“数字化转型”是一项重大工程,很多企业在进行数字化转型的时候,会重点放在各种数字化技术的应用上,而对业务和组织的转型重视不够,从而导致转型失败。因为数字化技术只是工具和手段,业务和组织转型才是目的,也是数字化转型中最难的部分。业务和组织的转型涉及到组织从上到下的认知改变,难度高于数字化技术的普及应用。
根据国内专业机构统计,截止2022年,企业数字化转型的失败率高达80%,仅仅有20%的企业取得成功。可见,企业进行数字化转型的存在很大难度。
为什么会有这么高的失败率呢?企业数字化转型究竟难在哪里?从以下六个维度解析企业数字化转型的难点。
一、企业数据管理混乱,想重新梳理但不知从何做起
企业对于数据的生命周期无法进行管控,数据的热度、数据的老化情况无法得知,数据日益臃肿,资源占用、成本日益高昂,处理的代价越发庞大。企业没有可视化、简便的数据管理平台,使得数据维护和管理难顾头尾。
二、数据采集和获取困难,数据源格式、类型均不统一
企业在进行数据治理的过程中,需要对接其现有的业务系统、自有触点以及各类三方数据源。当前普遍存在的问题是,企业数据源缺乏统一的标准,不同业务系统数据的格式、类型不统一,导致整体数据获取和对接的成本较高。
三、数据开放风险大,数据合规安全不可控
企业数据在对外输出时,无法做到灵活的数据流量控制、脱敏化处理,缺乏数据合规的管理机制以及技术工具,对数据上报和数据传输无法进行及时的控制和检查。
四、数据孤岛效应严重,数据标识千奇百怪,数据打通困难重重
如果数据孤岛情况非常严重,数据烟囱林立,企业在打破数据孤岛将各处数据进行汇聚的过程中,缺乏合适的数据模型、架构和框架设计,在数据仓库、数据湖、数据中台的取舍和侧重间难以抉择,这使得企业的数据治理进程举步维艰。
五、团队组织架构不适配,推进难度大
企业数据治理的整体运作需要很高的数据管理统一性和一致性,传统企业的组织架构里往往没有单独的数据管理部门,数据治理相关业务由信息科技部门代为统筹,导致数据管理团队和角色比较分散,相关工作无法顺利推进。
六、企业数据质量管理难,问题积压如同“定时炸弹”
企业缺乏数据质量的管理体系和方法论,对于数据质量缺乏合理的评估体系,只能得出有问题或者没问题的结论,缺少打分机制,无法诊断数据质量问题的严重性,最终质量问题大量积压对业务造成严重影响。
尽管数字化转型存在许多难点,但数字化转型是不可逆转的时代趋势,也是传统企业走向革新、走向发展的最有效的手段之一,企业应该追逐时代洪流的步伐,深化内部改革,实现跨越式发展。为了更快实现数字化转型,企业除了可以参考成功案例、深层次革新等,同时也可以借助数字化平台。其中,经营帮,就是不错的选择。
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