数字化转型浪潮下,企业如何乘风破浪?

IDC副总裁在接受《华为技术》杂志采访时,深入探讨了全球数字化的发展趋势。详细分析了企业在数字化转型过程中所面临的主要挑战,并阐述了数字化企业的特征。为企业更好地实施数字化战略提供借鉴。

Q1:当前全球数字化正处在一个什么阶段?对未来数字化的发展趋势和相关空间有哪些预测?

 

全球数字化当前处于一个发展的黄金时期,未来有巨大的发展空间。全球数字化发展到今天已经共识度非常高,成为全球所有国家、行业、企业和个人的共识。数字化也是推动经济增长的一个引擎。我们也看到,今天全球数字化发展其实是处于一个深水区。从以前的企业局部到企业所有部门的整体;从单一的应用技术到所有技术的融合应用;从以前的试点创新到今天的规模化创新;价值也从单点价值到客户价值以及生态价值。

所以我们说总体上,全球数字化发展处于黄金期,政府、企业都高度重视。我们也认为数字化业务时代已经来临,技术的大变革也已经开启,未来的核心其实是基于AI,实现智能自动化和智能创新。

 

根据IDC的研究,2023年全球ICT的支出会达到6.2万亿美元,预计到2026年这个数字会达到7.5万亿美元,年均增长会有6.6%。我们也测算了一下2023~2026这4年全球ICT总的支出规模会达到27.3万亿美元。

Q2:如何理解数字生产力?它在推动国家和行业数字化转型中有哪些关键挑战?应对这些挑战的建议是什么?

 

数字生产力是指利用数字技术或者是数字化手段来提高生产力的一个能力。在数字经济中,数字生产力非常重要,它可以帮助国家、行业、企业和个人更加高效的利用资源,创造更多的价值。随着整个数字经济的不断发展,数字生产力也会变得非常重要,它将成为一个国家经济增长,行业颠覆与重构,企业转型创新以及个人成长、成功的一个关键要素。

让数字生产力发挥作用,提供长期价值,我觉得至少有几个方面需要做。第一,顶层认知一定要到位,对于国家来讲,包括整个国家的规划;对于行业、企业来讲,需要企业、行业高层的认知;对于个人来讲,也需要个人有一个非常清晰的认知。第二,需要制定一个长期战略,我们一直强调整个数字化转型亦或是数字化生产力,不是一个短期的过程,而是一个长期的旅程,所以需要制定一个长期战略。第三,基于这种长期战略,需要有一个很好的发展路线,2年之内需要做什么,2~4年甚至4年以后需要做什么?

另外毫无疑问,我们需要应用各类关键技术,包括云、人工智能、物联网、5G、低代码等这些新的技术如何融合应用起来。其实本身经济的发展就是新技术和业务不断融合的一个螺旋上升的过程。另外,需要把技术和业务结合起来,打造各类可以落地的应用场景,直接帮助用户创造价值。同时,今天在数字生产力的一个大潮下,创新变得越来越困难,所以如何利用生态、利用合作伙伴,一起协同创新,也会变得非常关键。

Q3:企业数字化应该具有什么样的特征?什么样的企业才算是数字化的企业?

 

企业的数字化包括诸多方面,包括内外部的业务流程,包括组织与客户、供应商合作伙伴的互动,也包括企业如何吸引、管理和留住员工,然后企业究竟提供哪些产品、服务和体验,这些东西都可以进行数字化。

企业如果要做到所有这些,首先,一方面要践行数字化的优先战略,也就是说当我们遇到任何问题的时候,首先会想到如何利用数字化技术和解决方案来解决我们遇到的业务问题。

第二个,一定要由CEO和业务高管支持来推动。因为企业的数字化转型是业务的转型,必须由CEO来推动,这样才能够协调所有部门一起推进。

第三个,企业在用数字技术的过程中,毫无疑问一定要有一个清晰的目标,要利用技术进行创新,甚至进行竞争。最后一点,需要数字化的一些举措,可以交付大规模的数字化价值,因为数字化投入会很多,所以企业一定想看到究竟价值在哪里,这点会特别关键。

Q4:当前行业和企业围绕数字化转型的目标,存在着哪些关键挑战和核心要素?

 

我们觉得企业数字化转型,我们把它梳理成5个大的目标:

  • 第一个层面是业务流程创新,提效降本。

  • 第二个层面是用户体验创新,不断践行以用户为中心的理念。

  • 第三个层面是产品服务创新,特别是制造企业如何把产品和服务实现智能化。

  • 第四个层面是商业模式创新,

  • 最后一个层面是社会责任创新。所有的行业、企业基本上数字化转型都是围绕着这5个目标。

但是围绕这个目标,我们研究也看到,其实面临着非常多的挑战。

  • 第一个不足是创新协作,实际上是缺乏一个平台支持这种创新协作。

  • 第二个是整个企业的经验技能短缺,特别是人才、高端人才的短缺。

  • 第三个很多企业今天是一个短视的战术规划,没有长期的一个战略规划。

  • 第四个是组织架构其实相对孤立。

  • 第五个是考核体系相对陈旧。

如果要克服这些目标,我们认为数字化转型一些核心要素,最核心的其实是如何发挥数据的价值,包括数据的获取与治理,数据的挖掘与分析,数据的展示与可视,数据的变现与创新,真正发挥数据要素的价值,变成数据的业务化。


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