对于大多数企业管理者来说，数字化转型是一个既流行又陌生的概念！
流行，是因为“数字化”的概念在市场上已经宣传得足够多了，包括数字经济、新一代信息技术，数字孪生，各种新词、新思想 ...
陌生，则是因为关于数字化的讨论往往趋向于抽象、理论、学术派，框架派，总是不具体，不生动，管理者难以找到“落地”抓手，实践者难以确定学习方向 ...
数字化转型之所以宏大复杂的原因是复杂的，但主要还是因为各家企业面临的问题太不一样，难以提炼出共性的业务需求和创新场景。
因此，只能把成百上千的案例不断地提炼、总结、再提炼，最后就剩下诸如“四平台、五架构”一类不明所以的框图了。
通过架构和框图，可以形成一个完整的、好看的、清晰的企业数字化战略地图，但是这个地图往往也只能说清楚目标在哪里，企业希望达到什么样的长期发展愿景。
事实上，这只是一个梳理思路的工具，当落到实处，考虑具体做法时，往往大相径庭。
一是企业当前的架构和目标架构之间差距较大，需要做的事情太多，绝大多数企业一下子面对这么大阵势的任务量，往往就“退怯”了，尤其是资源比较有限的情况下。
二是企业在执行“转型”的过程中，因为要突破“求变”，来自各利益相关方的阻力也是非常大的，其中的心酸与曲折不言自明。
这也就是为什么，数字化很容易让人感觉是在忽悠。因为故事讲的太好，但实操起来处处是“坑”。
为了达到数字化的目标，需要从复杂的事务中梳理出若干重点任务来，这样理解“数字化转型”更加具体，也更加生动。
于是，不管概念上多么高大上，最后也无非就是以下这几件事儿需要做：
提高数据价值
数据是数字化的基础，所有场景都是建立在数据上的。“巧妇难为无米之炊”，有了数据一切才有的谈。
不管是推广智慧物联设备，优化数据架构，开展数据治理，本质上就是让数据资源变多，数据质量变好，数据与业务的关联更强。
即通过数据建立业务的“数字孪生”世界，让所有业务关联方都能及时、准确、一致地拿到想要的数据，利用数据增强业务能效。
构建数字场景
把数据作为重要的生产要素，融合到产品设计或业务流程中，建立新的业务场景，提高企业的经营或决策水平。
为了构建有效的场景，要解决业务和技术两方面的问题。
业务方面，可能涉及对原有业务流程的调整和优化，涉及业务人员工作方式和习惯的改变，涉及业务标准和规范的新要求。
当新系统、新技术引入到业务活动中，这些内容都需要重新约定。
技术方面，重点在于技术研发本身，这包括传统的IT开发实施和AI技术的研发。
后者是很多数字化任务的难点，一方面，很多AI技术还在早期的探索阶段，另一方面，高质量数据资源的匮乏也影响和制约数据应用的能力指标。
重塑组织价值
数字化转型要想最终落地，还是要依靠“人”的配合来完成，从业务的规划，系统的研发，业务的运行，无不需要“人”的参与。
很多企业都是由于“人”的工作不到位导致失败。
首先，这里涉及到需要重新梳理各方利益关系，尤其对于大规模组织来说，错综复杂的博弈必不可少；而当企业存亡之秋，不得不转的时候，这些关系协调维度的问题也自然不攻自破。
其次，数字化活动中要面对业务和数据的相互融合。这就涉及到业务团队与技术团队彼此协作，在能力、经验、认知等不同方面有所互补。
当所有一切就绪，还涉及到具体的一线操作层面，是否能按照所规划设计的那样执行。
用户体验不好，新技术使用门槛高，抑或是技术服务不到位，任何一环问题都可能导致“最后一公里”的失败。
数字化转型始于顶层，但是终于基层，能用起来的“数字化”才是好的数字化，一切还是业务指标是否提升“说了算”！
