企业数字化转型前需要树立哪些意识？

一、为什么要做数字化转型？

消费领域发生巨大变化

除了某些少量行业，大部分的行业服务的最终目的还是为了消费者，所有原始需求都来源于人的需求，不管是基本生活需求还是更高层面的需求，人们都是在追求更好的东西，并且这种追求更好产品和服务的愿望发展的越来越快。人们抱着前所未有的期待，希望能够拥有“神性”和“幸福”；所以人会越来越挑剔，并且这种价值观会因为互联网迅速传到到每个人。人们需要设计好、性能好、价格低、易获取、适合自己的产品和服务，并且人还是一种喜新厌旧的动物，没有最好，只有更好。

企业怎么办？企业不再可能用一款低劣的产品而获得长久成功了，因为类似的好的东西通过互联网迅速传播，谁还会买低劣的东西？这样的例子数不胜数，最典型的是相机、手机等行业。一个巨无霸的公司能在几年内倒掉，企业怎么快速应对？

基础技术发生巨大变化

摩尔定律，在过去的芯片技术上得到印证，现在也在更多的领域得到印证。芯片计算速度没18个月就能翻倍，还一直发展了30年了，想象一下，在20年前一个几千万美元的用于大型计算的CPU，几年后就能以极低的价格出现在PC电脑里面；但是，就这样的高计算量，还居然不够用；据说软件的复杂度要大于硬件的复杂度，所以，硬件永远不够用。就是因为芯片的发展，才有了很多其他的产品；现在，在AI，物联网，机器人，新能源等方面，这些基础技术也在快速发展，随着这些技术的发展，有多少产品和服务需要重新定义？企业怎么去应对？

商业模式发生巨大变化

360免费了杀毒软件，杀毒厂商死掉一片；淘宝和京东的崛起，线下商场越来越难做；共享模式以租代买，销售对象和市场容量发生巨大改变；美团通过线上控制线下，互联网企业拿走多少媒体的广告资源，一个搜索公司把搜索免费，一个地图公司把地图免费，这样的例子身边太多了，他们都是在重构商业模式，通过优化场景，从而变更生产关系和盈利模式，用另外一个维度和传统企业竞争，企业碰到这种情况怎么办？

二、数字化转型做好准备

1、确定你的起点

审查现有系统和资产。哪些机器已经实现数字化？哪些机器需要物联网网关？你的 ERP 系统是现代化和可扩展的，还是仍然基于磁盘数据库内存运行？为了尽早启动项目，应该首先查找企业内部运营优先级高且转型路径最简单的流程。

2、确定优先级

在你跑完第一个街区之前，不要妄想跑马拉松。数字化转型的魅力在于，无需一次性完成。如同构件块一样，智能技术可升级、可扩展和可集成。咨询你的软件提供商，了解业务转型服务以及他们能够如何助你开启数字化转型之旅。

3、构建路线图

智能技术的一大优势在于其巨大的可扩展性及快速适应和重新配置的能力。卓越的转型路线图应能够助力企业提高敏捷性和实现业务增长，但企业首先需要制定若干可实现的宏伟目标。此外，企业需要将可靠的变更管理和迁移战略纳入计划中，因为数字化转型既是一场技术之旅，也是一场以人为本的旅程。这些都是重要的前期步骤。此外，企业还需要寻求专业人员的支持，因为他们了解企业的独特需求，能够帮助制定最合适的路线。

4、做好团队准备工作

著名哲学家亨利·戴维·梭罗有一句名言：“万事万物没有变，是我们在变。”智能技术的应用有助于减少重复和繁琐的任务，提高员工敬业度，并支持协作。但这些收益实现的前提是得到所有人的全力支持，不要一味地向团队灌输各种信息。企业需要听取团队的建议和想法，公开回应他们的顾虑，给他们时间去改变，帮助团队适应，让他们准备好采用新技术。

数字化转型关键

数字化转型可以呈线性发展，也可以呈指数级进行。着手线性数字化转型的企业研究如何实现现代化的运营并改善当前运维。在许多情况下，这是许多企业研究数字化转型机遇的切入点。不过，从根本上改变企业的运营方式是指数级数字化转型的一个构成部分。这就要求整个企业的思维发生根本性转变，并采用数字技术从内部和外部对所有流程和互动进行全面变革。例如，一家通过数字技术实现分销系统现代化的零售商正在经历线性转型。一家零售商建立了电子商务网站，极大地改变了它接触客户和向客户销售的方式，目前正在呈现指数级的数字化转型发展。

三、数字化转型的核心技术支撑

智能技术既可以与其他技术相互集成，也支持与企业现有流程之间的集成。 新的设备、模块或应用可以逐步集成到技术堆栈当中，成为整个业务网络的一部分。如果业务模式发生变更，或出现某种意外风险或机会，智能网络可以自动进行调整，实时对其作出响应，并利用预测性分析技术快速进行预测。

现代 ERP 和数据库技术

卓越的 ERP 云解决方案采用内存数据库技术，具有高度的适应性和扩展性。这一点非常重要，因为从根本上来说，ERP 云系统就是数字化业务转型背后的“主脑”。ERP 系统能够管理企业运营涉及的所有核心流程（如财务、HR、制造和供应链流程），并将其整合到单一系统中。借助人工智能技术的支持，现代 ERP 系统不仅能够管理和处理大数据，还能够分析大数据并从中学习。

计算能力

随着物联网网络数据、视频流和社交媒体内容的激增，现代企业需要管理的数据集越来越多。为了管理这些不断增加的数据负载，企业需要扩大内存和提高计算能力。因此，他们越来越需要依靠云解决方案来实现这一点。

人工智能和机器学习解决方案

随着人工智能和机器学习的发展，大数据的规模越来越大。为了高效处理和充分利用大数据，企业必须采用先进的人工智能和机器学习技术。而要利用人工智能和机器学习技术来交付准确且有意义的结果，企业必须具备足够大的数据集来支持学习和分析流程。大数据、人工智能和商务分析协同工作是业务和数字化转型的核心，有助于推动预测性计划和响应式自动化。

物联网

物联网网络中的设备和机器能够发送和接收数字数据。通过分析机器工作日志和维护报表，企业可以提升机器性能和效率。人工智能驱动的业务系统可以持续分析这些信息，从中发现模式、趋势和相关性。随着机器学习应用从物联网数据中不断“学习”，这些洞察有助于推动预测性维护和自动化工作流，不断提高效率和生产力。

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