不知道从什么时候开始，似乎每个企业老板都在强调“数字化转型”数字化转型是个有点假大空的概念，听起来，很虚很泛，别急，听我给你解释其实所以起来就一个意思：用数据为企业赋能再换个相对接地气的说法就是数据化管理  数据化管理金字塔数据化管理就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，然后反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。 企业如何做数字化转型？这里放上一张流程图： 第一阶段：数据采集、连接数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据采集和连接。要分析是什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要收集。比如：生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据；销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据；营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据；……数据采集的成本比较高，我建议先自上而下想好数据链路，到底需要哪些数据，因为往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。按照经验，在前期的数据准备和清洗方面，会花很多时间，(划重点)但如果企业的数字化转型想要成功，这模块非常非常重要，直接决定了你后期的效果。第二阶段：数据整理采集到的数据往往都分布在各业务系统内，但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据，比如财务+销售，所以系统之间的数据壁垒要打通，避免数据孤岛。在这个过程通常需要借助BI平台、数仓来搭建。 有些数据体量大的企业会搭建大数据平台。 第三阶段：数据分析与可视化在数据连接完成后，下一步就是基于业务需求，进行数据分析与可视化展示(这里是用报表工具FineReport做的) FineReport做出的可视化大屏当企业数字化成熟到一定程度，各个业务都要有相应的可视化模块，运用BI系统搭建，这是企业实现数据可视化的重要工具。第四阶段：精益分析完成以上三个阶段后，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第四阶段精益分析。绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来优化的过程，也就是将原来以经验为主的现场诊断，逐步转化为依据实时数据变化的数字化诊断，这样诊断才能够更客观、全面、智能地去发现企业生产过程中存在的问题。第五阶段：高阶分析通过大数据和人工智能技术对更佳历史实践进行所以并预测，找到以往更佳解决方案，以此来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。最后，啰嗦几句1.落地是从一到五，思考数据链路是从五到一。2.软硬件全买最好的，不如用精益方法先把整个流程撸通，然后逐步迭代升级（可借鉴IT行业的敏捷开发模式），在技术发展太快的今天，除非你能像换iPhone一样换你的数字化系统，不然总有更好的版本，更好的产品。3.一次性把数据采集全了，不如挑一、两个典型工业应用场景（痛点）直接从第一阶段干到第三、四阶段。搞清楚这些数据，能帮我把哪里管得更好。 |
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