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是谁干掉了数字化转型?

2022-12-24

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文章来源:湘江数评


作者:老杨
封图来源:摄图网


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在高度不确定的当下,数字化转型已成为企业经营过程中的高频名词,虽然我们身处数字经济的海洋中,但很遗憾大部分企业到目前为止并未真正实现数字化转型,而在数字化建设阶段折戟成沙,失败的借口千千万,成功的路径却只有为数不多的几条,老杨认为企业数字化转型失败的本质就是:干掉数字化的并非技术本身,而是转型。






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企业为什么要做数字化转型?源于形式所逼?还是大势所趋?是顺势而为?还是痛到深处?是战略驱动,还是盲目跟风?如果不能深刻理解数字化转型的原因,一切的数字化建设工作都是盲目的。


大部分传统企业做数字化可能就源于老板不经意的一句话,而大兴土木,看似风风火火,实则均为面子工程,花瓶数字化,系统有引进无落地,用的好与不好无人问津,看似花花绿绿的报表,实则全部是人工填报,为一个特定的场景而填报数据,看似热闹,实则毫无价值可言。


以上只是在数字化转型过程中的典型案例,当然也有企业一把手想通过数字化来升级转型,但往往意愿是强烈的,但奈何业务部门未达成共识,口头支持,实际拖延,这就是典型有意识无共识的表现。所以数字化转型是一把手工程并不是一句口头承诺,而是一把手要付诸于数字化转型建设的各个场景,要以身作则,带头用数字化系统,协调数字化转型期间的各种矛盾、各种资源,在数字化建设期间遭遇质疑坚定其转型的信心,排除各种干扰。


共识源于意识,但有意识并不代表有共识,所以数字化建设成于一把手的意识,但败于各级业务部门无法达成的共识。


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从专业角度讲,有项目开始建设就意味着数字化建设的开始,但建设过程中风险无处不在,踩坑随时可能,从众多数字化转型的案例来看,大部分的数字化建设项目败于实施环节。为什么会失败?老杨认为企业与软件公司是皆有原因:


来自企业的主要原因包括:

业务部门的不重视、不配合;

未组建专业的实施保障团队;

缺乏专业的数字化人才;

负责项目推进的人员频繁更换;

业务部门需求不明



 来自软件公司的主要原因包括:


  实施团队行业经验缺失;

  项目经理实施能力欠缺;

  项目人员频繁更换;




俗话说,一个成功的数字化项目建设,三分在软件,七分在实施,系统实施期间需要企业与软件公司双方共同发力方可顺利完成,任何一方的单打独斗都将以失败告终,所以说数字化时代需要的是协同、共生,甲乙双方是数字化命运共同体。但大部分企业做数字化建设成于项目,败于实施环节。


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需求是数字化建设的基石,任何数字化建设工作必须以业务需求为导向进行,但大部分企业在数字化转型过程中,总把“痒”点当“痛”点,其结果就是数字化系统看似已建成,但解决的都是无关紧要的问题,可有可无,无法体现其价值。


中医有句话“痛则不通”,大部分企业做数字化转型是因为有痛点,但在实施过程中,对痛点需求总是难以把握,业务需求朝定夕改,甚至系统实施到一半时将前期需求全部推翻重来,数字化建设“时间即成本”、“反复即成本”、“延期即成本”、“质量即成本”;如果没有成本意识,任由建设工作反反复复,把项目延迟做为常态,那么痛点即“麻(木)”点,麻木之后就是无限期的项目暂停、拖延,也代表着项目建设失败。


所以,数字化建设初期对于痛点的定位非常关键,只有痛,才需要制订解决方案,有了方案也就明晰建设目标,但在实施过程中对于需求的犹豫、反复是数字化建设大忌,因为需求成于“痛”点,败于反复。


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数字化项目得以顺利推进,其中制度保障是必不可少的环节,各大头部企业成功的案例都在谈要以“运营思维”做数字化转型,企业运营管理中,制度化建设是重要环节,但在传统企业中最尴尬的的场景莫过于高层领导甚至是一把手碍于人情带头破坏制度,形成“破窗效应”,制度的权威性在人情面前迅速崩塌,随之被破坏的还有数字化运营新体系,所以企业数字化转型最大的“杀手”就是人情,制度需要遵守,需要执行,但人情关难以逾越。一句话总结就是:数字化制度成于运营,但败于日常人情。


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任何数字化系统都是为解决业务场景而生的,因为日常管理有盲点、痛点,才需要引进数字化系统辅助管理,但实际上企业引进系统在实施过程中都面临着诸多的压力与各种各样的问题,其中最大的问题就是:系统数据让一切管理透明,而某一业务端的灰度却在试图破坏数字化建设:消极应付、拒绝应用抵触、打小报告、甚至暗中破坏系统或设备,造成系统无用之说,因此在数字化转型过程中系统成于管理痛点,但却在实施过程中失败、在上线后失败,原因就在于数字化的透明与业务管理灰度、权利管理灰度之间的矛盾。


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数据是数字系统的产物,数据依附于系统而生,但数据的质量却高度依附于日常管理,制度化、标准化成全数据化,但大部分的企业在数据管理方面却存在如下问题:


过于追求系统数量与规模,而忽视系统数据质量管理;


缺乏数据运营思维,数据的真实性、及时性、有效性难以保障;


缺乏专业数据运营管理团队,数据难以有效利用;


脏、乱、差的数据充斥在系统内,价值难以体现;


孤岛问题突出,导致数据割裂与断层加剧;


管理层数据意识缺乏,不知道或不会用数据;



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