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数字化转型、企业数据治理、人工智能（AI）
一文读懂企业数字化转型：数字化转型、企业数据治理、人工智能（AI）
在当今数字化时代，企业面临着前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业发展的必然趋势。本文将从十四五规划出发，深入探讨数字化转型、企业数据治理以及人工智能（AI）在企业中的应用。
一、十四五数字化规划要点与数字化转型
（一）技术驱动下的企业变革
数字化技术的加速发展，从主机时代到如今的人工智能、虚拟化等，历经多个阶段，成为引领新一轮科技革命的主导力量。新技术促使企业商业模式和运营方式发生了巨大变化，客户更加互联、信息灵通且参与度更高，企业运营模式也逐渐走向开放化、服务化和生态化。
（二）企业数字化转型的内涵与趋势
背景与定义
技术重塑供需，企业数字化转型是全面数据驱动的业务和管理。
未来趋势
呈现 “四化” 企业特征，即云、大、物、智、移等技术结合，包括智能化业务决策、一体化运营管理、生态化价值合作、敏捷化变革创新等。
践行者与驱动力
众多企业纷纷践行数字化转型，原因在于技术推动市场重塑，消费和客户需求发生变化，供给也需要提升效率和创新模式。
（三）企业数字化转型的实践与挑战
制造业的转型之旅
截止到 2018 年，超过 84.9% 的中国制造型企业开始数字化转型，关注数字化带来的利益，但面临着跨部门 / 跨团队系统难以实现、缺少数字化技能与人才资源、企业文化转型等挑战。
满足数字化项目优先级的挑战
包括内部缺乏数字化领导者或人才、无法采取实验心态、利益不一致、高管层缺乏改变意愿等多方面。
数字化转型的使命与价值
不仅是企业自身状况的改变，更是思维方式的转型，涉及发展理念、领导力、组织结构、运营管理、技术能力、外部合作等多个方面的转型。
关键要务与技术痛点
成功的关键要务包括数据为驱动、以动态客户关系为目标、一把手推动、打造动态组织、生态系统赋能等。
技术痛点包括缺工具、未打通分散数据、能力发展不均衡等。
（四）数字化转型对生产制造行业的影响
价值创造与颠覆
使权力从品牌企业转移到消费者手中，影响生产制造行业的各个部门，包括产品要素供应、开发、制造和包装、市场营销等环节。
未来转型主题
包括不断提升数字化水平利用消费者数据创新、产品演变为服务再到体验、全渠道战略以及智能供应链和智能工厂建设等主题。
（五）数字化转型的架构与重构
打造数字化企业架构
企业架构从全局审视业务、信息、技术和应用间的关系，通过协调资源增强竞争力。
重构价值模式
企业需要实现商业模式和数字化信息系统的重构，包括产品模式、渠道模式、营销模式、供应链模式等方面的转变。
商业模式重构
如平台型、规模化定制、“产品 + 服务”、知识产权为核心等多种商业模式在数字化转型下呈现出不同特点和挑战。
打通资源与组织管理变革
企业要打通内外部资源，实现所有资源平台的对接，同时在组织管理模式上发生根本改变，从管控到赋能，从分工到协同。
敏捷组织的构建
打破组织壁垒，从 “流程机器” 式运作转变为 “有机体” 式运作，实现端到端、跨职能的团队协作。
数字化转型的阶段
企业数字化转型分为六个阶段，从传统运营到创新并适应，不同类型业务可能处于不同阶段。
（六）数字化转型的规划与保障
数字化规划的定义与过程
为满足企业经营需求和战略目标，由高层领导、技术专家和用户代表制定的基本谋划，包括定义远景、使命、目标和战略，规划未来架构。
规划的关键点与速赢方案
规划要 “准而精”，达成共识，速赢方案的落地可帮助企业建立信心，明确转型过程，确定转型模式、标准等。
数字化转型的核心能力
制造业企业数字化转型目标是建成数字化企业，需具备市场整合能力、生态化企业系统建立能力、数据利用能力、数字化领导力、数字化人才和市场快速反应能力。
二、企业数据治理
（一）数据治理的范畴
包括战略、组织和角色、政策和标准、项目和服务、问题、估值等多个方面，还涉及数据架构管理、质量管理、元数据管理、文档和内容管理、数据开发、操作管理、安全管理、参考数据和主数据管理、数据中心和商务智能管理等。
（二）数据管理框架
从上至下指导，从下而上推进，涵盖技术支撑、领域、机制等，包括数据发现与分类、采集与清洗工具、管理系统、质量检查工具等，同时涉及组织、制度、流程、角色等方面。
（三）数据治理整体思路
重新组织数据
包括主数据建设、真实世界模型、数据仓库、数据标签和画像等，让数据更好用。
盘点数据资产
梳理业务流程和数据流程，识别和分类数据，了解企业数据情况。
数据清洗与标准化
通过数据 ETL 建立标准化，让数据干净少歧义，包括数据采集与清洗、元数据管理、数据标准化治理等。
数据治理的延伸与持久化
延伸到数据管理，包括数据资产透视、智能搜索和发现等，同时要对数据治理工作持久化。
三、人工智能（AI）介绍
（一）人工智能的定义与类型
定义
是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
类型
包括弱人工智能（如聊天机器人）、通用人工智能（涉及持续学习）、强人工智能（比人类更聪明的机器）。
（二）人工智能的发展历程
从 1956 年达特茅斯会议诞生，经历了孕育期、发展的起伏，到如今在国家战略层面受到重视，其发展与计算能力、数据能力等密切相关。
（三）新一代人工智能发展规划
基础理论研究
包括大数据智能理论、跨媒体感知计算理论、混合增强智能理论等多个方面。
关键共性技术
如知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术等。
基础支撑平台
建立人工智能开源软硬件基础平台、群体智能服务平台等多种平台。
智能化基础设施
包括网络基础设施、大数据基础设施、高效能计算基础设施等的建设和升级。
（四）当前人工智能趋势
呈现大数据 + 深度学习的趋势，算法突破、算力飞跃、算据激增，相关技术逐渐走向成熟，涉及多种应用领域。
（五）行业企业 AI 应用效能
在产品服务智能化、生产模式智能化、运营模式智能化、决策智能化等方面都有体现，带来了生产效率提高、客服响应速度加快等诸多好处。
（六）AI 在不同时代的发展特点
从 AI1.0 时代基础理论和学科建立，到 AI2.0 时代从学术界到企业主导、产品从 ToB 到 ToC，再到 AI3.0 时代走向软硬结合、从信息到服务、从数据到知识并向行业领域扩展。
（七）AI 在制造行业的应用
“人工智能 + 制造” 的内涵
是在数字化、智能化基础上实现自主，核心在于机器能否自动反馈及调整。
应用领域与特点
包括工业机器人、制造物联网、制造云等六个典型领域，各领域有其典型技术 / 产品和适用行业，对不同制造业类型的影响也存在差异。
面临的挑战
包括技术有缺口、标准难落地、管理模式旧、资本投入少等。
企业数字化转型是一个复杂而系统的工程，涉及数字化转型的多个方面、企业数据治理的规范和完善以及人工智能的合理应用。只有全面把握这些要点，企业才能在数字化时代中取得竞争优势，实现可持续发展。
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部分PPT参考
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