数据驱动型企业文化变革与行动执行分析研究.docx

《数据驱动型企业文化变革与行动执行分析研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据驱动型企业文化变革与行动执行分析研究.docx（17页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、数据驱动型企业文化变革与行动执行数字化转型，已经不是企业要不要做的问题，而是企业怎么做、怎么做好的问题。我们日常生产生活中，数字技术带来的深刻变革随处可见、日新月异。拥抱数字经济、推动数字化转型已经成为企业提升综合竞争力、实现高质量发展的必然选择。特别是率先进行数字化转型的企业往往会赢得战略“卡位”的先机，并有可能改变或重塑行业规则，从而掀起行业数字化发展的新浪潮。一、数据驱动型企业文化变革与行动执行（一）数据驱动型企业文化与变革管理在传统模式下，企业的决策的制定过程往往是凭直觉的，这种直觉来自于企业内部多年知识和经验的积累，而基于数据和洞察进行决策模式很可能会受到来自业务部门的质疑，因为他们

2、对数据和水晶球般的算法缺乏足够的理解和信任。企业向数据驱动型组织转型的过程,解决数据质量和数据获取的问题仅仅是冰山一角，改变企业根深蒂固的观念，改变决策思维模式同样重要。成为数据驱动型企业，需要多层次的合作、沟通、教育和变革管理来支持。如何做变革管理始终是转型为数据驱动型企业重要且具有挑战的课题，且贯穿着企业转型的每一步。在转型过程中，如何平缓过渡、得到管理层、员工甚至业务上下游合作伙伴的认可与接受，是所有转型企业均需面对的课题。变革管理始于理念转变，通过行为参与予以强化，并借助变革成果巩固。在组织转型初期，需保证企业内部愿景一致、转型理念得到有效宣贯，通常借助强化紧迫氛围、建立变革团队与高管

3、共识变革愿景实现；在转型过程中，需借助持续沟通与价值普及、授权企业内部人员参与变革行动，开展共创，使管理者与员工主动支持变革过程；在变革初步完成后，更需充分展示变革成效，并借助知识转移与赋能培训持续巩固信念，进而深化变革，完成企业的最终蜕变。领先企业已将数据的定位由资源升级为资产。信息源自数据的提炼萃取，具有更高的业务价值。数据的生产与应用，正在以全新的方式展开。企业需要发出一个自上而下的信号，明确高效的、企业级数据管理是一个势在必行的战略举措。在现有组织架构下，众多企业都已形成麻雀虽小、五脏俱全的部门或团队，以业务单体开展运作，但在企业转型升级过程中，将更强调与关注资源的整合与专业精深的提升

4、，打破现有的部门壁垒，实现资源的共享与灵活搭配，从而更加适应未来敏捷、灵活的业务模式。数据赋能不仅仅是一种工具应用，更是一种思维变革，推进企业向数据驱动型组织变革，关键在转变观念。转型是一个亦步亦趋、循序渐进、逐步完善的过程，需要项目带动、重点先行、榜样引领，更加需要全员参与。全员参与的过程是观念培养的过程，是文化氛围形成的过程。要推动员工思维层面转型，让组织里面的人愿意接受智能化的应用，或者将来很多决策让员工基于数据判断，而不是看员工以前的经验判断。于企业而言，首先需要建立组织管理的保障。其次，要强化数据分析知识宣贯，在企业各种业务场景中实现以数据说话，依据事实做决策的氛围，自然而然地在自身

5、岗位上运用数据思维研究工作。于员工而言，要加强学习，不仅要积极参加企业平台提供的培训课程，更要主动运用互联网资源加强自学，逐步将数据分析理论转化为数据化化思维，要熟练运用数据分析工具，要善于运用数据分析，向以往成熟的工作程序发起挑战，用数据指导工作，用数据推动工作，真正将数据积累转变成资产积累。（二）数据驱动型企业优化业务将数据经过采集，集成，转化，加工，分析，可视化，得到了有业务含义的洞察，但是这些洞察并不会自动转化为业务产出。数据分析的最后一公里，即将洞察嵌入到业务流程和决策过程至关重要，而这种嵌入，并不是仅仅是对现有业务模式的改进，数据驱动型企业往往需要组织运作模式的演变。以新的方式和客

6、户进行沟通互动：通过智能化的方式实现大规模消费者个性化，提供更加智能，与消费者更相关的洞察和行动建议，提升用户体验。以新的方式制定决策：通过整合多数据源以及企业级的智能分析,识别隐藏在数据后面的模式、业务规律，识别企业业务增长、业务组合和效率提升的机会点，制定更加明智的决策。以新的方式进行业务操作：基于流程机器人技术和认知技术实现对人类行为的复制和判断，以机器替代人执行重复性高，规则性强的业务流程，提高流程的智能化和效率，节约成本。值得指出的是，优化业务并不意味着数据洞察和人是对立的，也不是数据洞察完全取代人的经验，它更多的是能力的增强，是为员工进行赋能，是的员工工作的效率更高，领导层决策更有

7、科学依据，业务模式更加智能和高效。同时，业务优化是一个持续和迭代的过程，需要建立一个常态化监控机制，对优化后的业务表现进行跟踪和持续的分析，不断改进模型和业务流程，以实现业务成果提升的目标。（三）数据驱动型企业规模化发展复杂的机器学习模型可以帮助公司有效地发现模式、揭示异常、做出预测和决策，并产生洞察力，并且日益成为组织绩效的关键驱动因素。企业意识到需要从个人英雄主义转向工程性能，从而有效地将数据分析模型从开发转移到生产和管理。然而，由于死板、脆弱的开发和部署过程，阻碍了产品团队、运营人员和数据科学家之间的协作。随着数据分析技术和应用的成熟，大量的工程和运营规程可以帮助组织克服这些障碍，有效地

8、扩展数据分析应用，以实现业务转型。为了实现数据分析更广泛的变革性收益,手工分析时代必须让位于自动化、工业化的洞察力。DataoPS使数据管道和应用程序的开发变得更加严谨，可重用和自动化，能够在开发和部署阶段，实现数据分析的工业化和规模化。二、深刻理解数字化转型的重要意义将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段，不断深化对数字化转型艰巨性、长期性和系统性的认识。发挥新一轮科技革命和产业变革浪潮中的引领作用，进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型理念，系统组织数字化转型理论、方法和实践的集中学习，积极开展创新大赛、成果推广、树标立范、交流培训等多种形式的活动，激发基层

9、活力，营造勇于、乐于、善于数字化转型的氛围。三、数字经济发展基本原则坚持创新引领、融合发展。坚持把创新作为引领发展的第一动力,突出科技自立自强的战略支撑作用，促进数字技术向经济社会和产业发展各领域广泛深入渗透，推进数字技术、应用场景和商业模式融合创新，形成以技术发展促进全要素生产率提升、以领域应用带动技术进步的发展格局。坚持应用牵引、数据赋能。坚持以数字化发展为导向，充分发挥我国海量数据、广阔市场空间和丰富应用场景优势，充分释放数据要素价值，激活数据要素潜能，以数据流促进生产、分配、流通、消费各个环节高效贯通，推动数据技术产品、应用范式、商业模式和体制机制协同创新。坚持公平竞争、安全有序。突出

10、竞争政策基础地位，坚持促进发展和监管规范并重，健全完善协同监管规则制度，强化反垄断和防止资本无序扩张，推动平台经济规范健康持续发展，建立健全适应数字经济发展的市场监管、宏观调控、政策法规体系，牢牢守住安全底线。坚持系统推进、协同高效。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，构建经济社会各主体多元参与、协同联动的数字经济发展新机制。结合我国产业结构和资源禀赋，发挥比较优势，系统谋划、务实推进，更好发挥政府在数字经济发展中的作用。四、加大企业数字化转型政策支持（一）加强转型引导实施中小企业数字化转型促进工程，深入开展大中小企业携手行动，推动产业链供应链上下游、大中小企业融通创新。加强中小企业数字化转

11、型相关政策衔接，落实工信部和财政部联合开展的中小企业数字化转型试点等工作，结合当地实际出台配套措施，加强分类指导和跟踪服务，确保政策落地见效。有条件的地方可探索分行业分领域推动中小企业数字化转型。（二）加大资金支持按照企业出一点、平台让一点、政府补一点的思路，降低中小企业数字化转型门槛，有条件的地方可鼓励平台减免转型共性需求支出。发挥地方政府专项资金作用，支持对中小企业转型带动作用明显的链主企业和转型成效突出的链星中小企业。鼓励金融机构研制面向中小企业数字化转型的专项产品服务，设立中小企业数字化转型专项贷款,拓宽中小企业转型融资渠道。（三）推广试点应用结合当地重点行业和关键领域，遴选中小企业数

12、字化转型试点示范，培育推广中小企业数字化转型案例标杆，鼓励中小企业看样学样。支持专精特新中小企业开展数字化转型，发挥引领示范作用带动更多中小企业数字化发展。培育和遴选一批可复制的产业链供应链上下游协同转型的典型模式，推广大中小企业融通创新模式，有效支撑产业链供应链补链固链强链。（四）完善配套服务构建完善中小企业数字化转型公共服务体系，加强中小企业数字化转型公共服务平台建设，提升政策宣传、诊断评估、资源对接、人才培训、工程监理等公共服务能力。组织开展中小企业数字化转型问诊服务，组织专家深入中小企业一线开展入驻式诊断服务。支持职业院校、大型企业等建设数字人才实训基地，提升中小企业数字人才供给。（五

13、）优化发展环境加大工业互联网、人工智能、5G、大数据等新型基础设施建设力度，优化中小企业数字化转型外部环境。建设完善地方营商环境评估体系，将中小企业数字化转型成效纳入考核范围。开展中小企业数字化转型相关会议和活动，营造良好发展氛围。发挥政府引导基金作用,带动社会资本支持中小企业数字化转型服务商做大做强。基于地方中小企业数字化转型实际，优化财税金融、人才培引等政策措施，稳定中小企业转型政策预期。五、加强对标，着力夯实数字化转型基础（一）建设基础数字技术平台运用5G、云计算、区块链、人工智能、数字李生、北斗通信等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的数据中台业务中台等新型IT架构模式

14、，建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施，加快形成集团级数字技术赋能平台，提升核心架构自主研发水平，为业务数字化创新提供高效数据及一体化服务支撑。加快企业内网建设，稳妥推动内网与互联网的互联互通。优化数据中心布局，提升服务能力，加快企业上云步伐。（二）建立系统化管理体系加快建立数字化转型闭环管理机制，以管理体系促进企业形成并完善数字化转型战略架构。积极推进数字化转型管理工作与质量管理、信息安全、职业健康管理等体系的融合应用。建立数字化转型诊断对标工作机制，定期开展诊断对标，持续提升新一代信息技术与企业业务融合发展水平。（三）构建数据治理体系加快集团数据治理体系建设，明确数据治理归口管理部门

15、，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。（四）提升安全防护水平建设态势感知平台，加强平台、系统、数据等安全管理。使用安全可靠的设备设施、工具软件、信息系统和服务平台，提升本质安全。建设漏洞库、病毒库、威胁信息库等网络安全基础资源库，加强安全资源储备。搭建测试验证环境，强化安全检测评估，开展攻防演练，加快培养专业人才队伍。六、把握方向，加快推进产业数字化创新（一）推进产品创新

16、数字化推动产品和服务的数字化改造，提升产品与服务策划、实施和优化过程的数字化水平，打造差异化、场景化、智能化的数字产品和服务。开发具备感知、交互、自学习、辅助决策等功能的智能产品与服务，更好地满足和引导用户需求。（二）推进生产运营智能化推进智慧办公、智慧园区等建设，加快建设推广共享服务中心,推动跨企业、跨区域、跨行业集成互联与智能运营。按照场景驱动、快速示范的原则，加强智能现场建设，推进5G、物联网、大数据、人工智能、数字李生等技术规模化集成应用，实现作业现场全要素、全过程自动感知、实时分析和自适应优化决策，提高生产质量、效率和资产运营水平，赋能企业提质增效。（三）推进用户服务敏捷化加快建设数字营销网络，实现用户需求的实时感知、分析和预测。整合服务渠道，建设敏捷响应的用户服务体系，实现从订单到交付全流程的按需、精准服务，提升用户全生命周期响应能力。动态采集产品使用和服务过程数据