最近偶然在京东看到新华三大学（原中国惠普大学和原新华三培训中心）编写的数字化化转型之路，结合最近自己做的一些项目感悟，写出来和小伙伴们分享，碰撞，交换对数字换转型的新认知及最终的行动前进。
数字化转型是从上而下推动的中长期系统工程，“一把手”工程，而CIO必须承担起数字化转型的领导职能。从技术管理者到业务管理者，CIO角色的转变，或许正是企业由信息化迈向业务数字化的第一步。 
001新时代，数字经济与数字化转型
#数字经济的概念#
《二十国集团年数字经济发展与合作倡议》：“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列活动。”
#数字经济的特征#
1- 数据成为关键生产要素：
A-新的数据源，比如消费者的手机终端传感器，可生成图像、视频、位置、健康等；
B-生产端的数据从记录和查看，到渐变为流程优化、工艺优化的重要依据连接。
C-从供应链到智能制造再到最终交付用户，数据分析的结果实现价值链整合和系统优化。
2- 连接成为数字经济的关键：
秦汉邮驿体系–电报引领第二次工业革命兴起–电话孕育AT&T–互联网拉开数字经济大幕–5G推动数字经济大发展
3- 云计算推动了商业创新，诸如13个员工的Instagram 3000万用户在2012年被Facebook以10亿美元收购。
#数字化转型的实质#
是指以技术化为基础、以数据为核心、以产品/服务转型以及流程优化重构为手段，从而实现企业绩效与竞争力的根本性提升的一系列变革。
#数字化转型的驱动因素#
1- 经济形势的挑战呈现；
2- 同行业内市场竞争的加剧；
3- 企业运营需打造高效的平台以及连接上下游企业和合作伙伴，数据流转更加便利。
#做信息化和数字化转型的目标不同什么#
1- 企业信息化的主要目标：
A- 通过跟进信息技术的发展，用信息技术承载原来低效的业务流程，通过软硬件平台构建来优化执行效率，降低运营成本，不同程度实现了其IT战略所针对的目标；
B- IT部门从技术支撑角色变换为业务部门的伙伴。
C- 信息化是以提升即有体系的效率为核心，并没有根本性的改变产品的形态。
2- 数字化转型：
A- 为企业提供颠覆性创新的可能，拓展了诸如用大数据和车联网等技术。
B- 直接对接消费的能力，从而为产品设计、营销和售后服务提供不断创新的基础。
#行业数字化的5个集群#
在麦肯锡《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》中，产业按照数字化程度分为
1- ICT、媒体与金融。ICT行业、媒体、金融和保险。
2- 面向消费者的行业。娱乐休闲、零售贸易。
3- 政府相关行业。公共事业、医疗保健、政府政务、教育。
4- 资本密集行业。高端制造、油气、基础产品制造、化工和制药。
5- 本地化和碎片化行业。农业、个人与本地服务、酒店服务、建筑。
#数字化转型的内容#
1- 从顶层设计角度看，数字化转型从4个维度开展：
1-1产品。智能制造实现快速跟进消费节奏和个性化需求，通过增值服务实现最大收益。
1-2运营。消费端快速反馈，改进服务的客户体验并合理降低运营成本，关注构建资源聚集、合作共赢的生态系统。
1-3客户。扩大业务流程对客户的开放，为客户更多的参与到产品/服务的优化和推广中。实现了消费者和企业的直接对接。
1-4人力。作为数字化转型的执行主体，人员（包括企业所构建的生态系统中的相关人员）需赋能。
2-从IT视角梳理数字化转型内容
2-1-业务战略-数字化转型的起点：
A- BOSS需要依据数字经济的发展契机思考并明确业务的战略，涉及制定企业经营理念、经营策略和产品策略，以及明确数字化生态系统的构建策略。
B- 管理层需要完成数字化领导力转型，更新企业的决策模式，使数据成为决策的关键因素。
2-2业务流程开放：
A-业务流程将以价值流为基础进行优化，从而在保证最大客户价值交付的同时，能提升流程的执行效率并合理控制企业的经营成本。
B-数字时代趋势是业务流程开放:
a- 向上下游合作伙伴开放，从而构建支持共享、支持创新的生态系统平台；
b- 向客户开发，让客户更多参与到业务流程的执行，提升客户体验和客户意见的快速反馈。
2-3数据：
A-借助大数据和人工智能等技术，构建组织的数据能力，充分挖掘数据的价值；利用区块链技术的特点，让数据在数字生态系统中安全可靠的流转，实现不可篡改的产品追溯、机构间结算等丰富模式。
2-4基础架构。
A- 发挥云计算的优势，构建整合计算、网络、存储等硬件的统一资源池，打造涵盖数据库、应用SDK、中间件、消息队列、网络文件等系统组件的平台和API接口。
B- 合理规划与社会数字基础设施的对接，从而构建灵活、可靠的基础架构平台。
2-5关键基础设施：
企业要利用有限的预算投入来实现基础设置的稳定运营，不断降低PUT电力使用率。
002数字化转型的技术驱动力
#云计算带来的转变#
1-涉及管理边界模糊、开发部署流程的改变以及系统架构的转变。
2-DevOps精益管理（Lean/TPS）、敏捷管理、持续交付和IT服务管理等方法论的有机融合。
3-微服务架构：松散耦合、小巧、通信、独立
#云计算的挑战#
1- 大部分CIO担心厂商锁定问题，需要构建多厂商的统一调度平台。
2- 多种平台融合及兼容能力。
3- 安全保障，通过VPC满足租户的隔离需求。
#结合业务战略，建立大数据团队#
数据平台架构开发工程师、数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据产品经理、数据科学家。
#传统行业转型路径#
1- 软件战略：
把整个基础设施包装成软件（如生产系统、管理平台、流通平台等），从而完成信息化和软件化的过程。
2- 云战略：
云主要解决了大量的软件数据及各类资源如何集约管理的资源管理问题。通过“上云”，不仅可实现资源集约和统筹管理，还可以进一步在云上做系统开发和优化。
3- 大数据战略：
大数据浪潮兴起，大多数企业意识到“大数据”将成为其核心资产，打造核心竞争力。
4- 人工智能战略
从数据中挖掘价值才能使企业真正拥有核心价值，把握数据变现的机遇。包括Amazon、阿里等在内的巨头已从大数据战略转向人工智能战略，并加速扩展人工智能版图。
#微软人工智能科学家将人工智能划分4个层次#
1- 最底层是计算智能：计算资源、存储资源、网络资源沟通构成了基础资源，包括云计算、大数据、区块链和SDN在内的一系列技术支撑这计算智能的建立和发展。
2- 感知智能。
目前绝大部分致力于模仿或取代人类感知层面能力的智能技术的人工智能属于感知智能，包括人脸识别、语音识别、机器翻译、AR/VR、机器人等。
3- 认知智能：
计算可建立0和1之间练习，但不知为何要这么做，它只有视觉或者分类的功能，没有赋予结果以概念。“赋予概念”是人类做的事。在做任何事情之前，首先会建立一个概念，然后用这个概念和我们的语言去对比、映射，再用逻辑去做推理。
认知层面是更上层的人工智能，实现了语言、知识和推理的交互。
目前整个AI行业还聚焦于感知层面，认知层面的突破较为困难。认知层面的关键技术包括自然语言理解、语义网、知识图谱。这些技术主要应用于金融、聊天机器人与客服、智能音箱、搜索与大数据BI等领域。
#人工智能4大发展要素#
1- 人机互联互通成为趋势，数据量呈现爆炸性增长——“大数据”是其要基础要素。
A-传统大数据：数据体量大，数据处理复杂，数据属于结构化和非结构化。
B-智能时代：更关注数据的内在关联性、标注性。
2- 数据处理技术加速眼睛，计算能力实现大幅提升——“大计算”是前提条件。
3- 深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化——“大算法”是关键要素。
4- 资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起——“大应用”是发展导向。
#从弱人工智能到强人工智能#
A-弱人工智能：依赖于大数据并且需耗费大量的计算资源，算法相对单一。
B-强人工智能：真正解决广泛、通用、变化问题的能力。基于小数据的。
C-人工智能在多领域应用：AI+医疗、AI+金融、AI+新闻媒体、AI+安防
#物联网IoT的定义#
1- 通过传感器、射频识别技术、全球定位系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物品或过程，采集器声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
2- 真实意图是希望通过无形的技术动态响应我们的意图，在幕后对“物品“进行操控，帮助我们达成意愿，如今这一用途正开始显现。
3- 纵向来看，传感器、终端、网关、网络设备、物联网平台、物联网应用都逐渐开始嵌入“智能处理元数。
4- 横向来看，本地终端之间、云端服务之间、应用于应用之间开始基于各种智能处理能力进行交互和协同，从而逐步形成“智能互联网“。
#物联网技术#
感知技术、终端技术、机器通信技术、综合应用技术、安全领域、业务层通用服务技术。
#物联网技术挑战#
应用向高端智能化的升级进一步放大我国传感器产业基础能力的薄弱短板。
物联网在行业中的深度应用面临诸多障碍，大规模示范应用的推进方式需进一步探索。
#两化融合与工业互联网#
1-德国“工业4.0“即智能制造的代表，实现面向产品制造流程和供应链的一站式服务。
2-美国信息物理系统（CPS以系统工程、工业互联网为对象，实现面向用户服务链与价值链的一站式创新服务。
#工业互联网建设路径#
1- 成本驱动导向：
云计算通过资源池化、弹性供给和按需付费，大幅降低硬件、软件、部署和运营成本
2- 集成应用导向：
系统架构迁移到云端，有利于实现横向集成、纵向集成以及端到端集成，促进由单点/局部智能演进至全局优化，这个阶段将实现核心业务系统上云。
3- 能力交易导向：
实现跨行业的制造资源优化配置：制造能力在线发布、制造资源弹性供给、供需信息实时对接及能力交易精准计费，这个阶段将实现设备和产品上云。
4- 创新引领导向
工业知识的沉淀、复用和重构：云+边缘计算、微服务架构及 工业APP，这个阶段将实现工业PaaS、工业微服务及定制化工业App的开发
5- 生态构建导向
实现开发主体、开发内容及运营机制的深度变革，这个阶段将汇集众多第三方开发者并发布大量通用工业App。
003建设数字化能力，推动数字化转型
#支持数字化转型需要构建数字能力#
1- 时刻保持对新技术的敏感和及时评估新兴技术对业务的影响、能够应用新兴技术并给组织带来利益。
2- 企业架构能力
传统架构 “竖井式或叫烟囱式”，把应用和数据放在一起，每个应用自成体系，和其他应用没有直接关联。
A-传统架构缺点：
效率低、成本高；浪费严重、抑制创新；维护难、扩展性差；数据难以共享，信息孤岛严重。
B-阿里巴巴“大中台、小前台”业务机制和组织机制。
#构建企业架构能力的建议#
1-企业架构的搭建与组织的结构相匹配。
2-组织应该标准化“服务”的使用原则。
3- 数据分析能力：
在组织内部搭建数据平台；形成“以数据说话”的组织文化；擅于借助“外部”力量。
4- 数据安全能力
数据生命周期安全、安全能力维度、能力成熟度登记；全员重视、全面建设、安全而灵活。
#数字化转型需要符合时代:打造敏捷组织的管理实践#
1-麦肯锡2017年10月发布《How to Create an Agile Organization》关于组织的敏捷性的定义：快速调整战略、结构、流程、人员和科技以获得生命价值和保护已有价值机会能力。
2-敏捷开发需要敏捷的团队建设，组织需形成若干个专职的敏捷战队，他们是长期合作的一群能力交叉的人，可以合理完成数字化产品开发中的绝大部分工作。
#如何才能使业务与IT深度融合#
1-传统模式是业务战略制定后，IT部门会根据业务战略再来制定IT战略。
2-现时数字时代，业务战略和IT战略同时制定或合并制定一个战略才有价值。
4- 增强业务与IT的协作。BizDevOps、让业务人员具备快速开发的能力。
#数字化转型投资第一步：建立统一的流程#
大公司通常部门壁垒严重，每个部门都有自己的业务流程，形成对客户或产品的共同理解是非常困难的，没有共同的理解，过程优化甚至数字化转型是不可能有效的。
1- 从全局出发构建流程。
2- 建5层流程，从价值链、价值域、流程、活动和操作步骤进行细化和构建。
3- 需端到端的思考和构建。
从客户需求出发，到满足客户需求端去，两端均连接了市场。
4- 需精益和敏捷，减少不必要的环节，提升组织对市场响应的速度。
5- 需被数字化。流程必须实现在信息系统中，为了流程能真正被使用，同时流程过程中产生的数据可反过来用于优化流程。
6- 流程需要持续的优化。
004数字化转型的挑战、路径及建议 
#数字化转型的挑战#
1- 短期收益和长期价值抉择之痛。
数字化转的成功没有进度条,在未来的三年、五年甚至十年之内对转型的投入都会大于它所带来的收益，面对投资者的质疑要能坚持不动摇。
2- 业务和技术认知不同。
传统企业长期以来形成的认知和文化氛围，硬生生的把业务和IT技术分割成两个群体。
3- 缺少拥有相关技能的人才。
数字化转型胡涉及新的商业模式、数字化技术的应用、新的管理方式与新的组织结构。
A-引入外部人才薪资待遇比现有人员高出许多、未必能融入、水土部分。
B-内部培养人才：培养周期长、人往高处走是本能、是否能无后顾之忧的投入到变革当中。
4- 组织能否适应变革。
转型变革理性上是为整个组织利益使得组织走得更长远，但对公司内部员工意味着痛苦。
5- 放弃传统的管理模式不容易。数字化转型需要新的管理理念和模式来与之匹配。
A-传统思维是用过去的经验解决当下组织遇到的问题，最根本的假设即变化是线性的、可预测的，过去的经验放在未来仍然有效。
B-数字时代：变化远超乎我们的想象，环境的变化是非现行的，过去的成功经验放在今天可能是造成失败的催命符。
a-组织内部人员的思考方式是基于传统的管理模式和习惯。
b-组织内成熟的管理制度、组织结构、流程都是基于传统的管理模式。
6- 有限的预算如何支持数字化转型。
大部分的传统组织对数字化转型应该怎么转还缺乏根本的认知和了解，根本无法制定一个有效的预算。
7- 文化改变起来也不容易。
#常见业内达成共识的数字化转型经验#
1- 数字化转型不能急于求成，它是长期的、永无止境的，组织要做好长期作战的准备，把关注点放在为客户创造长期价值上。
2- 数字化转型团队要获得最大程度的支持，不然易被现有组织扼杀。
3- 数字化转型需要符合数字化思维的商业模式来与之匹配，仅仅把数字化转型套在现在现有的商业模式上是无法真正获得成功的。
4- 数字化转型意味着创新，需要适于激发员工主动性、鼓励创新的管理理念。
5- 数字化转型要建立以客户为中心的生态系统。
#数字化转型的路径#
1- 数字化认知与思维—起点。
了解数字化，建立起数字化及数字化转型的正确认知，符合数字化时代特点的新思维方式。
2- 数字化战略规划。
要找到“正确的方向”，要在组织中分别建立长期、中期、短期的数字化转型目标，并制定可行的行动计划。
3- 数字化实施。
实施数字化转型，在组织中开展数字化转型的相关行动，构建数字化能力。
4- 数字化推进与反思：
推广数字化成果，总结成功与失败经验。
数字化转型是一个长期迭代的过程。虽在逻辑上将这个路径分成了4个阶段，但在具体实施转型时，这4个阶段的划分并非像逻辑上那么分明，他们组合在一起构成了一个完整闭环。
数字化转型要能够及时响应外界变化，随着战略规划的层级和颗粒度的不同，迭代的周期有所不同。 
#数字化战略规划#
数字化战略规划和传统的战略规划比较
1-相同点，核心没变：
A- 商业本质没变，仍以客户为中心。
B- 传统战略规划的工具、方法与步骤，在数字化转过程中仍然能发挥作用，诸如战略地图、SWTO分析、PEST分析、波特五力分析、BCG矩阵、价值链分析以及商业画布等方法仍然适用于数字化战略的制定。
2- 不同点：核心指导思想的不同。
A- 传统思维：信奉“中心化”的管理思想，关键词是“控制”。管理者倾向于将组织开展的商业行为分解成各个小的组成部分，并对各个部分设置控制标准；组织的决策几乎来源于组织的管理者，组织内的员工听命于管理者的指令；在战略制定过程中，“中心化”管理思想的一大标志就是分解到各个部门的“KPI”指标，这种“中心化”思想在相当长时期内对组织管理非常有效。
B-VUCA乌卡时代， “去中心化思想”的OKR目标关键成果法，将组织的关注点聚焦在目标和业务结果上，及时调整，更好的适应变化。
C-制定战略的决策者不同。
传统战略是由业务部门制定，IT部门会以业务部门制定的战略作为输入再来制定IT的战略，真正决定组织战略方向的实际上是业务部门，IT部门仅仅是支持者角色。
数字化战略的制定过程中，要求业务部门和IT部门共同参与，两者皆为战略的决策方。尽管为了后期执行的方便，仍然可以划分成数字化业务战略和IT战略，但这两个战略必须有业务部门和IT部门的共同参与，让它们深度融合在一起。
对于数字化业务战略而言，它是数字化技术的业务应用，而对于IT战略而言，它是业务问题的技术解决方案，两者只有角度不同，没有本质的区别。
D-数字化技术从辅助手段变成主要手段，
3- 数字化战略的重点内容：
A- 设定明确的数字化长期目标及短期目标。
B- 确定商业模式。
数字化转型虽然被冠以数字化的定义，但它仍然是业务的转型，通常伴随着商业模式的变化，数字化战略需要明确组织未来采用什么样的商业模式。
商业模式画布，确定商业模式9个关键环节：
a- 客户细分：分析组织给哪些目标群体提供产品或服务:个人、组织。
需针对哪几种类型的客户群体？这些客户群体有哪些特点？如客户所在区域、年龄段分步、收入情况、兴趣爱好、网络使用习惯、消费习惯以及消费频率等，分析尽可能多的特征，有助于挖掘客户细分的需求。
b- 价值举张：
分析组织能力为客户提供什么样的价值。考虑组织采用数字化技术能够帮客户解决哪些问题？能够满足客户哪些新的需求？是否有助于提升客户体验？
例如，让客户使用起来更加容易，能随时随地的使用，能够按需付费降低使用成本，能够满足客户的社交需要，等等。客户的需求和痛点分析越深入，提供的价值主张就越能打动客户。
C- 渠道通道：
用来分析组织通过什么路径向客户细分传递价值主张。考虑组织铜鼓哦哪些渠道来接触客户？不同客户细分喜好的渠道有哪些？不同渠道之间如何有效配合，并保持一致性？例如，官方在线商城、电商平台旗舰店、手机APP、线下门店、代理商等
D- 客户关系：
用来分析组织如何与特定客户细分建立和维系关系。考虑通过何种方式吸引新的客户？已经建立关系的客户如何维系关系？例如通过搜索引擎引流、通过社交网络推广、建立在线社区、提供自助服务、提供个性化定制等
E- 收入来源：
用来分析组织如何从客户细分中获取收入。考虑客户愿意为何种价值付费？他们的支付习惯与支付方式是什么？合理的价格区间是什么？有没有第三方补贴替代客户细分进行付费？
F- 核心资源：
用来分析哪些资源可支持商业模式的运作。考虑提供价值主张需要哪些核心资源？例如，增加新的服务器、网络、存储设备、云平台、新企业及系统架构、大数据平台、数据、算法、数字化技术人才等。
G- 关键业务：用来分析组织为了提供价值主张，需要做的关键业务是什么。例如，智能音箱，智能门锁等智能设备，在线视频平台，在线杂志订阅等数字产品，信息黄页、叫车软件等数字平台。
H- 重要伙伴：用来分析组织需要与哪些供应商、哪些合作伙伴合作。考虑组织缺失的资源可以从哪些合作伙伴中获取。比如，天猫京东Amazon等在线购物平台，阿里、腾讯、百度等云服务提供者，微信，微博等社交媒体，顺丰、三通一达等快递、物流提供商，考虑与哪些合作伙伴开展战略合作，有助于组织建设生态圈，以获得更大的竞争优势。
I- 成本结构：用来分析新的商业模式由哪些成本构成。例如，云计算平台的租赁费用，数字基础设施的购买费用，新系统的开发费用等。
详细分析上述9个关键环节，组织中新的数字化商业模式会清晰展现出来。
4- 在组织战略规划里，需明确构建数字化关键能力，并形成构建关键能力的行动计划。
A- 识别支撑组织数字化转型需要哪些关键能力，需结合组织自身特点加以分析和识别。
B- 需分析关键能力的现状与期望之间存在多大的差距。必要时可借用外部咨询进行评测。
C- 制定能力改善的方案与日程表，借助合作伙伴的能力或外部咨询培训。
#数字化实施:采用试+敏捷项目的方式开展数字化转型的实施#
1- 成立专门负责管理数字化实施的团队，组织高层管理者参与其中。
2- 将上一个阶段制定的计划转变成转型敏捷项目，并由小型团队实施。
小团队具备的特点：
A- 根据组织目标，确定每项具体工作的价值，并确定其优先级。
B- 迭代推进每项具体工作的实施。
C- 在每个迭代周期都推出有价值的工作成果。
D- 所有成员之间共享目标，彼此互相信任、随时保持沟通
E- 通过可视化的方式共享每个人的工作进度。
F- 及时总结经验与教训
G- 个人和团队都在快速成长。
3- 小型团队之间建立协同与信息共享。
#如何化解组织内部数字化转型的阻力#
1- 成立独立的公司开展数字化业务。
2- 分析转型反对者的诉求，真诚沟通。
3- 要有壮士断腕的勇气。
#数字化转型的资金来源#
1-当资金不足时，不是问资金从哪里来，而是组织选择的转型路线是否正确，商业模式是否合理。
2-目前转型的成本结构是否合理，一些大额的支出是否真的必要，有没有替代的解决方案。
3-是是否可以与大型组织或投资机构合作，以引入新的投资和资源。
005数字化转型：CIO的新使命
1- 工作目标不一样：
A-传统的信息化：“记录你做了什么”。
将业务数据化，将手工的过程搬进系统，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据、财务凭证；
B-数字化：“告诉你该怎如何做”。
将数据业务化，基于大量运营数据分析，对企业运作逻辑进行数据学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行，甚至通过机器学习，系统反复学习数据和行为模式，反过来指导你。
从信息化到数字化，是业务与技术融合的过程；管理智能的体现，便是一个质变。
2-关注点不一样
A-传统的CIO主要关注：降低成本、机房维护、网络建设、硬件管理、流程优化、DBA管理、冗余灾备等；
B-数字化转型的CIO更关注：业务创新、收入增长、行为分析、数据挖掘、人工智能、业务价值、多云管理、自动运维、移动互联、安全态势等；总结就是CIO的使命已从技术管理转变为业务领导者。
3-新华三内部数字化转型主要分为3个阶段推进：
A-覆盖业务全价值链的信息化能力，建立包括业务、人员、智能设备的互联平台，打通数据，形成企业的大数据资源富矿。
B-管理数字化，准确、灵活、清晰度展现数据，通过对数据的分析来挖掘潜在规律和数据价值。
C-通过人工智能技术，发掘和创造新的商业机会，不断重构与优化集团核心业务能力，驱动集团业务创新。