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2022年我个人服务了非常多的实体经济企业，一方面看到了他们面临的挑战，另一方面也他们在一起实战推动数字化转型的工作，在整个过程中发现和总结了数据与实体经济的关系，并且对于2023年的发展有了交流和一些共识： 回顾2022，大家都在加大对数据的投资来提升面对市场不确定性的能力； 展望2023，数据驱动赋能实体经济企业高质量发展将带来五大收益。 实体经济企业面临高度不确定性的四大挑战 2022年是一个动荡的年份，政治经济秩序和格局面临重构，新冠肺炎疫情席卷世界，全球面临第二次世界大战以来最严重的经济衰退，逆全球化加剧，令原本就不稳定的世界更加动荡。 大环境的高度不稳定，如何应对市场的不确定性成为了实体经济企业所面临的最大的挑战，主要体现在四大方面： 1、消费降级趋势 英敏特年度报告《2022中国消费者》指出，由于新冠疫情复发对经济和生活各方面的影响，消费市场面临压力，包括消费情绪更谨慎以及许多品类出现潜在的消费降级趋势。消费降级导致消费者空前渴望对生活的掌控感，从而会趋向于相对保守的消费，这对于消费品类的实体经济企业来说，是必须要面临的挑战。 2、存量市场博弈 《2022年中国MarTech行业研究报告》指出，“近年来，互联网流量红利见顶，企业获客成本大幅攀升，存量市场博弈成为常态”，存量市场博弈的本质是要深挖现有市场，精耕细作现有客户，从而推动企业的高质量发展，在这种情况下，每个企业需要修炼内功，立足长远，找到自己真正的差异化优势，才能够在博弈当中获得竞争优势。 3、供应链不稳定 2020年依赖疫情对全球供应链造成巨大冲击，半导体短缺、港口拥堵、运费高企……层出不穷的供应链问题不仅扰乱了生产秩序，也对全球贸易的复苏带来了不利影响。在新冠危机爆发初期经济下滑后，许多产业已经大幅删减预估数字，当客户需求急速回升时，又让他们措手不及。 4、员工压力增高 据 《招商信诺人寿2022中国健康指数白皮书》中研究证明，面对不确定环境,2022年中国雇员人群的压力发生率高达88.1%,同比增长3.6个百分点,其中难以应对的不可控压力相比去年则增加了3.3个百分点,达到8.2%。值得关注的是,Z世代雇员群体的压力发生率高达94.1%,显著高于其他群体,他与“千禧一代”也同为出现工作倦怠状况的高发群体。员工的压力增高，对于企业的发展是一个巨大的挑战，这意味着需要更加精准，更加全面的措施及来避免因为员工压力带来的风险。 展望即将到来的2023，疫情当然还没有彻底结束，加上俄乌冲突，再度让全球供应链遭遇难题，被迫让船舶飞机转向，关闭受影响区域的生产，推升已经上涨的能源价格，这让很多实体经济企业仍然面临不确定性的挑战。 利用数据要素以确定性应对不确定性 正如中国工程院院士邬贺铨所指出，“通过数字化方式获得和分析数据，能极大地消除各种信息不对称，优化资源配置，提高应对产业链和供应链急剧变化的敏捷性，增强在面临不确定性时的弹性。” 在实体经济面临高度不确定性的挑战的时候，要充分利用数据要素和数字化生产力，借助两者的升维优势，打造新模式，让实体经济插上数字经济的翅膀，从数据中找到确定性，来应对不确定性，实现高质量发展。 1、数据生产要素的五大升维优势 相比较起实体生产要素，数据作为新的生产要素，有五大升维优势。  图1：数据生产要素的五大升维优势 ① 易获得 相比较起矿产，土地，石油这样的实体生产要素，数据生产要素几乎是取之不尽用之不竭的，更加容易获得，具有普惠性。 ② 易加工 实体生产要素的加工生产非常局限于加工的设备工艺，成本很高，很多技术被海外控制，而数据生产要素的加工就是算力和算法模型，一台电脑即可。 ③ 易传播 将一吨矿产运输从上海运输到纽约需要很长的时间，而一个数据产品，比如一条抖音小视频，只需要一秒钟就能传遍全世界的每一个角落。 ④ 易交易 实体生产要素的交易，高度依赖于线下的品质的检验和交易环节。而数据要素的交易，可以依托互联网，高速进行，支付更简便。 ⑤ 易度量 在实体生产要素的产业链中，每一个加工，处理，交易的环节和动作都需要专门进行度量，例如对库存的检测和管理。而数据生产要素的价值链本身就记录了所有的生产过程，更加容易度量，有了度量才有了改进的可能。 2、数字化生产力的五大升维优势 与数据生产要素匹配的是数字化技术，是数字化时代的新的生产力，比如云计算，人工智能等，对比起传统的实体经济生产力，也有着五大升维优势。  图2：数字化生产力的五大升维优势 ① 弹性 以电力为代表的实体经济时代的生产力，弹性扩容能力相对缓慢，无法像云计算能力一样，在几分钟内快速增加若干倍的计算能力。 ② 柔性 实体经济的生产力，拿汽车的生产线来说，如果要变更产品型号，相对的复杂度和工作量远远大于一个软件产品的功能变更，这体现了数字化技术的柔性优势。 ③ 互动 在实体经济时代，一个产品销售出去后，缺少实时与用户互动，沟通的手段。而在物联网这样的数字化技术的加持下，企业可以实时的与用户形成互动。 ④ 协同 实体经济时代，企业的组织协同高度依赖地域，远程的协同效率非常低下。而在以即时通信，视频语音等数字化技术的广泛应用的现在，可以做到远程的实时协同。 ⑤ 规模 实体经济的生产力，受制于空间和资源的约束，很难在短时间内规模化，而数字化技术生产力，能够依托于弹性的算力，数据要素的易获取性和快速传播，能够实现快速的规模化生产，比如通过数字化模拟测试，能够将产品研发的测试迭代速度提升几百倍以上。 依托于数据要素和数字化生产力的这十大升维优势，打造数据驱动的能力，能够全方位赋能实体经济企业的高质量发展。 数据驱动赋能实体经济企业高质量发展 实体经济企业，经过过去二十年的信息化建设，很多已经具备了扎实的信息化基础。CRM，ERP，MES等系统已经支撑了企业的全方位业务流程，所以，在某种程度上来说，企业的业务已经大量的被数据化了，所以实体经济企业拥有了数据驱动的基础，同时也就能够获得数据驱动带来的五大收益。 1、数据驱动实体经济企业高质量发展的五大收益 世界知名的调研机构Forbes指出，“ 2023年开始，打造数据驱动的商业模式将是所有行业数字化转型的核心”。数据驱动能够给与实体经济企业高质量发展的五大收益，如图3所示：  图3：数据赋能实体经济的五大收益 1、提升企业盈利能力 通过数据和数字化技术能够拉通产业链上下游，延展业务范围和模式，提升盈利能力，比如某世界五百强企业，利用数据智能，物联网，区块链等技术，贯穿粮食产业链种植、仓储、流通三大环节，实现轻资产模式下仓容快速扩张，连接用粮方、金融、物流等生态方，提升全产业链贸易、物流与金融效率。预计2025年收粮季，覆盖黑吉辽蒙豫五省玉米产业，连接80万种植户；2027年收粮季，覆盖大豆、水稻、小麦等多品类，连接160万种植户。 2、提升生产经营效率 数字化技术打通生产经营的断点环节，让业务自动化，智能化，大幅度提升生产经营效率。例如某乳制品厂，构建数字化工厂，利用1.8万个自动控制阀，打造乳业单体车间最大的“阀阵”。在数据的驱动下，控制阀根据不同生产环节，自动调整方向，将原料送往指定的管道和储料罐。把原料根据生产计划输送至生产巴氏鲜奶、酸奶、常温奶等不同乳制品的生产线。 3、提升用户/客户体验 通过数据来连接用户，直接触达和获得客户的反馈，从而快速响应客户的需求，提升客户体验，这是数据赋能实体经济企业的重大收益。比如，某大型机械设备厂商，通过物联网和大数据技术的应用，实时掌握设备在客户使用过程中的问题，通过远程诊断分析，做到预测性维修，提升设备的利用率，极大的提升了客户的服务体验。 4、提升风险合规能力 风险合规的管理能力对于实体经济企业来说是重中之重，往往一个风险就能带来巨大的损失。但是传统的方法都是基于制度和流程的，响应较慢，有滞后性。通过采集业务过程中的数据，实时的建立风控模型，能够大幅度提升企业管理风险合规的能力。 5、提升创新能力 从数据中能够发现众多人的经验所不感知和不全面掌握的新的洞见，从而提升企业的业务创新能力。现在众多的企业通过开展数据创新大赛，让业务与技术，数据人员在一起共创探索，用数据打造新的商业模式。 企业的高质量发展，不仅体现在以上这五大收益，还包括实体经济的可持续发展，数据能够消除浪费，降低碳排放，提升企业的可持续发展能力。 2、数据赋能实体经济可持续发展 企业高质量发展的很重要的一个可持续发展 已经成为人类社会空前关注的一个议题，无论是“碳中和、碳达峰”，还是五大发展理念中的绿色发展，都是着眼于节约资源、实现人类可持续发展的目的。 企业是社会的重要组成单元，可持续发展也离不开企业的参与。近年来，ESG的议题成为企业管理层的核心关注。ESG 即环境（ Environmental ）、社会（ Social ）和治理（ Governance ）单词首字母的缩写。ESG 指标分别从环境、社会以及公司治理角度，来衡量企业发展的可持续性。 全球知名的咨询公司，凯捷咨询近期发布了《企业可持续发展报告》，提出了零碳企业的实现路径，如图4所示：  图4：企业可持续发展报告 通过一系列结构化，体系化的数字化技术及实施方法，结合不同企业的现状识别和探索高价值业务场景，帮助企业一步步的达成低碳可持续的发展之路。 3、高质量业务场景是数据赋能实体经济企业的核心抓手 企业在利用数据的过程中面临众多挑战，比如数据质量不高，数据不融合不拉通，企业间数据难以共享等，但是用传统的数据治理等手段，很难以根治。这是因为相关的数据提供方，数据利用方，没有达成目标的一致，无法实现真正的共赢。所以虽然采用了很多的手段和工具，上了很多系统，但是并没有从根本上解决数据协同，拉通的驱动力的问题。 只有有价值的，能够对多个参与方，数据相关方都有收益的高质量业务场景，才能够从根本上解决数据赋能实体经济企业业务的问题。 如何挖掘和识别高质量业务场景，便成为了所有企业数字化转型的重要课题。 精益数据方法赋能实体经济企业的四大利器 精益数据方法论是我本人基于过去二十年，服务众多国内大型企业信息化建设，数字化转型，实战，沉淀和总结的一套数据驱动的数字化转型方法论体系。它融合了精益思想，敏捷宣言，设计思维，战略规划方法，Cynefin等框架，提倡以客户价值为核心，以数据为生产要素，消除浪费，按需生产，持续迭代，在过去的10年里，这套方法已经在多个企业被采纳，借鉴，成功的支持了他们的数字化转型。 1、精益数据方法论的四大构成 打造数据驱动的企业，不仅是一个技术的事情，它是包含战略，组织，文化，流程，治理，协同，技术，数据系统化的复杂问题。精益数据方法论由四大部分构成，如图5所示：  图5：精益数据方法论 ① 精益数据宣言 精益数据宣言包括价值观和行动原则两部分，它能帮助数字化转型的相关人员从价值观和行为准则层面达成一致，从而最大化减少摩擦，增进内部的协作。 ② 精益数字化转型路径 精益数据方法论将数据驱动的数字化转型分成三个阶段，探索规划，建设上线和运营优化。以客户价值为核心，以数据的确定性来应对市场的不确定性，以价值场景牵引整体的建设，最终打造数据驱动的企业。 ③ 精益数字化企业的六大能力 数据驱动是精益数字化企业所需要建立的目标，要实现这个目标，需要打造六大能力，围绕业务价值的精益数据战略规划能力，能为企业创造效益和价值的精益数据产品，应用促治的精益数据治理，全链路的数据协同创新和一站式统一的数据中台能力，所有的一切都要基于数据驱动的组织文化来打造。 ④ 精益数据工作坊 精益数据方法强调业务与技术融合，流程和数据融合，通过探索共创发现价值场景，而不仅是从上至下照抄最佳实践。为了让业务人员能够充分的对齐目标，全面的发散业务场景，精益数据方法发明了行业首个数字化卡牌剧本杀，利用一套精益数据卡牌，让业务与技术，数据人员在游戏中，互动，有趣的进行全方位，无盲区的探索，最终达成一致，形成数字化转型的项目清单和行动计划。 2、精益数据工作坊助力实体经济企业找到高质量业务场景 如何能够找到利益相关方都达成一致，齐心协力，数据拉通的高质量业务场景是很多企业数字化转型的最大的挑战。为了解决这个问题，我本人在过去十年，融合了传统战略规划，业务咨询方法和敏捷，精益的方法，收到卡牌式桌游，剧本杀的启发，发明了一套卡牌式数据工作坊，能够利用十大类卡牌，全方位的将数字化转型这个复杂，模糊的系统性工作，分解成一步步可以聚焦，实现的场景。 这套卡牌工作坊包括十种卡牌，如图6所示：  图6：精益数据卡牌工作坊 通过对齐愿景，分解目标，统一业务价值的标准，然后利用精益数据方法论独创的四种方法来全面的探索，识别，发散数据资产蓝图，结合数据智能技术，对齐目标排列组合出所有的业务价值场景，然后对场景进行优先级排序，生成项目清单，行动举措，配套以对应的资源和工具。这样的过程，通过一个浅显易懂，活泼有趣的形式，让所有人寓教于乐的完成数据驱动的数字化转型的落地。 过去四年，我将这一个中国本土原创总结的方法论总结成一本三十万字的数字化转型著作《精益数据方法论-数据驱动的数字化转型》，即将上市。该书获得了超过五十位国内数字化领域的专家学者的推荐，称之为“数字化转型的过河之舟，渡河之桥”。 ·关于史凯： 史凯先生是《精益数据方法论-数据驱动的数字化转型方法论》作者和创始人，《凯哥讲故事》公众号作者，凯捷咨询亚太区副总裁，亚太区首席数据创新官，曾任阿里云中国区咨询总经理，Thoughtworks数据智能总经理。 |
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