導讀：今天準備分享下自己對數字化轉型的一些思考，同時會結合各個大的咨詢公司發布的白皮書內容對企業數字化轉型中能力框架構建和成熟度模型建設。
數字化轉型究竟是什么?
首先我們還是摘錄下百度詞條上對數字化轉型的一個簡單說明如下：
數字化轉型是建立在數字化轉換和數字化升級基礎上， 進一步觸及公司核心業務，以新建一種商業模式為目標的高層次轉型。數字化轉型是開發數字化技術及支持能力以新建一個富有活力的數字化商業模式。數字化轉型表明，只有企業對其業務進行系統性、徹底的(或重大和完全的)重新定義——而不僅僅是IT，而是對組織活動、流程、業務模式和員工能力的方方面面進行重新定義的時候，成功才會得以實現。
如果對這個詞條核心內容做簡單提取，你會看到里面的關鍵點包括了：
涉及到數字化技術的應用
轉型目標支撐企業新的業務和商業模式創新或變更
轉型涉及到IT，組織，流程，業務，人員多個方面
而這三點我們可以理解為數字化轉型的核心。但是實際上對于數字化轉型，你站在不同的角度實際上完全是不同的理解。
對于外部經濟類和戰略專家來說更多的會談是消費互聯、數字經濟、產業互聯、數字孿生等;對于企業CEO則談企業新戰略和數字化商業模式創新或重構;對于類似IT咨詢服務商，應用軟件類提供商則更多的是從技術層面來談數字化轉型，包括我在前面文章里面也談到的企業數字中臺構建，智能制造，云原生解決方案。
也正是這個原因，可以看到數字化轉型越來越泛化，導致我們更難以去抓住其核心。
數字經濟是當前所有企業在數字化時代都要考慮的問題，不久的將來它會成為社會經濟中的新引擎，也會逐步推動產業互聯和企業商業生態的數字化轉型。企業的數字化應立足于頂端設計，結合企業的核心競爭力，如產品設計能力、社會化服務能力、渠道終端覆蓋力，以及未來的產業互聯、生態發展方向，依托企業自身優勢，抓取企業自身的數字化本質。
那企業數字化的本質是什么?其主要特征包括三個方面：
第一是連接，連接員工、連接客戶、連接物聯設備;
第二是數據，也就是連接之后實時產生的數據;
第三是智能，是數據驅動的智能化能力。
以上三個方面個人理解即是數字化轉型里面最核心的三個內容，其它內容實際仍然是圍繞以上三個核心內容展開，所以在下面準備還是先從三個核心內容展開進行說明。
為了更好地說明三者的關系，重新構圖如下：
簡單總結就是：
通過連接解決業務協同，在業務協同中產生和積累數據，通過對數據的處理，分析和洞察，進一步驅動業務和運營。同時對于數據持續積累最終支持更高級別的自我學習，并推動業務運營的智能化，并形成閉環持續優化改進。
連接01-解決業務協同和生態構建
對于早期，企業往往并不關注外在的連接，更多的還是還是內部價值鏈的實現，打通內部的供應鏈、財務、營銷、生產等核心業務流程，支撐企業基本的業務運作。
互聯網早期形態下，傳統企業開始考慮電商化，最早可能是依托京東、天貓等平臺本身提供的B2B2C架構模式，構建自己的電商自營門店，進行線上的銷售。其次是擴展到消費互聯，即擴展自營電商體系、擴展類似微信小程序、微博等數字化營銷手段實現對客戶的直接觸達能力。擴展從公域流量朝自己私域流量的引流能力，并實現私域流量的持續經營。
對于直接面對C端用戶的企業，類似家電、鞋和服裝、日常家用消費品等企業，可以看到基于數字化營銷手段構建自己的消費互聯網成為趨勢。
在這個階段流量成為核心的價值體現。
那么在消費端流量問題解決后，企業是否能夠支撐足夠的流量和需求，在產業互聯時代，這個不是簡單的一個企業能說了算的，而是需要整個產業鏈上下游能力整合。
我們可以看下最近幾個月關于新冠疫苗上市公司的股票炒作路徑，最開始是類似醫藥，生物等疫苗研發企業股票漲。然后是關于疫苗的冷鏈運輸企業股票漲，最后小到生產制作疫苗瓶子的企業股票漲，而這些實際上就可以理解成要給完整的產業鏈。
疫苗研發出來，如果沒有整個產業鏈能力支撐，最終也無法達到最終消費者手里。這個有點類似于APS先進計劃排程里面談到的ATP承諾，客戶需求過來，你要承諾交期和可交量，這個時候就必須下游整個產業鏈共同協同，敏捷響應并完成計算。
也就是說在社會協作化越來越細化的情況下，為了提升最終的產品和客戶服務能力，不是簡單的企業單方面能完成的，而是需要整個產業鏈協同和能力整合。
對于產業互聯網，網上有很多文章對這個內容進行描述。比較主流的說法為以類似行業協會牽頭或者是有影響力的企業來牽頭，來構建一個完整的生態體系。而實際上個人理解以某個企業牽頭來構建的生態體系本質還是一種中心化的架構模式。
在中心化架構模式下一定是帶來的類似供應鏈協同中的牛鞭效應問題。
如果用技術里面的去中心化思路，實際上產業互聯網最終的構建思路應該是以非盈利的第三方來牽頭構建一個標準體系，同時傳統串行鏈路協同轉變為類似去中心化架構下的網狀信息交互和協同模式。在這種模式下管控能力和業務流協同分離，既能夠實現標準管控，又能夠實現業務流的點對點協同高效協同。
所以，當我們談企業數字化轉型里面的連接的時候，首先要解決上下游的業務協同問題，從最開始的解決到客戶的直接觸達能力，到整個產業鏈的上下游協同。
而所有協同的目標都是為了更好的實現產品價值創造，更好的敏捷響應和滿足客戶需求，只有這樣才能夠持續提升客服服務能力，搶占市場。
連接02-萬物互聯和數字化
對于連接的理解，還需要談到連接類型的變化。
這個連接不僅僅是物和人的連接，同時包括了物和物的連接、人和人的連接。通過連接來形成信息的自動產生、采集、處理和應用。
在信息化時代很少談連接這個詞，而經常談到三流合一，即常說的物流，信息流和資金流的融合。在這里我們只談物流和信息流，這兩者是如何融合的?
我們舉一個最簡單的場景來進行說明：
一個企業生產了1000臺電視，需要從深圳工廠發送到華東配送中心倉庫。那么這個時候實際的操作是首先要建一張出庫單，進行出庫處理。然后安排實際的物流公司進行運輸，在運輸到華東地區后，由配送中心管理人員再在系統里面建一張入庫單，進行接收入庫。在入庫完成后，內部進行庫存記賬，形成一種內部結算單。
通過上述方式，我們實現了物流、信息流和資金流的統一。
那么問題在哪里?
如果我們入庫單創建的時候是入庫1000臺電視，但是實際實物只入庫了999臺，這個時候實際上沒有任何地方會報異常。出現的差異往往也只有通過月結進行庫存盤點的時候才會發現。
也就是說我們傳統的信息化方式過渡的依賴人來解決信息的產生、錄入、修改等操作。通過人在系統中的操作來保證信息流和物流信息的統一和同步。
而到了數字化階段，我們希望的是通過物聯網，5G和移動互聯網等新的技術來實現信息的自動化產生和匹配問題。比如我們常說的RFID和條碼應用，完全就可以實現物品的自動化出庫入庫，單據信息的自動化形成和處理。
最早我們實施智慧城市的時候也經常談到，數字城市是智慧城市的基礎，數字城市首先就是解決了城市里面的所有信息都標記了空間屬性后進行了網格化處理。
對應到企業數字化里面也是一樣的道理，即數字化技術和應用里面一個關鍵就是讓企業中的實物信息能夠進行數字化標記，這個標記本身就包括了空間位置信息，所有實物的移動產生的信息流自動就攜帶了位置信息+時間信息。即：
信息化：人錄入信息 + 時間
數字化：實物自動采集信息 + 實物自帶空間信息 + 時間
在企業數字化轉型和智能制造里面，最近幾年都有一個詞很火，即數字孿生，我們先看下網上對數字孿生的一個簡單定義。
數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。簡單來說就是希望我們在進行工程設計時候，我們計算機系統里面的三維虛擬模型和我們真實的模型能夠相互映射，相互匹配，自動化協同一致。
回到剛才概念里面也一樣。
企業在進行數字化轉型的時候，連接不是簡單的引入物聯網、5G等新的技術，而是真正希望通過新技術的引入，能夠完成物流和信息流、資金流的自動化匹配過程。如果理想化點理解，就是以后的IT支撐業務類系統，終極目標是不再需求人為的在系統中進行單據的錄入、處理和稽核等操作。
數據驅動和智能化
在談企業數字化轉型的時候一定單獨將數據拿出來談。
但是對應數據問題實際上企業在原有的業務運作和IT系統建設中就已經在做。做法有很多，包括構建基礎主數據平臺、數據管控治理體系、BI系統、大數據分析平臺等。
那么在談數字化轉型的時候在數據這個維度帶來了哪些新鮮的東西?
第一階段：數據應用于管理和自動化
在第一階段，實際上數據僅僅是應用到管理和自動化，我們通過信息化建設，不斷地在IT系統里面形成數據，通過這些數據來支撐了我們最基本的業務運作。
比如我們常說的你要完成一個端到端供應鏈流程，里面涉及到供應商、采購框架協議、采購訂單、采購接收單、出庫單、付款單等，這些都是數據。而通過這些數據的產生，使用，交互和協同我們完成了一個完整的端到端業務流程，即：
數據支撐了基本的業務流程運作，實現管理自動化。
第二階段：數據應用于運營
在第一階段數據實際上也可能應用到運營，比如我們常說的構建了企業內部的BI系統，通過BI系統進行輔助決策和運營。但是在數字化經濟時代，面對客戶的需求我們需要更加敏捷地響應，傳統的BI很難做到如此敏捷。
其次，在第一階段更多的是固化的定時操作，比如我們接到到訂單后，安排采購和生產，我們每個月進行一次需求計劃和預測，然后安排生產。而在數字化階段，真正需要回答的是客戶究竟需要什么?我們該生產多少，哪些應該多生產哪些應該少生產，基于當前的訂單數據，我們應該如何快速調整我們的市場策略，如何引導客戶產生更多的購買需求等。
也就是說數據不再是簡單地實現管理自動化，而是需要形成數據思維，形成數據驅動運營的思想。這與我們在談到中臺建設時，將業務能力數據化和數據能力業務化是一個道理。
第三階段：從自動化到智能化
當積累到一定量的數據后，你就可以開始考慮智能化的問題。
我始終認為，企業的數字化轉型，智能化度是一個關鍵趨勢。真正的智能化不是簡單的信息化和信息采集的自動化，而是基于歷史數據進行持續的學習，形成有價值的規則，并持續改造運營和業務運作的能力。
而從自動化到智能化的過程中，數據剛好起到了承上啟下的作用，即數據本身的積累數量、數據的質量、數據的全面性等都將直接影響到后續智能化分析模型的構建，深度學習的輸入和算法優化。沒有數據，所有的智能化都是空談。
注：在談到數據這個維度的時候，我們經常會馬上談到數據中臺，大數據分析平臺這些技術層面的內容。但是實際上數據維度的核心仍然是數據驅動運營的思維轉變。而且這種驅動是一種實時敏捷的驅動，是一種對運營的持續優化改進。
業界的一些數字化能力框架
前面已經談到企業數字化轉型涉及到組織、業務、技術、運營多個方面的內容。在這里我們列舉和分析下業界的一些著名咨詢公司給出的企業數字化轉型能力框架模型進行分析和說明。
1、德勤-數字化到智能化能力框架
德勤管理咨詢攜手第四范式發布了雙方共同研究并撰寫的白皮書《數字化轉型新篇章：通往智能化的“道、法、術”》。白皮書詳細闡述了企業智能化轉型的原因和特征，以及企業即將面對的機遇與挑戰。白皮書從“道、法、術”三個層面進行了解構，為企業描繪出轉型的方向、模式與路徑。
在該白皮書首先指出，企業的數字化轉型已經進入到智能化階段。大多數企業從互聯網技術開始積極積累，度過了如核心系統改造、移動技術應用、分析認知等，并初步進入到自動化和智能化階段。不少公司已經開始實施類似機器人、自動分析等，但是企業智能化轉型遠遠不止這些內容。
書里面給出了數字化技術演進路線如下，可以參考。
其中綠色點給出了智能技術的應用點。
在該演進路徑中分為了連接-》分析-》智能三個階段。實際上和我前面提到的連接、數據和智能三個核心內容是完全匹配的。
即連接解決的是基本業務協同問題，數據和智能解決的是持續運營和能力提升問題。智能化既采用連接產生的數據進行學習和決策，同時結果又反哺回業務協同中，優化產品功能，提升客戶體驗和服務。
在該書里面提出，企業可通過構建六大方面的核心能力，以快速實現智能化轉型的終極目標。這六大方面能力可以理解為德勤給出的數字化轉型方法論和能力框架。其中六大核心能力包括：智能化戰略、人才體系、運營、需求、技術和數據。具體如下圖。
從該圖我們也可以看到，企業要完成數字化和智能化轉型，是要給涉及到戰略，組織，人員，業務，數據，數字化技術，運營多方面共同努力的要給系統工程。
沒有以上各個方面的高效協同，很難真正實施成功的數字化轉型戰略。這也是我們經常談到數字化轉型首先是要給戰略思路，數據驅動運營思維，無邊界化思維的轉變，其次才是數字化技術的應用和支撐。
針對以上6方面的核心能力，每個能力從動態發展階段來考慮，又分為了認知、探索、應用、系統化、全面轉型5個階段。這樣就構成了要給完整的能力框架模型。
比如對于戰略和需求兩個核心能力，5個階段內容展開具體能力框架內容如下：
2、畢馬威-數字化轉型框架
下面談下畢馬威發布的智鏈企業數字化轉型框架。
智鏈企業是畢馬威面向行業(更多針對直接面向C端的零售行業)的數字化轉型框架和能力模型，是企業數字化轉型方法和解決方案，可幫助企業實現從戰略到執行的數字化轉型。新的營商環境和創新技術使得具備數字化能力的企業獲得彎道超車的良機。
畢馬威的零售數字化轉型核心框架指出，零售數字化能力建設必須以構建顧客與品牌的高效鏈接、重塑增長方式、創造增量價值為“一個目標”;將深度運營顧客、重新定義“貨”和“場”、促進“跨邊拉動效應”作為“三大抓手”;從產品、價格和營銷、顧客體驗、無縫安全交易和敏捷供應鏈四個角度構建“四輪驅動”;加快構建“雙模”式技術平臺和內部組織能力的“兩層地基”，并積極通過推動數據分析能力和外部生態合作體系升級，打造“雙模”式“雙向支柱”。
基于核心框架，畢馬威構建了零售數字化轉型能力模型——“智鏈企業”，從數字化運營、驅動、基礎、組織和生態系統五個領域定義了零售數字化的“八大能力”。“八大能力”又可分解為40個子能力指標，對數字化轉型必須構建的能力體系提供準確可行的定義。
具體能力框架模型如下：
根據該能力框架中和各項子能力，我們就可以運用成熟的行業數字化轉型方法論和行業領先參考框架對企業進行數字化能力成熟度診斷。明確企業在哪些數字化能力與行業基準存在差距，形成未來企業數字化轉型戰略框架和數字化能力建設重點領域。
由于該框架偏零售行業，可以看到更加強調了產品創新，產品創新和客戶體驗方面的內容。而對于組織、技術架構、全渠道驅動交互，數據洞察基本也在前面講數字化核心內容的時候都強調過。
3、埃森哲-數字化轉型路線
企業數字化目標通常包含兩大側重點。一是提升運營效率，二是驅動收入增長。
前者關注的是如何以數字技術優化流程、提升企業敏捷性等。后者關注如何借助數字技術打造新的收入來源，例如用新技術提升消費體驗、制定新的定價模式等。
例如零售商沃爾瑪的一項數字化行動目標就是提升營銷精準度，為此該公司在創新和優化算法的基礎上建立了一個新的搜索引擎，通過分析消費者歷史搜索習慣和社交模式為其推送最感興趣的商品。這一搜索引擎的使用為沃爾瑪帶來了10%-15%的交易量提升。
對于企業數字化轉型，在明確目標后，企業必須展開更為深刻的內部變革，從觀念到能力都需要新的變革。具體的數字化轉型路線圖參考：
在整個轉型里面也提到首先是數字化思維方式的轉變，其次才是技術的應用。
新的數字技術層出不窮，企業需要明智決策投資于哪些數字技術和能力。而打造數字化企業和贏得數字消費者應是企業關注的兩大重點領域。
為打造數字化企業，企業應當借助產業物聯網、人工智能、敏捷創新等數字技術對其運營進行改造升級，提高內部運營效率。為贏得數字消費者，企業需要擺脫原有的產品驅動型發展方式，真正了解客戶顯性和隱性訴求，提供與客戶個性化需求密切相關的解決方案和用戶體驗。
比如一家日本連鎖便利店采集并分析了來自全球4000萬忠實用戶的數據，用以優化營銷投資方案和改善貨架空間分配及利用率，該項目為其帶來125萬美元的利潤及超過1.25億美元的年收入增長。
4、中國信通院-企業數字化IOMM成熟度模型
在中國通信標準化協會云計算標準和開源推進委員會和中國信息通信研究院(以下簡稱“中國信通院”)云計算與大數據研究所主辦《企業數字化轉型IOMM發布會》上，以現場直播的方式發布了業界高度關注的企業數字化轉型首個成熟度模型IOMM標準。
企業數字化轉型首個能力成熟度模型IOMM標準分為五類階段，分別是基礎保障類、業務支撐類、平臺服務類、客戶運營類和創新引領類，每個類別都有合理的階段和適用單位，將對相應階段的能力進行評估定位水平，并以價值分數進行效果驗證。IOMM整體框架包括兩大領域、四大象限、六大能力、六大價值，從能力和價值角度全面衡量企業數字基礎設施的能力和體現出的價值。
IOMM整體框架包括服務運營和云化管理兩大領域、四大象限、六大能力、六大價值，從能力和價值角度全面衡量企業數字基礎設施的能力和體現出的價值。實際上對于該成熟度模型仍然是偏數字化技術層面，從整體來講反而弱化了企業業務戰略，產品創新和客戶體驗服務等方面的內容。
而基于兩大領域展開的具體六大能力如下：
服務產品化：數字基礎設施不同層面的能力產品化
能力平臺化：不同層次平臺，如iPaaS，aPaaS等
數據價值化：數據一體化運營
管理精益化：標準化敏捷化的管理思路
運營體系化：層次化場景化的服務體系
風控橫貫化：觀察各業務部門的風控體系
對于服務運營領域，重點是重組技術、組織、服務和數據等要求，建立以客戶為中心的運營體系。而對于云化管理，則是用云化管理的思路管理數字基礎設施，形成產品化、平臺化、數據化的多層次管理平臺。這個實際和我頭條上談云原生解決方案中的技術平臺構建思路完全吻合。
如我在前面重構了覆蓋微服務、DevOps、容器云和微服務治理的云原生解決方案技術中臺架構，該架構則是重點實現上面能力平臺化這個關鍵能力，如下圖：
云原生加速企業數字化轉型，架構和理念與數字化轉型趨勢一脈相承，為開發高效、可擴展且可靠的軟件，形成高效 IT 研發能力開辟了道路，助力企業更加順暢地數字化轉型。
容器、持續交付&DevOps、微服務構成了云原生技術黃金三角，這是所有希望數字化轉型的客戶都逃不開的“黃金三角”，三大核心技術的不斷成熟促成了云原生理念的興盛。
對數字化能力框架的再思考
在前面分析了業界當前主流的企業數字化轉型框架和能力成熟度模型。在前面我也提到了數字化核心仍然是連接、數據、智能三個方面的內容。數字化轉型核心目標仍然是為企業創造業務價值，而上面三點正好是在企業核心業務價值鏈的持續優化和改造上面。
對于連接解決基本的業務鏈協同問題，通過連接下的業務協同形成數據沉淀，通過數據的存儲處理，管控治理形成數據服務能力反哺業務。同時數據持續積累又進一步為機器學習，深度學習等智能化分析應用提供服務。
基于以上思考，我們就可以更好地來理解和重構數字化框架。
上圖是我對企業數字化轉型能力框架的一個重構，綠色部分還是圍繞核心業務價值鏈的內容。其中最核心的又是連接、數據和智能三個部分內容。
在下層增加了組織支撐和技術支撐。
組織支撐：包括了組織，人員，文化，過程等內容。
技術支撐：包括了云原生，物聯網，5G和數字孿生等，也包括數字中臺構建
在最長增加了運營支撐
運營支撐：核心是基于數據驅動思維下，以價值創造為目標的持續改進
以上即是對企業數字化轉型框架的重構理解，對于該能力框架后續準備再專門寫文章來進行說明，從該框架至少可以清楚的明白當我們談一個管理，業務或技術內容的時候，再整個框架里面具體的位置。比如我們談產業互聯、談上下游生態和能力開放體系構建，那么就在圖中的全產業鏈協同部分展開。
當然，在核心能力基礎上，我們還可以增加橫向維度來構建一個完整的能力評估矩陣。對于橫向評估維度實際上本身也可以有多種選擇，包括：
建設程度：從認知，到試點應用，到全面實踐
智能程度：從信息化到自動化，再到智能化
范圍程度：從單個業務，到業務域，再到企業全業務覆蓋
也就是說基于上面的各個橫向展開維度，我們就能夠構建一個企業數字化轉型的能力成熟度框架，并基于當前業務和IT現狀，對各個階段的關鍵能力現狀進行評估。再結合企業實際的業務戰略目標，數字化轉型目標來制定企業數字化的具體演進和實施路線設計。
