數字化轉型是個有點假大空的概念， 聽起來，很虛很泛，別急，聽我給你解釋

其實總結起來就一個意思： 用資料為企業賦能

再換個相對接地氣的說法就是 資料化管理

資料化管理金字塔

資料化管理就是要透過收集企業日常運營的資料，客戶使用產品服務的資料，市場行業，趨勢等等資料，形成企業日常運營的全景圖，然後反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、最佳化庫存等業務的改進上來。

企業如何做數字化轉型？

這裡放上一張流程圖：

第一階段：資料採集、連線

資料是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行資料採集和連線。要分析是什麼業務，分析的指標有哪些，需要的資料有哪些，當下已有哪些資料，哪些資料不足需要收集。

比如：

生產可以透過感測器等裝置收集生產環節的資料；

銷售可以透過改進業務流程，設定資料採集環節來收集資料；

營銷可以透過網站的埋點來收集使用者的行為資料；

……

資料採集的成本比較高，我建議先自上而下想好資料鏈路，到底需要哪些資料，因為往往資料採集的難點不在於技術層面，而在於業務層面的推動。 按照經驗，在前期的資料準備和清洗方面，會花很多時間，(劃重點)但如果企業的數字化轉型想要成功，這模組非常非常重要，直接決定了你後期的效果。

第二階段：資料整理

採集到的資料往往都分佈在各業務系統內，但後續分析的時候往往會涉及多種業務的資料，比如財務+銷售，所以系統之間的資料壁壘要打通，避免資料孤島。
在這個過程通常需要藉助BI平臺、數倉來搭建。

有些資料體量大的企業會搭建大資料平臺。

第三階段：資料分析與視覺化

在資料連線完成後，下一步就是基於業務需求，進行資料分析與視覺化展示

(這裡是用報表工具 FineReport做的 )

FineReport做出的視覺化大屏

當企業數字化成熟到一定程度，各個業務都要有相應的視覺化模組，運用BI系統搭建，這是企業實現資料視覺化的重要工具。

第四階段：精益分析

完成以上三個階段後，往往這時候企業會開始思考：“我有這麼多資料，能看到這麼多報表，我怎麼提升效率降低成本呢？”因此，進入數字化轉型的第四階段精益分析。

絕大部分生產製造企業在精益化方面相對落後，而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬體技術和工具，來最佳化的過程，也就是將原來以經驗為主的現場診斷，逐步轉化為依據實時資料變化的數字化診斷，這樣診斷才能夠更客觀、全面、智慧地去發現企業生產過程中存在的問題。

第五階段：高階分析

透過大資料和人工智慧技術對最佳歷史實踐進行總結並預測，找到以往最佳解決方案，以此來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智慧製造，是為高階分析。

最後，囉嗦幾句

1.落地是從一到五，思考資料鏈路是從五到一。

2.軟硬體全買最好的，不如用精益方法先把整個流程擼通，然後逐步迭代升級（可借鑑IT行業的敏捷開發模式），在技術發展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數字化系統，不然總有更好的版本，更好的產品。

3.一次性把資料採集全了，不如挑一、兩個典型工業應用場景（痛點）直接從第一階段幹到第三、四階段。搞清楚這些資料，能幫我把哪裡管得更好。

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