数字化转型，就像一剂苦口的"良药"，人人都夸数字化转型的优点，但是很少有人能真正踏踏实实地把“数字化”的工作做好！
数字化转型，本质上是把企业的数据资源作为新质生产力，达到降本增效，业务赋能，提升创新力的效果。
数字化转型是一种由前言数字技术驱动的组织全新的变革。这种变化，在推进数字化落地的过程中，让管理者、员工、技术人员，全部都感到很不适。
当数字化进入深水区，才让人们看到它的“反人性”。
认识这些数字化先天的“问题”本质，才能更好地解决转型的症结，以免决策失误，认知错位。
首先，对企业管理者或领导决策层来说，数字化项目通常定位为“成本项”。
无论是数据治理，还是构建数据平台工具，先不论最后收益如何，总归要先产生一笔数额不菲的IT建设支出。
因此，尽管数字化对企业未来发展具有诸多好处，但是只要当前业务运行没有太大毛病，一般就不会让管理层看到“数字化”转型的必要性。
说白了，就是数字化的收益太过于抽象。数据是很重要，但是数字化带来的好处却经常难以评判。
尤其是数据平台相关的建设工作，这是一项“基座工程”，是为了更好地开展数字创新业务做的铺垫。
没有数据平台，就没法进行业务创新，没有业务创新，数字化的好处就根本讲不清楚。于是这就“陷入”了价值无法自证的“怪圈”。
于是，很多领导层的原始数字化转型驱动一般来自于两方面“契机”。
一是管理需求，即管理上已经出现了混乱，通过数字化技术提高管理透明度；二是同业竞争，即其他同行已经普遍建立了较为成熟的数字化能力，迫于在大的行业趋势下，对未知不可控的压力 ...
除此以外，单纯讲业务提效，很难形成说服力，因为效益过于间接，同时有关技术替代的成本收益“账”也很难真正算清楚。
其次，对于业务人员来说，数字化转型是“不折不扣”的干扰项。
不管任何数字化技术开始表现的多么“友好”，长期肯定是抱着替代一部分人的工作为目的而来的 ...
虽然新技术的到来，也会创造新的职业机会，但是总归人们普遍还是希望安于现状。
对于大多传统的职场人来说，如果不改变“技术栈”的情况下，同样可以赚到工资，就不会有动力去提升自己。
单纯的数据服务或技术工具本身没有意义，需要和业务紧密结合，才能有效发挥产业价值。
所有数字化项目都需要业务人员的配合才能最终成形 ...
例如，需要业务人员制定业务规则、数据标准，核查数据的真实性、有效性，对数字化场景进行验证，甚至提供数据标签等。
在本已经饱和的业务工作中，还要抽时间去打磨技术产品和工具，对业务人员产生极大负担。
更何况，业务人员配合构建的系统和应用，本身也是要砸掉自己饭碗的 ...
这就是为什么，业务＋技术的协同模式下，技术人员更积极，业务人员总是“缺位” ...
当然，业务人员也并非丝毫接受不了任何数字化的改进，只是这个数字化的程度，势必有一个范围区间，不能越界 ...
如果日常工作负担真的很繁琐，业务人员是希望能够有一些工具来辅助完成工作；
而这些工具的AI属性如果太强，把许多“动脑子”的事情都替代了，人也就近乎没有价值，那么也就离“下岗”不远了 ...
这就是为什么，基础数据服务比较容易数字化，而监测分析类，设计规划类，内容推荐类的项目，更加难以推进 ...
第三，对于技术人员来说，数字化是一个似乎永远也搞不明白的“黑盒”业务。
技术人员总是容易过高估计技术本身的价值，而“选择性”忽略业务维度的价值。
数字化服务与传统的IT服务最大的区别在于，不是以交付了多复杂的功能来衡量价值，而是以达到了什么样的业务提升效果来衡量价值 ...
但是，技术人员本身无法掌控数字化服务带来的最终效益，中间影响变量太多了，包括业务逻辑的设计，也包括人们如何使用它，以及相关利益团体的“配合”。
但是，客户的角度来看，数字化的失败，经常让“厂商”来背锅！
很多数字化项目投入了非常大的精力去梳理数据，搭建模型，开发服务，最后根本就用不起来。
反之，也有不少项目，可能只是简单开发了几个报表，就带来了极大的业务价值，让客户对厂商的服务“称赞不觉”...
数字化效益对技术人员来说，是个极大的随机项。长此以往，容易失去耐心，失去技术精进的动力。
于是，未来或许越来越多的数字化厂商将来自于综合服务的咨询团队，而非传统的IT技术公司。了解客户，了解业务带来的价值，远比代码能力本身更加重要 ...
关于“数字化转型落地难”，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）。
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（Bill Liu | 数字化落地）
