“數字化轉型”是一項重大工程,很多企業在進行數字化轉型的時候,會重點放在各種數字化技術的應用上,而對業務和組織的轉型重視不夠,從而導致轉型失敗。因為數字化技術只是工具和手段,業務和組織轉型才是目的,也是數字化轉型中最難的部分。業務和組織的轉型涉及到組織從上到下的認知改變,難度高于數字化技術的普及應用。

　　根據國內專業機構統計,截止2022年,企業數字化轉型的失敗率高達80%,僅僅有20%的企業取得成功。可見,企業進行數字化轉型的存在很大難度。

　　為什么會有這么高的失敗率呢?企業數字化轉型究竟難在哪里?從以下六個維度解析企業數字化轉型的難點。

　　一、企業數據管理混亂,想重新梳理但不知從何做起

　　企業對于數據的生命周期無法進行管控,數據的熱度、數據的老化情況無法得知,數據日益臃腫,資源占用、成本日益高昂,處理的代價越發龐大。企業沒有可視化、簡便的數據管理平臺,使得數據維護和管理難顧頭尾。

　　二、數據采集和獲取困難,數據源格式、類型均不統一

　　企業在進行數據治理的過程中,需要對接其現有的業務系統、自有觸點以及各類三方數據源。當前普遍存在的問題是,企業數據源缺乏統一的標準,不同業務系統數據的格式、類型不統一,導致整體數據獲取和對接的成本較高。

　　三、數據開放風險大,數據合規安全不可控

　　企業數據在對外輸出時,無法做到靈活的數據流量控制、脫敏化處理,缺乏數據合規的管理機制以及技術工具,對數據上報和數據傳輸無法進行及時的控制和檢查。

　　四、數據孤島效應嚴重,數據標識千奇百怪,數據打通困難重重

　　如果數據孤島情況非常嚴重,數據煙囪林立,企業在打破數據孤島將各處數據進行匯聚的過程中,缺乏合適的數據模型、架構和框架設計,在數據倉庫、數據湖、數據中臺的取舍和側重間難以抉擇,這使得企業的數據治理進程舉步維艱。

　　五、團隊組織架構不適配,推進難度大

　　企業數據治理的整體運作需要很高的數據管理統一性和一致性,傳統企業的組織架構里往往沒有單獨的數據管理部門,數據治理相關業務由信息科技部門代為統籌,導致數據管理團隊和角色比較分散,相關工作無法順利推進。

　　六、企業數據質量管理難,問題積壓如同“定時炸彈”

　　企業缺乏數據質量的管理體系和方法論,對于數據質量缺乏合理的評估體系,只能得出有問題或者沒問題的結論,缺少打分機制,無法診斷數據質量問題的嚴重性,最終質量問題大量積壓對業務造成嚴重影響。

　　盡管數字化轉型存在許多難點,但數字化轉型是不可逆轉的時代趨勢,也是傳統企業走向革新、走向發展的最有效的手段之一,企業應該追逐時代洪流的步伐,深化內部改革,實現跨越式發展。為了更快實現數字化轉型,企業除了可以參考成功案例、深層次革新等,同時也可以借助數字化平臺。其中,經營幫,就是不錯的選擇。

　　經營幫,國內綜合型產業互聯網平臺,依托高新技術,整合全產業鏈上中下游資源,構建數字生態服務體系,形成數字資產,并加以運用。該平臺開發難度大,實用性強,涵蓋商品銷售、招標采購、租賃經營、勞務服務、物流貨運、會員經營、企業服務等全方位數字化服務系統,一站式解決企業經營與管理難題,幫助企業實現數字化轉型,最終達到降本增效的目的。