传统企业数字化转型的三大技术误区

2020 年突入其来的疫情，让很多企业被迫地开始加快数字化转型的步伐，在国家的层面企业数字化转型也被升级到更重要的位置，国有企业更要带头完成数字化转型。

数字化转型根据企业的数字化程度，可以将企业数字化转型分为 4 个阶段：在线化、集成化、数字化、智能化（参考：思略特《新形势下，企业如何进行数字化转型》）。对于大部分转型中的企业，大部分仍住在集成化的阶段，很少真正踏入数字化的阶段。数字化转型是个漫长的过程，期间困难重重，特别是较大型的传统企业，更需要企业管理层具有很大的魄力和决心，才能突破重围，找到适合企业自身发展的数字化之路。

最近 5 年的时间我一直专注在汽车行业，帮助汽车企业做数字化转型，汽车行业的数字化转型是走在前头的，在头部汽车企业中已经有了很多典范。然而，即便是在这些头部企业，数字化转型的过程中也存在着很多问题。

数字化转型要关注的重点是产品创新和提升用户体验，通过数字化的技术帮助企业不断提升响应能力。但实际落地过程中，很多企业会重点关注技术，这无疑给数字化转型带来了新的问题，下面就技术落地中的三个误区进行讨论。

误区一：过早跟风技术投入

数字化转型在很多企业落地过程中直接变成技术转型。技术革新确实为产品和业务提供了创新和加速发展的基础，有种观点称：现阶段不应该再讨论为什么要做技术革新，而是必须做技术革新才能存活下来。就像“现在已经不是‘为什么要上云的时代，而是你为什么不上云?’”。很多企业通过技术革新完成了一个又一个的业务突破，成为众多企业争相效仿的成功案例。

的确，云原生、大数据、人工智能等技术都可以助力企业快速的实现数字化转型。例如：企业可以借助云原生能力来提升应对市场变化的速度，一方面借助云上通用解决方案，减少非核心基础设施的建设；另一方面借助云上资源的快速构建和弹性能力，提升系统应对异常的能力；大数据能力在当今任何一个企业里感觉都是个不可或缺的能力，企业在数字化过程中采集了非常多的数据，怎么使用这些，如何通过分析数据找到企业的下一个增长点，这都需要构建了大数据能力之后才能成为可能。但是，数字化转型初期并不是都要从引入这些技术革新开始。

盲目地过早投入到技术建设中，会有以下两个问题：

• 投入产出比极低。技术投资并不是直接就能带来业务收益，如果没想清楚技术建设要解决的问题，很难看到产出，也会让企业失去数字化转型的信心。更合理的做法应该先以最小的技术成本尝试新的商业模式，验证想法，逐步完善，加大投入。

• 难以演进的架构。技术的发展和更新非常快，如果缺少对业务的深刻理解，直接效仿其他企业成功案例，而又没有仔细研究成功企业的架构选型原因，和可能无法适应企业自身的业务演进。大企业往往体量大，船大难掉头，跑起来需要各种决策，一旦跑起来想回头也很难，既不能体会到数字化转型带来的好处，相反会挫伤数字化转型的信心。

误区二：无法持续技术投入

企业在数字化转型初期，上下同心，转型决心非常强，锐不可当，资源充足，各种平台搭起来再说，很容易误入过早或过度引入技术的误区。然而，即便是最初保持谨慎，在关键业务节点引入技术，初见成效，大部分企业容易陷入的第二个误区就是：无法持续在技术上进行投入。

这种情况通常是业务诉求非常明确，也选对了技术架构，但对技术的理解不足，在技术投入有了效果之后，无法持续投入，导致技术的架子在，但却无法保持持续的扩展性，后劲不足，无法支撑长效的业务扩展。究其原因有以下几种可能：

• 错误的认为技术投入是一次性的，一旦有了技术框架，就可以“永葆青春”。

• 产品迭代速度太快，无暇顾及技术架构的演进需求，甚至引入更多的技术债。

• 不关注技术趋势，无法根据业务的长远需求提前规划技术的更新。

技术架构或方案从设计出来开始，就注定开始腐化，这往往不可逆转，因为架构设计之初的假设在不断变化。为了适应新的需求变化，理论上合理的方式是随着需求变化，架构重构先行，让架构始终以恰好完美满足当前需求。而实际开发中，经常是业务需求优先级更高，为了在无法完美满足需求的架构上实现需求，就增加一些特殊的实现，这种特殊性与现在的架构很不相宜，但目前只能如此，这种不相宜会作为技术债记录下来。

首先技术债的增多增加了技术架构的负担，软件系统负重前行，很难持续保持稳定的状态；另外技术框架快速迭代更新，不断解决着企业在使用过程中遇到的问题，不及时跟进，始终无法享受到新技术带来的优势。因此，企业需要时刻保持对技术的洞察能力，也要保持持续的技术投入。

误区三：数据分析与我无关

当企业数字化转型逐渐落地，从线下业务迁移到线上业务，从单个系统提供服务到多系统集成对外提供服务，企业的数据积累逐渐增加，也成为企业是这个时代最宝贵的财富。

多数情况下，这些数据只是占据着越来越多的磁盘存储，数据用武之地最多的当属一些业务报表需求。对于相当一部分业务部门来说，能够将线下的业务搬到线上，给用户提供不一样的体验，大大提升流程效率已经解决了非常大的问题，足以让人兴奋一阵子。而突破当下的业务模式，创造新的增长点，特别是用数据来突破，看起来还很遥远，应该由专门的数据分析团队来做，与我无关。

然而，要在数字化转型这场大考中披荆斩棘，拔得头筹，能够理解数据并对数据进行分析进而创新或优化业务模式，才是数字化转型成功的关键。数据采集和分析需要从产品设计之初就开始布局，哪些数据可以体现用户体验和产品差异性，通过恰当的埋点采集数据，构建和业务紧密合作的数据分析团队，从数据中找到未来的业务模式，方能推陈出新。

多数企业都有单独的大数据中心，数据来自各个不同的业务部门，大数据部门掌管数据，但不理解数据背后的业务，虽有意却无法对数据进行深入的分析。业务部门懂业务，但对数据的使用仅停留在简单的报表层面。这种跨部门的分割天然建立了一种边界，也释放了一种数据分析业务部门不需要关心的信号。因此，要成功的完成数字化转型，数据和分析应该成为企业战略的核心，必须从上之下高度关注。

结语

数字化转型不仅是技术转型，技术转型无法独立解决企业的问题，但必须以技术转型作为依托。首先要关注数字化转型真正帮助企业解决什么问题，对症下药。技术就像战争中的武器，是用核弹还是步枪，要看场景，没有一定之规，切忌盲目跟风大量技术投资。其次要保持企业持续的战力，技术的投入必须在企业成本规划中占有一席之地，“又要马儿跑，又要马儿不吃草”，只能阻碍数字化转型进程。最后，数字化转型的关键是数据，数据要纳入到企业的战略核心中，避免让数据成为个别部门的职责，要充分发挥数据的力量，用数据来支撑企业的发展和决策。

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