什么是企业数字化的终局？

近期，看到很多文章都在讨论数字化转型的终局是什么？有人说是成为数据运营商，有人说是数字化决策，还有人说是全链路营销一体化……各种观点层出不穷。数字化转型作为企业的必经之路，涉及到产品形态、销售渠道、商业模式、运营机制、组织文化以及发展战略的升级，其终局也可能因行业、企业、规模、战略等多种因素而异。

描述终局有很多视角，但无论是作为数据运营商还是实现数字化决策，其核心都在于数据的深度运用与掌控。本文将从宏观的视角给出一个答案，企业数字化的终局是？——构建智能运营、数据驱动的数智企业。

当前，新一代人工智能已成为推动科技跨越式前进、产业优化升级以及生产力整体跃升的关键驱动力。数据要素作为数字经济深化发展的核心引擎，已融入到生产等各个环节，对生产方式、生活方式以及社会治理方式产生深远影响。在此背景下，加快数智化转型，实现智能运营、数据驱动，已成为企业迈向高质量发展的必然选择。

智能运营和数据驱动是数智企业的重要特征。其中，智能运营在企业服务上有4个主要方向，包括智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成和语义化的应用生成。数据驱动在企业服务上主要包括两种形态，DaaS（数据作为服务）和dSaaS（数据应用服务），可以为企业提供展现级（如报表报告）、分析级（如经营分析）、控制级（如风险预警）、决策级（如智能定价）和创新级（如产品优化）的五级全面数据服务。

数智企业有哪些具体特征？以下分为智能运营和数据驱动两方面来介绍。

智能运营，指利用大数据、人工智能等技术，实现企业运营过程的自动化、智能化，提高运营效率、降低成本、提升客户体验。借助大数据和AI技术，智能运营全面引导企业实现数字化革新，以提升运营效率并强化竞争优势。

以AI在企业中的四个应用场景为例。

智能化的业务运营：比如智能营销、智能客服、智能采购、智能制造、智能财务、智能人力资源等整个企业业务和职能管理的智能化；

自然化的人机交互：是指未来企业的服务系统实现人机交互，要从原来以图形、界面为主转向自然语言，更加的人本化、更加的自然化；

智慧化的知识生成：基于大模型智慧化的知识生成，可以把企业里的各种知识资产便捷地去赋能员工；

语义化的应用生成：即企业在采用标准的系统之外，借助大模型的“语义式的应用”，快速去构建企业自己的个性化应用。

综上所述，智能运营在企业的数字化转型过程中具有显著的优势，可大大提升企业的运营效率、降低成本、提高客户满意度、优化内容传播以及增强竞争力。面对市场竞争和客户需求的不断变化，企业应充分认识到AI的重要性，积极投入资源开发和应用AI技术，适应市场发展的新趋势。

数据驱动，基于数据来推动决策和行动。意味着企业不再依赖直观或经验，而是依赖数据来指导企业运营和战略规划，有助于提高决策的精确度，加速问题的解决。关键特征主要体现在以下几个方面。

数据为核心的战略思维：数据驱动型企业将数据视为其战略决策和日常运营的核心要素。从战略规划到日常运营，所有数据都被视为有价值的资源，用于推动企业的增长和竞争优势。

跨职能的数据协作：企业内部不同部门和职能之间实现紧密的数据协作。员工之间形成了高效的工作流程，确保数据的流畅共享和应用。

实时分析与响应：依赖实时数据分析工具，能够迅速响应市场变化和客户需求。通过实时数据流，企业能够即时了解业务状况，做出快速而明智的决策。

持续优化产品与服务：企业不仅利用数据了解用户需求，还通过数据持续优化其产品和服务。包括改进产品设计、提升用户体验、增强功能等。

数据驱动的创新能力：这类企业利用数据探索新的市场机会、开发新的产品和服务。通过数据分析，企业能够洞察市场趋势，发现潜在的业务增长点。

培养内部数据文化：在企业内部，数据被视为一种文化和思维方式。员工普遍接受并重视数据的重要性，愿意基于数据做出决策和采取行动。

注重数据治理和安全性：建立了严格的数据管理政策和流程，确保数据的准确性、完整性和安全性，同时遵守相关的法律法规。

这些特征共同构成了数据驱动型企业的核心特点，使企业能够在竞争激烈的市场环境中保持领先地位，并持续推动创新和增长。值得注意的是，随着数据化的推进，其潜在的风险亦不容忽视。过度依赖数据可能导致隐私泄露、数据偏见、数据质量问题以及数据垄断等严重后果，这些后果不仅可能损害企业的声誉和信誉，更可能威胁企业的长期竞争力。企业可通过明确数据的用途和范围，避免不必要的数据收集；采用先进的技术和管理手段，确保数据的安全性和隐私性；使用数据清洗、验证和校准等方法，提高数据的准确性和可靠性等措施进行防范。

如何成为智能运营、数据驱动的数智化企业？以下四点建议供大家参考。

一、明确战略目标制定转型规划：首先，企业需要确数智化转型的战略目标，包括提升运营效率、优化客户体验、增强创新能力等。其次根据战略目标，制定详细的数智化转型规划，选择适合企业的数智化技术、确定数智化转型的路线图和时间表、明确各项任务和责任人等。

二、构建数据基础设施：建立完善的数据基础设施，包括数据采集、存储、处理和分析等系统。确保企业能够全面、准确地收集和分析数据，为智能运营和数据驱动提供坚实的数据基础。

三、培养数智化人才：企业需要积极培养和引进具备数智化技能和思维的人才。通过内部培训和外部招聘，建立一支具备数据分析、机器学习、人工智能等技能的团队，为数智化转型提供人才保障。

四、确保数据治理和安全性：在数智化转型过程中，企业需要注重数据治理和安全性。建立完善的数据管理制度和流程，确保数据的准确性、完整性和安全性。同时，遵守相关的法律法规，保护客户隐私和企业数据安全。

对企业而言，真正的数智化不应仅仅是作为解决眼前一个局部问题的工具，而应作为一个智慧系统进行革命性的升级，是对管理理念、战略思想、管理运营规划、企业组织、研发创新、决策执行等等解决方案的凝练和有机结合，这个数字镜像体系会不断产生新智慧，就像一个生命体。全面的数智化，将来会在高水平上重塑一家企业。

结合过往经验，我们不难发现，智能运营和数据驱动不仅是技术层面的变革，更是企业理念和文化的升华。它要求企业从传统的以产品为中心转变为以客户需求和体验为中心，从依赖经验决策转变为基于数据分析的科学决策。转型的终局并非唯一或既定，它如同一个多元且不断演进的画卷，其细致入微的笔触和深远影响难以完全预见。上述解读仅为其中一种可能。