
数字化转型已不再是企业的“可选项”,而是提升竞争力、适应未来商业环境的“必修课”。毕马威的数字化转型方法论强调“战略驱动”,围绕“数据赋能、技术支撑、协同管理、价值创造”四大支柱展开。接下来咱们就从四个方面聊聊数字化转型的核心内容。
数字化转型不是凭直觉决定,而是要从战略层面着手,明确愿景与目标。比如公司能够围绕“以客户为中心”的理念构建起全渠道、全生命周期的客户服务体系。其实想象一下,如果客户在每一个接触点都可以感觉到无缝衔接的体验,忠诚度竟然会不知不觉地提升。
数据集中化:将那些分散开来的数据,整合到一个较为统一的平台之中,以此来打破那一个个孤立存在的信息孤岛。
数据标准化:制定出统一且能广泛适用的数据标准,如此一来,能确保数据在每个方面都具有准确性与一致性。
数据智能化:利用大数据以及人工智能技术,使数据“能发声”,进而有助于业务决策更为精准。
比如某零售企业,通过数据智能化,发现客户,在周末的时候,更倾向于购买某些商品,于是就调整了促销策略,这样的线 技术支撑:用技术搭建企业的“数字骨架”
智能化应用:引入AI,还有云计算以及物联网等技术,进而提升系统的智能化水平。
开放生态:通过开放API,而且通过生态合作,轻松愉快地构建起内外部协同的数字化生态。
比如说某制造企业,通过引进物联网技术,能够实时地对设备的运作时的状态进行监控;而且令人惊讶的是,设备的故障率居然降低了百分之三十。
跨部门协同:轻松愉快地打破部门之间的壁垒,进而建立起以数据作为核心的协同机制,这样的话能更高效地促进各部门之间的合作与交流。
流程标准化:通过数字化的方式,轻松愉快地对业务流程进行优化,进而实现自动化,这样的话能够更高效地完成各项任务。
比如说某家企业吧,它借助跨部门的这种协同机制,把原先得花3天时间的审批流程,一下子就缩短到了1天,效率提升的情况那可是相当明显呢;而且其实这样的举措,对于企业的运营来说,有着非常重要的意义。
数字化核心方案以“监控中心、决策中心、协同中心”为核心实现从数据到行动的全链路智能化:
决策中心:用智能模型,能够快速地生成决策方案,与此同时还支持多维的分析以及沙盘的推演。
协同中心:实现跨部门跨业务的高效协同,进而推动从战略到执行的闭环管理。
比如某银行,通过决策中心那智能的模型,将贷款审批的时间,从3天一下子缩短到了1小时。
客户经营:通过将客户数据进行标签化,以及开展智能分析,进而达到精准营销与提供个性化服务的目的。
质量管理:构建数字化的质量管理平台,轻松愉快地实现全链条的质量监控以及追溯工作。其通过有效的手段,将各个环节紧密相连,能够更精准地把控质量情况,为产品或服务的品质提供坚实保障。
比如某电商企业,通过客户数据的标签化,进而将营销的转化率提升了15%。
数据驱动:通过数据的不断积累,而且通过数据的不断优化,进而提升系统的智能化水平。
技术迭代:引入诸如AI、区块链等等新技术,持续地逐步地提升平台的性能以及功能。
企业需要打破部门之间的壁垒,建立起跨部门、跨业务的协同机制。比如通过统一的办公平台,将人事财务采购等职能模块进行整合,从而实现数据的实时共享,以及业务的高效协同。
对现有业务流程来优化,而且引入工作流引擎以及自动化工具。比如说在采购管理当中,通过自动化的审批流程,这样的话,能够实现从需求提交一直到付款的全流程数字化。
构建移动智能办公平台,轻松愉快地支持员工在随时随地的情况下处理工作。比如通过移动设备来进行审批,与此同时也可查询数据,并且能够参与会议,进而提升执行效率以及员工的满意度。
建设运营分析平台,全面地展示经营状况,从而为管理层给予实时且精准的决策依据。比如通过数据可视化这项技术,将繁杂的业务数据转变为直观的图表;这样的话,能够协助管理层快速地洞察问题并且制定出相应的策略。
构建数字化风控平台,通过数据监控,以及预警机制,及时发现,并且化解潜在风险。比如在财务管理中,通过智能风控模型,实时监控资金流动,防范财务风险。
企业需要构建统一的数据平台,将结构化和非结构化数据来进行整合,从而打破信息孤岛。而且比如说通过数据湖技术,能够为数据分析以及应用提供坚实的基础。
制定统一的数据标准,进而;确保数据的准确性,与此同时;保证数据的一致性,以及提升数据的可用性。比如可以通过构建数据字典,;还有设立标签体系,以此来规范数据的定义与使用。
通过智能化技术,推动数据的深度挖掘和应用。比如利用大数据以及人工智能技术,实现客户画像,精准营销,智能预测等场景化应用。
构建严密的“数据安全体制”,切实保障数据的合法运用;与此同时务必保证数据的安全储存。例如借助“数据分级授权管理”这一方式,便可在适当的位置加入逗号,如“借助数据分级授权管理这一方式,便可以对敏感数据的访问权限加以限制”,这样能让阅读更加容易,也使句子结构更加合理,逻辑更加清晰。
企业需要构建数据运营团队,负责数据平台的维护,数据标准的制定,以及数据应用的推广。而且通过持续地优化数据体系,能够为数字化转型,提供长期的保障。
通过明确数字化的愿景,构建起以数据为驱动的能力,打造出智能化的平台,并且推动组织进行变革,这样的话,企业可以在一定程度上完成从战略到执行的全链路相互贯通,进而提升运营的效率以及决策的能力。
这个时候通过提升数字化管理与协同能力、数据集中管理与应用能力,企业能够更好地应对市场变化,实现业务模式创新与竞争力提升。
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