企业如何在数字化转型中取胜？
企业如何在数字化转型中取胜？
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就目前来说，数据分析可能是当今企业为解决商业问题最热门的一种手段，但是有缺陷的项目不仅不能解决问题，还将导致决策者误入歧途，造成重大的损失。
如今，由于数字化转型的失败，数据分析很少能吸引IT和商界领袖的兴趣。
事实上，利用科学方法、流程、算法和技术系统从结构化和非结构化数据中提取一系列见解的数据科学举措可能会以任何方式失败，导致浪费时间、金钱和其他资源。主要由于决策者误入歧途，导致缺陷项目对企业的损害大于利益。
数据质量差
有问题数据会导致错误数据科学，因此花时间确保数据的高质量至关重要。对于任何分析工作来说都是如此，数据分析也是如此。
当企业将不干净的数据用于数据科学项目时，最终将”看看那些产生奇怪产出的模型，并看到它不能代表现实业务或流程，使事情变得更好。
有时，由于数据集中的偏差或差异，导致数据质量较差。
没有明确定义要解决问题的标准
对于一些拥有多个系统的企业，在许多情况下，业务随每个系统而变化，因此将会导致不同的流程或计算业务内指标的方法产生变化。
这可能是数据科学失败的一个主要原因。由于基于修改后的业务流程进行重复计数，调查结果可能会夸大其份。要解决这个问题，组织必须制定数据分析计划，概述一个特定日期，其中数据可以验证，每个人都理解并认同的共同标准。
缺乏相关数据
数据科学失败的另一个可能是不能提供解决特定问题所需的特定类型的数据。
向问题抛出大量数据不一定能获得答案。
有一种假设认为，大数据将带来见解，而实际上这种情况很少见。智能、定制且通常更小的数据集通常提供强大的可概括模型。
为了从数据科学中获取价值，应该继续努力继续从最相关来源收集数据。由于数据是从各种来源收集或购买的，团队需要确保数据的任何修改不会扭曲结果，并牺牲整个数据集的质量。他们还必须确保数据集没有隐私、法律等问题。
缺乏数据透明度
团队需要透明地使用他们用于构建任何给定模型的数据。
当领导不信任该模型或理解解决方案时，数据科学项目就会失败。解决这个问题的方法是，必须能够”分析结果可视化”并将其传达给可能不具备技术或统计技能的利益相关者。
数据科学家需要解释数据的来源，他们为计算模型所做的工作，并提供对所有相关数据的访问权限。透明度可能是项目成功的关键。
缺少决策层的拥护
数据科学工作需要决策层中的拥护者，以确保项目获得足够的资源和支持。
“如果是首席信息官，它会有所帮助，”莱利说。”我们认为数据科学是我们运营不可或缺的一部分，我确信自己一定会成为我们努力的拥护者。即使CIO不是数据科学的内部拥护者，他们也应该负责保护所有相关数据的安全。”
“充分利用你掌握的信息是我所说的现代CIO的责任。”有了所有这些数据，您就有能力从中学习并智能地使用这些数据，而这是 CIO 可以用来帮助其功能跨组织地使用的东西。
在确定销售过程中可以做出的新策略和修改方面，自适应器从数据科学工作中获得了最大的收获。这与我们的产品或IT基础设施、营销无关，仅此而已。从业务流程优化的角度来看，它对我们帮助最大，能够更好地从内部销售中处理和管理线索。
人才短缺
技能差距困扰着 IT 的许多方面，数据科学也不例外。许多组织根本就没有维护项目或获得最大价值的技能集。
“博纳非数据科学家的需求量很大，很难得到，而且成本高，”Tracy（Tracy Huitika, CIO, Beanworks）说， Beanworks是一家基于云的账户付费自动化提供商。这个职位通常需要物理学或科学博士学位，以及在 R 和 Python 中编写代码的能力。
Johnson说，数据科学项目失败的最大原因之一是缺乏继续管理该项目的运营人才。他表示：”让一位出色的数据科学家在没有计划的情况下创建模型，通过市场调整和数据变化来运行持续改进的运营，就像为一辆汽车设计工程，并将钥匙交给一个10岁的孩子一样。
公司需要获得合适的技能组合，无论是通过聘请或利用精通数据科学的外部专家，以保持模型投入生产后。
数据分析不是正确的解决方案
如果某个特定问题一开始就不需要数据科学作为解决方案，该怎么办？这种对学科的误导性使用可能导致失败，因此值得在何时何地不应用数据科学方法、流程和工具进行大量思考。
“导致数据科学项目失败的最大事情之一是，如果数据科学、算法和机器学习甚至不是正确的解决方案，”Riley 说。
“您可能根本不需要机器学习模型：你可能需要简单的回归，你可以花大量的时间和精力去经历所有不同的排列，而不用数据科学，”Riley说。”我们陷入了这样的情况之一，即我们正在研究财务数据科学建模，以可视化预测器，从而实现业务线的未来财务成功。事实证明，最好的用途只是统计回归。
解决方案
前文看似很多问题将企业数字化转型这条路给堵死，但是现在DataFocus 已经将偷偷开辟了一条新的道路。搜索式分析让广大非数据学科不懂代码的专家也可以轻松的进行数据清洗处理并进行有效的可视化展示。由于独创的大数据处理引擎可以轻松处理大量数据，并在短时间内输出可视化结果。各种模型构建成本、试错成本大大降低。最关键的是可以让一线的业务人员也参与到数据分析当中，让数据分析落实到企业每一层业务当中。让数据与现实接轨。
企业需要以不同的方式思考数字化转型
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企业想要在数字化转型中取胜，必须掌握数字化转型相关理论、技术及工具，明白数字化转型路径。企业还应该研究其他数字化转型企业，对成功和失败案例进行解析，与自身企业进行比对。
同时，企业进行数字化转型时，应该注意转型节点，分阶段分任务进行数字化转型。
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高层管理
企业进行数字化转型，必须拥有高层管理人员的支持，组建强有力的管理团队，对企业数字化转型实施进行监督指导。同时，高层管理人员应该洞悉市场发展趋势，掌握数字化转型知识和企业案例，自上而下分配任务，层层推进完成数字化转型的实施。
战略规划
企业高层管理人员需要明确企业转型方式、业务转变方向、战略和增长需求，明白数字化转型只是实现目标的手段而非最终目的。它更像是一套针对企业的数字化、信息化解决方案，以此来支撑企业的商业创新，形成新的业务流程，为用户提供新的产品和服务。
组织管理
企业高层管理人员需要联合部门管理人员推动企业进行文化转型，将数据作为企业新的思想驱动力，从思维模式出发让员工认可数字化转型。同时，管理人员还要将数字化转型具体任务、数据需求加入KPI指标，通过奖惩制度让员工共同推进完成企业的数字化转型。
业务数字化
企业应该将一线业务进行规范化、流程化、标准化，将业务信息、数据记录保存，也可以使用业务信息系统，简化业务操作流程，将业务数据自动传输到系统后台数据库中。
数据信息化
企业可以部署商业智能BI，打通业务信息系统，将业务数据库、纸质记录、Excel等业务数据统一储存到数据仓库中，并利用ETL及数据模型提高数据质量，对数据进行分级分类存储。分析人员再进行数据分析，将数据以图形化手段制作成可视化报表，辅助管理人员进行决策。
数据可视化分析 - 派可数据BI可视化分析平台
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企业数字化转型是一项系统工程，通过利用现代技术和通信手段，改变企业为客户创造价值的方式，不仅需要大量的研发投入、人才储备，还要全面升级各环节的基础设施。
数字赋能经济发展，这是每个企业的必修课，而企业将各个流程系统串联起来，各个维度的数据存储起来，并不算真正意义上的数字化，只能说是企业信息化。
早在2015年，阿里提出数据中台的概念，很多企业也寄希望于中台能够帮助自己完成数字化转型，而这个概念至今也较为模糊，这其中的原因就是传统企业存在的互联网思维局限，那么，企业的数字化转型首先得从思维转变开始。
从乌镇每年的“世界互联网大会”召开，到各城市的数据中心的建立，以及不断出台关于数字化转型的新政策等等，信息技术和数据作为新的生产要素，在经济社会发展中的核心驱动作用也日益凸显。
中小企业是我国数量最大、最具活力的企业群体，也是实体经济的重要基础。
疫情后的新经济环境，也显露了中小企业本身在抵御风险的能力上弱点，在面对突发事件的防范机制不够完善，中小企业缺人员、缺市场、缺供给、缺资金、缺服务等诸多问题。
企业数字化转型势在必行，并不是简单的数据规整，更是一次商业思维的更新迭代。
现阶段，很多企业已经意识到数字化转型的必要性 ，但是由于大部分企业都是中小企业，数字化的基础很差，转型难度很高，存在众多的痛点与顾虑。
在各种外部条件的冲击和国内外大环境的挤压下，中小企业的生存环境已经难以和十年前相比。信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这是目前企业普遍存在的问题。
成本顾虑是重中之重，转型技术成本、试错成本、资源投入成本等等，中小企业自身“造血”机能偏弱，外部“输血”机制滞后，中小企业在网络、设备、信息系统等资源配置方面投入不足，靠自身的资本几乎难以为继。
收益顾虑也是一大关键点，企业数字化转型最终的目的，自然是能持续有效的获得更好的收益，而重构商业模式和商业生态，短期内难以让传统中小企业获得直接的效果。
不仅如此，中小企业由于规模有限，资金投入有限、在转型人才、数据采集以及新一代信息技术应用等方面能力不足，都是阻碍企业转型的一个重要因素。
市场是在不断的变化，企业更需要灵动适应消费者的弹性需求，数字化不仅是挑战也是历史性的机遇。
一方面是随着5G、大数据等新技术的发展和覆盖，数字化的底层基建已经十分完善，新工具带来的是生产力的提升。
另一方面，传统的营销场景发生了质的变化，从线上线下分离到线上线下融合，数字化带来了企业和终端、客户之间的新连接模式，实现了高效的资源流转。
对于中小企业中长期的发展，当数字化转型就是对于传统业务场景的填补，跨越传统经济与现代技术鸿沟的桥梁。
传统企业的“老师傅”经验固然重要，但是未来，数据与技术能力更加重要，如何将“老师傅”的系统性经验与技术的模式学习、模式检验、人智能等场景相结合，将是数字转型的必经之路。
禾获仁，数字化赋能企业，将需求精准匹配，链接园区与企业，打造园区产业城市生态中心。
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您好！
我们是大象云科技，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！
对于您的问题，事实上我们在实际的业务和伙伴合作中，一直也在自我思考并和其他单位团队进行交流，我们想以具体的实际情况为参考，或许能够提供更多的辅助参考信息。
从我们最核心的业务场景之一，建筑信息化出发，我们可以看到数字化进程可以体现在两个方面。其一，其数字化体现在信息化系统上的数据颗粒更加细化，从而可以按照不同的场景和需求痛点，进行自由组合以形成更好的解决方案。
例如过往的建筑、城市三维模型，其更多集中在炫酷的眼球效果，而后开始向建筑基本的架构转移，在部分的运维系统中有一定运用，例如在某个建筑模型位置打上标签，将现实中的视频流直接外挂到该标签上，形成一定程度的现场感知。但随着客户和场景的需求深化，我们可以看到现在越来越多的客户，尤其有领头效应的央企、国企、头部民企，都要求建筑三维模型细化到构件级别的精细度，即一梁一柱等都需要完整数据的保存。
通过这类构件级别的数据颗粒，例如在我们大象云的三维数据引擎中，便能够实现通过显现、隐藏等不同API接口，通过API接口组合而成功能的方式，实现4D模型模拟的应用。这类应用，在具体的方案场景中，又会成为一道解决方案的路径，例如构件可以通过不同颜色予以状态的标清，那么在装配式系统中便可以作为跟踪装配式构件状态的标签，例如绿色是已经抵达施工装配现场，红色是尚未进入工厂规模生产工序，黄色可能是已经生产、但为经过质检。
另一方面，数字化体现在如何将数据与现实设备终端联通，实现数据照入现实、驱动现实改变的办法。我们可以看到随着自动化、AI的发展，越来越多的重复性工作由自动化机械来完成。仍然以建筑施工场景为例，在施工现场中，自动化设备内置建筑整体BIM模型数据，便可以在其中确认自身的时空坐标，从而完成对目标墙面打孔、涂刷，对目标物件进行无人自动运输等行动。
以上的自动化机械和数字化系统，便是数据和现实如何更好交互，如何更大程度提升人类只贡献解决方案的智慧和最终施工的成果检验、设备最大化发挥其稳定性和无限算力机械力的案例，具体的介绍，欢迎您参考我们大象云原创文章《数字化赋能 · 自动化机械》。
综上，我们觉得数字化是信息无边界交互的时代，虽然我们现实仍有很多硬件、软件、商业模式的问题亟待解决，但整体趋势和方向并不会有太大的改变。希望我们的分享对您有所帮助！
【大象云，数据还原世界本质，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！】
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网友解答：
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首先，先了解一下什么是数字化转型。
数字化转型，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收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。因此数字化转型是技术与商业模式的深度融合，数字化转型的最终结果是商业模式的变革。
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，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。
要数字化转型，提升企业综合能力，创新提升能力，这反过来又产生了新的业务或政策问题。前面两个例子在阐明观点方面还可能较为狭隘。为此，让我们来审视影响我们整个产业的更为广泛的因素——这就是缺乏数字领导力。
与其他成功的症状一样，数字领导力的匮乏是在容量、连接和带宽飞速发展，并让大多数公司能够获得前所未有的大数据能力的大背景下产生的。这个挑战，正如我常引用行业分析师Tom Davenport的话说——“与购买数字领导力相比，购买数字能力要容易得多。”
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