況是師傅到了之后，當天可以修好，但從故障到恢復至少需要2天，比較糟糕的情況是師傅到了現場一通監測，發現零部件壞了，還需要再調貨，一周過去了。

對于制造業，機器停產一方面會帶來機器閑置的成本，如果影響交付周期可能會導致訂單積壓和違約風險。數字化轉型可以做什么呢？

首先，通過傳感器采集機器運行的各種參數，然后，對機器運轉的健康度進行監控，一旦參數異常即觸發預警，可以第一時間發現問題，停止生產，避免原材料浪費，而且，運行的參數也可以傳遞給廠家售后，廠家遠程即可指導修復或者找到解決方案，這樣就大大縮短了機器閑置的窗口期。詳見往期文章：數字化轉型的本質是什么？

2. 數據化階段

有了數據這一基本的生產要素后，才有進一步的數據分析、數據挖掘的可能性。這個階段是從經驗驅動到數據驅動的轉型階段，一切用數據說話，數據化運營、數據化管理。一個被說爛了的典型詞匯就是智慧XX，智慧城市，智慧文旅，智慧校園。一個典型的應用就是做大屏。數據準不準不重要，重要的是大屏要炫酷。此階段催生和養活了一大批大屏開發的供應商。

除了大屏的華而不實外，可以落到實處的各種數據產品在企業中持續打磨和完善。從最初的數據經營分析平臺到數據倉庫，用戶畫像、數據中臺，數據湖。數據在分析決策，與產品智能、精細化運營過程中的應用越來越多。

用好了數據，可以真正幫企業理想、精準決策，降本增效?；ヂ摼W行業現在的數據化程度已經非常高了，遙遙領先。而經過幾年的數字化建設后，銀行、地產、藥企，傳統零售商，已經開始在數字化的基礎上，進行數據化的應用落地。

3. 數智化階段

2023年隨著GenAI的爆火，越來越多的智能化應用開始涌入大眾視野。人工智能是90年代就有的詞，在過去主要是在機器學習、算法模型在個性化推薦、千人前面、模式識別（圖像識別、語音識別）等場景的應用落地。大模型逐步成熟后，應用場景得到了極大的豐富，從數字人智能客服、自動生成圖文、視頻內容等。

三、數字化轉型的5個機會點

數字化轉型的步伐還在繼續，對于企業和個人來說，都有哪些機會點呢？針對三個不同的階段：

1. 面向企業的信息化產品或服務，即企業服務相關的機會

主要機會點在數字化基礎較差的一些行業，比如工業、制造業等。可以提供的服務包括：企業信息化服務（OA辦公、在線協同軟件、IM、產品生命周期管理、項目管理工具等），這也是多數B端產品的主要工作內容

2. 數據化階段的數據應用類的產品或解決方案

有了數字化的數據基礎后，數據究竟該怎么用，在轉型初期的企業會比較迷茫。需要一些最佳實踐或者解決方案的輸入。一般會從最基礎的數據可視化開始。不管怎么說，先搞幾個大屏再說（數據可能都是假的）。在這個方面，一些企事業單位仍然有較多智慧XX的需求。

3. 數據化應用工具

數據分析和使用的效率往往受到專業的數據開發、產品的資源的制約，工欲善其事必先利其器，好的數據化工具可以大大提升數據賦能的效率，現在仍在持續活躍和增長的包括自助BI產品、CDP系統等。

4. 大數據基礎設施

經濟基礎決定上層建筑，數據應用和價值的需要堅實的基礎，比如集群、服務器資源，現在云計算為主。比如一站式大數據開發和運維系統、數據資產與治理、數據質量等相關的人才、產品、服務等

5. 智能化應用

除了既往的AI算法應用場景外，GenAI催生了更多的可能性，比如保險行業，很多保險顧問日常的工作就是解答客戶的各種問題咨詢，其實這些條款都有，但是幾十頁的文檔著實沒有人愿意去看，相比較過去的文本匹配、Q＆A的固定問答，大模型提供了更近智能化的多輪場景對話。可以通過數字人或其他交互方式，實現相關問題咨詢的快捷準確回復。