数字化转型，就像一剂苦口的"良药"，人人都夸数字化转型的优点，但是很少有人能真正踏踏实实地把“数字化”的工作做好！
数字化转型，本质上是把企业的数据资源作为新质生产力，达到降本增效，业务赋能，提升创新力的效果。
数字化转型是一种由前言数字技术驱动的组织全新的变革。这种变化，在推进数字化落地的过程中，让管理者、员工、技术人员，全部都感到很不适。
当数字化进入深水区，才让人们看到它的“反人性”。
认识这些数字化先天的“问题”本质，才能更好地解决转型的症结，以免决策失误，认知错位。
首先，对企业管理者或领导决策层来说，数字化项目通常定位为“成本项”。
无论是数据治理，还是构建数据平台工具，先不论最后收益如何，总归要先产生一笔数额不菲的IT建设支出。
因此，尽管数字化对企业未来发展具有诸多好处，但是只要当前业务运行没有太大毛病，一般就不会让管理层看到“数字化”转型的必要性。
说白了，就是数字化的收益太过于抽象。数据是很重要，但是数字化带来的好处却经常难以评判。
尤其是数据平台相关的建设工作，这是一项“基座工程”，是为了更好地开展数字创新业务做的铺垫。
没有数据平台，就没法进行业务创新，没有业务创新，数字化的好处就根本讲不清楚。于是这就“陷入”了价值无法自证的“怪圈”。
于是，很多领导层的原始数字化转型驱动一般来自于两方面“契机”。
一是管理需求，即管理上已经出现了混乱，通过数字化技术提高管理透明度；二是同业竞争，即其他同行已经普遍建立了较为成熟的数字化能力，迫于在大的行业趋势下，对未知不可控的压力 ...
除此以外，单纯讲业务提效，很难形成说服力，因为效益过于间接，同时有关技术替代的成本收益“账”也很难真正算清楚。
其次，对于业务人员来说，数字化转型是“不折不扣”的干扰项。
不管任何数字化技术开始表现的多么“友好”，长期肯定是抱着替代一部分人的工作为目的而来的 ...
虽然新技术的到来，也会创造新的职业机会，但是总归人们普遍还是希望安于现状。
对于大多传统的职场人来说，如果不改变“技术栈”的情况下，同样可以赚到工资，就不会有动力去提升自己。
单纯的数据服务或技术工具本身没有意义，需要和业务紧密结合，才能有效发挥产业价值。
所有数字化项目都需要业务人员的配合才能最终成形 ...
例如，需要业务人员制定业务规则、数据标准，核查数据的真实性、有效性，对数字化场景进行验证，甚至提供数据标签等。
在本已经饱和的业务工作中，还要抽时间去打磨技术产品和工具，对业务人员产生极大负担。
更何况，业务人员配合构建的系统和应用，本身也是要砸掉自己饭碗的 ...
这就是为什么，业务＋技术的协同模式下，技术人员更积极，业务人员总是“缺位” ...
当然，业务人员也并非丝毫接受不了任何数字化的改进，只是这个数字化的程度，势必有一个范围区间，不能越界 ...
如果日常工作负担真的很繁琐，业务人员是希望能够有一些工具来辅助完成工作；
而这些工具的AI属性如果太强，把许多“动脑子”的事情都替代了，人也就近乎没有价值，那么也就离“下岗”不远了 ...
这就是为什么，基础数据服务比较容易数字化，而监测分析类，设计规划类，内容推荐类的项目，更加难以推进 ...
第三，对于技术人员来说，数字化是一个似乎永远也搞不明白的“黑盒”业务。
技术人员总是容易过高估计技术本身的价值，而“选择性”忽略业务维度的价值。
数字化服务与传统的IT服务最大的区别在于，不是以交付了多复杂的功能来衡量价值，而是以达到了什么样的业务提升效果来衡量价值 ...
但是，技术人员本身无法掌控数字化服务带来的最终效益，中间影响变量太多了，包括业务逻辑的设计，也包括人们如何使用它，以及相关利益团体的“配合”。
但是，客户的角度来看，数字化的失败，经常让“厂商”来背锅！
很多数字化项目投入了非常大的精力去梳理数据，搭建模型，开发服务，最后根本就用不起来。
反之，也有不少项目，可能只是简单开发了几个报表，就带来了极大的业务价值，让客户对厂商的服务“称赞不觉”...
数字化效益对技术人员来说，是个极大的随机项。长此以往，容易失去耐心，失去技术精进的动力。
于是，未来或许越来越多的数字化厂商将来自于综合服务的咨询团队，而非传统的IT技术公司。了解客户，了解业务带来的价值，远比代码能力本身更加重要 ...
