数字化转型 "喊了"很多年，对于绝大多数企业来说，都是“知道”大于“做到”，尽管早就认识到了重要性，却缺乏足够的行动力，推进效果也并不显著。
真正发挥价值的数字化项目落地的比例，从全行业的视角看，仍然处于较低的水平。然而，这并不能否认数字化的价值，也不能否认数字化“道路”的正确性。
企业数字化转型的困难因素十分复杂，来自组织层面、环境层面、成本层面、利益分配层面、沟通层面、认知层面 ...
但数字化转型的阵痛，是所有企业势必要经历的，只不过或早或晚，“过渡”的方式不同而已。
从数据科学原理上看，数据是对信息进行表示和传播的最佳“载体”，其效率远比语言沟通更高。
任何复杂的业务活动，只要能以数据的形式进行表示和记录，就意味着存在一种更高效的替代解决方案。
数字化，意味着企业更加先进的生产力，对应着更加高效的生产经营效率和管理决策水平。
对于不同成长阶段的企业，数字化都能起到决定性的“助推赋能”作用。但值得注意的是，大企业和小企业对于数字化的需求是不一样的。
对于大企业来说，数字化的作用主要是在于“内控”。
随着企业规模的日益扩大，业务条线越来越复杂，企业管理问题也越来越突出。
因此，数字化的重点主要在于提高企业的管理和决策水平。
一方面，企业需要确保复杂的业务标准、管理流程能够有效落地。
在数字化技术的加持下，企业可以将各个业务环节“固化”，让各项业务的具体执行过程都严格符合统一的制度和标准。
然而，每个企业的经营环境和业务范围都大为不同，因此其业务规范和管理要求也自然不同。
对于大企业来说，很难找到一种软件工具适用于所有管理需求，这也就是为何，大企业在数字化具体实施阶段，对软件的定制化需求水平更高。
另一方面，由于业务复杂性，大企业需要面临各种复杂决策问题。大量的业务要素需要综合考量，仅凭经验随意做出决断，很容易给企业带来不可估量的风险。
“数据驱动”的决策方法，逐渐在大企业组织中变得更加“流行” ...
与此同时，由于AI技术能够自动发现高维数据之间复杂而隐晦的规律，并擅长于处理多模态综合信息，因此在大企业的数字化项目中应用比例更大。
AI算法与数据中台相结合，能够很好地辅助大企业管理者开展面向各“经营主题”的准确预测和业务推断，有针对性地采取措施提升业务指标，通过跨领域的数据融合分析，还能够发现之前所“未知”的业务风险或商业机会。
尽管当前，部分大企业仍然在数字化方面表现得较为“拖延”，可能是由于之前信息化基础太差或者短期资金问题的缘故，但是当企业的“管理漏洞”多到不得不去面对的时候，最终还要回到数字化这条路来解决 ...
相比大企业，小企业的数字化迫切性看起来似乎“隔靴搔痒”。
小企业的特点是，规模性、生存压力大、资金流短缺、创新能力低、数据积累少。
在这种情况下，管理问题并不是小企业的核心问题，销售问题才是最大需求点。
小企业对数字化的需求和对互联网的需求，本质上没有区别，其关注点就是在于能否带来更多的“商机”和“流量”。
在互联网时代，是被动流量的模式。商家把信息发布在平台上，用户通过信息检索的方式获取到商家信息，之后与商家建立联系；
在数字化时代，企业的竞争力来自于主动流量，即能够通过大数据分析方法精准锁定高净值、高潜力用户，通过VR、数字人、AI智能客服机器人等技术手段，建立更有效和稳定的用户链接 ...
无论对于大企业还是小企业，数字化都提供了新的思路和技术工具，帮助企业摆脱业务瓶颈，进入高增长的“快车道”。
当前，越来越多的技术企业开始聚焦上述“业务增长”需求，研发和建立有效的数字化场景和工具。
值得注意的是，由于小企业的商业模式仍处于剧烈变动期，低门槛的SaaS产品相比定制化往往更具“吸引力”。
关于“企业数字化转型需求痛点”，还有什么想说的？ 欢迎在评论区留言交流 ...
数易达科技，长期关注数据价值开发和应用场景构建的前沿AI技术，希望通过大数据工具和平台帮助企业快速建立成熟的数据资产管理体系（了解更多）。
往期精彩推荐
为什么很多行业巨头，至今不愿做数字化 ...
为什么这两年，“大数据”谈得越来越少了 ...
数字化下半场，建“中台”还重要吗？
数字化转型中的重要管理思想！
数字化转型，为什么一定要谈“架构”？
后数字化时代，数据部门的窘境渐显！
30条金句，说透数字化转型真相！
数字化咨询，正在走向“廉价化” ...
数字化，“抓住”这几点就够了 ...
如何理性看待，中小企业数字化转型！
搞懂“数据要素”，需要了解这些事儿 ...
大型传统企业数字化转型难点与策略洞悉！
从“数据科学”视角，看懂数字化转型
公众号推送规则变了，如果您想及时收到推送，麻烦右下角点个在看或把本号置顶！提供数字化咨询和技术工具，有意立即添加留言！点击这里 查看服务
