當前，主流的數字化轉型概念大多數圍繞大型傳統企業來探討，主要原因在于大型企業具有很強的業務能力和財務能力，具有更強的組織基礎保障和試錯成本接受程度。

相比而言，中小企業的數字化轉型就顯得十分空洞了，很難有拿得出手的方法、模型，乃至案例。數字化轉型不是從0到1，甚至也不是從1到10，而是從10到100，一千，一萬 ...

中小企業，似乎難以和數字化轉型這個概念非常地貼切、契合。背后主要有以下幾個方面原因：

一是中小企業經濟基礎薄弱，財務預算難以支撐大量的信息化、數字化建設；

二是中小企業業務流程不成熟，而“流程”恰恰是數字化的核心，流程定不下來，那么數字化的業務形態也同樣無法確定；

三是數據資源不充分，數據量少導致數字化的預期成果不顯著。

然而值得注意的是，數字化的概念在提出之后，并非只是針對大型企業而言，是面向全行業、全賽道、全企業主體的。中小企業有門檻，會困惑，并不代表與“數字化”完全無緣。

大型企業的數字化轉型，更顯著的目的是為了解決復雜性的問題，提高管理能力，降低因規模化產生的管理成本、運營成本。

因此，很多大型企業的數字化轉型實踐十分關注數據管理、數據架構、數據標準化與合規方面的方法論以及相應的管理創新實踐。

中小企業的數據資源并沒有那么充沛龐大，也難以在自有的數據資源基礎上展開太多的創新。

對于中小企業的數字化轉型創新實踐，則要繞過“數據管理”這個門檻，直接到“用”的環節去思考出路。

當前，中小企業的數字化方法論并不成熟，經調研，也缺少相關的教材和相對標準化的產業實踐范式。如果硬是要總結一下的話，主要還是從“工具化”的視角出發，用全成熟或者半成熟的技術手段，直接為業務賦能。

主要有以下幾個方面：

渠道整合。線下渠道往線上做，線上渠道滲透到線下，建立更多觸及用戶的外部鏈接，比如自媒體平臺、建立在微信生態上的小程序應用等。

SaaS訂閱。偏中型的企業會采用SaaS，以及一些SaaS兼運營托管的業務，快速整合大企業或者行業服務商的成熟解決方案。

通用商業套件。中小企業的辦公管理工具，例如釘釘、飛書、企業微信等，可以幫助企業快速建立成熟的管理模式。

AI代理。最近比較流行的AIGC技術，幫助企業進行內容運營，提高營銷能力，包括純文字的以及基于數字人直播的多種豐富形式。

RPA機器人或低代碼。面向流程的內部低成本創新應用，前者用于流程整合，后者用于流程監控。

智能硬件。一些具有傳感能力的輕量級智能硬件，可以提高流程效率，加強對工作環境狀態的監測，比如智能手環、智能頭盔，只要確定使用場景需求，可以快速改善業務能力。

從上可見，中小企業更多是利用已有的成熟數字化工具進行單點的業務改造，對內部數據資源的依賴性不高。

盡管如此，中小企業仍然要注重數據資源的積累和早期數據架構的設計，為自身“規模化”之后的深度數字化轉型實踐，提前做好素材方面的布局！