2020年是一个充满挑战与变革的年份，外部环境的剧烈变化促使企业加速转型。
如今，各行业都在努力将信息化建设落实到各个层面，以数字化转型作为推动业务增长的重要手段。
新挑战带来了机遇，而新机遇又催生了创新。
许多技术公司致力于帮助企业实现数字化转型，利用商业智能工具提升生产经营的全链路效率，拥抱更广泛的数据治理生态。
数据分析能够有效降低成本并提升效率。
结合工业物联网、智慧城市和数字基础设施等主流应用，企业应深入挖掘如何利用数据分析来全面支持业务升级和降本增效。
在帆软2020年“数字创变”大会上，帆软CEO陈炎指出，截至2020年8月，帆软的营收增长约20%，利润接近去年同期，这组数据引发了深思。
企业在面对“黑天鹅”事件时，如何确保利润保持正增长?
1、要保证收入增长，技术公司为客户创造的价值必须大于客户的购买成本和使用成本，核心在于为客户创造价值。
2、技术方需要深入了解客户的痛点和体验，明确应优先开发的用户，区分真需求与伪需求，制定以客户为中心的目标，并通过量化客户体验和定性分析，确保所有工作都围绕客户价值展开。
3、在管理方面，企业中高层管理者需明确任务量，深入一线，拜访客户，接收反馈，真实了解员工的工作情况。
4、应冻结无法提升客户体验的团队，若无法完全满足用户体验，盲目扩张营销团队反而会加重客户负担。
5、企业应重视“组织”这一动词，加强文化、分配、战略和产品方面的共识。一个组织对外低效的原因往往是内部共识不足，因此，提高外部执行力需增强内部共识，实现统一的方向与利益。
在数字化转型中，企业如何进行数据管理?
对各行各业而言，数字化转型是推动智能建设、赋能生产经营的重要环节。针对业务痛点，深度优化数据治理显然是每个致力于数字化转型企业的关键。
中国商飞数据管理总师胡盛行指出，以民用飞机为例，其研发、生产和制造过程非常复杂，对产品质量、安全性和可靠性的要求极高。尽管数据规模不一定庞大，但其复杂度极高，数据之间的关系难以梳理，导致数据架构设计与维护面临挑战。
数据管理中心必须与业务部门紧密结合。若从英文角度理解数字化转型，存在三个不同的阶段。
DiGitization是最初的数字化概念，例如磁带转为CD。
2010年后提出的DiGitalization，指企业运用新技术降低成本、提升效率，例如云计算、物联网、移动互联网、大数据和区块链。
DiGital TRansfoRMation则是最近提出的概念，通过信息技术使企业发生深远变革。
从经济学理论来看，传统企业将其视为生产单元，而现代企业理论则认为企业家对市场有独特判断，能够使用资产满足消费者偏好。
因此，当前环境要求初创企业创新，成熟企业同样需要创新。成熟、规模较大的企业更有利于创新，因为创新需要承担巨大的试错成本，而这也是现代企业理论推导出的发展趋势。
转型的本质是创新，企业通过转型从单一的制造工厂变为研发机构，从生产单元转型为创新单元，促进个人向集体创新的转变。
数字化能够为企业带来什么?
1、简化非创新活动，使企业能够以更少的成本完成重复性工作，从而将更多时间投入创新，创造更高价值。
2、为企业带来新的资源，即数据，数据资源不仅是资产，还能对不同判断做出直接反应，并与企业创新紧密相关。
3、为企业创新活动创造更友好的环境。
企业的数据管理能够实现什么?
只有通过数据治理，数据才能真正成为资产。数据共享使得数据更易获取和流转，数据应用让每个人都能参与分析，推动企业创新。
因此，企业应开展实践活动，并以国内DCMM标准为参考，该标准明确提出企业数据管理五级成熟度，帮助企业识别现状与未来发展方向。
企业需对全公司数据管理进行价值分析。
1、面向集团，通过数据资产盘点和运营，支撑整体运营分析。例如，民用航空产业链复杂，企业可构建行业数据标准，整合供应链数据，推动产品数字孪生。
2、面向客户，交付产品数据及运营分析服务，这是技术公司为客户创造的价值。
3、面向设备数据，技术方可从飞机产品及互联网采集数据进行分析。
从这几个维度可见企业数据价值的体现，以及数据治理、共享和应用如何发挥作用。
企业如何进行数据治理?应通过盘点、规制、治理和应用四个步骤进行规划。
1、盘
数据盘点应根据不同行业和产品的复杂性，研发适合的数据资产盘点方法，梳理数据血缘关系及架构，并设计变更管理流程，以支撑数据资产的整体盘点。
2、规
盘点清楚数据资产后，需制定数据标准，统一数据定义与规范，通过原数据管理实现数据标准化与主数据管理。
3、治
有了标准后，企业可对数据进行整治，提高数据质量。技术方需评估数据质量，制定准确性、及时性和完整性等评估模型，构建实时监控系统。
4、用
数据治理的最终目的是实现数据的交换与应用。
如何进行数据共享?
部分产品的数据源复杂，包含大量半结构化数据，因此在研发期间需要参考诸多国内外标准，包括工艺、设计规范及质量体系等对产品的要求，而这些通常以半结构化文档形式存在于企业中。
通过数据治理将数据转变为资产后，企业可共享数据，采用数据资产目录形式展示数据来源、定义、标准及数据间关系。这是一种数据地图，可以清晰了解数据整体架构及关系，便于查找所需数据资源。
例如在一体化平台上，当技术人员获取到缺失零部件的信息后，可以快速找到合适的供应商，了解可提供的零部件及其管理人员信息。
通过该平台，技术人员能迅速联系业务人员，并调用平台中的订单、库存和供应链数据。将这些数据整合后形成报表，如产品车间明细及库存分布，信息发布到平台后可分享给生产部其他员工，结合生产数据获取装配进度和计划数据，进行影响分析，形成评估报告。
这样的报告对企业极具价值，因为可以通过平台迅速联系相应领导，快速做出决策，将损失降至最低，这也是数据应用的具体实例。
最后总结
1916年的上海南京路，人流如织，七位讲广东话的男子左手拿坛子，右手持麻袋，蹲在路口的景象让人疑惑。他们每经过五个路人，就从麻袋中拿出一颗黄豆放入坛中，这便是早期数据统计的工作。这个创意源自香港永安公司总经理郭乐与弟弟郭泉。
他们向先施公司的总经理马应彪学习，计划在上海南京路开办大型百货公司，但选址问题困扰着他们。为了了解南北两侧人流量的差异，郭氏兄弟在五龙日升楼茶馆反复讨论，最终决定采用“黄豆选址法”。通过这一方法，他们成功选定了风水宝地，建立了永安百货。
早在百余年前，国内企业家便已有利用数据决策的意识，展现了基础的数字化转型意识。他们通过简单的方式将这种意识转化为实际解决方案，完成数据的采集、统计、分析及结果的整合，实属不易。
如今，企业需明确转型方向，唯一能做的就是增强适应性，无论外部挑战多么严峻，企业依然能够应对。
适应性源自市场，企业需了解市场与客户的变化，掌握客户需求。
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