为便于公众号自动推送，请星标公众号哦。
文档下载见文末
企业数字化转型规划顶层设计
1. 为啥企业要搞数字化转型？这里面大有文章！
1.1 企业经营模式的新变化
现在的企业都在追求综合化经营，啥意思呢？就是不仅做企业业务，证券、信托、保险等也都涉足，还提供各种非企业服务，力求满足客户全方位的需求。同时，互联网企业战略也让企业发生了巨大转变。大家想想，以前咱们主要用 PC 端，现在是不是都转移到移动端了？企业也得跟上这个潮流，变得移动化、社交化、平台化、开放化、产业化。就拿我们日常的生活来说，企业服务已经融入到衣食住行玩各个场景了，这都是为了以用户体验为核心，不断创新商业模式，这样企业在市场上才有竞争力呀。
1.2 管理和业务转型的新方向
在管理方面，企业都在努力实现营销更精准、管理更精细、决策更科学，运营更集约、自动化，组织也变得扁平化，团队越来越专业化。业务上呢，也在积极创新，优化结构，向轻资产、轻资本的表外业务拓展，像资产管理、投资企业、资产托管这些市场化业务越来越受重视，同时还服务国家战略和实体经济。而且，企业还通过深耕客户、创新渠道和产品来突出差异化，比如针对不同类型的客户提供特色服务，开发各种专业化、全能型的产品，就是为了在市场上脱颖而出。
1.3 技术推动企业转型
技术的发展对企业数字化转型起着关键作用。从以前的主机时代到现在的数字化时代，技术不断进步，像个人电脑、互联网、大数据、云计算、人工智能等技术的出现，给企业带来了前所未有的机遇和挑战。现在企业数字化转型就是依靠这些技术，让运营变得更智能、一体化、生态化、敏捷化。比如说，利用大数据可以更好地了解客户需求，云计算能提供强大的计算能力，企业得抓住这些技术趋势，才能在市场竞争中立于不败之地。
1.4 P2P 模式的现状与未来
咱们再看看 P2P 模式，目前市场上 P2P 公司不少，规模也有一定量，但也存在不少问题。借款客户大多是中小企业，个人贷款客户比较少。很多平台是线上线下结合，投资端线上为主，资产端线下为主，这就导致营销和运营成本高。而且贷款利率高、信息不透明，大数据风控技术不成熟，信用风险大，平台风险和收益不对等。不过，未来 P2P 模式会向专业化、综合化平台发展，企业和 P2P 公司的合作也会更紧密，合作范围也会不断拓展，这对企业来说也是个新的发展机会。
1.5 数字化转型面临的难题与目标
企业在数字化转型过程中也不是一帆风顺的，会面临很多挑战。比如说，市场上工具虽然多，但真正适合企业的却不好找，性价比也不高；企业内部的数据分散在各个系统，不能联通，无法协同合作，就像一个个孤岛；而且不同业务板块的数字化能力发展不均衡，有些投入多，有些相对滞后。不过，企业也有明确的目标，就是要建设数字化引领的平台，实现客户价值最大化，统筹内外资源，开放合作，创新驱动，让企业运营更智能、协同、高效。
1.6 数字化转型对企业的全方位变革
数字化转型对企业来说可真是一场深刻的变革，涉及到企业的方方面面。发展理念上，要从产能驱动转变为数据驱动，以客户需求为导向；领导力方面，企业决策者得依靠数据说话，进行智慧决策；组织结构要创新，打破业务和信息技术之间的界限，实现融合创新；运营管理要打通数据流，实现数据互联互通；技术能力上，要积极应用新一代数字化技术，为转型提供支撑；外部合作也要从控制资源转变为共享共创数字生态。
1.7 消费企业数字化转型案例分析
咱们来看看一个消费企业的例子，他们在数字化转型方面主要是建设数据平台和 BI 应用。通过整合商城和其他业务系统的数据，建立了大数据共享和分析平台，这样就能对业务进行预测和分析，为企业决策提供支持。而且，这个平台还能让数据在企业内部共享和流转，提升了数据的价值。未来，他们还打算进一步优化数据平台，为企业发展提供更强大的数据支持。
2. 企业数字化转型需要啥？这里有详细分析！
2.1 总体架构大揭秘
企业数字化转型的总体架构就像一个精密的机器，由多个部分组成，每个部分都有其独特的功能，相互协作才能让整个机器运转起来。
数据的源头：产生层：这里面包括企业内部各种业务系统产生的数据，像商城零售业务的供应商、采购、商品、销售等信息，还有消费企业的客户、账户、产品、交易等数据，这些都是结构化数据。除此之外，还有用户访问日志、投诉、点评等非结构化数据，以及企业外部的政策法规、互联网信息、社交媒体信息等，这些数据就像原材料一样，是整个数字化转型的基础。
数据的运输通道：交换层：这个层有大数据交换组件、数据库数据交换组件、数据区数据交换组件等，它们的任务就是把数据快速、安全、准确地传输到各个地方，就像快递员一样，确保数据在平台内顺畅流转，不会丢失或出错。
数据的加工厂：计算层：计算层里有大数据区、沙盘演练数据区等，它们就像一个个加工厂，对数据进行处理和分析，把原始数据变成有价值的信息，为企业的各种应用提供支持。
数据的仓库：存储层：存储层包括临时数据区、贴源数据区、主题数据区、集市数据区、历史归档数据区等，这些区域就像不同类型的仓库，分别存储着不同阶段和用途的数据，方便企业随时调用和管理。
数据的应用场景：应用层：这里有管理分析类应用、沙盘演练类应用、历史查询类应用、高时效类分析应用、数据增值类产品等，就像不同的工具，满足企业在决策、运营、客户服务等方面的各种需求，帮助企业实现业务创新和发展。
数据的展示窗口：访问层：访问层提供了多种方式让用户查看和使用数据，比如仪表盘、静态报表、多维分析、挖掘预测等，就像不同的窗户，让不同层级的用户都能方便地获取数据，为决策提供依据。
数据的管理员：管控层：管控层负责管理数据的标准、质量、元数据、安全等方面，确保数据准确、一致、安全，就像一个严格的管理员，保障数据的整个生命周期都能有序管理。
2.2 各层如何协同工作？
各层之间的协作关系非常紧密。数据产生层产生的数据，通过交换层传输到计算层和存储层。计算层对数据进行处理后，把结果存储在存储层。应用层从存储层获取数据进行分析和应用，为企业的业务提供支持。访问层则为用户提供了方便的数据访问接口，让用户能够获取所需数据。而管控层就像一个监督者，对整个数据处理和应用过程进行管理和监控，确保数据质量和安全。
2.3 数据管控体系很重要！
数据管控体系可是保障数据质量和安全的关键。它包括组织架构，明确了各个角色在数据管控中的职责；评价与考核，制定了衡量数据管控工作的标准；管控流程，规范了数据接入、变更、授权、退役等各个环节的操作；管控平台，通过技术手段实现数据标准管理、质量管理、元数据管理、安全管理等功能。这些方面相互配合，确保数据管控工作能够有效实施，让数据真正成为企业的宝贵资产。
3. 企业数字化转型顶层设计咋规划？看这里！
3.1 转型路线图
企业数字化转型是一个分阶段推进的过程，每个阶段都有明确的目标和重点。
基础建设阶段（2013 年）：这个阶段主要是搭建各种基础平台，像数据交换平台、基础计算平台、历史归档查询平台、内部管理分析平台和实时分析平台等。同时，开始整合数据，初步建立企业级数据视图，开展客户信息管理、风险管理和运营管理等应用建设，并且同步实施数据质量管理和元数据管理，为后续发展打下坚实基础。
拓展提升阶段（2014 - 2015 年）：在这个阶段，重点是对之前的平台进行优化和拓展。比如增强数据交换平台，引入更多数据源到基础计算平台，搭建沙盘演练平台，开展实时分析和数据产品封装等工作。同时，完善内部管理分析体系，进一步提升数据质量和元数据管理水平，还开展数据标准化工作，让企业数字化转型更上一层楼。
深化优化阶段（2015 年以后）：这一阶段持续优化基础计算平台，搭建增值产品平台，完善数据管控体系，深化分析体系，实现智能化业务分析。通过这些努力，提升平台性能，推动数据在企业内部共享、业务协作与创新，充分发挥数据平台的价值，让企业在数字化转型道路上走得更远。
3.2 每个阶段都干啥？有啥效果？
基础建设阶段：这个阶段就像是盖房子打地基，重点是构建各种基础平台，把企业的数据资源整合起来。预期效果就是实现数据在平台之间的传输和存储，能够支持管理分析和实时分析应用，初步建立起数据质量管理和元数据管理体系，让企业数字化转型有个好的开端。
拓展提升阶段：这时候企业就像在房子主体建设阶段，着重对平台进行增强和优化，拓展业务应用。预期能够实现基础数据的高效利用，让用户可以根据自己的需求使用数据，支持数据产品封装，进一步完善数据管控体系，提高数据质量，让数据更加标准化，为企业发展提供更多助力。
深化优化阶段：到了这个阶段，就像对房子进行精装修，深化分析体系，优化平台性能，强化数据管控。预期可以实现深度智能化业务分析，让数据平台和业务系统深度融合，提升数据价值，增强企业竞争力，使企业在数字化时代更具优势。
3.3 关键技术来助力
数字化转型离不开关键技术的支持。比如 Hadoop、Hive、MicroStrategy、SAP Hana、TaskAutomation 等技术，它们就像一个个得力助手，为数据处理、存储、分析、应用提供了强大的功能，确保平台能够高效运行，实现各种复杂的业务需求。
3.4 实施保障不能少
为了确保数字化转型顺利进行，实施保障措施至关重要。企业需要调整组织架构，让各个部门能够适应数字化转型的需求；培养专业人才队伍，为数字化转型提供人力支持；合理选择技术，确保技术与企业业务相匹配；同时，要高度重视安全保障，确保平台稳定安全运行，这样才能为企业数字化转型保驾护航。
4. 企业数字化转型在业务上咋应用？
4.1 一期架构和平台逻辑架构解析
企业数字化转型一期架构包含了多个重要平台，它们各自有着独特的逻辑架构和功能，相互配合实现数据的高效处理与应用。
基础计算平台：这个平台是基于 Hadoop 集群构建的，它就像一个数据大仓库，存储着业务系统的明细数据。它的架构设计很灵活，可以根据企业需求弹性扩展，为其他平台提供了坚实的数据支持。
数据交换平台：通过 NAS 集群和业务数据交换组件，数据交换平台就像一个数据中转站，负责把企业内部和外部的数据获取过来，然后进行加载和归档，确保数据在各个平台之间能够顺畅地流转。
流程调度平台：由 TaskAutomation 驱动的流程调度平台就像一个指挥中心，调度着数据处理任务。它管理着从数据存入 NAS 平台到生成数据集市的整个工作流程，确保每个环节都能有条不紊地进行。
管理分析平台：这个平台由分析型数据库集群和 BI 软件构成，就像一个智慧大脑，提供数据加工、管理和分析服务。它能够帮助企业管理者做出更科学的决策，提升企业运营管理水平。
实时分析平台：采用内存数据库集群的实时分析平台，具有高时效、高并发的特点，就像一个快速反应部队，能够对当前业务进行实时查询和分析，为企业业务运营提供及时准确的支持。
4.2 数据交换平台设计细节
数据交换平台的设计涉及到多个方面，每一个环节都很关键。
责任划分明确：消费企业、云计算、运维部门和研发部门都有各自明确的职责。消费企业负责制定接口规范等；云计算要按照要求抽取和传输数据；运维部门负责物理环境和软件的部署及维护；研发部门则要针对企业需求提供支持，大家各司其职，确保平台顺利运行。
数据抽取有讲究：业务系统数据抽取通过特定的接口和流程进行，每个源系统表都有对应的独立数据接口，数据文件和控制文件有严格的规范，传输方式、频率和处理模式都有明确规定，保证数据的准确性和及时性。
部署架构合理：数据交换平台由服务器和 NAS 集群组成，服务器按照功能分为数据获取和加载归档两组，NAS 集群作为公共数据区供服务器共享访问。这样的架构设计确保了数据交换的高效稳定。
4.3 流程调度平台工作原理
流程调度平台的工作机制很智能，主要通过以下几个方面实现数据处理流程的自动化和高效管理。
任务调度引擎强大：它支持自动触发、定时触发、事件触发和手动触发等多种方式，能够根据不同的任务需求和时间要求，准确地触发任务运行，确保数据处理任务按照预定规则执行。
元数据管理有序：任务相关的元数据统一存储在 MySQL 数据库中，这些元数据包括任务定义、依赖关系、触发条件等，为任务调度提供了重要依据，保证数据处理的准确性和连贯性。
集群可靠性高：平台的元数据信息存储方式和服务器故障处理机制确保了集群的高可用性，即使服务器出现故障，也不会影响任务依赖关系和组关系。而且，平台可以通过增加服务器实现横向扩展，适应企业业务发展带来的工作负载增加。
4.4 基础计算平台架构与数据区设计
基础计算平台的架构和数据区设计都是为了更好地处理和管理数据。
平台架构灵活：基于 Hadoop 集群的架构具有很强的弹性，能够根据企业数据量的增长和业务需求的变化，方便地添加服务器进行横向扩展，保障数据存储和计算能力。
数据区功能明确：临时数据区用于缓存当日源系统变化数据，支持后续处理；贴源数据区存储明细历史数据，为其他数据区提供基础数据；汇总数据区对贴源数据进行预汇总等处理，为应用数据集市准备数据，每个数据区都在数据处理流程中发挥着不可或缺的作用。
4.5 管理分析平台功能与安全管理
管理分析平台在企业数字化转型中扮演着重要角色，不仅功能强大，还非常注重安全管理。
平台功能多样：涵盖了客户信息管理、运营绩效管理等多种应用，通过不同的技术实现数据集市构建和分析。比如，有的应用采用自主开发框架，有的则使用 MicroStrategy 等工具，为企业决策提供全面、深入的支持。
安全管理严格：在安全管理方面，包括认证管理、授权管理、审计管理等多个环节。通过身份认证确保用户身份合法，授权管理控制用户对数据的访问权限，审计管理记录用户操作，保障平台安全，保护企业数据资产不被泄露或滥用。
4.6 数字化转型物理架构与硬件配置
数字化转型的物理架构合理规划，硬件配置也充分满足平台运行需求。
物理架构合理：平台所有服务器采用标准 X86PC 服务器，划分成 WEB 服务、应用服务和数据服务三个子网。各个子网内的服务器协同工作，实现数据处理、应用服务提供等功能，确保整个数字化转型系统高效运行。
硬件配置充足：详细列出了不同类型服务器的配置参数，包括 CPU、内存、网口、操作系统、内置盘等。这些硬件配置为平台的高效运行提供了有力的硬件保障，确保各个平台能够处理大量的数据和复杂的业务逻辑。
4.7 一期软件清单全知道
一期软件清单涵盖了数字化转型所需的各种软件，包括基础计算平台、数据交换平台、流程调度平台、管理分析平台和实时分析平台等各个方面。这些软件相互配合，确保平台能够实现其预期的功能，稳定运行，为企业数字化转型提供了坚实的软件基础。
5. 企业数字化转型未来发展方向在哪？
5.1 数据质量管理平台技术架构剖析
数据质量管理平台以元信息模型为核心，构建了一个完整的数据质量管理体系。这个体系包括规则配置管理模块，让数据质量管理员可以方便地设置检查规则；检查执行模块，通过 ETL 任务对数据进行质量检查；报告生成模块，按照预定流程生成数据质量检查报告；展现模块，为用户提供报告查询、查看和下载功能。整个平台通过 ETL 任务调度执行，确保数据质量在各个环节都能得到有效管理。
5.2 数据质量检查执行服务详解
数据质量检查执行服务在数据处理流程中设置了多个关键检查点，就像一道道关卡，确保数据质量。在不同检查点，通过 ETL 任务进行技术和业务数据质量检查，检查内容涵盖接口文件规范性、数据格式、业务逻辑等多个方面。检查结果统一存入数据质量管理资料库，及时发现并处理数据问题，保证数据的准确性和一致性。
5.3 数据质量管理分析报告生成与展示
数据质量管理分析报告生成服务按流程生成日报和月报，为企业提供数据质量评估依据。展现模块则让用户可以方便地查询、查看和下载报告，还能下载错误明细。这些报告和功能就像企业的数据质量晴雨表，帮助企业及时了解数据质量状况。
企业数字化转型是一个复杂而系统的工程，需要企业在战略规划、技术应用、组织管理等多方面进行全面变革。通过本次对企业数字化转型规划顶层设计方案的详细解读，希望能为企业提供有益的参考与启示，助力企业在数字化时代取得成功。
107页方案PPT参考
往期推荐
Recommended in the past
PPT丨43页丨战略规划：五看三定，输出公司未来3~5年发展战略方向
PPT丨89页丨华为闭环战略管理：SDBE领先模型如何驱动战略精准执行
PPT丨60页丨企业智能制造诊断及信息化规划方案：现状分析，智能制造成熟度评估，互联工厂，战略规划
PPT丨73页丨美的简单高效的管理逻辑：从战略，管控到业务—战略/文化/变革，机制/将帅/资财/营运，协同/效率
PPT丨94页丨一文了解，中国制造2025：智能制造是强国必由之路【精品】
PPT丨124页丨某集团集成供应链“痛点”透视：SCM集成供应链管理分析报告，绩效指标分析，计划模式分析，计划体系，顶层设计思路
PPT丨23页丨企业数字化转型17个顶层业务架构模型参考：管理模型，价值模型，流程模型、精益模型，采购模型，计划模型等【精品】
END
免责声明：文字章节为公众号原创，文章中方案展示章节PDF\PPT等来源于各文库类平台，源头无从查找，仅供读者学习、参考，禁止用于商业用途。其版权归作者或项目实施方所有，本公众号不对所涉及的版权问题承担法律责任。若版权方认为本公众号侵权，请联系小编删除。本文章赞赏费，是小编收集整理该资料以及整理资料运营所必需的费用支付，资料索取者请尊重版权方的知识产权，支持版权方和出版社。文章中如有错误及事实错误等，请指出，便于读者获取更准确的信息。
【PPT下载方式说明】
“数字化转型研究”文档已1100+全网最多精品文件哦。咨询，方案，案例应有尽有！
