說起數字化轉型，不得不談到大型傳統企業的數字化實踐。

大型傳統企業的業務條線復雜，組織結構完善，戰略視野定位高，財務預算相對充足，無疑是數字化轉型的良好“試驗田”。

從整個社會面的經濟生態來看，也當之無愧屬于“轉型”的排頭兵了。

各行各業的數字化轉型實踐，幾乎都最先來自于大型傳統企業的數字化實踐工作。

這些工作在大型企業數字化轉型中起到了很好的示范作用和開拓作用，積累了豐富的寶貴經驗，也“蹚”平了不少具體落地方面的“坑”。

關于大型傳統企業數字化轉型的核心難點與相應解決方案策略，大致可以梳理如下：

一是，業務復雜性高，技術資源難以“注入”(業務視角)

業務的復雜性往往使得企業的業務架構和信息架構在設計時，處于相對“割裂”的狀態。

早期的信息化建設為了保證效率，業務人員和技術人員的工作職責邊界“過于”清晰，最終，彼此對各自的領域幾乎沒有任何基本常識和理解，難以形成有效的能力協同。

而數字化轉型工作，則需要利用信息技術手段為業務賦能，這就意味著業務、技術必須“同時抓”，兩者統籌開展設計規劃。

在具體執行過程中，業務方容易對技術的能力邊界“誤判”，技術方容易“自以為是”，給出“想當然”的解決方案，但并不解決任何應用需求。

應對策略

一般來說，可以開展業務、技術聯動的“柔性團隊”建設，建立以清晰數字化目標為中心的組織協同機制。

技術人員負責定義數字化任務的規格約束，業務人員負責提供具體的策略方向和改良思路，各司其職。

二是，技術架構陳舊，前端需求難以“響應”(技術視角)

很多大型企業在數字化改革的伊始，已經積累了非常豐厚的業務信息系統，并將這些系統廣泛應用于企業的生產與日常經營活動中。

上述這些“信息化”時代的系統，為了適應當時的市場擴張需求，往往以陳舊的“煙囪式”的架構進行開發和部署。

各系統之間的信息無法共享、協同，系統功能難以動態擴展，同時系統的管理維護成本也十分高昂。

“煙囪式”的架構難以對前端的數字化需求快速響應，同時，也無法充分發揮企業以數據要素為中心的新型管理創新模式，大量潛在的數據資源價值無法有效釋放。

與此同時，數據鏈路沒有打通，導致“數字化理念下”數據源的使用風險難以被承受——數據“不會用、不好用、不敢用”。

應對策略

“中臺化”的新型技術架構，可以更好地適應數字化時代的企業發展需求。

中臺建設是企業級的戰略舉措，不僅是技術能力的整合，數據資源的整合，也是運營能力的整合。

需要注意的是，短期內中臺無法取代全部存量業務系統，系統的中臺化是一個循序漸進的探索性過程，往往需要均衡業務痛點次序和遠期戰略布局，綜合予以考慮。

三是，數據質量不足，數據資源難以“賦能”(數據視角)

面對數字化轉型，企業的數據普遍存在質量不足的問題，因為之前只關注“存”，不關注“用”。

因此，數據缺少維護和確認。隨著數字化時代到來，發現數據資源的準確性、完整性、可靠性均無法起到有效的業務賦能效果。

低質量數據的原因是多方面的：

一部分是數據來自于人工錄入，由于先前沒有數字化需求牽引，于是缺少數據采錄標準和規范，導致人工錄入的數據質量存在較多缺陷;

另一部分是數據多源問題，即由“煙囪式”系統架構引發的衍生問題，不同數據來源數據標準、數據內容不統一，數據統計口徑也存在不一致。

應對策略

通過數據治理，即對不同專題的數據按照業務優先級順序，按照前端實際應用需求反饋，分批次、分階段進行定向整改。

除了對存量數據整改以外，還需要對增量數據的采錄標準進行嚴格規范和驗證，確保“管住存量，控住增量”的質量管理效果。

值得注意的是，數據治理和數據標準制定，均需要以數字化目標為中心有序開展，切記盲目投入，整個實施過程需要不斷產生“可見”效果，才能持續進行。