对于大多数企业来说，在战略决策方面，未来数字化转型都是提升企业核心竞争力的关键路径。很多传统企业，受限于固有模式的发展瓶颈，都寄希望于通过数字化转型来脱离困境，打开新的产业格局。
企业获得数字化能力，分为两大板块（管理板块，技术板块），同时八大维度来开展。
每个企业在这八大维度上，能力参差不齐，产业特征的客观要求也不一样。但无论如何，这几个方面基本上都是绕不过去的关键环节。本文主要从管理角度，来讨论，企业如何快速获得数字化能力，成为名副其实的数字化企业。
从管理维度上，数字化转型转本质是业务的转型，是组织的转型。技术是工具，数字化是形容词，转型的主体对象应当落地在企业的经营活动本身。
1. 组织
首先，要考虑组织的转型，组织转型是企业转型的基础。数字化企业与传统企业在组织架构上存在区别，在资源调度方式上有显著不同。数字化组织更加扁平，更加灵活，以数据驱动决策，以目标驱动活动。
在组织管理活动中，更适合采用ORK的绩效管理方式，以目标来驱动员工的行为。而以目标为驱动的管理方式，恰恰背后是依赖于准确、及时的信息，对企业的经营状态与市场环境进行感知，实时地作出各种事件反应。
在数字化组织中，管理活动的目的是对“事”进行规范，而不是对“人”进行约束。在数字化组织中，数据部门、信息部门，从成本中心慢慢过渡为利润中心。数据要素对企业经营的重要性得到进一步的“拔高”提升。
在数字化组织中，企业的一把手将更加关注数字化相关的建设和业务实践，围绕数据价值的挖掘与实现，更有效地调度相关资源。
数字化活动要求企业各部门之间进行数据贯通，数据融合，数据验证，数据协同，“部门墙”在面对数据整合带来的巨大价值潜力下，其地位将变得更加尴尬被动。
2. 制度
数字化的落地必须依靠配套成熟的制度，尤其是面对数据的标准、采集、治理以及应用方面。要想迅速转型成为数字化企业，就必须要清晰地定义和数据相关的活动标准，避免对数据资源的乱用、滥用、误用。
同时，要定义数据的责任体系，将数据责任落实到人与岗位，这样才能保证数据相关的活动能够有效落地，确保数字化决策执行到位。
3. 方法
企业进行数字化转型，依赖于构建出有效的具备数字化基因的管理方法和业务流程，简单讲，就是需知道“数字化”怎么用。这一点其实也是整个转型中最核心，最困难的部分。
缺乏数字化业务的想象力，阻碍了大多数企业进入数字化转型的步伐。当然，可以基于优秀的行业经验来抄作业，但更重要在于，企业要因地制宜，了解自己，了解业务与数据科学结合的核心机理。
这些核心机理对应着数字化活动的一些本质规律，如果能够娴熟掌握，相当于掌握了“炼丹术”，能够构建出各种“惊艳”的数字应用场景。
在方法的设计环节中，人们认识到，有些业务活动可以被数字化，有些不能。原因为何？
那些可以被数字化的部分，实际上就是能够被“复制”的部分，而复制的前提，则是标准化。机器比人厉害，关键就在于能够快速、低成本、自动地处理结构化、标准化的问题，而且不出错。
业务从加法变成乘法，本质上在于找到了那个“公因子”。而这个“公因子”究竟应该如何发现，就需要足够的行业积累和产业经验，甚至一线员工对日常业务活动的深刻实操理解总结而来。
因此，对于任何数字化建设与实施项目来说，第一步都是业务设计，业务设计之后，才是系统设计。事先不知道怎么用工具，上来就造工具，是毫无意义的。
4. 人才
企业数字化能力的提升，关键在于数字化人才的培养。即便数据资源很丰富，数据平台建设的很成功，如果数字化系统和工具用不起来，数据访问不到或不会用，那么数字化项目也无疑是失败的。
人决定了数字化转型成效的最终高度水平。尽管数字化工具替代了人的一部分“工作”，但是本质上来说，工具的定位是要为人赋能，为人提供相应的技术支持，帮助人更好地完成工作。
当前，很多数据方面的技术工具在设计时，关注如何培养人的数据意识和数据感知能力，就好像搜索引擎出推出并广泛普及之后，人们习惯于有问题去“自助搜索”，而不是“张口问人”。
具体来说，数字化人才的培养分为三个境界：
第一境界是了解如何在业务中直接使用数据；第二境界是了解如何设计数据模型，开发数据资产，挖掘潜在的数据价值；第三境界是，了解如何在业务设计中，提前布局数据感知的关键环节，具有主动获取数据的意识和前瞻性视野。
只有在业务中，真正用到了数据，才算真正达成了数字化价值链的效果。总之，人才，才是解决数字化产出最后一公里的关键决定因素。
转自公众号-大话数字转型
