企業(yè)數(shù)字化轉型想要取得成功，需要具備哪些必不可少的因素？本文作者結合之前數(shù)字化轉型戰(zhàn)略落地的項目經(jīng)驗，歸納為戰(zhàn)略、組織、技術三個重要因素，并對每一項進行了分析。

數(shù)字化轉型是寒冬之下企業(yè)的必經(jīng)之路，但是數(shù)據(jù)統(tǒng)計70%的企業(yè)數(shù)字化轉型最終以失敗告終，企業(yè)數(shù)字化轉型想要取得成功，需要具備哪些必不可少的因素呢，結合這兩年做的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略落地的項目，總結下來核心的三架馬車分別是：戰(zhàn)略、組織和技術。

一、戰(zhàn)略：數(shù)字化戰(zhàn)略

變革、轉型對于企業(yè)來說一般都是刮骨療傷，會經(jīng)歷比較長的陣痛期，所以想要轉型成功，首先需要有企業(yè)自上而下的戰(zhàn)略支持，也就是說需要CEO層面認識到數(shù)字化轉型的價值，并將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為企業(yè)未來階段的核心戰(zhàn)略規(guī)劃之一，曾經(jīng)遇到過一個企業(yè)CIO牽頭推動數(shù)字化轉型項目，雖然CIO初期說服老板立了項，但CEO并未真正意識到數(shù)字化的戰(zhàn)略意義，后期項目落地需要市場、運營等其他團隊協(xié)同執(zhí)行時，阻力重重，最終項目結果可想而知。

一把手抓數(shù)字化轉型（至少表名鑒定的支持態(tài)度），執(zhí)行團隊才能師出有名，拿著CEO的尚方寶劍，一路披荊斬棘，攻堅克難。

二、組織：組織基礎

在企業(yè)管理領域有個著名的組織楊三角模型，總結下來就是企業(yè)的成功和組織能力息息相關。制度、組織、機制等一系列最基礎的保障。

組織架構：事在人為，事情總是需要有人做，企業(yè)應有合理的組織架構，以支持走完數(shù)字化轉型從戰(zhàn)略到落地的職能部門，比如戰(zhàn)略分析部門、數(shù)據(jù)研發(fā)部門、IT軟件研發(fā)團隊等。

1、CIO/CTO

數(shù)字化轉型是一把手工程，轉型必然涉及現(xiàn)有組織或流程的變革，自下而上的轉型幾乎不可能成功，所以需要戰(zhàn)略層面的授權，否則師出無名必然功敗垂成。

2、外交官

術業(yè)有專攻，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務人員對數(shù)據(jù)的認知處于比較淺的層次，想要在轉型過程中，數(shù)據(jù)團隊不是閉門造車，而是深刻的理解了業(yè)務流程和痛點，就需要具備深厚的數(shù)據(jù)功底的“外交官”的角色，去不斷深入業(yè)務過程，可以告訴業(yè)務數(shù)據(jù)能夠帶來哪些改變，現(xiàn)有哪些數(shù)據(jù)，還需要做哪些工作。

這一角色最好主要由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理承擔，因為他可以去協(xié)調組織不同的資源，去把事情做成。同時數(shù)據(jù)分析師，或者數(shù)據(jù)倉庫的負責人也可以參與，作為信息的輸入和輸出。

3、智囊團

數(shù)字化轉型最終的目的是帶來實打實的價值收益，所以需要能夠基于數(shù)據(jù)，充分挖掘出有用的信息，為業(yè)務提供決策或智能應用的輸入，數(shù)據(jù)分析師主要利用數(shù)據(jù)分析的技術和手段提供最優(yōu)的決策，算法工程師則依賴于AI技術，提供更加智能的能力，比如基于AI的智能排班流程，個性化營銷或產(chǎn)品推薦服務等。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理主要是參與其中，提供部分業(yè)務知識的輸入。

4、奠基者

數(shù)據(jù)是數(shù)字化轉型的根據(jù)，沒有數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)臟亂差，轉型過程必然坎坷或面臨失敗。數(shù)據(jù)匯聚、清洗加工處理，形成可以高復用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并對數(shù)據(jù)進行持續(xù)的治理，保障數(shù)據(jù)質量，降低存儲和計算成本，主要是數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的職責。在這過程，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理主要是數(shù)據(jù)需求或數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求輸入，提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設所需要的業(yè)務信息輸入。

5、建筑師

工欲善其事必先利其器，數(shù)字化轉型過程中，數(shù)據(jù)從采集到分析應用過程中，基于數(shù)據(jù)產(chǎn)品或工具來提升數(shù)據(jù)應用流轉的效率，在這過程中，需要相關的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理規(guī)劃和設計對應數(shù)據(jù)產(chǎn)品，由前端工程師和后端工程師進行開發(fā)變現(xiàn)。

流程機制：項目落地需要有規(guī)范的項目管理流程，否則必然會遭遇延期、質量問題、成本問題等，一般成熟一些公司會有標準的PMO流程，比如定期會議機制，可用來督進工作進度、監(jiān)控實施流程；定期審查機制等，用來審查操作過程、優(yōu)化操作標準等；此外，相應的激勵和考核指標（通過對各層級、各方面利益相關者設置激勵舉措和KPI等硬約束指標，提升各方工作積極性和工作，如KPI和OKR管理制度。

三、技術：數(shù)據(jù)及IT技術

數(shù)字化轉型除了戰(zhàn)略層面的思維和組織轉型外，想要戰(zhàn)略取得實際的降本增效的效果，則必須要有相應的數(shù)字化工具或者數(shù)字化應用開發(fā)技術，輔助戰(zhàn)略落地。數(shù)字化轉型設計的主要技術通常包括：

數(shù)據(jù)獲取與采集技術：數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)化、數(shù)智化的根基，對于線上化的產(chǎn)品和工具是數(shù)據(jù)埋點相關，而一些智能制造等其他行業(yè)，數(shù)據(jù)采集則是傳感器數(shù)據(jù)采集和同步技術

大數(shù)據(jù)存儲與計算技術：大數(shù)據(jù)4V特點（價值密度低、數(shù)據(jù)量大等）決定了需要大量的服務器資源來進行數(shù)據(jù)的存儲，以及相關任務的計算，所以需要具備大數(shù)據(jù)集群的建設和運維的技術能力

數(shù)據(jù)分析與挖掘技術：數(shù)據(jù)分析一般是指的數(shù)據(jù)分析師的商業(yè)分析或者業(yè)務分析，常用的如SQL、Python等技術。

數(shù)據(jù)科學與AI能力：數(shù)字化轉型的高階階段是數(shù)智化應用，數(shù)智化主要是利用機器學習及各種算法模型來產(chǎn)生業(yè)務應用價值，包括設計開發(fā)統(tǒng)計算法和模型技術

數(shù)據(jù)安全技術：數(shù)據(jù)一旦廣泛應用就意味著數(shù)據(jù)暴漏在陽光之下，數(shù)據(jù)作為核心戰(zhàn)略級資產(chǎn)，需要數(shù)據(jù)脫敏、鑒權管理等一系列的數(shù)據(jù)安全技術。

IT產(chǎn)品研發(fā)技術:主要是指數(shù)據(jù)工具的產(chǎn)品化，需要前端開發(fā)、服務端開發(fā)（Java等）的資源，過去對接的項目中，客戶沒有前后端技術能力，所有的數(shù)據(jù)化應用依賴于數(shù)據(jù)團隊輸出結果給到應用，業(yè)務沒有辦法使用工具進行自助化的應用。