数字化转型的核心目标：提升管理效率与业务效能
作者：源中瑞 发布时间：2024-09-23 17:07:47 浏览量：17数字化转型的核心目标是提高管理效率和业务效能，其背后的管理理念与传统管理学是相辅相成的。数据资产的开发和数据平台的构建只是实现这一目标的工具和手段，而非最终目的。只有深入理解数字化转型背后的管理理念，才能真正有效地将数据科学技术应用于业务转型中。
1. 数字孪生技术
数字孪生技术是数字化转型的基础。它要求我们首先在数字空间中对传统组织实体和业务活动进行映射，以便开展数字化场景建设和应用。数字孪生不仅包括物理对象的基本属性和特征，还涵盖了对象的活动阶段和实施效果。与仿真相比，数字孪生是一个更广泛的概念，它追求的是效率价值，包括研究、设计、管理和运营的效率。
2. 数据驱动模式
在软件开发和交付方面，数字化与传统信息化活动的本质区别在于，信息化系统设计（如传统SaaS）是流程驱动的，而数字化系统设计则是数据驱动的。数据驱动模式的前提是业务现状和问题已经在数据中得到充分反映。通过对企业数据的分析和挖掘，我们可以提炼出有价值的业务信息。数据系统或平台的建设应围绕业务全流程和数据价值链展开，通过实施数据驱动的转型策略，帮助用户科学改进业务流程和管理决策。
3. 数据感知能力
与数字孪生相配套的是数据感知能力，即建立与业务体系相适应的数据资源获取能力，实现数据流、信息流和业务流的高度统一。建立数据中台旨在提高数据治理和应用效率，同时提升源端业务系统的能力。对于难以改造的旧系统，RPA机器人等技术是保证数据源的常见策略。对于新建系统，应在项目早期规划数据采集的技术指标，并将其纳入技术架构标准，以满足业务流程和分析需求，实现业务全域感知的综合效能。
4. 柔性协同机制
数字化企业将变得更具弹性，数据贯通使业务板块和条线之间的界限变得模糊。部门和业务之间需要具备柔性协同能力，以满足特定的数字化业务场景，实现流程和数据的“打通”。实现柔性协同需要组织机制设计，如成立专门的项目攻坚小组和数据治理团队来指导或实施。此外，柔性协同还涉及上下级单位之间的联动配合，需要考虑效率和规范。
5. 知识赋能
数据的高级表现形式是知识，知识可以提高业务活动的规范性和专业性。结合AI技术，可以实现业务的自动化和智能化。知识多来源于非结构化数据，如企业的文本资料，许多AI应用本质上是在进行知识查询和推理。企业通过数字化转型可以推动知识资产的沉淀和共享，提升业务人员的工作效能，加速人才培养。
