艾瑞：制造业企业的数字化转型，路在何方？( 三 ) 导语：当今时代背景下

在数据驱动业务应用场景提升的条件下，通过以下步骤将数据应用到业务场景中。步骤1：了解实际退市环节涉及到的业务环节，并基于现有的产品退市规范，梳理产品退市的业务逻辑，确定刚性红线指标，如产品质量品质类指标、利润类指标。步骤2：整合并清洗产品销售过程中沉淀的数据，用数据说话，挖掘与产品销售相关联的前置预警指标。从产品流量获取、流量转化等维度，制定产品预警标准，并结合产品退市的红线指标构建产品预警及退市模型，并基于最近留存的数据进行模型的实践，对模型进行验证，并对模型进行参数调优。步骤3：将产品预警及退市模型进行沉淀，更新到产品退市流程中并将模型应用到产品日常的运营监控中。步骤4：在后续使用过程中基于产品退市模型的输出效果，不断进行迭代，完成数据驱动业务应用场景的闭环。
三、业务的数字化转型最终要以人员能力数字化建设及提升为底层支撑
人员数字化能力建设是企业数字化转型和业务数字化转型的基础。数据的最终维护责任方与使用方是业务部门，不是IT部门，这就要求业务人员开展数字化能力建设与提升，并通过业务人员数字化能力的建设与提升辅助企业完成系统的规范化建设、扩展更多维度的数据源并进行沉淀、更高效的使用现有的系统和数据并对于目前系统中的存在的问题和缺失的数据进行反馈，实现从业务场景出发，并最终反哺业务的场景的数据应用闭环。

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数字化能力模型整体搭建思路。根据数据使用的流程与逻辑，搭建数据获取、数据分析、数据沉淀、数据共享4个一级指标。数据获取是基于业务场景及分析决策需求，明确所需要的数据源、数据指标及数据标准的能力；数据分析是基于业务场景对数据进行分析与应用的能力，如基于数据进行监督、评估、预测、策略构建及优化等方面的能力；数据沉淀是各岗位人员在提升自身数字化能力的同时，能够通过各类方法、工具、系统等方式对数据和分析方法进行沉淀的能力；数据共享是各岗位人员能够在同岗位序列人员间、部门内和部门间进行能力分享，并且积极参与并支撑团队整体数字化能力提升工作的能力。基于数字化能力模型中的4个核心一级能力维度，根据各岗位的工作职责继续拆解划分二级能力项，建立完整的岗位数字化能力模型，并选取量化指标对能力水平进行评估。最终通过将岗位数字化能力要求与人员数字化水平进行匹配，牵引人员数字化能力的提升。
数字化能力模型的落地。一方面通过各类激励、管控方式将人员数字化能力与其职级水平、收入水平等“切身利益“捆绑挂钩，提升员工提升自身数字化能力的紧迫感。另一方面通过数字化能力培训课程体系的建立、各类共创会及分享会的组织、系统及工具的开发来赋能、激发、加速业务人员数字化能力建设的广度与深度，最终实现组织数字化能力的大幅提升。
结语：
在制造业企业亟需通过数字化转型满足市场需求的快速变化、守住并提升自身市场份额的背景下，需要从企业的实际业务场景出发，通过业务流程中各类数据的沉淀及打通实现市场需求的快速识别、跟进及业务资源的精细化投放。同时，也需要充分认识到人员能力的数字化转型是企业数字化转型的底层支撑，业务的数字化转型最终要通过人员数字化能力的提升与构建来实现。数据应用场景落地及人员数字化能力建设也是打造数字化时代企业新型竞争优势的战略布局点。