数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。
数字化转型是个和大数据一样，是个有点大有点虚的概念，映射到直接落地，相对接地气的概念就是数据化管理，也是当下很多企业正在实施的措施。
诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。
回顾若干年前，企业做信息化总结起来就是实施ERP系统，财务系统，人力资源系统，客户关系管理（CRM）系统等等。这些信息化的项目有一个共同特点，就是把企业的组织架构，业务流程，运营模式等通过软件系统的形式固化下来，这样企业相关的员工，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转。如果企业管理人员发现现有软件系统不适用现在的业务，就会实施流程变革等措施来优化现有的软件系统，所以信息化更多的是支持业务。
企业实施信息化后，企业相关的人，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转，但是这些要素在企业日常运营过程中实际运行情况是怎样的，企业并不十分清楚，企业并没有一个系统能实时抓取并可视化企业日常运营全景，比如客户购买企业的产品和服务后的使用情况、市场的变化情况、工厂流水线的运行情况、供应链的运转情况等。如果需要这些数据，大都需要通过人力来统计，做各种报表，费时费力，且不一定能保证数据的准确性。
数字（据）化的本质就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。
在数字化转型的浪潮中，呼声最大的是生产制造业，所以以下很多都倾向于生产制造业的业务情况：
第一阶段：数据的链接、收集与整合
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：
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生产领域：借助传感器等设备，捕捉生产线的细微动态。
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库存管理：通过扫码技术追踪库存状态，及物流运输的每一步。
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销售环节：优化流程，增设数据采集点，确保销售数据的全面捕获。
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营销方面：利用网站埋点技术，洞悉用户行为轨迹。
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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：
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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；
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② 通过数据链路设计使得相邻环节的数据可相互校验；
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③ 数据质量需融入日常运营管理流程。
然后是数据整合。采集到的数据往往都分布在各业务系统内，但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据，比如财务+销售，所以系统之间的数据壁垒要打通，避免数据孤岛。
系统来看，就是从数据分析出发，向上要保证数据口径的统一，避免数据对不上。向下要以分析为目的来搭建数仓和数据中心，让数据整合—数据清洗—数据分析—可视化都在一个平台上进行。
在这个过程通常需要借助低代码BI平台、数仓来搭建。
有些数据体量大的企业会搭建大数据平台。
第二阶段：数据分析与可视化呈现
数据链接完成后，便是基于业务需求的深度分析与可视化展示。通过报表与可视化报告，展现历史与当前数据，助力决策制定。如寻找贡献80%营收的20%优质代理商，便需借助数据挖掘技术精准定位。
随着数字化成熟度的提升，各业务模块均应配备可视化模块，运用商务智能BI系统或制造智能MI系统，实现数据的直观呈现与洞察。
第三阶段：精益化分析
在自动化与信息化基础稳固后，企业开始探索如何利用数据提升效率、降低成本。这便是数字化转型的第三阶段——精益化分析。
传统企业常依赖工业工程师或咨询师进行现场诊断，而精益化分析则借助数字化技术，固化、简化并优化精益化过程。将经验驱动的现场诊断，转化为数据驱动的数字化诊断，更客观、及时、全面、智能地揭示生产系统中的问题与浪费。
第四阶段：高阶数据分析
基于精益化分析的成果，企业需进一步分析问题根源，提供解决方案。此时，大数据与人工智能技术大显身手。
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机器学习：提炼历史最佳实践，进行预测分析。
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APS技术：为生产计划与排程提供智能决策支持。
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知识图谱：构建企业知识库，提升决策效率。
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计算机视觉与听觉：替代重复劳动，释放人力资源。
针对特定行业、工艺与流程节点，大数据与人工智能技术助力管理人员快速乃至自动决策，推动企业向智能制造迈进。
第五阶段：全面智能化转型
当企业内部的智能高阶分析达到一定水平后，与全供应链其他智能企业的连接便成为必然。通过全面智能化转型，实现供应链的整体优化与协同。
另外再啰嗦几句：
（1）落地是从一到五，设计是从五到一。
（2）软硬件全买最好的，不如用精益方法先把整个流程撸通，然后逐步迭代升级（可借鉴IT行业的敏捷开发模式），在技术发展太快的今天，除非你能像换iPhone一样换你的数字化系统，不然总有更好的版本，更好的产品。
（3）一次性把数据采集全了，不如挑一、两个典型工业应用场景（痛点）直接从第一阶段干到第三、四阶段。
（4）智能制造、工业4.0、人工智能、大数据、物联网、MES等都是概念，往往每个人对同一个概念的理解都不完全相同，不如简化一下思路，这么想：我想要哪些数据，能帮我把哪里管得更好。
最后讲讲案例吧，我们曾为一家拥有20年历史的工业企业成功实施整体数字化升级。
该企业为了提升办公效率、生产车间制造研发能力、供应链上下游协同、采购管理、仓储物流以及经销商管理，陆续引入了多款软件系统。然而，由于这些系统来自不同的供应商，它们之间缺乏互操作性，导致数据孤岛现象严重。若要让各系统实现互联互通，就需要各供应商开发对接接口，这不仅耗时耗力，二次开发成本甚至可能超过原采购成本。更为棘手的是，部分系统的原始开发商已不复存在，维护成为一大难题。
针对这一挑战，织信凭借其灵活的配置能力，化身万能接口，无需对原系统进行大规模改造，即可实现与各系统的无缝对接，将数据汇聚至织信平台，为后续的数据处理提供了极大的便利。
在此基础上，织信协助该企业迅速完成了ERP、MES、PLM等大型系统的建设。原本规划为三年、耗资数百万的数字化战略，在织信团队的助力下，仅用不到一年的时间便圆满达成，人力和开发成本也大幅下降。
那么，企业该如何规划数字化转型之路？又该如何合理评估数字化投入的成本？
对于大多数企业而言，数字化战略的定价权并不掌握在经营者手中。数字化投入与产出的关系，往往如同开盲盒一般，难以预测。因此，一些企业会采用一种简单直接的估价方法，即将全年利润的10%左右作为数字化投入预算。若超出此预算，企业经营者可能更倾向于将资金用于更直观的投资，如扩建工厂、购置设备或扩大营销团队，而非投资于无形的软件系统。
然而，这种主观判断往往导致企业在选购系统时缺乏针对性，难以找到真正适合自身的信息化解决方案。基于十余年的行业经验，我们为企业提供了一些数字化建设成本的参考建议。
在数字化转型过程中，许多企业忽视了“整体规划”的重要性。由于缺乏转型经验，企业往往采取试错策略，先引入一款系统试试水。然而，信息化系统的部署并非简单的加法运算，后续系统的引入需要考虑与现有系统的兼容性、业务流程的对齐以及数据模型的一致性。这些问题若处理不当，将涉及旧系统改造、数据接口对接、业务流程重组等额外成本，这些成本在项目初期往往难以预估。
因此，做好“整体规划”至关重要。织信在帮助企业梳理数字化业务时，通常采用四步战略：
一是建立数字化委员会。由于数字化转型涉及多个环节、周期长，需要成立专门的团队来推动。该委员会由公司骨干成员组成，包括委员会主席（由数字化影响最大的核心部门主管或公司负责人担任）、顾问（具有IT背景的成员）以及各部门主管（负责协助推进数字化在本部门的落实工作）。
二是明确业务边界。在粗放式管理中，各部门业务边界模糊。数字化建设需要明确各岗位职责和工作内容，并将其固化到系统中。
三是优化业务流程。传统业务流程缺乏形式化落地，数字化系统需要设置节点、处理人和处理动作。对于缺乏经验的企业，织信可提供资深产品经理的支持。
四是梳理主数据。如ERP中的BOM、人事管理中的部门和职级等，这些主数据模块贯穿整个业务流程体系。建立统一规范的主数据体系是数字化的基础。
此外，数字化人才建设也是企业转型的关键。中小企业在数字化人才方面普遍匮乏，导致转型能力不足。因此，我们建议企业：
一是引进具有IT背景的业务型人才。这样的人才能够为企业数字化转型提供有力支持。
二是加强业务人员数字化培训。通过系统化培训提升员工对数字化的认同感和使用能力。
三是推广低代码能力。利用低代码平台提高业务人员的参与度和技术人员的响应速度，从而最大化地释放数字化价值。
