这并不容易，需要建立数据标准、识别数据价值、处理数据、做数据决策……数据流、业务流、工作流留存的海量数据，系统间的数据孤岛，都会成为棘手的问题，刺痛每一家想推进数字化转型升级的企业。
过去几十年快速成长起来的中国企业，聚集了各阶段的业务状况，拥有大量数据应用场景。阿里巴巴集团副总裁、凌阳CEO彭新宇表示：“中国的数据产业和数字化走在了世界的前列，没有可以复制的答案。”
但行业领先的数字化实践总有“高分答案”可供参考，它们在不同行业呈现出不同的特点。第一财经商学院与凌阳联合发布的《102个增长案例——数字化增长领袖》切入四大行业，详述了零售行业、饮品行业、金融行业、通用行业16家典型企业的数字化实践，以及其中蕴含的巨大挑战、应用场景、数字化解决方案等。
零售业正在走向全球化，数据成为关键因素
零售企业在数字化转型过程中，有五个关键问题：
构建数字化基础设施：将整个内部数据系统数字化；
洞察消费者需求：掌握消费者各渠道，实行分级运营管理；
线上线下全域协同销售布局：从线下到全域协同运营；
精准营销：预测营销、目标营销和数据收集；
生产端及时响应需求：让消费者的反馈影响产品生产。
在零售行业场景中，数据要素发挥着前所未有的关键承接作用。
例如，服装企业雅戈尔集团经历了数据治理的重要阶段，将冗余数据转化为业务价值。雅戈尔集团自1979年成立以来，在多品牌、多渠道布局的战略下，系统内部产生了海量数据，数据表超过3亿行，独立的数据孤岛多达十几个，调用数据需要多组用户名和密码，数据利用效率很低。
雅戈尔在数据建设和数据治理方面采取了三大重点行动：
推出数据中台，进入核心业务场景，构建统一的数据指标；统一数据治理标准，划分边界；应用数据于门店场景，辅助管理层决策，减少门店经理的行政工作。
具体来说，雅戈尔共整合了16个系统、900多份报表、400多套指标，不仅统一了内部标准，也明确了业务边界。数据大盘呈现的全景数据视角，让店长日常行政工作减少了60%-70%，数据中心提供实时数据支持，协助店长日常工作。
酒饮料行业利用数字化提升线下业务效率
对于酒饮料行业来说，线下渠道是销售的重中之重，但存在的问题也不少，主要有三类：
经销商几百家，如何有效评估优质经销商并分级管理，将资源集中投放到优质经销商身上？全国数百万家终端门店，如何评估其实力，确保资源投入到有潜力的门店？如何精准拓展不同城市的门店？品牌如何渗透终端门店，经营消费者，提高门店成交率？
因此，酒饮料企业必须进行彻底的数字化转型，重点攻克经销商这个“硬骨头”。
作为中国规模最大、品类最全的乳业企业，伊利拥有极长的供应链，500万个销售网点，13亿消费者，因此伊利打造了“大营销”和“大供应链”体系，目标是丰富产品精准匹配消费者、加快合同履行速度、缩短供应链周转周期。
供应链端，七大场景数据充分融合，实现全局可视化智能落地，通过数据分析提供分分钟最优决策，维持供应链高效运转；营销端，灵活配置人群标签，精准选取目标消费群体，强力驱动业务增长。
中国白酒企业洋河股份通过经销商识别和分级运营，管理着8000多家经销商、50多万家终端门店。
针对此，洋河股份先找目标，再找解决方案：设定三类管理目标，优化经销商结构分布、识别优质经销商、提升潜在经销商能力；构建经销商五力评价模型，洞察目标达成率、库存周转率、网络覆盖率、成本效益、利润贡献率、市场秩序等关键指标。
通过内部组织和外部运营的数字化，洋河股份实现8000+经销商一屏管理，可查看总部管理、各级营销大盘、运营指挥调度。
通过把酒饮料企业的数字化动作分解，我们可以形成一套方法论：第一，建立经销商考核体系；第二，深耕拓展终端，提高投入产出比；第三，精细化运营，提高门店销售额。
在这个过程中，数字化推动了业务和管理效率的提升，并将成果量化为数字，为传统酒饮料行业树立了榜样。
金融行业严格管理数据，只是看数据
对于行业敏感度较高的金融行业来说，数字化面临三大关键挑战：
数据标准化：金融企业必须建立统一的数据治理框架和标准，确保数据的一致性、准确性、可靠性；
数据资产化：金融企业将数据视为核心资产，通过数据资产化策略将数据转化为可量化、可管理、可用的资源，充分利用数据提供服务；
数据无处不在：数据使用和查看的门槛由一线员工决定，数据工具必须易于使用，才能提高员工效率。
所以金融行业的核心诉求是严管数据、简看数据。
台州银行成立于 1988 年，自 1990 年代起就利用当时领先的风控技术为小微企业提供便捷的贷款服务。为解决部门间数据不兼容的问题，台州银行从两个场景入手：统一数据中心，打通三大系统，落实数据管理标准；数据大盘通用化。
前者打通银行用户系统，打通各类产品、OA系统接口，实现数据治理体系和全流程数据管理标准化；后者统一数据、数据标准、数据目标，构建可视化驾驶舱，台州银行业务人员、中层管理者、行长拥有不同的数据权限，让不同需求的人都可以通过统一的数据大屏访问和使用数据，形成可靠的业务报表，提高工作自主性和业务响应速度，助力台州银行数据人才成长。
金融行业数字化的三个关键点可以概括为：打通数据标准，统一数据“度量”；将数据沉淀为数据资产，并可灵活运用；实现数据可视化，让数据更加可用。
一般行业，利用可互操作和准确的数据来提高效率
除了上述各具特色的行业外，大多数企业在数字化转型过程中还存在几个共同的特点：
第一，数据驱动决策。各行业企业都积极利用数据分析指导战略规划和日常运营，通过实时监控关键业务指标实现数据驱动决策。通过构建统一的数据指标体系和分析模型，企业可以快速发现问题并发出预警，从而优化业务流程，提高服务质量。
第二是系统互通与技术集成。企业致力于通过系统互通集成，打破信息孤岛，共享数据和资源，提升内部管理效率。通过与钉钉、CRM等现有业务系统的无缝集成，企业可以提供统一的数据仪表盘、业务报告、咨询门户和智能客服，简化员工和客户的服务体验。
例如中外合资人力资源服务公司德科，服务全国200多万人，其员工每天需要处理海量数据，追踪现金流等核心指标。
德科（）是一家数字化起步较早的外资企业，但在日常工作中，需要使用多个国外BI系统，且这些系统互不兼容，复杂的系统逻辑拖慢了业务效率。
外企在数据重建后，利用开放集成的Quick BI工具集成到其他BI系统中，将数据精简为7张报表，在数据仪表盘上呈现。同时还构建了核心现金流指标的运营管理驾驶舱及预警系统，对异常数据进行实时预警，大大降低了业务人员的工作难度，提高了效率。
构建数字化未来
总体来看，企业数字化趋势呈现两大特点：
第一，高效及时。复杂、海量的行业数据往往需要投入大量的人力和时间去处理。打通各个业务系统，汇总成一个数据口径，实时反馈给业务，支持业务人员查看数据、生成报表、接收预警，并根据指标做出高效决策。
第二是精准。企业需要补充和校准自身所欠缺的数据维度和信息。从数据洞察到用户旅程管理，帮助企业触达精准人群和完善服务。
在麦肯锡发布的《技术趋势展望2024》中，“构建数字化未来”被列为五大方向之一。势不可挡的AI技术加速了数据在企业各个环节的应用，也引发了企业的危机感。数字化驱动下，把控数据安全、建立数据标准、规范数据管理至关重要。
“今天做企业仅仅依靠经验主义已经不行了，依靠数据去理解、预测市场、判断经营成果、进行科学决策，已经成为企业经营的必备能力。”第一财经商学院院长黄磊说。
（本文来自第一财经）
本站候鸟号已成立2年，主要围绕财经资讯类，分享日常的保险、基金、期货、理财、股票等资讯，帮助您成为一个优秀的财经爱好者。本站温馨提示：股市有风险，入市需谨慎。
暂无评论