数字中国2522，个人和企业的有效数字化

前一阵写了数字中国2522， 本篇写写个人和企业的有效数字化之路。相关参考：数字中国2522：个人和企业的数字化建设(上篇)

数字已经成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第5大生产要素，数字化已经不是趋势，数字社会已经来临。全 球和全中国都在讲数字化，作为个人和企业，都要有意识地投入数字化的浪潮中。

不管是个人还是企业，数字化有几个原则：

数字化不是喊口号不是赶时髦，而是为了解决实实在在的问题，所以要先做重要的部分。

数字化不是一蹴而就，而是也要平衡资源和ROI，所以不能一口吃成胖子，而是分阶段分步骤推进。

数字化有时候也不是高大上，并不是为了绚丽多姿的呈现，而是更要有灵活实用的好功能。

数字化分为3部分：系统建设，数据看板，数字产品。首先需要有一些基础数据的维护（例如，客户/供应商信息、商品基础信息、物流要素、成本要素等），才能进行系统建设。其次，系统建设完成后，才能做出让业务不再盲人摸象的数据看板。结合系统建设和数据看板，做出一整套包含解决方案的数字产品。

数字化有3层：信息可视；数字分析；数字解决方案。

01

个人的数字化

数字能力是一个人的底层能力。个人要先有数字化意识，巧用AI， 学会数据分析，然后做系统方案。

(1）首先要有数字化的意识。

在日常的工作中，需要刻意去思考：我手上的这些事情，哪些是人工的重复的是可以被代码和AI取代的；哪些虽然无法取代但是可以通过数字化赋能的。这里并不是说要每个人都要写代码，而是可以把一些事情规则化、流程化和逻辑化。通过这些规则、流程和逻辑，提升效率。效率包括了个人和组织的工作效率、业务的效率。重复的机械的工作必然会被AI取代，只有把自己从重复的没有太多value-added的工作中释放出来，才会有精力去做一些无法取代的事情。

(2）其次是会数据分析。

有了数字化意识和思维还不够，还需要具备数据分析能力。个人认为数据分析能力越强的人，越能做好数字化。要学会使用一些基础的工具，比如Excel. 有一些人对EXCEL很不屑一顾，其实我觉得能把EXCEL玩得溜的人，更有逻辑性和思维。EXCEL不仅可以做图形和图标，也会有很多的公式，有些公式的复合运用需要较强的逻辑性。同时，EXCEL可以做一些模板，对于需要定期多频次分析的数据，做好模板设计好公式后，后续每次只要更新源数据后刷新模板即可。

我在一些书籍里也看到了专门写EXCEL的，比如《数据化管理 – 洞悉零售及电子商务运营》，作者黄成明，中国中信出版社与电子工业出版社联合出版。连比尔盖茨说，EXCEL才是微软伟大的产品。

(3）学会系统方案：从可视到分析到解决方案。

不是说excel使得好了，就要守着excel不放了。而是要想办法把手动的分析变成系统自动触发。海量的分析手动做不了，或者很花时间。

作为业务方。定要有BRD或者MRD概念。BRD = Business Requirements Document 商业需求分析文档；MRD = Market Requirements Document市场需求分析文档。两者的意思其实差不多。BRD或者MRD并不是一个形式文档，而是业务方要真正思考清楚，业务的痛点、需求的价值、投入系统开发的ROI(Return on Investment),也就是投入的成本能带来多大的业务增长或者减少多少的业务损失)，详细的需求是什么。没有系统做不出来的东西，只有说不清楚的需求。业务方不要想当然，为了数字化而数字化。有时候着急忙慌提了需求，也做出来了，可能一次也没有用过。

作为产品经理。一是不要接受业务方的想当然。产品经理要接受合理并且准备充分的业务需求，同时也要学会拒绝一些需求不明确没有ROI的需求。二是要有点、线、面、体的概念，产品经理会接受到来自很多业务方的需求，所以需要把每个点的需求变成立体的、可以链接成立体的产品网络。三是要有优先级，确定要做的需求，因为时间和资源的限制，需要平衡各个需求哪些需要赶紧做，哪些可以等一等。

作为技术人员。一是要了解业务流程，只有了解了业务流程才能设计出更符合实操的系统。二是不只是跟着产品经理的PRD走，技术的架构和设计也要有灵魂。

(4）巧用AI

ChatGPT很火。AI可以帮助实现一些数字化和信息化的功能，但是不能取代系统。使用AI的关键字在于“巧“，而巧也不是走捷径，而是通过AI也培养一些系统化、数字化的思维。怎么说呢？

“君子生非异也，善假于物也”。AI是个工具，巧妙应用，才有点石成金的魔法。AI首先应该教会我们的是：学会如何问问题，如何加上前提和假设条件。“有多少好答案，都在等待一个好问题“。而问好问题= 会提清晰的业务需求。这也是第3）部分说的作为业务方如何提需求。需要有角色场景、任务简述、需求描述。

例如，向ChatGPT提问：

我要写一份羽绒服的广告文案。

我要写一份羽绒服的广告文案，今年有另外4个品牌和我们打价格战，我们的羽绒服含绒量、充绒量上都超过竞争对手，而且由于特殊的网格设计，蓬松度能维持的更久。你要把这几个参数的优势写清楚，让消费者看到以后会觉得我们的羽绒服买回去能穿更久，别看价格更高，但其实更省钱。300字以内。

后面这个问题加进了角色，需求或者任务描述，AI给出的答案也会完全不同。

摘自：卓克 《怎样用AI高 效学习》

02

企业的数字化

企业首先要确认数字化的战略，接下来组织和流程。业务模块要和系统模块进行匹配，并且做好数据治理，系统上线后进行持续的优化。

(1) 确定数字化战略目标

数字化不是个人的行为，员工再有积极性，没有自上而下的战略也无法推动数字化。将企业的战略和使命转化成数字化的愿景，是企业数字化的white_word$$3053。要做顶层设计和数字规划。

数字化战略首先要了解营商环境，进行商业环境的SWOT分析，特别是部分的实体店，在缺少数字化基因的背景下，更要明确数字化的战略目标。可以从以下几个方面来看：

推动业务规模增长。通过数字渠道（O2O offline to online等），吸引新客户、增加销售额。

提升运营效率、增加员工价值感。通过数字化手段赋能，优化生产流程，同时减少线下一些重复的且对于员工个人没有value-added的工作，从而员工个人可以投身到更有价值的工作。

降低商品和运营成本。运营效率的提升，和流程的 优化，数字化技术整合渠道流程，可以部分降低商品自身的成本，以及和商品相关的运营成本。

提升客户体验。例如零售商线下的自动结算，线上的商品详情页面(PDP, product page view) 优化、下单页面步骤的简化，物流页面清晰的节点展示等，这些都可以提升客户体验，从而提升转化(CR, conversion rate) 、增加老客的留存率和吸引新客。

战略确定后，需要框定一个全公司整体的预算范围，也就是数字化投入金额占比和金额绝 对值。有一些数据可以参考：我国全社会研发经费从2012年的1万亿增加到2022年的3.09万亿，研发投入强度从1.91%提升到2.55%（研究开发费用占销售收入比率）。

而对于申报高新企业的研发费用有更高的要求。企业近三个会计年度的研发费用总额占销售收入总额的比例：企业最近一年销售收入若小于5000万元，研发费用占比不得低于5%；若最近一年销售收入在5000万元至20000万元，比例不得低于4%；如果最近一年销售收入在20000万元以上，那比例就不能低于3%。

(2) 业务与数字系统的匹配

在确定企业的数字化战略之后，成立数字化组织之前，需要把企业内部甚至外部相关合作方的业务放到数字化的大网络中。也就是根据数字化战略，画出一张业务与数字系统的matrix（矩阵图），可以top down和bottom up两者结合。

Top down, 就是画大图，将每个业务线的想要实现的目标，匹配需要数字化支持的部分。

Bottom up就是细化到每个小的业务单元，哪些是需要数字化的。

Top down和Bottom up结合，white_word$$652产出一张最终的数字化网络图谱。每个模块再有几个维度的分类：

已实现、需迭代、短期全新、长期计划。

数字看板（实时数据还是T-N）、数字产品、纯系统建设。

考虑各个系统之间的链接

(3) 组织保障、流程确认、评估ROI.

有了自上而下的战略，并且有了业务与数字匹配的网络图之后，就可以规划数字化的组织了。主要有三大模块：业务、产品、技术。不同的业务线，例如采购、销售、供应链、物流等，对应不同的产品线和技术线。每个业务人员都可以是数字化组织得远，不过最 好让既懂得业务流程又有一些数字化基础的人作为也业务方的代表参与到数字化建设中。没有技术做不出来的东西，关键是业务首先能把流程和需求说清楚。

产品经理的组织，需要逻辑清晰、有业务意识懂一些业务流程，能画框架也能关注细节。技术人员的组织更需要把架构和细节落地。

有了组织以后，需要确定数字化的流程和评估ROI.  数字化不是喊口号，不是为了数字化而数字化，不是一拥而上，不是一蹴而就。确定数字化战略后，在数字化的开始阶段，产品团队和技术团队可能都会接到海量的需求，怎么办呢？都接是肯定接不过来的，所以需要有是否投入技术开发的评估流程，可以成立数字化项目评选委员会，对各个数字化项目进行评估，只有评审通过的项目才能进入开发流程。

成立跨部门项目组，特别是三位一体（即业务方、产品、技术）的人员组成，进行前期调研和立项。

项目组明确BRD (Business Requirements Document）或MRD(Market Requirements Document).

产品和技术初步评估需要投入的人力和技术成本。

项目组评估ROI (Return On Investments)，确立项目的性质，是不做业务就会死、基础建设、优化迭代还是能够实打实增加销售的，同时去匹配white_word$$764说的企业数字化的四个战略

上评审委员会。评审维护员会的组成需要有相关业务和关联业务的Team leader。对于投入比较大的项目，建议至少五人，小项目则至少3人。对于大项目还是小项目没有绝 对的标准，毕竟各个公司的规模和性质也不一样。比如对于一些大公司来说，需要20来天就能开发完成的，可以定义成小项目，需要上百天才能完成的，算是一个中型或者大型项目。

对于通过评审的项目，确定PRD(Product Requirements Document)、 优先级、开发、UAT(User Acceptance Testing)时间和上线时间。

也就是说整个评估流程可以概括为几个字：调研 -> BRD -> 方案和ROI -> 评审委员会 -> 评审通过 -> PRD -> 排期 -> 开发 -> UAT -> 上线。

同时，对于部分项目，要确认系统是要自行开发还是外采，对成本、现有适用性和长远使用的角度进行评估。

(4) 数据治理是前提

数据治理主要是确保数据质量。数据的质量表现在数据缺失、数据异常、数据重复或者错误。所有系统上线前，都要经过数据大清洗和多次验证，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。

数据治理还包括数据的合规性和安全性。

数据治理要建立元数据管理系统，记录和管理数据的定义、结构、关系和用途等信息。元数据其实就是基础数据，有什么数据 - 数据是什么 - 来自何处 - 如何流转 - 谁可以访问。确保各个模块元数据的准确性也是数据治理的前提。

(5) 持续优化

数字化不是一蹴而就，需要分阶段分步骤推进。持续优化是指定期回顾已经完成的，在现有基础上不断迭代，通过一条主干不断长出枝叶来。