数字化转型是一套经营理念和创新思维，并不是一个学科。尽管如此，还是希望能够总结出一个相对清晰的知识体系，讲清楚支撑数字化转型落地理论和框架。
因此，近几年，陆续复盘了国内上百个数字化转型的创新案例，希望能够梳理出一条知识脉络主线，帮助业界朋友快速了解数字化，搞懂数字化背后的科学技术精髓。
关于数字化的实践，比较传统的做法，主要是沿着MIS和数据架构两个条线开展的。
MIS这条线，主要讲“流程标准化”的问题，主要面向传统制造业、生产型企业的经营管理痛点；
数据架构这条线，则是讲“数据标准化”的问题，主要围绕大型综合集团型企业，目的是构建先进、开放的数据要素能力生态。
然而，这两类大场景的数字化方法论，都是基于一定程度的信息化基础，是根植于企业现有的IT生态和数据服务框架的进一步延伸。
绝大多数数字化转型，都是基于1-10过程的条件假设，而很少讨论企业如何完成0-1的问题。最近都在讲企业做数字化转型很难，根本是因为“入场”的时机错了。
当企业的业务已经非常庞大，管理非常复杂的时候，再进行数字化，很多问题“求变”就往往导致牵一发动全身的尴尬处境。
而如果在企业的发展期还处于“中小规模”的时候，就开始进行数字化转型，则更容易切入场景，快速整合和释放数据资源价值。
那么，中小规模企业，到底应该如何进行数字化呢？
当业务还没有标准化的时候，如何真正帮助企业更好地管理数据，应用数据呢？下面介绍一些十分有感触的实践想法与心得：
当企业规模不大的时候，企业的工作重心是建立“数据文化”，而不是“数据标准”！
在业务不成熟的时候，数据模型和规范自然是无法明确的。
该阶段，企业管理者应当尽快地建立有效的沟通、协作机制，以利用数据进行任务、流程的“透明化”管理，高效率处理企业中“时时刻刻”产生的复杂信息。
同时，企业要重视基础数据的积累和沉淀，不必拘泥于“中台”形式。
只要能够分门别类地管理报表、资料、文件、客户信息即可。至于“分类体系”，也不必参考所谓的行业规范追求大而全，而是以业务为核心进行“自底向上”设计，够用即可。
IT软件设施，应采用“数据”和“应用”分离的数字化架构。
数据是持续积累和迭代的，应当有一定的继承性和可追溯性；但软件应用的形态，则随着业务的变化随时可能发生“需求变更”。
中小企业，在早期很可能没有资金去完成自身的系统建设，可能只是套用现成的SaaS模板，甚至依靠“灵活使用”多套免费商业软件“应付着”完成业务提效的目标即可。
因此，切忌IT建设方面“一步到位”的想法。
应采用“最小化原则”持续迭代数字化应用：一是节约成本，二是减少IT架构对业务架构的“反噬”制约。
应用层可以求变，但是后台的数据层要尽可能稳定。
数字化的本质是数据，以及围绕数据的“业数融合”工作机制！
符合数字化需求的技术工具很多，包括AI技术、大数据技术也越来越“普适化”，要有“拿来主义”的心态。当前几乎所有想得到的数字化场景，都有类似的技术解决方案，并非所有的业务需求都需要自己“造轮子”。
如何选择合适的工具，以及如何在业务和管理中用好工具，把数据转化为“产能”，是当前众多中小企业管理者需要不断学习和深度思考的问题。
数字化不是软件外包，而是从需求，到数据，再到应用的全流程服务。您的企业在数字化方面有什么困惑和需求？可以和我们聊聊！ 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
（Bill Liu | 数字化落地）
