数字化转型之——以科技为支撑的智能管理和决策
但数字化转型并不单纯是用前沿科技打造数字化产品的问题，而是涉及到以科技为支撑的智能管理、智能决策，乃至于组织结构和文化建设等一系列更加宏观和本质的范畴。
数字化转型也不是拍脑袋决定的用户数据收集、以大量积累用户信息为指标的为了数据而数据，因为『死』数据没有意义和价值。以当前有些中小型银行为例，虽然积累了大量的运营数据，却几乎鲜有应用。而开发和项目人员却疲于应付日常的客服反馈、产品设计、运营活动和风险控制。实际上，依托于数据和算法的智能决策可以完成大部分管理和日常决策工作。
数字化转型的特点
未来将是数字化的世界，所有工作都需要数据支持，都需要“智能决策”。这种智能决策，是指利用各种技术手段，在动态和多维信息收集的基础上，对复杂问题自主识别、判断、推理，并做出前瞻性和实时性决策的过程，同时具备自优化和自适应的能力。
在人工智能时代，数据和算法具有无法比拟的效率优势。以亚马逊为例，其日常管理和战术决策，以及日常运营都可以有数据统计和算法来完成，从而释放出大量的宏观决策精力和战略能力，让管理者的目光聚焦于长远的战略意义和更加重要的方向性思考。
数字化转型使企业能在问题识别、方案生成、信息收集、结果预测和行动反馈等决策步骤中得到全方位的帮助，提升企业决策的能力。智能决策是数据化转型的必然趋势。
如何开展基于数字化的智能决策、智能管理和智能运营
要进行数字化转型，实现智能决策，首要条件就是相信数据是有价值的，数据可以帮助我们感知世界、认识世界、理解世界乃至做出合理决策。
一、 具有数字思维和理念
数据不是冷冰冰的记录，不是可有可无的业务附件。从本质上来讲，数据是人类感受和认识世界的一种手段。业务场景中的一切，包括用户、产品、交易、运营等等都可以用数据来描述。企业可以通过这些数据来理解和分析业务，做出决策而后再应用到现实中。例如，在亚马逊，人人都知道的一句话就是：『凡事要有数据支撑』。
二、 与数字化思维相匹配的组织架构
数字化组织中必须有专门的人员为数据事务负责，包括数据资源的构建、核心数据的整合、数据模型的建设，以及数据的使用。组织结构设计上可以参考AirBnb的数据基础架构部和数据科学团队。
在组织中数据资产一定要充分流动，数据技术要充分开放。同时需要确保数据团队和业务团队不能分离割裂。组织中要形成统一的数据“大中台”，它是成本中心，负责管理数据资产；同时要在业务部门形成一系列的数据应用“小前台”，它们是利润中心，业务部门要快速基于数据开展业务，寻求价值。
三、 数字化软硬件基础设施
在数据处理技术中，涉及到数据的产生、采集、存储、加工、计算、挖掘、分析、展现、应用和管控全流程的技术。而其中的数据加工、计算、挖掘和分析部分，常常会涉及到人工智能（AI）方面的技术。再通过数据可视化应用，让人可以理解数据、使用数据。
其中，尤其以人工智能算法更为重要。以底层的智能芯片和计算框架为基础，人工智能算法在智能语音、视觉图像、自然语言以及智能决策等领域都有了较好的成果和广泛的应用。在这些智能算法之上，可以在应用层构建众多场景的产品和服务。
四、 对外的产品服务
在一个数字化的『 指数型组织 』中，友好而智能的用户界面是其中的重要属性，可以理解为企业对外提供的产品和服务。而以数据和算法为基础的数字化技术，可以更好的为构建高品质产品和服务提供有力的支撑。
在贝佐斯2010年致股东的信中有这样的句子： “随机森林（random forests）算法、贝叶斯估计方法（Bayesianestimation）、RESTful服务（RESTful services）、Gossip协议（Gossip protocols）、最终一致性（eventual consistency）、数据分片（data sharding）、反熵（anti-entropy）、拜占庭容错机制（byzantine quorum）、抹除码（erasure coding）、向量时钟（vectorclock）算法……走进亚马逊的某个会议室，你可能一瞬间会以为闯进了一个计算机科学讲座。翻一翻目前有关软件架构的教科书，你会发现几乎没有什么架构模式未被亚马逊所用。我们使用高性能交易系统、复杂渲染与对象缓存、工作流与队列系统、商业智能与数据分析、机器学习与模式识别、神经网络和概率决策，以及其他各种技术。虽然我们的很多系统来自最新的计算机科学研究成果，但常常还不能完全满足需要，因此我们的架构师和工程师不得不深入学术研究尚未触及的领域展开研究。正是因为我们面对的很多问题，在教科书上还无法找到现成的解决方法，所以我们只好自己动手，发明新的解决办法。”
这是亚马逊在十年前做的事情，当前的国内很多人工智能独角兽公司，对智能算法也有着深厚的积累和广泛的应用。可见，在企业数字化转型中，需要充分利用深度神经网络、深度强化学习等智能算法，利用无处不在的网络连通性和随处可达的客户界面，通过产品服务的自主计算和各项衡量指标，对自身的产品和服务以及用户反馈进行实时追踪，核实求证，从而推动进一步的智能化的极致体验的产品建设。
例如，通过多维度数据，在保护用户数据隐私的情况下，为每个用户个性化地从海量的商品中筛选和定制产品和服务；通过语音识别和自然语言处理等智能算法构建友好而便捷的客服系统；使用深度学习结合强化学习算法为用户提供最优的决策选择建议等等。
此外，在提供极致体验的产品和服务的同时，还需要利用数据流通和智能算法，打通对外的产品服务和对内的信息传递以及内部智能决策的通道。
五 内部的快速信息流转和信息共享
在很多企业，内部信息流动是不畅的，往往是条块割据、层级不通，除了具体负责此事的人知道，其他人能否了解，主要得看关系、看利益。一个很简单的信息流转，往往需要通过多个节点中转才能得以处理，其效率之低就可想而知了。
正是因为存在这样的问题，传统企业在启动数字化转型时，需要把数据打通、信息透明作为重点工作之一。在数字化时代，数据已成为企业新的核心资产。从这个意义上说，应当把数据视为企业整体的重要资源，而绝非任何人或任何部门的私人财产。因此，需要大力投入，建设企业内部信息共享和流转系统，实现数据打通、信息透明、以及全面的数据支撑，确保组织高效运转。
通过整理内部和外部的数据以及信息共享、优化信息处理的流程实现从数据的获取、处理和展示以及决策的全系列自动化配置，可以在实际的运营中，实现基于算法的自动决策。
六 智能决策，智能运营
充分利用机器学习、神经网络等智能算法，开发更多功能强大的智能管理工具，在常规性的日常经营问题上，可以实现自动分析、自动决策、智能推荐、智能定价，以释放组织精力，推动产品能力的持续提升。
例如在亚马逊，数据的收集和分析是实时的。如果有需要，团队成员可以看到每天、每小时、每分、每秒的数据。如果出现异动，系统会自动提示相关人员。这样就可以做到第一时间发现问题，第一时间解决问题。
可见，要从根本上实现传统企业的数字化转型，最重要的是需要利用网络和数字化技术，持续地创造价值。在内部要建立高效的协同和沟通机制，实现内部信息的高度共享。并且建立起以长期价值理念为基础的企业文化和价值观，弱化任何的短期利益、KPI。因为在整个数字化转型的实施过程过，需要投入巨大的资源去整合、梳理和建设服务系统，前期却不会有立竿见影的收效，只有目光长远，才能看到其后期所产生的巨大收益和几乎可以忽略不记的边际成本。
目前，人工智能技术已经发挥着巨大的效率和准确性优势，以至于到了让人思考人与算法之间的对立和互补等问题的程度。在企业的数字化过程中，也需要正确认识和对待数字化及智能算法的优势和特点，不应盲目的全部去依靠人工智能，也不需要对即将到来的数字化智能时代心怀恐慌。
浅谈数字化转型
同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。
“数字化转型”实际上是什么意思?
数字化转型是指人们利用信息技术来改造自身的业务，人们通过推广数字化流程来取代非数字化或人工作业流程，或用较新的信息技术取代旧的信息技术。不同地区数字化转型进度有所不同。根据麦肯锡全球研究院的2016年行业数字化指数统计，欧洲的数字化潜力为12%，而美国为18%。在欧洲，德国的数字化潜力为10%，...
阿里85后合伙人|背后的人才战略
2013年,在张勇的直接领导下,蒋凡以“淘宝无线事业部资深总监”身份开始工作,2014年,蒋凡负责牵头手淘的无线化转型,一手打造了淘宝的内容生态。 三年后,2017年12月,蒋凡升任淘宝总裁,张勇在蒋凡任命书上说,“蒋凡加入阿里的几年,始终保持创业者的冲劲,有敏锐的消费者洞察和产品洞察,在整个淘系无线化升级过程中起到...
到底什么是数字化转型?
首先，数字化转型的字面定义是“数字化”与“转型”的结合。数字化简单来说，就是将传统业务引入数字科技，如云计算、大数据等，这些技术产生新的数据，推动企业进入新业务场景。转型则是指业务模式的根本改变，而非简单的提升。从生产导向转向客户导向，企业需要从战略、运营、组织到人员、文化等全方位转...
数字化转型实践之二企业如何规划“数字化转型”
数字化转型的关键字：过程迭代、业务数字化、数据数字化、业务智能化。1. 过程迭代 这种规划和流程再造，不是一蹴而就的，而是循序渐进的。因为这个过程开始就需要借鉴互联网“迭代升级”概念，对于企业的“数字化流程”不断“迭代升级”打磨业务，以适应企业发展和市场的发展为目标。“迭代”这个概念，是...
数字化转型的前提
现代企业的商业法则--以客户为中心。 企业数字化转型必须遵循这个法则，否则就是本末倒置。所以，数字化转型的前提必须实施企业平台化改造。“以客户为中心”已经是商业通识，而如何遵循这个法则，却是企业高层需要思量的问题。以客户为中心，其本质就拥有用户响应力，有了这种能力企业才能在商业战争中追随...
数字化转型核心是什么?
数字化转型核心就是利用数字化技术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。数字化转型旨在利用各种新型技术，如移动、Web、社交、大数据、机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链等一系列技术为企业组织构想和交付新的、差异化的价值。采取数字化转型的企业，一般都会去追寻新的...
数字化转型是什么?
数字化转型是建立在数字化转换，数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织...
求800字左右征文 以“打造转型升级示范区,建设龙城水乡新沛县”的宏伟...
1.坚定不移推进农业现代化，加快建设国家现代农业示范区。坚持把规模化、产业化、园区化作为突破口，大力调整产业结构，加快转变发展方式，推动农业转型发展、跨越发展，实现农业由一产向“接二连三”、“跨二进三”发展，力争全省第一批、苏北第一家基本实现农业现代化。一是以工业化理念引领发展，推动...
企业数字化转型是什么意思?
数字化企业转型是指传统企业采用数字技术和数字化策略，以适应现代数字化商业环境的过程。这种转型旨在提高企业的竞争力、创新能力和效率，以适应快速变化的市场和消费者需求。在数字化时代的背景下，数字化转型对企业而言不再是选择题，而是每一个企业的必修课。我们之前帮助过一些不同企业做数字化转型，不...
势颖清热： “在全球工业经济向数字经济加速过渡的大背景下,企业数字化转型已经成为时代的热点和共识.新冠肺炎疫情对我国经济社会发展带来前所未有的冲击,同时也为改造提升传统产业、培养壮大新兴产业提供...
拉萨市15937998389： 企业如何实现数字化转型? - ？
势颖清热： 众多行业产业纷纷由线下转向线上,让越来越多的行业企业认识到开展数字化、网络化、智能化转型升级的重要性.但当前企业在面对数字化转型时还存在许多疑问,也不知道该如何去实现转型升级. 我在中大咨询的官网看到一些解答,他们认为,企业应当从以下四个方面着手: 1.从技术趋势、要素形态、组织模式、发展驱动力、社会连接特点等视角研判数字经济时代特征. 2.从社会法律法规、产业趋势、基建需求、商业模式等维度挖掘数字经济转型机遇. 3.基于重点企业案例研究,结合数字经济特点分析,归纳总结企业数字化的主要方式和模式. 4.从组织架构、业务流程、信息系统、商业模式等方面提出企业数字化转型的路径与举措.
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势颖清热： 2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识,以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择.疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步,整个...
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拉萨市15937998389： 企业数字化转型通常包括几个方面? - ？
势颖清热： 一、 制定正确的战略“数字化”对自己的组织意味着什么?这是高管们必须首先回答并达成共识的问题.之后,成功的第一步就是制定一个明确而连贯的数字化战略,并将其完全整合到整体的企业战略中去.如果整合不完善,任何后续措施都必...
拉萨市15937998389： 数字化转型,对企业来说意味着什么? - ？
势颖清热： 可以说意味着发展,也意味着开启新时代.可以了解一下软通动力,是中国领先的创新型技术服务商,提供城市洞察服务、产业洞察服务和企业洞察服务以及通过万物互联网的物联网数据,深入的进行分析及提供服务,为决策和服务提供快捷、有效的支撑.
拉萨市15937998389： 人工智能的前景怎么样?？
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势颖清热： 数字化是信息技术发展的高级阶段,是数字经济的主要驱动力,随着新一代数字技术的快速发展,各派吵行各业利用数字技术创造了越来越多的价值,加快推动了各行业的数字化变革. 概念 数字化的概念分为狭义数字化和广义的数字化.狭义...
拉萨市15937998389： 为加快制造业数字化转型应该怎么做?？
势颖清热： 一、是加强关键共性技术攻关.以市场活力和体制优势为依托,加强对基础和关键共性技术的研发和创新支持,推动新一代数字技术的产业化及其在制造业的应用.二、是推动新型基础设施建设.以工业互联网、数据中心等为代表,加大数字化基础设施建设投入,适应制造业高可靠、大覆盖、低时延的要求,夯实高速互联和智能控制的基础能力,筑牢制造业数字化转型的基础. 三、是支持制造企业数字化改造.鼓励基础好、实力强的行业龙头企业积极采用新一代信息技术,探索智能化生产等新模式.四、是加快制造业数字化标准制定.支持行业中介机构进一步完善参考结构,形成社会共识,促进工业互联网智能制造.加强标准体系与认证认可、检验检测体系的衔接,促进标准应用落地.
