數字化轉型的本質目的是提升管理質量和業(yè)務能效，背后的管理學思想與傳統(tǒng)管理學是一脈相承的。

數據資產的開發(fā)和數據平臺的構建，只是工具和手段，并非最終的目標。不了解數字化轉型背后的管理思想，也就無法真正在業(yè)務中很好地應用數據科學技術推動轉型“大計”。

1. 數字孿生

數字孿生是轉型工作的一大基礎建設。先要完成對傳統(tǒng)的組織實體和業(yè)務活動的數字空間表示，才能開展各類數字化的場景建設和應用。

數字孿生的客體對象，包括基本的物理對象屬性、特征，也包括物理對象活動階段和實施效果。

數字孿生不同于仿真，是相較于仿真更為寬泛的概念。仿真是為了達到研究目的，而數字孿生是為了實現“效率”價值，包括研究和設計效率，也包括管理和運營效率。

2. 數據驅動

同樣是涉及到軟件系統(tǒng)的研發(fā)和交付，數字化與傳統(tǒng)的信息化活動的本質區(qū)別在于，信息化的系統(tǒng)設計，如傳統(tǒng)SaaS，是流程驅動的模式，而數字化的系統(tǒng)設計則是數據驅動的模式。

數據驅動的前提假設是，業(yè)務現狀和問題已經在數據記錄中充分反映，通過對企業(yè)積累的數據進行分析和挖掘，可以提煉有價值的業(yè)務信息。

數據系統(tǒng)或平臺的建設旨在圍繞業(yè)務全流程和數據價值鏈展開。在此基礎上，通過實施數據驅動的“轉型”策略，輔助用戶對業(yè)務流程和管理決策進行科學改進。

3. 數據感知

與數字孿生配套的一個概念，即數據感知，是對整個業(yè)務體系建立相適應的數據資源獲取能力，目的是實現數據流，信息流和業(yè)務流彼此之間能夠高度統(tǒng)一。

因此，建立數據中臺只是為了提高數據的治理和應用效率，同時還要注重源端業(yè)務系統(tǒng)的能力改造提升，對于難以改造的“舊系統(tǒng)”，RPA機器人等技術也是常見的數據源保障型策略。

對于新建系統(tǒng)，可以在項目早期就開始規(guī)劃數據采集相關的技術指標，并納入技術架構標準，即系統(tǒng)建設不僅要滿足基本的業(yè)務流程，還要滿足分析型的需求。“轉型”的最終效果，應該是達到一種業(yè)務全域感知的綜合能效。

4. 柔性協(xié)同

數字化企業(yè)將變得更有“彈性”，在數據貫通的基礎上，很多業(yè)務板塊和條線之間的邊界也更加模糊。部門之間，業(yè)務之間需要具備柔性協(xié)同能力。為了滿足特定的數字化業(yè)務場景，必須在流程上和數據上“打通”。

要想做到柔性協(xié)同，需要擁有組織機制方面設計。成立專門的項目攻堅小組和數據治理團隊來負責指導或實施。

除此以外，柔性協(xié)同還涉及到上下級單位之間的聯(lián)動配合。哪些事項在本層單位內部處置？哪些問題需要上報上層單位來負責？這些問題都需要有效率和規(guī)范雙重方面的考慮。

5. 知識賦能

數據的高階表現形式是知識，知識可以提高業(yè)務活動的規(guī)范性和專業(yè)性，通過與AI技術相結合，實現業(yè)務的自動化和智能化。

知識更多來源于非結構化數據，例如企業(yè)的文本格式資料，很多AI應用本質都是在做知識查詢和知識推理。

企業(yè)通過數字化轉型可以推動知識資產的沉淀和共享，促進各類業(yè)務人員工作效能的提升，加速人才培養(yǎng)。