今天，我将分享我对数字化转型的一些想法，并结合各大咨询公司发布的白皮书内容，构建企业数字化转型中的能力框架和成熟模型。
什么是数字化转型？
首先，我们在百度词条上摘录数字化转型的简要描述如下：
数字化转型是基于数字化转换和数字化升级， 以新的商业模式为目标，进一步触及公司核心业务的高层次转型。数字化转型是为了开发数字化技术和支持能力，建立一种充满活力的数字商业模式。数字化转型表明，只有企业系统、彻底地重新定义其业务(或重大、完整)，而不仅仅是IT，只有重新定义组织活动、流程、商业模式和员工能力，才能实现成功。
如果简单提取这个词条的核心内容，你会看到关键点包括:
数字技术的应用
转型目标支持企业创新或改变新的业务和商业模式
转型涉及到IT，组织、流程、业务、人员
这三点可以理解为数字化转型的核心。但事实上，对于数字化转型，你从不同的角度有完全不同的理解。
对于外部经济和战略专家来说，更多的会谈是消费互联网、数字经济、工业互联网、数字孪生等；对于企业CEO对于类似的企业新战略和数字商业模式的创新或重构IT咨询服务提供商和应用软件提供商更多地从技术层面讨论数字转型，包括企业数字平台建设、智能制造和云本地解决方案，我在前一篇文章中也提到过。
正是因为这个原因，我们可以看到数字化转型越来越泛化，这使得我们更难把握其核心。
数字经济是所有企业在数字时代都应该考虑的问题。在不久的将来，它将成为社会经济的新引擎，并逐步促进工业互联网和企业商业生态的数字转型。企业的数字化应以顶级设计为基础，结合产品设计能力、社会服务能力、渠道终端覆盖能力等核心竞争力，以及未来的产业互联网和生态发展方向，依托企业自身的优势，把握企业自身的数字化本质。
企业数字化的本质是什么？其主要特点包括三个方面：
一是连接员工、客户、物联设备；
二是数据，即连接后实时生成的数据；
三是智能，是数据驱动的智能能力。
以上三个方面的个人理解是数字转型的三个核心内容。其他内容仍围绕上述三个核心内容展开，因此应首先从以下三个核心内容进行解释。
为新构图如下：
简单总结如下:
通过连接解决业务协调，在业务协调中生成和积累数据，通过数据处理、分析和洞察，进一步推动业务和运营。同时，数据的持续积累最终支持更高水平的自学，促进业务运营的智能化，形成闭环的持续优化和改进。
连接01-解决业务协调和生态建设问题
在早期阶段，企业往往不关注外部连接，更多的是实现内部价值链，通过内部供应链、金融、营销、生产等核心业务流程，支持企业的基本业务运营。
在互联网的早期形式下，传统企业开始考虑电子商务，这可能是基于京东、天猫等平台本身提供的B2B2C架构模式，建立自己的电商自营店，进行线上销售。二是扩展到消费互联网，即扩自营电子商务系统，扩大微信小程序、微博等数字营销手段，实现直接接触客户的能力。扩大从公域流量到自身私域流量的引流能力，实现私域流量的持续运行。
对于直接面向C端用户的企业，如家电、鞋子、服装、日常家用消费品等，可以看出，基于数字营销手段构建自己的消费互联网已成为一种趋势。
现阶段流量成为核心价值体现。
那么，在消费者流量问题得到解决后，企业能否支持足够的流量和需求呢？在工业互联网时代，这不是一个简单的企业最终决定权，而是整合整个产业链的上下游能力。
我们可以看下最近几个月关于新冠疫苗上市公司的股票炒作路径，最开始是类似医药，生物等疫苗研发企业股票涨。然后是关于疫苗的冷链运输企业股票涨，最后小到生产制作疫苗瓶子的企业股票涨，而这些实际上就可以理解成要给完整的产业链。
如果没有整个产业链的能力支持，疫苗的研发最终无法达到最终消费者。这有点像APS先进计划排程中提到的内容ATP承诺，当客户需求来临时，您必须承诺交货期和可交量。此时，整个下游产业链必须共同响应并完成计算。
也就是说，在社会合作日益完善的情况下，为了提高最终的产品和客户服务能力，企业不能单方面完成，而是需要整个产业链的协调和能力整合。
对于工业互联网，网上有很多文章来描述这个内容。更主流的说法是建立一个完整的生态系统，由类似的行业协会或有影响力的企业领导。事实上，个人理解
在集中的架构模式下，必须是供应链协调中的牛鞭效应问题。
事实上，工业互联网的最终，事实上，工业互联网的最终构建思维应该是以非盈利的第三方领导的标准体系。同时，传统的串行链路协调转变为网络信息交互和协调模式，类似于分散架构。在这种模式下，控制能力与业务流程的协调分离不仅可以实现标准控制，还可以实现业务流程的点对点协调和高效协调。
因此，当我们谈到企业数字化转型的连接时，首先要解决上下游的业务协调问题，从最初的解决到客户的直接接触能力，再到整个产业链的上下游协调。
所有协作的目标都是更好地实现产品价值创造，更好地响应和满足客户的需求。只有这样，我们才能继续提高客户服务能力，抓住市场。
连接02-万物互联和数字化
要理解连接，还需要谈谈连接类型的变化。
这种连接不仅是物与人之间的连接，也是物与人之间的连接。信息的自动生成、收集、处理和应用是通过连接形成的。
在信息时代，我们很少谈论连接这个词，但我们经常谈论三流整合，即物流、信息流和资本流的整合。在这里，我们只谈论物流和信息流。这两者是如何整合的？
让我们举一个最简单的场景来解释：
一家企业生产了1000台电视机，需要从深圳工厂发送到华东配送中心仓库。此时，实际操作是先建立出库单，进行出库处理。然后安排实际的物流公司进行运输。运输到华东后，配送中心管理人员将在系统中建立入库单，接收入库。入库完成后，内部库存记账，形成内部结算单。
通过这种方式，我们实现了物流、信息流和资本流的统一。
那么问题在哪里呢？
如果我们在创建入库单的时候有1000台电视，但是实际实物只有999台，这个时候就没有地方报异常了。差异往往只有通过月结库存才能发现。
也就是说，我们传统的信息方式过渡依赖于人来解决信息的生成、输入、修改等操作。确保信息流与物流信息的统一和同步，通过系统中人员的操作。
在数字化阶段，我们希望通过物联网，5G与移动互联网等新技术实现信息的自动化和匹配。例如，我们常说RFID和条码应用，完全就可以实现物品的自动化出库入库，单据信息的自动化形成和处理。
当我们第一次实施智慧城市时，我们经常说数字城市是智慧城市的基础。数字城市首先解决了城市中的所有信息，并标记了空间属性。
对应到企业数字化里面也是一样的道理，即数字化技术和应用里面一个关键就是即：
信息化:人输入信息 时间
数字化:实物自动收集信息 实物自带空间信息 时间
在企业数字化转型和智能制造中，近年来有一个词非常流行，那就是数字孪生。让我们来看看网上对数字孪生的简单定义。
数字双胞胎是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，整合多学科、多物理量、多规模、多概率的模拟过程，在虚拟空间中完成映射，反映相应物理设备的整个生命周期过程。简单地说，我们希望我们的计算机系统中的三维虚拟模型能够相互映射、匹配和自动化。
回到刚才的概念也是如此。
在数字化转型中，连接不仅仅是引入物联网和5G等待新技术，但真正希望通过引进新技术，完成物流、信息流和资本流的自动匹配过程。如果理想化点被理解，那就是未来IT支持业务系统的最终目标是不再需要人工输入、处理和审核系统中的文件。
数据驱动和智能化
谈企业数字化转型时，必须单独拿出数据。
然而，相应的数据问题实际上是企业在原始业务中运作的IT系统建设已经在进行中。建立基础主数据平台、数据控制管理系统等做法有很多。BI系统、大数据分析平台等。
那么，当谈到数字转换时，数据维度带来了什么新鲜事物呢？
事实上，在第一阶段，数据只应用于管理和自动化。通过信息化建设，我们不断地IT在系统中形成数据，支持我们最基本的业务运作。
例如，我们常说，您需要完成端到端供应链流程，包括供应商、采购框架协议、采购订单、采购接收单、出库单、付款单等。通过这些数据的产生，使用，交互和协同我们完成了一个完整的端到端业务流程，即：
数据支撑了基本的业务流程运作，实现管理自动化。
在第一阶段数据实际上也可能应用到运营，比如我们常说的构建了企业内部的BI系统，通过BI系统进行辅助决策和运营。但是在数字化经济时代，面对客户的需求我们需要更加敏捷地响应，传统的BI很难做到如此敏捷。
其次，在第一阶段更多的是固化的定时操作，比如我们接到到订单后，安排采购和生产，我们每个月进行一次需求计划和预测，然后安排生产。而在数字化阶段，真正需要回答的是客户究竟需要什么？我们该生产多少，哪些应该多生产哪些应该少生产，基于当前的订单数据，我们应该如何快速调整我们的市场策略，如何引导客户产生更多的购买需求等。
也就是说数据不再是简单地实现管理自动化，而是需要形成数据思维，形成数据驱动运营的思想。这与我们在谈到中台建设时，将业务能力数据化和数据能力业务化是一个道理。
当积累到一定量的数据后，你就可以开始考虑智能化的问题。
我始终认为，企业的数字化转型，智能化度是一个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的自动化，而是基于历史数据进行持续的学习，形成有价值的规则，并持续改造运营和业务运作的能力。
而从自动化到智能化的过程中，数据刚好起到了承上启下的作用，即数据本身的积累数量、数据的质量、数据的全面性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建，深度学习的输入和算法优化。没有数据，所有的智能化都是空谈。
注：在谈到数据这个维度的时候，我们经常会马上谈到数据中台，大数据分析平台这些技术层面的内容。但是实际上数据维度的核心仍然是数据驱动运营的思维转变。而且这种驱动是一种实时敏捷的驱动，是一种对运营的持续优化改进。
业界的一些数字化能力框架
前面已经谈到企业数字化转型涉及到组织、业务、技术、运营多个方面的内容。在这里我们列举和分析下业界的一些著名咨询公司给出的企业数字化转型能力框架模型进行分析和说明。
德勤管理咨询携手第四范式发布了双方共同研究并撰写的白皮书《数字化转型新篇章：通往智能化的“道、法、术”》。白皮书详细阐述了企业智能化转型的原因和特征，以及企业即将面对的机遇与挑战。白皮书从“道、法、术”三个层面进行了解构，为企业描绘出转型的方向、模式与路径。
在该白皮书首先指出，企业的数字化转型已经进入到智能化阶段。大多数企业从互联网技术开始积极积累，度过了如核心系统改造、移动技术应用、分析认知等，并初步进入到自动化和智能化阶段。不少公司已经开始实施类似机器人、自动分析等，但是企业智能化转型远远不止这些内容。
书里面给出了数字化技术演进路线如下，可以参考。
其中绿色点给出了智能技术的应用点。
在该演进路径中分为了连接-》分析-》智能三个阶段。实际上和我前面提到的连接、数据和智能三个核心内容是完全匹配的。
即连接解决的是基本业务协同问题，数据和智能解决的是持续运营和能力提升问题。智能化既采用连接产生的数据进行学习和决策，同时结果又反哺回业务协同中，优化产品功能，提升客户体验和服务。
在该书里面提出，企业可通过构建六大方面的核心能力，以快速实现智能化转型的终极目标。这六大方面能力可以理解为德勤给出的数字化转型方法论和能力框架。其中六大核心能力包括：智能化战略、人才体系、运营、需求、技术和数据。具体如下图。
从该图我们也可以看到，企业要完成数字化和智能化转型，是要给涉及到战略，组织，人员，业务，数据，数字化技术，运营多方面共同努力的要给系统工程。
没有以上各个方面的高效协同，很难真正实施成功的数字化转型战略。这也是我们经常谈到数字化转型首先是要给战略思路，数据驱动运营思维，无边界化思维的转变，其次才是数字化技术的应用和支撑。
针对以上6方面的核心能力，每个能力从动态发展阶段来考虑，又分为了认知、探索、应用、系统化、全面转型5个阶段。这样就构成了要给完整的能力框架模型。
比如对于战略和需求两个核心能力，5个阶段内容展开具体能力框架内容如下：
下面谈下毕马威发布的智链企业数字化转型框架。
智链企业是毕马威面向行业（更多针对直接面向C端的零售行业）的数字化转型框架和能力模型，是企业数字化转型方法和解决方案，可帮助企业实现从战略到执行的数字化转型。新的营商环境和创新技术使得具备数字化能力的企业获得弯道超车的良机。
毕马威的零售数字化转型核心框架指出，零售数字化能力建设必须以构建顾客与品牌的高效链接、重塑增长方式、创造增量价值为“一个目标”；将深度运营顾客、重新定义“货”和“场”、促进“跨边拉动效应”作为“三大抓手”；从产品、价格和营销、顾客体验、无缝安全交易和敏捷供应链四个角度构建“四轮驱动”；加快构建“双模”式技术平台和内部组织能力的“两层地基”，并积极通过推动数据分析能力和外部生态合作体系升级，打造“双模”式“双向支柱”。
基于核心框架，毕马威构建了零售数字化转型能力模型——“智链企业”，从数字化运营、驱动、基础、组织和生态系统五个领域定义了零售数字化的“八大能力”。“八大能力”又可分解为40个子能力指标，对数字化转型必须构建的能力体系提供准确可行的定义。
具体能力框架模型如下：
根据该能力框架中和各项子能力，我们就可以运用成熟的行业数字化转型方法论和行业领先参考框架对企业进行数字化能力成熟度诊断。明确企业在哪些数字化能力与行业基准存在差距，形成未来企业数字化转型战略框架和数字化能力建设重点领域。
由于该框架偏零售行业，可以看到更加强调了产品创新，产品创新和客户体验方面的内容。而对于组织、技术架构、全渠道驱动交互，数据洞察基本也在前面讲数字化核心内容的时候都强调过。
企业数字化目标通常包含两大侧重点。一是提升运营效率，二是驱动收入增长。
前者关注的是如何以数字技术优化流程、提升企业敏捷性等。后者关注如何借助数字技术打造新的收入来源，例如用新技术提升消费体验、制定新的定价模式等。
例如零售商沃尔玛的一项数字化行动目标就是提升营销精准度，为此该公司在创新和优化算法的基础上建立了一个新的搜索引擎，通过分析消费者历史搜索习惯和社交模式为其推送最感兴趣的商品。这一搜索引擎的使用为沃尔玛带来了10%－15%的交易量提升。
对于企业数字化转型，在明确目标后，企业必须展开更为深刻的内部变革，从观念到能力都需要新的变革。具体的数字化转型路线图参考：
在整个转型里面也提到首先是数字化思维方式的转变，其次才是技术的应用。
新的数字技术层出不穷，企业需要明智决策投资于哪些数字技术和能力。而打造数字化企业和赢得数字消费者应是企业关注的两大重点领域。
为打造数字化企业，企业应当借助产业物联网、人工智能、敏捷创新等数字技术对其运营进行改造升级，提高内部运营效率。为赢得数字消费者，企业需要摆脱原有的产品驱动型发展方式，真正了解客户显性和隐性诉求，提供与客户个性化需求密切相关的解决方案和用户体验。
比如一家日本连锁便利店采集并分析了来自全球4000万忠实用户的数据，用以优化营销投资方案和改善货架空间分配及利用率，该项目为其带来125万美元的利润及超过1.25亿美元的年收入增长。
在中国通信标准化协会云计算标准和开源推进委员会和中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）云计算与大数据研究所主办《企业数字化转型IOMM发布会》上，以现场直播的方式发布了业界高度关注的企业数字化转型首个成熟度模型IOMM标准。
企业数字化转型首个能力成熟度模型IOMM标准分为五类阶段，分别是基础保障类、业务支撑类、平台服务类、客户运营类和创新引领类，每个类别都有合理的阶段和适用单位，将对相应阶段的能力进行评估定位水平，并以价值分数进行效果验证。IOMM整体框架包括两大领域、四大象限、六大能力、六大价值，从能力和价值角度全面衡量企业数字基础设施的能力和体现出的价值。
IOMM整体框架包括服务运营和云化管理两大领域、四大象限、六大能力、六大价值，从能力和价值角度全面衡量企业数字基础设施的能力和体现出的价值。实际上对于该成熟度模型仍然是偏数字化技术层面，从整体来讲反而弱化了企业业务战略，产品创新和客户体验服务等方面的内容。
而基于两大领域展开的具体六大能力如下：
服务产品化：数字基础设施不同层面的能力产品化
能力平台化：不同层次平台，如iPaaS，aPaaS等
数据价值化：数据一体化运营
管理精益化：标准化敏捷化的管理思路
运营体系化：层次化场景化的服务体系
风控横贯化：观察各业务部门的风控体系
对于服务运营领域，重点是重组技术、组织、服务和数据等要求，建立以客户为中心的运营体系。而对于云化管理，则是用云化管理的思路管理数字基础设施，形成产品化、平台化、数据化的多层次管理平台。这个实际和我头条上谈云原生解决方案中的技术平台构建思路完全吻合。
如我在前面重构了覆盖微服务、DevOps、容器云和微服务治理的云原生解决方案技术中台架构，该架构则是重点实现上面能力平台化这个关键能力，如下图：
云原生加速企业数字化转型，架构和理念与数字化转型趋势一脉相承，为开发高效、可扩展且可靠的软件，形成高效 IT 研发能力开辟了道路，助力企业更加顺畅地数字化转型。
容器、持续交付&DevOps、微服务构成了云原生技术黄金三角，这是所有希望数字化转型的客户都逃不开的“黄金三角”，三大核心技术的不断成熟促成了云原生理念的兴盛。
对数字化能力框架的再思考
在前面分析了业界当前主流的企业数字化转型框架和能力成熟度模型。在前面我也提到了数字化核心仍然是连接、数据、智能三个方面的内容。数字化转型核心目标仍然是为企业创造业务价值，而上面三点正好是在企业核心业务价值链的持续优化和改造上面。
对于连接解决基本的业务链协同问题，通过连接下的业务协同形成数据沉淀，通过数据的存储处理，管控治理形成数据服务能力反哺业务。同时数据持续积累又进一步为机器学习，深度学习等智能化分析应用提供服务。
基于以上思考，我们就可以更好地来理解和重构数字化框架。
上图是我对企业数字化转型能力框架的一个重构，绿色部分还是围绕核心业务价值链的内容。其中最核心的又是连接、数据和智能三个部分内容。
在下层增加了组织支撑和技术支撑。
组织支撑：包括了组织，人员，文化，过程等内容。
技术支撑：包括了云原生，物联网，5G和数字孪生等，也包括数字中台构建
在最长增加了运营支撑
运营支撑：核心是基于数据驱动思维下，以价值创造为目标的持续改进
以上即是对企业数字化转型框架的重构理解，对于该能力框架后续准备再专门写文章来进行说明，从该框架至少可以清楚的明白当我们谈一个管理，业务或技术内容的时候，再整个框架里面具体的位置。比如我们谈产业互联、谈上下游生态和能力开放体系构建，那么就在图中的全产业链协同部分展开。
当然，在核心能力基础上，我们还可以增加横向维度来构建一个完整的能力评估矩阵。对于横向评估维度实际上本身也可以有多种选择，包括：
建设程度：从认知，到试点应用，到全面实践
智能程度：从信息化到自动化，再到智能化
范围程度：从单个业务，到业务域，再到企业全业务覆盖
也就是说基于上面的各个横向展开维度，我们就能够构建一个企业数字化转型的能力成熟度框架，并基于当前业务和IT现状，对各个阶段的关键能力现状进行评估。再结合企业实际的业务战略目标，数字化转型目标来制定企业数字化的具体演进和实施路线设计。
企业数字化转型规划设计（107页满分资料附PDF下载）
数字化转型的必须了解的十个关键词
华为董事长郭平：避免赶时髦，数字化转型和企业战略需深度互锁
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国有企业数字化转型场景示范和线路图（附PDF下载）
数字化转型工作手册（附PDF下载）
数字化转型的重点，难点和解决方案