数字化转型在互联网上不是一个新词汇，但数字化转型已经成为不可逆转的浪潮和趋势，本文从数字化转型的三个阶段，以及针对不同阶段的企业和个人来说，都有哪些机会点做了解释说明。

互联网上岸，做了一年多的数字化转型战略落地的项目，项目间隙，再次复盘总结一下对数字化转型的认识。

一、数字化转型是不可逆转的浪潮和趋势

虽然数字化转型不是一个新词汇，但是数据资产成为国家级的生产要素，也就是近几年的事情。从21年数据安全相关法律的颁布，到数字中国建设规划，到国家数据局的成立，从政策、法规层面，官方盖章了数据要素的价值，而从企业自身而言，除了响应政策外，越来越多的企业在宏观经济不景气，增长乏力的情况下，开始自驱地进行降本增效，目光也从资本驱动、经验驱动、转向数据驱动。

二、数字化转型的三个阶段

由于所属行业不同、管理者的管理思维方式不同，目前企业所属的阶段也参差不齐。数字化转型的程度可以分为三个层次。

1. 数字化阶段

有人也把他称之为信息化（IT化阶段），互联网行业可以说是从一出生就天然带着数字化的基因，从搜狐、网易早期的门户替代纸媒，到各种B2B、B2C、O2O、B2S、OTA等电商挤压实体经济。

现在数字化产品已经渗透到我们的日常生活的点点滴滴，吃住行，游购娱。互联网的红利就是基于数字化的产品，来降低传统模式的价值链的每一环的成本。数字化是基础，没有二级制数字的采集，其他的数据挖掘、人工智能都是无源之水。

现阶段来说，传统行业的数字化的程度相对低一些，比如制造业等。

现在很多车企的数字化转型，第一步就是将产品生命周期的全流程的数字化，从过去的线下管理，通过线上的产品（APP、小程序等）,来实现流程的快速流转，并且整个过程可见、可追溯。

比如，要生产一辆汽车，车间进行车辆组装，需要库管查询有没有库存，经过各个层级的申请。有了数字化的产品后，直接手机或移动设备上，基于客户诉求，按需申请，并可实时查看审批进度。大大节省库存成本、等待时间成本等。

再举个栗子，有一个机械制造厂，主要是用车床机器生产一些汽车所需要的零部件，但是机器嘛，运行了几年总会出现各自各样的故障。一般来说，出了故障，会导致次品率提升，但如果设备可以正常运转，就需要到质检环节才能发现，此时打电话给机器厂家售后，厂家安排维修工单，最好的情况是师傅到了之后，当天可以修好，但从故障到恢复至少需要2天，比较糟糕的情况是师傅到了现场一通监测，发现零部件坏了，还需要再调货，一周过去了。

对于制造业，机器停产一方面会带来机器闲置的成本，如果影响交付周期可能会导致订单积压和违约风险。数字化转型可以做什么呢？

首先，通过传感器采集机器运行的各种参数，然后，对机器运转的健康度进行监控，一旦参数异常即触发预警，可以第一时间发现问题，停止生产，避免原材料浪费，而且，运行的参数也可以传递给厂家售后，厂家远程即可指导修复或者找到解决方案，这样就大大缩短了机器闲置的窗口期。详见往期文章：数字化转型的本质是什么？

2. 数据化阶段

有了数据这一基本的生产要素后，才有进一步的数据分析、数据挖掘的可能性。这个阶段是从经验驱动到数据驱动的转型阶段，一切用数据说话，数据化运营、数据化管理。一个被说烂了的典型词汇就是智慧XX，智慧城市，智慧文旅，智慧校园。一个典型的应用就是做大屏。数据准不准不重要，重要的是大屏要炫酷。此阶段催生和养活了一大批大屏开发的供应商。

除了大屏的华而不实外，可以落到实处的各种数据产品在企业中持续打磨和完善。从最初的数据经营分析平台到数据仓库，用户画像、数据中台，数据湖。数据在分析决策，与产品智能、精细化运营过程中的应用越来越多。

用好了数据，可以真正帮企业理想、精准决策，降本增效。互联网行业现在的数据化程度已经非常高了，遥遥领先。而经过几年的数字化建设后，银行、地产、药企，传统零售商，已经开始在数字化的基础上，进行数据化的应用落地。

3. 数智化阶段

2023年随着GenAI的爆火，越来越多的智能化应用开始涌入大众视野。人工智能是90年代就有的词，在过去主要是在机器学习、算法模型在个性化推荐、千人前面、模式识别（图像识别、语音识别）等场景的应用落地。大模型逐步成熟后，应用场景得到了极大的丰富，从数字人智能客服、自动生成图文、视频内容等。

三、数字化转型的5个机会点

数字化转型的步伐还在继续，对于企业和个人来说，都有哪些机会点呢？针对三个不同的阶段：

1. 面向企业的信息化产品或服务，即企业服务相关的机会

主要机会点在数字化基础较差的一些行业，比如工业、制造业等。可以提供的服务包括：企业信息化服务（OA办公、在线协同软件、IM、产品生命周期管理、项目管理工具等），这也是多数B端产品的主要工作内容

2. 数据化阶段的数据应用类的产品或解决方案

有了数字化的数据基础后，数据究竟该怎么用，在转型初期的企业会比较迷茫。需要一些最佳实践或者解决方案的输入。一般会从最基础的数据可视化开始。不管怎么说，先搞几个大屏再说（数据可能都是假的）。在这个方面，一些企事业单位仍然有较多智慧XX的需求。

3. 数据化应用工具

数据分析和使用的效率往往受到专业的数据开发、产品的资源的制约，工欲善其事必先利其器，好的数据化工具可以大大提升数据赋能的效率，现在仍在持续活跃和增长的包括自助BI产品、CDP系统等。

4. 大数据基础设施

经济基础决定上层建筑，数据应用和价值的需要坚实的基础，比如集群、服务器资源，现在云计算为主。比如一站式大数据开发和运维系统、数据资产与治理、数据质量等相关的人才、产品、服务等

5. 智能化应用

除了既往的AI算法应用场景外，GenAI催生了更多的可能性，比如保险行业，很多保险顾问日常的工作就是解答客户的各种问题咨询，其实这些条款都有，但是几十页的文档着实没有人愿意去看，相比较过去的文本匹配、Q＆A的固定问答，大模型提供了更近智能化的多轮场景对话。可以通过数字人或其他交互方式，实现相关问题咨询的快捷准确回复。