不重视数据治理和应用的数字化转型都是假把式
2024-08-01
来源: 数字化老兵
各大企业的数字化转型路线调研了一个又一个,中台、数字孪生、AI大模型等概念风口追了一波又一波,对企业日常使用的基础信息系统和IT架构换了一遍又一遍。
开门见山提观点:不重视数据治理和应用的数字化转型都是假把式!
笔者见过某些甲方企业,数字化转型建设搞得风风火火,各大企业的数字化转型路线调研了一个又一个,中台、数字孪生、AI大模型等概念风口追了一波又一波,对企业日常使用的基础信息系统和IT架构换了一遍又一遍。而这些企业建成的各信息系统大多徒有其表:有的系统只是把线下业务活动简单搬到了线上;有的系统只是改变了旧有系统的底层技术架构,对于企业业务活动的驱动和影响几乎可以忽略不计;有的系统对于用户的角色、授权等数据使用和管理机制是一摊浆糊,对于当前某个系统用户账号的所有数据和业务权限这个基础问题都无法说清楚,导致角色授权混乱,数据安全埋下隐患。
笔者认为,在数字化转型中踩坑的企业,其数字化转型之路坎坷的深层次原因各不相同,但基本上有个共同表现,就是企业业务运行完全达不到“数字化”的要求,缺少数据生成、处理、使用和数据安全管理的各项标准规范,数据虚假、格式混乱、质量低劣、共享困难。而在企业管理上,体现在不重视看似基础的数据治理和数据应用工作,甚至没有将数据治理作为一项专门的职能。
01—数据产生和处理的规则是业务数字化的核心
按照《从信号处理到数字化和数字化转型》和《数字化转型“降本增效”的底层逻辑是什么》中的观点,我们把业务从数字化到数字化转型,合并为“业务活动步骤化”、“步骤环节要素化”、“要素数据规格化”、“以数据为中心的业务变革”四个阶段。其中前三个阶段分别以“科学管理”、“精益管理”、“管理自动化”为标志,我们称之为“业务数字化”,而第四阶段为狭义的“数字化转型”。
而“业务数字化”的核心目标,就是将企业各复杂业务活动开展情况以数据形式记录,将业务规则从模糊化、模拟化的经验、文字、案例转变为数据产生和处理的规则,而这规则本身,也是数字形式的。
02—数据治理是实现“以数据为中心业务变革”的基础
在《“以数据为中心的业务变革”之三种范式》中,笔者根据业务使用的数字模型规则不同,以及数据驱动业务方式的不同提出了以“数字看板”、“数字工程”、“大数据和数据智能应用”为代表的“以数据为中心的业务变革”三种范式。
而当前在上述三个方面,对于数据资源的应用都存在诸多的困难:
“数字看板”本质上就是企业业务数字化后的数字模型,关键在于将“业务活动步骤化”、“步骤环节要素化”、“要素数据规格化”后反映业务活动关键步骤、环节和状态的数据以结构化或半结构化的方式记录下来,实现业务价值流动可视化;通过显式化业务流程规则并将其数字化,在业务运行过程中发挥看板对业务的拉动机制,加速用户价值流动,并有效驱动数据更新和状态跳转;通过为各类资源建立状态参数,动态监测资源占用情况,有效暴露资源瓶颈。而在实际中,很多企业在没有实现“业务数字化”的情况下,只是简单选取了体现最终或中间效果的数据指标,而缺乏真正能够展现业务活动关键步骤、环节和状态的数据指标和数据流动规则,无法实现看板对业务的拉动作用,把数字看板做成了徒有其表的数据统计表、统计图、态势图,给业务部门和IT部门增加了额外的负担;另一方面,在缺少数据治理的情况下,上述图表的数据可靠性堪忧。
而对于“数字工程”和“大数据和数据智能”,其应用的瓶颈更多在于数据的数量、质量、范围。一方面其模型涉及数据收集、数据处理与分析、建模方法和算法选择、模型训练与验证、模型部署与迭代等多个过程 ,模型质量与数据息息相关;另一方面,AI大模型作为“大数据和数据智能”的最新代表,除了对数据的数量、质量、范围有更高的要求外,还对数据安全和授权管理机制提出了新的挑战。在这方面,“数字工程”的代表性应用——预测性维护被认为是当下最有需求、最有前途,也是最难落地的技术之一, 其效果一直不及预期;而AI大模型连处于通用智能领域的AI办公都还处于探索阶段,更遑论产业内的更多专业应用,其目前的探索研究价值远大于应用价值。
可见,在业务数字化完成后,数字化转型的本质就是对数据资源的创新、高效应用。而数据治理则是实现“以数据为中心业务变革”的基础。
03—透过现象看本质——企业数字化转型的最大困难是什么
既然数据治理和应用如此重要,为什么在有些企业,一提到数字化转型,就强调上系统、做软件,建流程,而忽视数据治理工作。
谈到这里,就不得不说说企业数字化转型的最大困难了。很多专家,尤其是来自乙方企业的专家,往往强调甲方数字化转型既要舍得投入,又要有耐心,引用一句话叫“没钱没需求做个锤子的数字化”。说白了就是你要不断烧钱买产品上系统,然后你的需求是你自己的事,用得不好是你自己说不清楚需求,反正我乙方企业是没责任。你还不能没耐心,要像等待戈多一样慢慢等。这样的观点,迎合了某些甲方企业的CIO和IT部门,却带歪了企业数字化转型的路。
笔者观点旗帜鲜明:企业数字化转型,未必需要大规模花钱买系统,转型效果也不是虚无缥缈,而是清晰可见、可以用数据衡量的。
企业业务数字化之后,所有的业务规则、和开展情况都将通过数据记录。数据治理和应用表面上是管数据,实际上是在数字化层面对所有业务的开展进行监管、指导、约束和规划,这就是对企业的业务格局和权力格局进行重组。真正要做好数据治理和应用,表面在数据,本质是企业业务变革,这才是企业数字化转型的最大困难。
企业一旦树立了业务改革的决心,做好了准备,最终IT落脚的就是数据集成和应用集成的问题,转型效果直接通过数据应用的效果,在实打实的经营业绩中体现。而在没有做好这方面准备和决心的时候,不论在数字化上花多少钱、买多少系统,都不会有真正的效果。企业对数据治理工作不重视,数据工作成为没人敢管、没人愿接的烫手山芋,往往是数字化转型失败的直接原因,而其根本原因,就在于缺乏业务变革的决心和准备。
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