大型企业数字化转型管理研究

毛路遥

摘 要：随着科技发展，企业需要传统经营模式转型数字化以适应互联网时代发展的要求。大型企业在数字化转型的趋势中，要求更为迫切。文章从企业数字化转型的背景出发，通过探讨大型企业数字化转型的意义，提出了大型企业数字化转型的方法，宜分阶段进行，做好风险控制，充分运用数字化技术工具，并提出数字化转型的三个常用策略，生产型数字化转型、销售型数字化转型、供应链数字化转型，助力大型企业智能化决策和高效率创新。

关键词：大型企业；数字化转型；企业管理

中图分类号：F270.7    文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2023）25-0181-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.25.181

1 大型企业数字化转型的背景

伴随科技发展，传统经营模式难以适应新的变化。在数字化转型浪潮中，大型企业应顺应时代走向，顺势而为，加快数字化转型的步伐。此外，大型企业也应建立敏捷的运营方式，以适应时代变化，拥抱技术更迭的节奏。

在我国经济进入新常态的环境下，建设发展数字经济、建设数字中国已成为国家战略。国家出台了一系列举措推动大数据技术产业创新，发展以数据为关键要素的数字经济。大型企业作为中国经济的重要组成部分，承担着试点推广验证的社会责任。大型企业具有行业多样性，在产业链上下游覆盖具有强大的影响力。

2 数字化转型的意义

大型企业数字化转型的意义在于以下五点：其一，有助于提高企业的整体风险控制能力，数字技术可以为大型企业实现高效的规模化管控赋能，通过机器化的操作与流程化操作控制人为风险。其二，可以实现运营能力提升。运营能力提升的基础环节是决策能力的提升，正确的前期决策下，才能切实提升运营能力。传统的决策模式受人的直觉、经验影响较大，有一定主观性和视野局限性，另外，由于以往的孤岛型作业方式，导致协作受限。因此，企业通过数字化转型，能起到融合数据孤岛、建立各部门映射关系从而便于管理层以全局视野做出更优决策的作用。其三，可以提高经济效益。一般而言，数字化转型是企业在战略上的重要决策，通常投入资源较多，风险大，但数字化转型这一战略的实施投资回报也是有目共睹的。其四，利于商业模式创新。企业的商业模式是满足客户需求，实现相关方（客户、员工、合作伙伴、股东等）价值，同时使系统达成持续盈利目标的整体解决方案。企业的商业模式主要由创造价值、传递价值和获取价值三个部分组成，数字化转型通过重塑以上三方面助力企业商业模式的创新。其五，利于业务流程优化。各种新技术将重复性人工任务转变为自动化任务，在流程中将人的作用由用于执行变成主要用于设计与监督，从而实现效率提升。同时，基于人工智能、数字孪生、大数据等技术，建立数据流、物流的立体关联关系，将实现生产节奏的有效优化，从而进一步优化业务流程。

3 数字化转型的方法

在数字化转型之前，企业首先要明确数字化是一顶系统工程，其不仅仅是技术的简单使用，而是涉及运营的各方面。大型企业的数字化转型并非终极目标，而是在信息化趋势下帮助企业实现自身战略的途径与手段。

3.1 国家政策对各行业数字化转型的指导

在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中，国家对各行业数字化转型提出了明确的指导。

对于制造类企业，以智能制造为主要方向，通过智能工厂、数字化车间等增强设计制造水平，全面提升企业研发、设计和生产的智能化水平，打造工业互聯网平台。加快产业链、供应链资源共享和业务协同。

对于建筑类企业，开展建筑信息模型、三维数字化协同设计、人工智能等技术的集成应用，提升施工项目数字化集成管理水平，提高人均劳动效能。

对于能源类企业，建设智慧电网、智慧管网等智能现场，着力提高智能运维水平，实现能源企业全业务链的协同创新。

对于服务类企业，推进智慧物流、智慧金融，创新服务和商业模式，拓展数字服务能力。

3.2 数字化转型宜分阶段进行

按照企业数字化转型进程，可分为战略规划、局部试验、全面推行三个阶段。

战略规划阶段，是企业对数字化形成全面认知的过程，从无知期到参照期到初成型期，在此阶段，企业通常通过内部调研或聘请外部机构，采取“内部检查”与“外科手术”相结合的方式，形成基于本企业特点的数字化转型战略和转型路径图。

局部试验阶段，是企业数字化转型探索与路径初步形成的重要阶段，该阶段的成功与否对企业数字化转型的进程有着决定性影响。通常，在战略规划阶段打磨出的数字化转型的路径图，需要企业决策者审慎挑选业务转型的节点，可采取小步快跑、敏捷迭代的模式，从小业务节点的成功经验，到汇聚节点的成功经验，再到小局部的成功经验，不断锤炼，通过持续精进优化，取得局部试验的成功经验。路径上，通常先根据内部规划，选择一个试点进行数字化转型来导入，随后设立数字化转型结果评价指标，对实施效果与过程进行评估。

全面推行阶段，是在以上局部试验业务取得确定性成功经验后，企业将已形成的数字化转型经验经梳理后在全局范围内全面推广。存在以下可能，经过试运行评估后，企业因为数字化转型效果不理想而推迟数字化转型进度。在大型企业数字化转型的过程中，由于自身的属性，通常会生成创新业务和共创生态。通常而言，大型企业会通过建立平台以完成能力的外化，同时会产生供应链金融等业务模式以赋能供应链合作伙伴，另外大型企业也会通过积极参与行业标准的制定来赋能产业链整体提升。

3.3 运用好数字技术的工具在数字化转型过程中进行风险控制

数字技术可以帮助大型企业实现高效的规模管控。机器人技术的广泛使用可以大大降低人工的操作风险，并充分提高安全性与稳定性。通过机器代替人的使用，可以提高重复性高的工作的效率，降低操作风险。如利用机器人过程自动化实现物流分拣全过程智能化，提高仓储管理效率，提高精准交付水平。农业利用无人机技术进行巡查与播种，提高在恶劣自然环境下的农业播种效率，同时，通过无人机巡查，观察农作物的长势水平，为后续农业耕种提供精确的决策依据。另外，企业通过流程线上化可以更快地识别以及更好地应对风险，同时需关注企业数字化转型在减少人工操作风险的同时会新增如数据安全等的新型风险。

企业数字化转型的一条主线是利用数据挖掘获得新的发现，具体而言，是通过控制未被发现或理解的数据，从企业日常业务活动中收集、处理和存储信息资产，形成有竞争力的数据模型或对商业决策产生帮助的所有数据对象与类型，以期在业务上获得更好的经验和决策。而转型的过程就是对暗数据提取解码、分析、转化可视化的过程。企业在数字化转型的过程中，会使流程数字化，这也构成了风控数字化的基础。对于工业企业来说，物联网产生的机器和传感器信息流是暗数据的主要来源之一，人工通过各种可穿戴设备可以精准地记录现场以及操作信息。大数据+AI将赋能企业实时把握风险动态，甚至预测风险。充分利用大数据的工具，企业能实现对变化的实时动态监控，从而大大提高预测的准确性，便于企业主动做出前瞻性预防措施。人工智能系统启用了预测性分析方法，旨在从数据中获得见解，并提出最佳行动建议以实现既定目标，系统可以根据先前的行动来分析对环境的影响，从而实现风险防控自动化。

运用数字孪生技术为企业数字化赋能。随着基础设施网络性能持续增强，网络技术迅速迭代演进，速率更高、连接更广、时延更低、可靠性更强、灵活性更好。大型企业网络复杂度高，对可靠性有极高要求，对无人值守运维模式的需求强烈，智能化的网络运维管理能力体系需求迫切。将数字孪生应用于大型企业的规划、建设、运行、维护、优化全生命周期管理中，创建物理网络设施的虚拟镜像，搭建与物理网络设备一致、拓扑一致、数据一致的数字孪生网络平台，在网络状态实时监测、流量全息透视、企业管理各场景中发挥重要作用，为大型企业智能化决策和高效率创新助力。

3.4 大型企业数字化转型原则

在开始数字化道路之前，大型企业应先明确数字化转型的原则。企业在变革的路径中既有坚持的需要，也有改变的需要。企业应保持核心价值与目标，并以此为基础创造变革文化。如果没有核心价值观或原则，就失去了可以用于变革的关键基石。

第一，以用户为出发点。在互联网经济浪潮之下，生产企业与消费者之间的供给与需求关系相比于传统模式已发生了改变。在传统模式下，由生产企业决定生产，消费者根据生产企业的产品再选择购买。现在这一模式已发生了转变，消费者已成为主导，即消费者定制自身需求、个性化的需求，企业根据消费者的需求再进行生产，企业在这一链条中的位置发生了转换，即由定义用户需求转为共创价值。表面看来，数字化转型是以技术为主导的企业升级，但在消费者决定生产的前提下，企业的价值将由用户来决定，因此，企业在这一转型过程中必须始终保持以用户为中心的出发点。企业必须对一些看起来不是主流的技术保持足够的关注，在市场竞争中，可能就是一些不被关注的边缘技术被竞争对手予以了足够重视，在局部实现了超越，而企业可能会失去这一机遇，从而给自己带来重大的损失与市场机会的流失。技术创新至今，新技术、新文化、新知识的增长已经实现了对人类需求的极大满足，如果企业能保持对用户需求痛点的持续关注，将有较大概率在市场竞争中脱颖而出，持续保持优势。

第二，提高定位的准确性，分析企业关键价值根源，明确企业自身特性。对于数字化转型的变革者来说，数字化转型不是运用成型的新技术直接套用于现有问题上，简单机械地提出解决办法，企业应对数字化转型是一项系统性工程、非单一过程这一概念有清楚认知。数字化转型对企业的价值、流程、业务等各方面的重塑是系统的、全方位的。决策者需时刻关注企业数字化转型成果如何切实地为企业自身提升、业务重塑提供持续价值。企业在数字化转型过程中要正确地认知自身的基因，也就是企业自身差异化的竞争优势所在。对于一些工业龙头企业来讲，会有自身的不可替代性存在于工业技术承载的工业化与工艺流程中。对于大型企业而言，企业的基因有以下三个方面，即产权的特殊性、所属行业和核心能力。

第三，形成敏捷模式，通过持續迭代和反馈循环寻找最优数字化的路径。敏捷一词的概念源于互联网公司的敏捷开发，通过小步快跑的方式，达到提高产品和服务品质的终极目的，其背后是最小可存活产品与精益分析。最小可存活产品关注于客户需求，通过快速构建一个可满足客户需要的产品原型，后期通过持续密切关注客户与市场反馈再来修正产品，以满足客户需求。大型企业在数字化转型时也需要遵循敏捷的原则，从最小业务单点着手，通过敏捷灵活的开发模式，用可量化的标准来衡量转型实际效果，通过不断持续优化迭代，从而进一步向企业全面展开推广。

第四，充分协同，协同大型企业内部部门间、总公司与各分公司和专业子公司之间的资源。大型企业的数字化转型不仅是全流程、多层次的战略转型，还是一项需要兼顾内部运作与外部协同的系统工程。对于大型企业来讲，在企业内部需要做好总部与子公司、子公司之间的战略与业务层面上的协同。在企业外部，同时要充分发挥良性示范作用，与行业龙头企业共同建立共享平台，整合行业资源，促进行业资源的有效协同。大型企业可以依靠自身体量与政策优势，开发面向全行业的具备一定专业性的公共信息共享服务，搭建网络共享平台，与上下游企业共谋发展，为行业休整转型升级赋能，促进全行业整体产业链价值提升。

3.5 大型企业数字化转型的步骤

数字化转型的步骤通常分为初步分析、确定目标、选择标杆、推广、实施方法优化、效果评估、试点与全面实施八个阶段。

在初步分析阶段，企业需结合现行状况，明确自身的缺陷与短板，根据重要程度、改善后收益提升状态、改善难度进行综合评估后排序，评估企业在组织结构、人力基础、企业文化、技术条件等方面的管理基础。在确定目标阶段，企业根据前期评估，明确数字化转型愿景，实施战略规划，在此阶段，输出最终目标与目标矩阵，明确目标之间的相互关系。在选择标杆阶段，企业先明确对标公司，需要注意的是，对标公司的选择可以是本行业的，也可以是其他行业的，通过研究与比对，学习对标公司的转型路线、组织结构转化适应路线、技术演进路线、转化推进路线和实践路线，研判适合本公司的最佳路线与路径，形成适合本公司能力的转型方式，此阶段企业如果发现之前目标设定存在不合理，应适时调整。在推广阶段，企业在总结单点成功经验的基础上，向相关业务流程点逐步推广，在推广阶段，企业可按照单节点数字化、关联节点数字化、小型交叉节点数字化、大型汇聚节点数字化、分线条局部数字化，直至全局数字化的六个过程逐步推广。实施方法优化阶段，在推广的过程中，企业需定期复盘分析，根据实施效果与过程评估结果充分分析，定期优化实施方法。在效果评估阶段，先明确关键转型结果评估指标，再搭建数字化转型结果评价体系，以此评估与衡量实施效果，从而对实施过程进行初步评估。试点阶段，可选择对全局有轻微影响、一般影响、较大影响的几个节点进行试点，再根据试点结果全面推广，或经过评估，企业因数字化效果不佳而推迟数字化进度或重复以上步骤修正。

需要说明的是，以上八个阶段对于单个企业而言并非每个阶段绝对必经之路，可根据企业自身情况调整。

4 大型企业数字化转型策略的选择

4.1 生产型数字化转型

制造类企业通常宜优选智能制造为数字化转型的主要方向，即以智能技术为代表的信息技术在产品制造全生命周期的应用，最终目标是实现信息深度自感知、智慧化自决策、精准控制自执行。在智慧工厂可实现以下两点：一是数据采集与数据连接，即对生产线、设备、物流、运行状态、运行与环境参数的数据采集与连接，实现业务数据化系统化的采集。二是业务与数据的深度整合，在海量数据下，企业将海量数据转化为切实可用的资产，通过工业互联网大数据分析与人工智能技术的结合，完成生产资料、生产流程、质量的基础管理升级与系统性优化。

4.2 销售型数字化转型

在大型企业数字化转型中，将销售环节作为数字化转型的抓手，是企业的通常选择。销售包括渠道管理、营销管理、销售业务管理等，线上渠道的建设在销售数字化转型中是最容易入手的策略，大部分企业在数字化转型中通常优先选择从线上渠道入手，同时这也是最容易产生创新业务的一个优选策略。用户体验全过程包括用户认知、产生兴趣、付诸行动、向他人分享等，企业可围绕投放、线索管理。具体而言，通过整合系统资源和能力，形成统一入口、全业务、全流程、全触点支撑业务运营，通过时序时点实时触发、标签赋能、效果实时评估，多渠道立体维护形成大数据营销能力，用数字化为销售赋能。

销售型数字化转型的重心，应放在提升线上渠道的运营效率。对企业而言，渠道线上化有助于整合各方的数据信息，从而辅助销售决策。对消费者而言，线上渠道实现了信息的扁平化传递，能让有潜在需求的消费者更便捷地获得产品信息，从而方便地找到企业销售的入口。需注意的问题是，线上渠道与线下渠道两者不是互为替代的关系，而是互相促进的关系，通过降低价格、补贴毛利率等方式，将以往被其他渠道忽略的客户和订单以更优惠的条款和价格重新划归企业管理，实现存量客户的更优化管理。线上渠道的建立最常產生创新业务，可以更好地整合2B与2C业务，依靠大型企业本身所处的供应链生态，在建立细分领域、细分渠道的赛道上取得更大的优势。

4.3 供应链数字化转型

供应链以数据流、物流、信息流连接着消费者、供应商与生产制造各环节，通过数字化转型将原来传统供应链模型向数字化供应网络转型升级，形成多方协同计划和动态履约。供应链数字化，通过联通生产与销售链路的数据，实现预测准确性的提升、有效指导物流及产能规划、提高排产频率。企业上游、供应商关系的维护、供应商生命周期的管理、寻源及价格管理的结果将直接为企业经营成本及利润带来新的节约与新的增长动能。

5 大型企业数字化转型需注意的问题

5.1 企业需建立面向未来的数据规划思维

建立面向未来的数据规划思维，要通过数据目标体系的建立来实现，这是打通数据孤岛、实现数据全集成的基础。基于业务目标或者业务假设，需要提前做数据利用的思考和规划，而不是等到业务系统已经建设好之后再去思考数据规划，因为届时往往数据孤岛已经形成。由于数据化自身IT架构的复杂性，使得具备数据化思维成为一项尤其重要的基本素质，否则易形成跨流程、跨业务线、跨地域的数据孤岛，将成为“灾难的事情”。

5.2 重视数据标准与数据模型的建立

数据标准是对各项数据的规范定义与统一解释，对数据之间的关系、业务规则及数据质量的要求进行统一定义。建立数据标准体系，能实现跨流程、跨业务、跨系统的数据统一和全局化掌控，从而更好地实现主数据管理、基础数据管理、数据交换标准管理的基本要求。数据模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型。数据模型设计要充分考虑性能、可用性和可维护性等，还需关注针对混合云IT技术架构相关的非功能性指标。定义完备良好的数据模型可以充分反映业务模式的本质，确保数据结构能为业务需求提供全面、一致、完整的高质量数据，并能为应用系统划分边界，明确数据引用关系，进而就应用系统间的集成接口进行定义，提供业务分析的依据。

5.3 进行数据规划时需要以业务目标为核心

以业务目标为核心进行数据规划，不是简单地数据汇聚，而是要充分发挥数据战略资源的价值，用数据流引导业务活动，同时需要综合考虑数据安全性、可扩展性、可管理性和成本收益的因素综合规划数据存储与流动。在数据规划时，需注意业务域决定了数据的分类、分布和结构，业务规则决定了数据的流动方向，业务活动的输入输出决定了数据对象。

参考文献：

［1］蔡鸿亮.采购数字化转型价值与方法的研究［J］.供应链管理，2020（4）：117-128.

［2］黄丽华，朱海林，刘伟华，等，企业数字化转型和管理：研究框架与展望［J］.管理科学学报，2021，24（8）：26-35.

［3］史宇鹏，王阳，张文韬.我国企业数字化转型：现状、问题与展望［J］.经济学家，2021（12）.

［4］刘明月.国企数字化转型的难点及建议［J］.企业管理，2021（5）：115-117.