企业数字化转型的必备钥匙：数据思维|专题报告集-编程知识

企业数字化转型的必备钥匙：数据思维|专题报告集

news/2024/11/14 14:34:03/文章来源:https://www.cnblogs.com/tecdat/p/18335241

原文链接：https://tecdat.cn/?p=37165

本质上来讲，企业数字化转型，不仅是技术方面的升级，更是企业文化、思维方式的转变。那么，企业数字化转型究竟需要什么样的思维方式？

企业数字化转型，需要什么样的思维方式？

不知道你有没有过这样的感觉：不知道从什么时候开始，和人沟通过程，以及要说服别人的时候，光靠一嘴的“伶牙俐齿”似乎行不通了，别人总会要求你“用数据说话”；当你给领导汇报工作的时候，领导也会要求你“用数据说话”。事实上，用数据说话就是一种思维方式的转变。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末272份数字化相关行业研究报告。
在数字化时代，数据连接一切，数据驱动一切、数据重塑一切，数据是企业数字化转型的核心要素。数据在企业决策过程中，将发挥出越来越重要的作用，尤其是在商业活动中，数据不仅能够辅助企业快速做出决策，实现降本增效，甚至可以重构企业的商业模式。

AI应用现状：AI专业知识的匮乏与数据复杂性成为主要障碍

值得注意的是，在推进数字化转型和AI应用的过程中，企业普遍面临着两大核心挑战。根据IBM最新发布的《2023年全球AI采用指数》报告，AI专业知识的缺乏以及数据处理的复杂性成为了阻碍AI应用落地的两大主要障碍。这一发现揭示了企业在AI技术探索和应用阶段所面临的普遍难题

数据连接一切

数字化时代，人们所处的环境是一个由现实世界和网络世界组成的虚实交织的世界。人们把现实世界的事物、事实和联系，用数据记录下来，形成了一个抽象的网络世界。在现实世界中的人、事、物，都有着众多的特征和千丝万缕的联系，这一切都是通过数据来描述和连接，数据实现了人与人、人与物、物与物之间的互联，形成了对现实世界的抽象。

数据驱动一切

数字化时代，在各种数字化技术的影响下，数据的特性和价值发生了很大的变化，从原来数据只是作为业务流程的输入和输出，转变为驱动企业经营和管理的重要要素。企业通过将各业务领域的数据进行收集、融合、加工、分析、挖掘，从而能够发现业务中的问题，帮助企业做出科学合理的决策。这种转变要求企业不仅要有强大的数据处理能力，还要培养数据思维，以应对日益复杂的数据环境。

AI普及化，助力非技术人员挖掘数据潜力

这一变革正在悄然改变我们的工作方式。数据决策者们纷纷表示，他们的组织中，越来越多的非技术用户正在利用生成式AI从海量的数据中挖掘出有价值的洞见。为了确保这一过程的安全与高效，组织现在急需一个设计精良、集成了先进数据加密机制的数据平台。这样的平台应具备自动数据目录建立、元数据整合与整理、情境化数据保护与治理以及内置自动化与智能功能等特性，以确保数据质量、沿袭追踪与统一治理，为企业的AI应用提供坚实的数据基础。

数据重塑一切

数字化时代，数据的价值不仅在于它可以记录历史，还能预测未来。数据对各行各业正在产生着天翻地覆的影响。例如，在金融行业，企业通过多维度的数据采集与获取、数据的深度加工和应用，实现实时征信、风险审计、内部管理、精准推荐、客户预测、客户流失分析等诸多应用场景。而在制造行业，企业通过对内部应用系统、外部电商平台、物联网IoT、以及相关产业链之间的数据打通和融合，探索和实践智能工厂、个性化定制、制造服务化、产业链全面协同等方面的应用，实现企业业务创新。

小微企业数字化现状与管理软件渗透率

小微企业在数字化转型的过程中也展现出积极的一面。小微企业管理数智化趋势日益显著，近年来管理软件使用率从2019年的80.5%快速提升至2021年的88.0%，仅有约12%的小微企业尚未采用任何管理软件。其中，业财税应用SaaS的渗透率达到45%，财税SaaS的渗透率尤为显著，显示出小微企业对于能够直接提升业务效率和满足共性需求的管理软件有着较高的需求（image3.png）。然而，受制于小微企业的业务和人员规模，协同办公系统、人事管理、项目管理等后台管理软件的渗透率整体较低。

赋能应用期待分化：业务管理者对AI的期待

业务管理者对AI应用的期待也呈现出明显的分化趋势。他们高度期待那些“能独立完成任务的AI应用”，而对“人机协同的应用”则持较低关注。这反映了业务管理者在数字化转型过程中，更看重AI应用能够直接带来的效益，如提质、增效和降本等（image4.png）。这种期待分化对于企业在选择AI应用和实施策略时提供了重要的参考。

综上，企业数字化转型需要建立“数据思维”，从数据中发现问题、洞察规律，挖掘价值，帮助企业优化资源配置，扩大经营范围，重塑商业模式。同时，企业还需要关注AI应用现状，克服AI专业知识和数据处理复杂性的挑战，推动AI技术的普及化应用，助力非技术人员挖掘数据潜力。在小微企业的数字化转型过程中，应关注管理软件的使用率和渗透率变化，选择合适的AI赋能应用以满足业务需求。