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数字化转型下的企业生态体系构建

数字化转型已经成为企业发展的必经之路，不论大小、行业，
都需要通过数字化手段来提高效率、优化服务、创造价值。数字
化转型不仅仅是技术的问题，更需要企业在组织、人员、文化等
方面进行全面的响应和调整，构建数字化转型下的企业生态体系，

才能让企业在数字化竞争中获得持续优势。

一、构建数字化转型的总体架构

数字化转型需要从总体上构建架构，确定数字化转型的核心目

标与方向，以此为指引，逐步完成数字化转型的各项任务和工作。

数字化转型的总体架构应围绕三个方向进行：

1.数字化勾连社会

企业需要在数字化转型中更好地利用社交媒体、大数据、云计
算、物联网、区块链等技术手段，从而更好地赋能并连接了社会。
企业需要尽可能地搭建开放式的平台，尤其是基于云计算和物联
网的技术，让使用者、客户、伙伴等人员更好地协作，同工同酬

实现真正的共享。

2.数字化联动经济

数字化转型需要把与行业链上、下游的伙伴及其经济系统有机
地连接起来，并建立高效的数字化衔接。通过人与物的连接，数
字化转型将助力于在经济上的长远发展，提高经济价值、推动产
业升级，通过数字化化新的产品和服务的推出，从而带动更大的

经济效益。

3.数字化发扬光大内部

数字化转型也是对企业内部进行数字化、全面、高效管理的前
提。企业需要采取合适的数字化手段，增强信息管理的透明和流
程的自动化，以提高工作效率和质量、节约资源、提高协作和共
享等，从而推动发展。同时，企业应该合理规划仓储和物流体系，

以构建更为先进、高效的供应链管制体系。

二、建立数据价值链

在数字化转型的过程中，数据是核心。企业要把数据充分利用
起来、转化为经济效益，需要有一种数据价值链的管理机制，带
动各类数据间的相互促进、协同共创和自我增值，以为企业创造

更大的经济效益。

数据价值链包括以下环节：

数据获取-数据分析-数据建模-数据管理-数据挖掘-数据识别

1.数据获取

数据获取是数据价值链的第一环，包括企业内部数据采集和获
取外部数据。企业需要进行精细的数据收集，构建敏捷的数据体

系，并逐步形成流程化的数据采集和建模。

2.数据分析

数据分析是对数据进行处理和转化，以便企业能够更好地了解
自身业务所需，更好地适应市场的各种变化。数据分析可帮众多
企业掌握市场趋势，了解国内外同业情况，以及了解规模较大的

商战情况和下一步的竞争态势。

3.数据建模

在数字化转型的过程中，企业需要对数据进行建模处理，形成
有意义的、可观察的指标、可视化的图表、可预测的模型，并将
这些数据应用于业务和决策中。数据建模把数据浓缩为决策性可

用的数据，帮助企业创造价值。

4.数据管理

数据管理是对数据进行完整的规划和监督，并保证各项指标的
正确性和可信度。数据管理包括数据备份、数据安全、数据可视

性等，很有利于降低企业数据风险。

5.数据挖掘

数据挖掘是将企业一些隐藏的有用信息挖出来，比如顾客反馈、
人力资源管理软件数据等，以利于企业更好地制定策略和决策，

增强企业的竞争优势。

6.数据识别

数据识别是对数据定义的环节，它将企业数据分类，并对数据
分类进行标注。数据的识别标准将不断地升级，这对企业使用数

据、提高数据利用度、赢取业务优势非常重要。

三、数字化转型所需的关键要素

数字化转型是个完整的体系和系统，其中不只是单纯地扩展或
改变既有的业务模式，还需要在客户、产品、销售、服务等各方

面变得更加敏捷和客户导向。数字化转型同时需要以下关键要素：

1.创新：企业要通过创新思维引领数字化转型，并以此创造新
的市场和机会。企业需要持之以恒地进行研究、实验和尝试，并

在鼓励创新、实现创新的流程方面采取积极的动作。

2.领导力：数字化转型需要有强大的领导人和领导团队来进行
规划、监督、管理。领导力可以让企业在激烈的数字化竞争中占

据制高点。

3.文化：企业要塑造开放、创新、敏捷的企业文化，以适应数
字化竞争的制胜方案，让企业文化成为支持数字化转型的重要支

撑点。

4.人员：企业要通过招聘、培训和提升人员实力，以适应数字

化转型的制胜方案，并适应未来的新需求。

数字化转型下企业的生态体系构建是一个系统性工作，从总体
架构、数据价值链和关键要素等多个方面进行阐述，这并不仅仅
是一个技术问题，更多是一种组织调整和适应全新模式的思考。
只有迅速在数字化转型中找到自己的方向和核心竞争力，企业才

能在数字化竞争中取得长足的发展。