艾瑞：制造业企业的数字化转型，路在何方？( 二 ) 导语：当今时代背景下

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二、从数据应用场景出发，寻找破局之法
数据来源于业务，也终将反哺业务，数据应用场景贯穿于市场机会识别环节、产品研发、运营策略优化、营销决策等各个业务环节。以业务应用场景的线上化、数字化、智能化为切入点，基于业务实际需求完善系统建设、沉淀整合数据、搭建数据应用场景并提升人员数字化水平，是推动业务效率提升和业务成果改善的关键破局点。
【艾瑞：制造业企业的数字化转型，路在何方？】（一）以数据应用场景需求为导向搭建系统，明确数据需求与数据标准。优化企业数字化转型过程中系统冗余、数据冗余问题，需以业务数字化转型及应用场景推动过程中遇到的实际问题为出发点，推动企业逐步构建信息化系统及数据中台，沉淀内外部数据，并建立统一的数据统计口径和管理规范。与此同时，需要构建业务数字化转型战略思维，对业务数字化转型整体方向、节奏、重点有通盘、前瞻性思考，在系统搭建、数据沉淀及治理过程中少走弯路、回头路。
（二）以数据应用场景落地带动业务效率提升、成果改善及业务数字化转型。数据应用场景是系统及数据价值实现的最终途径，在业务数字化转型过程中，需要以消费需求洞察、销售预测、竞品动态追踪等重点环节、场景的数字化应用及工具开发为撬动点，通过业务经验数字化、模型搭建、工具开发等方式辅助、提升业务人员策略构建的精准度及业务动作实施的及时性，让业务人员充分感受到数字化对自身带来的价值与能量，进而以点带面，推动业务的全面数字化转型，实现数据业务化与业务数据化。

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（三）以数据应用场景明确员工数字化能力的要求，并通过实践提升员工数字化能力。在推动组织及人员数字化提升的过程中，一是要通过业务数据应用场景的梳理及落地，明确不同业务线条、不同岗位所需要具备的数字化能力，并通过能力现状调研及评估，识别现阶段数字化能力短板及痛点，有针对性地进行培训课程设计及落地；二是需要以数字化场景的开发及落地为借力点， “干中学、学中干”是最高效、可行的能力提升路径，通过业务人员对数字化应用场景的深度参与加深业务人员对于数据价值的认可，激发业务人员对数据的感知能力及实际使用能力，促进其主动学习数据分析方法和工具来提升业务成果。
应用场景数字化步骤：数据在业务中的应用实践包含四个关键环节：数据业务定义、数据分析与建模、数据业务实施、模型的迭代与优化。其中，第一个环节，数据业务定义是将业务问题定义成数据可分析的问题，这是所有数据应用的起点，也是业务数字化转型的起点。第二个环节，对数据可分析的问题，应用数据分析方法进行建模，将业务逻辑抽象为模型逻辑。第三个环节，通过流程改造、产品设计、标准制定等方式，将其沉淀到实际业务与工具当中，第四个步骤：通过业务实践及应用对模型不断进行迭代，实现数据应用价值的螺旋式上升。

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以产品退市为例：传统制造业企业为平衡最大化产品收益与最优化工厂产能配置，需要对产品结构进行不断优化、管理SKU数量并基于此进行产品退市决策，而如何准确的做出产品退市决策（退掉真正没有价值的产品）一直以来是都是制造业企业的难题。