摘要：顶层设计：制定与业务融合的数字化战略，例如传统制造企业可聚焦“智能制造+供应链优化”，金融企业侧重“数据驱动风控+智慧营销”。

数字化转型需结合企业战略与业务场景，从以下核心维度切入：

一、战略规划：明确方向与目标

- 顶层设计：制定与业务融合的数字化战略，例如传统制造企业可聚焦“智能制造+供应链优化”，金融企业侧重“数据驱动风控+智慧营销”。

- 目标拆解：设定可量化目标，如生产效率提升20%、客户响应时间缩短30%等，避免“为转型而转型”。

二、业务场景：从痛点与价值点切入

- 优先高频低效场景：

- 制造业：设备运维（预测性维护减少停机时间）、库存管理（物联网+AI优化周转率）。

- 服务业：客户服务（智能客服提升响应效率）、营销获客（大数据精准投放）。

- 创新增值场景：探索新商业模式，如车企从“卖车”转向“出行服务订阅”（数据驱动用户运营）。

三、技术基建：构建数字化底座

- 云平台：迁移核心系统上云（如ERP、CRM），降低IT成本，提升弹性部署能力。

- 数据治理：

- 打通内部数据孤岛（如生产、销售、财务数据互通）。

- 建立数据标准与安全体系（合规前提下释放数据价值）。

- 新兴技术试点：小步快跑验证AI、物联网、区块链等技术，例如用RPA自动化重复性流程。

四、组织能力：激活人才与文化

- 团队转型：

- 设立CDO（首席数字官）统筹资源，组建跨部门数字化小组。

- 培养“数字原住民”团队，或引入外部技术人才。

- 文化变革：鼓励试错创新，例如建立“数字化创新实验室”，用最小化验证（MVP）快速迭代。

五、生态合作：借力外部资源

- 技术供应商：与云服务商（阿里云、华为云）、行业解决方案商合作，避免重复造轮子。

- 跨界联动：加入产业互联网平台，例如零售企业接入电商生态提升供应链效率。

六、持续迭代：小步快跑，快速验证

- 试点先行：选择单一业务单元（如某工厂产线、某区域门店）做数字化样板间，验证模式后复制。

- 动态优化：通过数据看板实时监控转型效果，每季度复盘调整策略。

关键原则：

- 避免“技术驱动型”盲目投入，始终以业务价值为核心。

- 转型非一次性工程，需建立长效机制（如年度预算、专项考核）。

可根据企业规模与行业特性，优先从1-2个高价值场景突破，再逐步扩展至全链条。

来源：产业互联网研习社一点号