近几年我一直在金融行业做大数据，应该说是在数字化转型的一线工作，但对数字化转型到底是什么，依然比较模糊。

最近在得到上学习《华为数字化转型》课程的时候，让我对数字化转型这个话题有了一些新的思考。

一、什么是数字化转型

在谈数字化转型之前，首先必须明确数字化的含义。

引用Gartner在2011年对于数字化的定义：

digital是通过二进制代码表示的物理项目或活动。

翻译成大白话，数字化其实就是通过数据，将物理世界映射到数字世界。这在我们生活中很常见。

比如网约车，就是把线下打车通过数字化迁移到了线上，电商就是把线下购物通过数字化迁移到了数字世界。

弄清楚了什么数字化，对数字化转型也就更容易理解了，数字化是“把物理世界映射或迁移到数字世界”的过程。

这是数字化转型的第一阶段，但对于很多数字化原住民来说，似乎还不够。

比如，线下本来就没有天猫这样一个商场，天猫是直接存在于线上的，那天猫还需要数字化转型吗？

其实也是需要的，这就涉及到数字化转型的第二阶段，数字世界和物理世界最大的区别是，数字世界还在源源不断地生成海量的数据，这是数据世界的新资源，也是数字化转型第二阶段的核心。

关于第二阶段数字化转型的定义有很多，个人比较认可的定义是：

数字化转型是利用数字化技术（例如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等）和能力来驱动组织商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法即是数字化转型，其目的是实现企业业务的转型、创新、增长。

这个定义比较好的是既强调了数字化技术的应用，同时也明确了数字化转型并不是简单的上个系统，而是业务或商业模式重塑。

在我理解，数字化转型有这样两个不同的阶段，有些企业在第一阶段的时候直接同步第二阶段转型，的确也给企业一些弯道超车的机会，在这里，我分享个人关于数字化转型的两点思考：

1）数字化转型，其实就是在数字化技术发展的背景下，对企业商业模式和核心竞争力的重估。

举个例子，在交通运输行业，突然有了石油这一新的动力，如果忽视它，坚持打造更快的马车，结果也就可想而知了。

进入数据时代，所有行业都需要围绕数据和业务，重新打造自己的核心竞争力，这是数字化时代企业发展的必修课。

2）一般来说，我们做事情有两种不同的风格，一种是目标导向，一种是过程导向。

目标导向适合于战术上的，目标比较明确，有先例可循的事情。

过程导向适合与战略上的，目标方向有较大的模糊性，没有太多先例可循的事情，可能只有一个大的框架，需要去摸索去打基础，然后让结果自然而然地浮现。

数字化转型无疑是后者，对数字化转型不要设立太多的条条框框，在实践中瞄准目标，不断感受和调整，持续进行优化。

二、数字化转型的目的

所谓目的，其实就是企业希望数字化转型带来什么好处。

在这里我比较认可华为的IT战略目标：不是要成为世界级的IT，而是要成就世界级的华为，也就是数字化转型和企业战略需深度互锁。

企业大到一定规模，不同部门会把部门利益凌驾于公司利益之上。

比如打造最牛的产品或者打造最牛的风控，刚听到这种口号觉得没问题，但仔细分析，如果你的目标是部门最优，那如果部门利益和公司利益出现冲突了，怎么办？

举个例子，前几年我参加公司高层领导会议的时候，当时公司风险很高，风险部门领导眉头紧锁，不断提高审批门槛，审批率直线下降。当时产品部门领导就发话了：“开门营业，没有风险怎么赚钱，我们的目的是风险可控情况下赚取收益，而不是关门歇业。”

同样的道理，数字化转型的目的肯定不是技术部门炫技，数字化转型的目的有且只有一个，那就是在新模式下业务的重定义和极大增长。

注意，是极大增长，数字化转型是战略上的转型，不是战术上的小修小补，是要能够打开发展的天花板。

三、数字化转型的原则

数字化转型过程中如何保证不跑偏，关键还是要抓住客户和业务这两个关键点。

1）数字化转型要能够更好地解决客户问题

简单来说，数字化转型要更好地解决客户的问题，让客户感到更爽，不能说因为数字化转型，客户的问题没解决，体验还更差了。

这个不仅包括企业外部客户，也包括企业内部客户。

数字化转型过程中，始终要聚焦你的客户，要解决客户的什么问题，这样才不会走偏。

2）数字化转型要能看到业务效果

我看了我们公司早期的数字化转型规划就存在一个问题，就是大张旗鼓说要做数字化转型了，步骤很清晰，但具体有什么产出和价值说不清楚。

当然在很多情况下，有些业务价值并不会那么快地显现出来，比如风控。要学会组合，在做一些长期有价值的事情的同时，也要做一些短期出成绩的事情，这样会好很多。

看不到价值，就难以宣传，难以在公司范围内达成共识。

四、数字化转型的路线图

在数字化转型最终落地的过程中，最重要的就是做好三件事情，

1）形成战略共识

企业家在开启数字化转型之前先达成企业内部的战略共识。

数字化转型是个长期、持久的战略选择，中间会涉及到大量的工作，短期内甚至会有部分牺牲，如果没有达成共识，会有大量细枝末节的事情影响数字化转型的进程。

举个银行业的例子，在数字化转型之前，银行内部大量使用sas进行数据处理，但sas在处理大数据量上往往力不从心。

数字化转型就需要抛弃sas，转而通过大数据技术进行大数据量任务，但是这个过程就非常痛苦，既涉及到大量历史代码任务的迁移，同时还有大量新的业务发展，如果没有达成战略共识，这样一件明显方向正确的事情也会反复纠缠，甚至不了了之。

类似的事情一多，数字化转型就只能停留在各种汇报材料中了。

2）组织配套升级

组织才是企业发展的良好保证，没有组织保障，很多战略转型根本没办法展开。

这一点我在关于技术和业务部门如何协作一文中分享过，关于数字化转型，组织升级的关键是让数字化转型和业务部门深度绑定，也就是支部建在连上，朝同一个方向努力，才有可能形成突破。

现在企业中比较常见的现象是，技术部门把数字化转型作为政治正确的尚方宝剑，不管有没有用，舞得虎虎生风，气势十足，业务部门发现带不来什么实质价值，就还是按照自己的方式开展业务，结果就是各玩各的，各自热闹，数字化转型也就无从谈起了。

3）数字能力，科技赋能

简单来说，就是数字化要真正能够落地，产出业务价值。最重要的就是要做数据价值创造的流水线，快速地处理数据并发挥数据的价值。

结合我的工作经验，主要包括以下环节：

数据全面采集打通：

要做自动化流水线，第一步肯定要能有数据，而且数据越快越好，因为数据是有保质期的。

怎么采集才算是全面了呢？

我理解终极目标就是数字孪生，现实世界里的业务对象，在数字世界里建一个一模一样的模型，就像双胞胎一样，可以基于数字孪生对业务全面深入地剖析。

数据治理：

数据是一种新的生产要素，是企业的重要资产，那就应该像实物资产一样，有成体系的管理办法。

数据治理就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。

最直白的说法就是，数据得真的能用，而不是垃圾。

数据应用系统：

这个就非常广泛了，如营销策略平台，还有风控平台等等，有些比较复杂，可能需要用到算法模型，有些可能就是规则。

目的只有一个，那就是消费数据，应用数据，实现业务价值。

数据决策系统：

简单来说，就是报表平台，得提供数据来告诉用户，现在的策略效果怎么样，带来了多少提升，还有哪些地方可以优化等等。

我做报表系统也做了很长时间，曾经觉得报表系统没什么用，有没有报表业务照样运转。

后来我意识到，评估一个报表系统有没有用，用一个指标就行，那就是领导基于报表做了多少决策。

说到底，如果一个报表没办法对领导层的决策产生实质的影响，这个报表的价值是存疑的。

五、其他重要的事情

1）数字化转型必须建立在核心竞争力之上，要想清楚自己的特点和问题。

2）转型的道路没办法一帆风顺，在短期内，可能业务没什么提升，或者体验更差了，需要领导者有足够的眼光和耐心，这也是常说的，数字化转型是一把手工程。

3）要有增量思维，很多算法工程师热衷于调优，本身没什么问题，但如果是数字化转型的牵头人，需要明白很多问题可能增加一个变量就能解决了，要想办法拿到更多的数据。

4）数字化转型过程中，人的转型最为关键，可以允许有些人快，有些人慢，但如果有人始终不转，会成为转型过程中的负担。