2023年已然接近尾声，各大企业都陆续开始了各种工作总结与来年规划。其中数字化工作在大部分传统企业中略显尴尬，认知不足与价值体现始终是数字化工作难以逾越的两座大山。

如何正确认识数字化、如何制定数字化年度目标以及如何快速体现数字化转型的价值，成为了数字化工作难以逾越的三道鸿沟。因此，多数企业在经历了2023年更为严峻恶劣的商业形势下，企业数字化转型该如何在2024年寻得突破变得至关重要。

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当前企业数字化转型难点

从互联网1.0时期开始至今，中国传统企业数字化转型十余年，整体效果并不理想，因为在推动转型过程中面临各种由于技术不足和机制不足交织在一起形成的固有难点。

1、定义不清

这是企业推进数字化转型面临的第一个难点，典型的问题是，数字化转型和信息化的区别是什么，是不是包括业务模型变革，概念不清，理解不易，导致分工不明、合作不畅，企业无法将所有力量聚集在一起解决问题。

2、目前难定

传统方式下，企业制定业务发展目标，要考虑的市场边界相对固定，自身能力也比较清晰。但在考虑数字化转型发展目标时，对数字技术的能力并不清楚，另外受到来自外部数字时代的多级竞争影响，担心失去先知机遇，对要考虑的市场边界也是模糊的，因此很难准确定义数字化转型的目标是什么。

3、选项过多

企业数字化转型的切入点很多，从哪入手以及沿着什么路径推进，不容易理清。拿制造业举例：

• 从内来讲，制造企业部门众多，有采购、生产、研发、营销、客户、财务、人事。
• 从外来讲，数字化工具眼花缭乱，有ERP、MES、CRM、PLM、WMS、OA、BI等。

每个业务板块都需要数字化，每个应用系统也都能解决相关领域的业务述求。这些都是数字化的机会点，再加上部分制造企业可能还有不同的业务线，存在的数字化机会点可能就多达几十个。在有限的资源里，到底从哪个机会点切入，这也是一个难点。

4、机制不足

数字化转型涉及企业所有部门，精益和创新并重。传统企业条块划分的运作机制并不适合推动数字化转型。牵头部门选择、组织机制协同、IT和业务分工、数字化转型部门清晰规划等都是企业推动数字化转型时要考虑的内容。

5、能力缺失

云计算、大数据、AI、IoT、5G等多类数字技术同时涌现，即便是专业信息服务供应商，也少有能掌握全部领域，传统企业理解并掌握这些技术则更加困难。

02

企业数字化转型面对的问题

2024年的企业数字化转型建设需要重新审视如下问题：

第一，企业生存都是问题还有必要做数字化吗？

这是明年大部分传统企业都要面对的现实的问题，一方面企业处于一个高度发达的科技时代，方方面面离不开数字技术，生活中的一切都在逐步线上化。

而另一方面企业自己的数字化转型建设却推行艰难，较高的持续的成本投入得到的却是数字化的价值体现难，由于认知的不同也造就了企业领导对于数字化所产出结果的评价不同。

建设能力与策略的不足导致数字化项目进入一种重复建设的陷阱，导致领导对数字化失去信心。

以上这一切对于一个处于高速发展在风口上的企业来说根本不是事，爆表的营收可以可以经得起任何的折腾，掩盖一切不足，系统不好用可以换一家，再不好用，再换，总之一切都是系统的错，从不在自身管理上下功夫去改善，因此风停以后各种问题随之暴露，数字化转型的问题自然成为焦点，在有限的经营成本下价值体现难的数字化建设是否继续？

答案是大部分传统企在生存模式下数字化已经选择了躺平，维持既定的水平不再持续深入！

那么问题来了，企业在求生模式下还有必要做数字化吗？

我们认为很有必要！数字化的重点是在于转、在于融、在于变，而非拿来主义，打个比方，有的企业做直播风生水起，而有的企业却一直赔钱，直播平台还是那个平台，关键还是在于对数字化运营的认知，主播选对了吗?货是否让消费者心动？后端的供应链体系是否能够支撑？

知道如何获客吗？知道平台流量的密码如何打开吗？知道如何分析数据吗？数字化认知肤浅的永远看到的只有别人如何赚钱，去模仿，而掌握数字化密码的企业一直在超越。

所以在2014年企业领导应深刻认知数字化，学会利用数字化，其实数字化就是一把双刃剑，用的好价值自然不必说，用不好伤自己，关键还是企业领导如何去认、去学、去用。

第二，数字化是否需要继续投入？

数字化的建设成本一直被企业领导所诟病，由于数字化是一个系统工程且每个环节的关联度较高，因此每个环节都需要投入，例如涉及投入的环节包括服务器、网络、数据安全、软件等，同时系统部署上线以后后期还涉及二次开发、接口对接、运维、升级等费用，以上这些环节的费用如有任一方面的节约，那么将直接影响数字化的效果体现。

因此“做数字化需要的是长期主义”这句话不仅体现在意识上，更直接体现在成本投入上。

但当前受市场环境影响，大部分传统企业生存艰难，降本增效已是标配，作为大项支出的数字化建设已成为降本增效的首要目标，比如有的企业已停止相关系统的升级服务，甚至停止了最基本的运维服务，更有甚者已经开始在优化信息部们的人员，以降低数字化成本。

这虽然在一定程度上降低了企业的经营成本，属无奈之举，但也在一定程度上阻滞了数字化的发展，进而影响的是数字化的应用效果。

例如从运维角度来说，虽然企业信息部门的员工可以实现系统的后台运维，但问题是一旦出现系统的相关服务故障就需要软件公司来协助，而软件公司当然也有理由拒绝提供技术支持，所以最后影响的还是企业本身。

因此不难看出，虽然企业身处降本增效模式，但必要的数字化投入还是要保持，以保障现有数字化系统的正常运转，同时也要用数字化技术解决当前的业务痛点，以提升工作效率，因为效率即成本。值得提醒的是信息部门的CIO应注意提升自身的成本意识及成本思维，通过自身的管理能力来降低数字化的投入成本，以提高数字化的产出价值。

第三，数字化的价值在哪里？

这是一个极具争议的话题，信息部门想要领导在求生模式下做数字化，就必须解释数字化的价值何在，想要说服领导在数字化方面持续投入，也必须要想办法体现数字化的价值，那么数字化的价值究竟在哪里？

很多人一时又解释不清，所以我们经常看到在企业领导眼里数字化效果平平，在信息部门眼里数字化价值体现难，在业务部门眼里数字化就是瞎折腾，但即使在这情况大部分企业还在做数字化，感觉数字化就像“围城”，做过的人感觉很鸡肋，没做的人又很向往。

关于数字化的价值，我们认为要从两个方面来展现：

1. 数字化建设本身的价值在哪里？为企业降了多少本，提了多少效，这是显性价值；同时还包括数字化对于管理的优化、管理人员能力的提升这些隐性价值。

2. 信息部门的价值在哪里？信息部门在企业整个数字化转型建设过程中起到了何种的作用？是布道者？还是拖累者？

因此不难看出，2024年企业需要做的是重新审视数字化转型这个课题，重新认知“数字化”与“转型”的关系，并不是有了数字化企业就能实现转型，也不是买了数字化系统，马上就能快速实现领导人认知的所谓的“价值”。

效益与成本也不是体现信息部门价值的唯一指标，因此企业要对数字化价值有一个科学的、客观的认知，对价值实现要有一个正确的路径与方法。

第四，如何面对与应用AI技术？

当前AI技术已慢慢渗透至我们的工作与生活，现在企业CIO考虑的已经不是如何面对AI的问题，而是如何应用、如何用好的问题。在2023年下半年软件公司的AI大战已经打响，AI技术已经开始渗透并应用于相关数字化系统之中，因此企业员工此时应学会如下转变：

1. 转变意识：主动了解与拥抱新技术，并将此应用于工作场景，提升工作效率，不要担心AI会取代你。

2. 转变工作模式：在AI的办公时代，员工的意识与工作思维转变很重要，之前是技术与业务的融合，而当前就是工作场景与AI的融合。

3. 在数字化+AI时代里，信息部门的成员更是要学会主动：主动拥抱新技术，主动学习新技术，主动应用新技术，主动推广新技术，主动融合新技术。

从以上我们不难看出，当前企业已经逐步进入了AI智能时代，只是还有很多企业没有做好准备，不清楚、不知道该如何应用AI，企业要清楚的知道，AI不仅是技术，更是一种思维，想更好的利用AI技术，就必须先学会转型：意识转型、思想转型、工作模式转型，同时也必须有容错的心态，如AI一般的学习能力。

03

企业数字化转型如何进行

2024年企业数字化转型该如何进行？

一、战略规划
企业数字化首先需要从战略层面进行规划和布局。企业领导层需要明确数字化转型的重要性和紧迫性，制定数字化转型的目标和实施计划。在这个过程中，需要进行市场调研和数据分析，掌握市场需求和行业趋势，找准自身的定位和优势，明确数字化转型的方向和重点。

同时，还需要注重数字化技术的不断更新和升级，以及数字化与其他业务领域的融合。只有持续的迭代和优化，才能保证数字化转型的成功和效果。

二、组织架构
企业数字化需要打破传统组织架构的束缚，建立更加灵活、高效的组织架构。首先，需要将数字化思维融入企业的核心价值观和文化中，倡导创新、协作、开放、共享的理念，营造数字化转型的良好氛围。

其次，需要建立适应数字化转型的组织架构，如设立数字化转型领导小组、建立跨部门协作机制、推动企业内部创新创业等。同时，还需要注重员工的培训和发展，提高员工的数字化素养和技能水平，打造适应数字化转型的人才队伍。

三、技术实施
企业数字化需要以技术为驱动，选择适合自身的技术实施方案。首先，需要建立数字化技术平台，平台应具有实时IM沟通能力、整合企业内外部的数据和资源，实现数据的共享和流通、组织和业务的数智化。同时，需要注重技术的更新和升级，紧跟数字化技术的发展趋势，选择符合自身需求的技术方案和工具。

此外，还需要注重技术与其他业务领域的融合，推动数字化技术在企业各个环节和领域的深入应用，实现企业的全面数字化。

四、数据治理
企业数字化转型的核心是数据治理。数据治理是指通过制定数据标准、规范数据管理流程、明确数据责任和权限等手段，实现数据的规范化和高效利用。在企业数字化转型中，数据治理需要考虑以下几个方面：

1. 数据标准制定：需要制定符合企业实际情况的数据标准，包括数据定义、数据分类、数据格式、数据精度等标准，保证数据的规范化和一致性。

2. 数据质量管理：需要建立数据质量管理体系，包括数据质量标准、数据质量评估、数据质量监控等环节，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据安全保障：需要采取有效的措施和技术手段，保证数据的安全性和保密性。例如，可以通过加密技术、访问控制等手段来保护数据的安全。

4. 数据应用管理：需要规范数据的申请、审批、使用等流程，明确数据的责任和权限。同时，需要注重数据的挖掘和分析，发现数据的潜在价值和规律。

五、人才发展
企业数字化转型需要注重人才的培养和发展。首先，需要引进具有数字化思维和技能的人才，包括数据分析师、数据科学家、数字营销专家等。同时，需要注重企业内部人才的挖掘和培养，通过培训、学习等方式提高员工的数字化素养和技能水平。

其次，需要建立适应数字化转型的人才管理体系，包括人才招聘、培养、使用、评价等环节。同时，需要为员工提供良好的职业发展通道和成长机会，激发员工的积极性和创造力。

总之，企业数字化是一项长期而复杂的工程，需要从战略规划、组织架构、技术实施、数据治理、人才发展等多个方面进行全面考虑和系统规划。只有不断迭代和优化数字化转型的过程，才能实现企业的持续发展和竞争优势的提升。