如何实现增长，是企业经营永恒的话题。在数字经济时代，千⾏百业都在展开数字化转型。企业如何成功实现数字化转型？尤其是传统企业如何运⽤数字化技术，获取竞争优势？
企业数字化转型包括哪些⽅⾯
所谓的数字化转型，不是简单把商品信息放到互联⽹上就可以了，⽽是要通过技术⼿段打通产、销、存和顾客管理各个板块，完成商业模式和组织模式的变⾰。具体⽽⾔，数字化转型包括三个⽅⾯：
“转换”——从传统的信息技术承载的数字转变成“新⼀代IT技术”的数字，实现技术应⽤的升级;
“融合”——从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字，打通全⽅位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，实现信息技术与业务管理的真正融合; “重构”——适应互联⽹时代和智能时代的需要，基于数字化实现精准运营的基础上，加快传统业态下的设计、研发、⽣产、运营、管理、商业等的变⾰与重构。 企业数字化转型从哪开始
谈企业数字化转型，当然离不开数据驱动。对应数据问题实际上企业在原有的业务运作和IT系统建设中就已经在做。做法有很多，包括构建基础主数据平台、数据管控治理体系、BI系统、⼤数据分析平台等。
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那么在谈数字化转型的时候在数据这个维度带来了哪些新鲜的东西？
第⼀阶段：数据应⽤于管理和⾃动化
在第⼀阶段，实际上数据仅仅是应⽤到管理和⾃动化，我们通过信息化建设，不断地在IT系统⾥⾯形成数据，通过这些数据来⽀撑了我们最基本的业务运作。
⽐如我们常说的你要完成⼀个端到端供应链流程，⾥⾯涉及到供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等，这些都是数据。⽽通过这些数据的产⽣，使⽤，交互和协同我们完成了⼀个完整的端到端业务流程，即：数据⽀撑了基本的业务流程运作，实现管理⾃动化。
第⼆阶段：数据应⽤于运营
在第⼀阶段数据实际上也可能应⽤到运营，⽐如我们常说的构建了企业内部的BI系统，通过BI系统进⾏辅助决策和运营。但是在数字化经济时代，⾯对客户的需求我们需要更加敏捷地响应，传统的BI很难做到如此敏捷。
其次，在第⼀阶段更多的是固化的定时操作，⽐如我们接到到订单后，安排采购和⽣产，我们每个⽉进⾏⼀次需求计划和预测，然后安排⽣产。⽽在数字化阶段，真正需要回答的是客户究竟需要什么？我们该⽣产多少，哪些应该多⽣产哪些应该少⽣产，基于当前的订单数据，我们应该如何快速调整我们的市场策略，如何引导客户产⽣更多的购买需求等。
也就是说数据不再是简单地实现管理⾃动化，⽽是需要形成数据思维，形成数据驱动运营的思想。这与我们在谈到中台建设时，将业务能⼒数据化和数据能⼒业务化是⼀个道理。
车辆排队长度
第三阶段：从⾃动化到智能化
当积累到⼀定量的数据后，你就可以开始考虑智能化的问题。企业的数字化转型，智能化度是⼀个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的⾃动化，⽽是基于历史数据进⾏持续的学习，形成有价值的规则，并持续改造运营和业务运作的能⼒。
⽽从⾃动化到智能化的过程中，数据刚好起到了承上启下的作⽤，即数据本⾝的积累数量、数据的质量、数据的全⾯性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建，深度学习的输⼊和算法优化。没有数据，所有的智能化都是空谈。陕西师范大学学报
企业数字化转型最终实现效果非煤矿山六大系统
在企业做数字化转型升级过程中，可能不会⼀帆风顺，甚⾄会⾯临不少困难和挑战。虽然⾯临⼀些困难，但数字经济发展势不可挡，企业的数字化转型也是势在必⾏。我们来看看⼀些实践案例：
瓜达尔港对中国的意义案例⼀：东芝的⼯业互联⽹之路
东芝信息机器（杭州）有限公司是东芝笔记本电脑全球唯⼀的⽣产基地。随着⽣产规模和业务的扩⼤，数据采集难、⼿⼯数据质量差、报送周期长、事后监管机制不全等问题⽇益凸显。在引⼊数据采集软件i@Report和亿信ABI软件后，⽣产数据可⾃动上报、异常数据也可⾃动预警，⼤⼤提⾼了⼯作
国际教育信息化大会效率和⼈⼒成本。采集上来的数据定期⽣产分析报告也使领导层可快速做出决策。通过智能数据平台的搭建，亿信华⾠帮助东芝提升⽣产⼒的同时，也保证了数据的安全性和可靠性，着实为互联⽹时代的制造业注⼊了新的活⼒。
案例⼆：汽车集团预算与管理决策⽀持系统
XX汽车集团是中国最早经营进⼝汽车的品牌代理商，为了更好的服务于填报⼈员、提⾼⼯作效率、减少各级数据汇总压⼒，基于i@Report+亿信ABI建⽴科学的业务数据采集体系，替代前期利⽤excel收集、汇总⽅式，减轻各级⼈员数据上报、收集汇总的压⼒；利⽤数据仓库技术建⽴不通主题数据集，科学的对业务数据进⾏管理；利⽤亿信ABI建⽴科学的指标统计和预警体系，建⽴领导驾驶舱、企业运营等分析模块为企业管理提供⽀持。
类似案例亿信华⾠合作的有不少，以上案例都有⼀个明显的共同点就是在⾃⼰传统的产业内，拥有很好的品牌和庞⼤的⽤户体，也就具有庞⼤的⽤户数据或⽤户数据基础。产业互联⽹从消费互联⽹借鉴的⼀个重要⽅⾯，就是⽤户体验思维、⽤户运营模式、数据价值意识以及如何利⽤数据进⾏价值变现经验。
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