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数字化转型过程中需要厘清的几个关系：技术与规则 前言 在文章的开头，笔者摘用一段报告，报告内容对数字化全面转型进行了如下描述： “对于一些高管来说，这是一场关于技术的竞争。 对于其他人而言，数字化是一种与客户互动的新方式，它代表了一种全新的经营方式。 虽然这些定义都不一定不正确，但是这种多样化的视角却经常让领导团队‘四分五裂’。 原因正是理解的不一致和缺乏对企业未来之路的共同愿景。 正因为如此，企业会经常出现不连续的举措和错失方向的努力，继而表现出迟缓或从一开始就迷失方向。 ” 相较于其他的关系，笔者认为，在转型过程中，需要技术管理者按照数字化转型策略的规划进行技术的落地，技术包括了技术路线的规划、技术工具的选型、技术在商业世界中的价值体现、支撑全体系数据语言的基础架构。 本质上而言，技术管理者需要具备全局的思维和推进的策略，打通前后端的对话通道，以及具备技术运营或科技输出在企业经营中的视角。 同时，数字化转型的推进者更需要厘清一个最基本的关系，选择合适的技术，明确合理的规则，这也是解决数字化问题的基本原则。 技术是数字化转型的基础 脱离技术谈数字化转型是不切实际的，因此，技术是数字化转型的“底座”。 就必要性而言，技术在数字化转型中定位，不仅仅是IT组织，业务运营组织以及数据管理组织更需要关注，尤其是企业的经营团队，更需要保持开放的态度，了解技术给予企业经营过程中，新的价值边界，由“软件交付”的方式上升至“开发客户需要的业务”。 数字化转型中的技术选择，核心在于技术路线和技术场景。 同时，随着技术的进步，尤其是数字技术的跨越式发展，通过技术可以快速的占据竞争优势，以人工智能、区块链和机器人为例，新技术在业务场景中的革新已经影响了跨领域跨行业的企业运营模式，甚至是攫取利润的方式。 技术路线 技术路线的选择，也可以理解为技术路线图的绘制，这不是一种新事物，在传统的理解中，技术路线更多地从计划和产品的角度进行考虑， 而在数字化转型的理解中，技术路线更多地需要从服务和策略角度进行理解。 之间的区别，在于数字化转型过程中的技术变化，更多的需要驱动业务，并面向未来，确保和业务计划保持一致。 笔者将技术路线大致分为三个阶段，分别是建立数字语言阶段、统一数字语言阶段和运营数字语言阶段。 在建立数字语言阶段，需要推进企业的系统上云、数据的集约化处理，数字语言的赋能场景需要满足那些业务需求，在这个阶段，数字化转型的推动者将通过建立数字语言的方式进行面向“终端”的可视化和面向“场景”的可视化。 在统一数字语言阶段，需要确定企业未来的发展方向，关注的核心产品，以及与产品关联的交互场景，场景所面临的关键技术领域。数字化转型推动者需要重点解决人的数字化思维、系统的数字化升级和管理的数字化整合，而技术管理者更需要按照技术路线进行科技的新基建、应用现代化的左移、数据的全方位全覆盖能力来加速数字化建设、提升业务价值和辅助降低决策风险。 在运营数字语言阶段，将数字输出进行IT泛化，形成纵深的数字化场景，对内实现数字化办公和数字化管理，对外构建数字化经营和数字化业务创新，通过数字互联的方式将“人财物”和企业经营和业务运营进行结合，最终逐步完成企业全面数字化转型和企业商业模式的优化。这个阶段并不意味结束，而是另一个阶段的开始，可以通过数字语言的运营结果，确定整体的技术路线是否需要改进和优化，并制定或迭代一个新的技术路线。 技术场景 技术场景的第一个关键要素是企业上云 ，企业上云是企业进行数字化转型的一个捷径，有利于业务信息系统升级改造和互联互通，有利于业务数据的自由流动，有利于数字化建设成效更好的发挥。同时，企业上云带来的固定收益，并不局限于成本自身，通过云计算弹性伸缩的能力，从基础架构上移至业务弹性负载，标准化的SaaS云业务系统同时能够更好的内嵌乃至融入业务生态，完成一键式业务触达能力。 技术场景的第二个关键要素是数据全链路流通 ，如果把企业当成一个生命体，数字化转型是这个生命体进行自我进化的过程，那数据流便是生命力源泉，同时也是企业构建数字经济时代核心竞争力的关键。打通企业各个环节留存数据，数据的范围涵盖了企业经营过程中的全部数据，包括了科技、财务、管理、业务。数据的全链路流通促进企业各个环节的数据快速流动，有利于降低数据使用成本，有利于企业信息流引进资金流、人才流和物资流，有利于更好地促进企业业务创新和发展方式转变。 规则是数字化转型的关键 技术和规则的关系，在数字化转型过程中，是成败的关键，数字化转型的决策者必须认清， 数字化转型，并不是一个神秘的过程，数字化转型始终需要为企业服务，面向企业实际情况和未来方向，因此数字化的规则并不需要激进。 在数字化转型失败的案例中，过程中都会有一些突出的亮点，如效率的提升、驱动力的转变，乃至基础创新能力，然而失败的结局