中国数字化转型新范式TOP 50( 二 )


随后 , 企业可以适度考虑推进数字化业务——把汇集海量数据及分析数据得到有价值的结果作为新业务 , 在向客户提供数据及分析结果中获得增长 。这会是部分企业的新业务 , 但对多数企业来说 , 这未必能形成规模十分庞大的新业务 。而未来能够成长为数字化转型解决方案提供商的企业 , 将是少数新式专业化企业 。
企业要想大力推进数字化转型工作 , 一定要下决心建立起专门从事数字化转型的部门或岗位 , 由专业的人员来负责这项工作 。实际上 , 越来越多的企业认识到 , 由新设部门来统领数字化转型工作是较之由信息化部门负责更为有效的选择 。
组织陷阱:寄希望信息化部门承担数字化转型重任
不少企业很自然地把推进数字化转型的任务交给了信息化部门 , 希望在首席信息官(CIO)的带领下 , 由信息化部门来完成企业的数字化转型工作 。如此安排 , 常常带来力不从心的局面 。
毋庸置疑 , 信息化部门同样以数据为工作对象 , 几乎是企业内部与数字化转型工作距离最近的部门 。惯性思维 , 很容易指向这样的决策:交由信息化部门负责数字化转型最为合适 。
如此思维 , 至少忽视了两个重要风险:一是现有的企业信息化部门缺乏推进数字化转型应有的业务能力 。长期以来 , 信息化部门普遍只是为企业处理生产经营过程中产生的财务数据、统计数据等提供支持 , 并不参与具体的业务工作 。
一个汽车制造商的信息化部门 , 触及的数据包括:零部件等的采购量、批次与金额 , 主要供应商的基本情况 , 产销量 , 残次品率 , 成本核算结果 , 经销商及购买者的基本情况 , 融资渠道与成本 , 资产与负债 , 等等 。
然而 , 对于加工车间在加工过程中的机器工况 , 车间现场的状况 , 工程技术人员在研发及生产加工过程中的具体行为 , 售出去的汽车行驶中的车况、路况与驾驶人员的行为 , 汽车故障维修过程中的车况及维修人员的行为等 , 并不了解 , 因而缺少对业务运行中形成的车、人、场景等数据进行专业化分析的能力 。
因此 , 单靠信息化部门已有的工作条件和知识积累 , 根本无法完成企业数字化转型所需要的海量数据的搜集、储存、传输、分析与应用等工作 。
二是现有信息化部门有可能会低估数字化转型工作的重要性 。在企业数字化转型的初期阶段 , 不少基础工作 , 有时容易被信息化部门从过往的工作习惯出发视为信息化工作的已有内容或延伸 , 无法从一个全新的新事物的视角给予应有的重视 。
因此 , 企业要想大力推进数字化转型工作 , 一定要下决心建立起专门从事数字化转型的部门或岗位 , 由专业的人员来负责这项工作 。实际上 , 越来越多的企业认识到 , 由新设部门来统领数字化转型工作是较之由信息化部门负责更为有效的选择 。新设的数字化转型部门与岗位 , 需要与业务部门密切合作 , 甚至嵌入至业务部门中 , 以便更为有效地推动企业经营过程中全要素、全过程、全方位的数字化 。
数字化转型所需要的人才 , 既要懂企业的业务 , 又要懂数据挖掘与分析 。信息化部门现有人员中 , 那些能够以开放心态接受数字化这一新生事物、并能迅速补足所需知识与技能的 , 自然应该优先吸收进入数字化转型的相关部门中 。
不过 , 相当多的企业数字化转型部门人员 , 很可能并非来自企业的信息化部门 。例如 , 中信集团设立了由公司高管挂帅、集团重要职能部门负责人和子公司负责人共同参与的转型小组 , 组建了专门负责转型工作的中信云网公司和中信科技公司 , 引入专业化人才 , 广泛对接内外部资源 , 以灵活的机制推进数字化转型工作 。