摘要：明确愿景与目标：结合行业趋势、企业资源及市场需求，制定清晰的数字化转型愿景。例如，传统金融企业以“打造智能金融服务平台，实现全流程数字化”为愿景，具体目标可设定为3年内线上业务占比提升至70% 。

数字化转型是一个系统工程，涉及企业运营的多个层面。

1. 战略规划维度

- 明确愿景与目标：结合行业趋势、企业资源及市场需求，制定清晰的数字化转型愿景。例如，传统金融企业以“打造智能金融服务平台，实现全流程数字化”为愿景，具体目标可设定为3年内线上业务占比提升至70% 。

- 制定路线图：将转型目标拆解为阶段性任务，规划实施路径。比如分阶段完成基础设施升级、业务流程数字化、数据价值挖掘等，明确每个阶段的时间节点与交付成果。

- 建立评估体系：设立KPI（关键绩效指标），如生产效率提升百分比、客户满意度增长值、运营成本降低幅度等，定期评估转型效果，及时调整战略方向 。

2. 业务流程维度

- 流程全面梳理：对企业采购、生产、销售、客服等全业务流程进行详细梳理，绘制现有流程图，标注各环节的痛点、瓶颈及冗余步骤。

- 数字化流程再造：运用RPA（机器人流程自动化）、低代码平台等技术，简化和自动化业务流程。例如，通过RPA自动处理财务报销的票据识别、数据录入与审批流转，提升效率。

- 流程协同优化：打破部门壁垒，实现跨部门业务流程的无缝衔接与协同。如通过企业资源计划（ERP）系统整合生产、库存、销售数据，实现信息实时共享，提升供应链响应速度。

3. 数据管理维度

- 数据治理体系搭建：制定数据标准、管理规范与制度，明确数据所有权、管理权和使用权，确保数据质量。例如，统一客户数据格式，避免出现同一客户信息在不同系统不一致的情况。

- 数据采集与整合：通过物联网设备、业务系统、用户行为监测工具等多渠道采集数据，并将分散在各系统的数据整合至数据仓库或数据湖中，实现数据集中管理。

- 数据分析与应用：利用大数据分析、机器学习等技术挖掘数据价值。如零售企业通过分析用户购买、浏览数据，构建用户画像，实现精准营销与个性化推荐。

4. 技术应用维度

- 基础设施升级：部署云计算平台，实现计算资源的灵活调配与弹性扩展；搭建高速稳定的网络环境，保障数据传输的及时性与可靠性。

- 核心技术引入：根据企业需求引入AI（人工智能）、物联网、区块链等技术。例如，制造业利用物联网实现设备状态实时监测与预测性维护；物流企业通过区块链技术实现货物溯源与信息不可篡改。

- 系统开发与集成：开发或引入适配的数字化系统，如客户关系管理（CRM）系统、智能制造系统等，并实现各系统间的集成，消除信息孤岛。

5. 组织与人才维度

- 组织架构调整：建立适应数字化转型的敏捷组织，减少管理层级，设立数字化创新部门或团队，负责新技术应用与业务创新。

- 人才培养与引进：一方面，通过内部培训、外部课程等方式提升员工数字化技能，如开展数据分析、AI工具使用等培训；另一方面，引进数据科学家、数字化转型专家等专业人才。

- 文化塑造：在企业内部营造鼓励创新、拥抱变化的文化氛围，鼓励员工提出数字化转型的新想法、新方案，并给予相应奖励。

6. 客户体验维度

- 客户需求洞察：通过客户调研、社交媒体监测、数据分析等方式，深入了解客户需求、偏好与痛点，为产品和服务优化提供依据。

- 服务渠道拓展：搭建线上线下融合的全渠道服务体系，如通过APP、小程序、线下门店等多渠道为客户提供服务，实现服务无缝切换。

- 体验优化提升：利用数字化技术优化客户体验，如智能客服实时响应客户咨询，AR（增强现实）技术帮助客户在线预览产品效果。

7. 合作伙伴生态维度

- 寻找战略伙伴：与技术供应商、行业协会、高校科研机构等建立合作关系。例如，与云计算厂商合作获取技术支持，与高校联合开展数字化转型课题研究。

- 生态共建：与上下游企业共同构建数字化生态，实现资源共享、优势互补。如汽车制造商与零部件供应商、经销商共建数字化供应链平台，提升产业链协同效率。

- 创新合作模式：探索联合创新、风险投资等合作模式，共同开发新产品、新服务。如金融机构与金融科技公司合作推出创新金融产品。

来源：产业互联网研习社一点号