企业的数字化转型不仅是一种技术能力，也是一个企业和组织的问题。

自今年8月以来，数据中与台湾相关的搜索词迅速增长，但“数字转型”这个词已经有大约20年的历史，包括我们现在使用的一些评估方法。数字化之所以火上浇油，是因为我们现在面临着一个非常大的变化，33，354个数据量呈指数级增长，因此本文将对数字化转型有一个新的定义。

如今，当我们谈论技术和数字化时，我们更多地谈论云计算、大数据和人工智能技术。只有在此基础上，我们才能从技术发展的角度来看待数字转型的本质。

在过去10年工业改革的生产力中，机器已经逐渐取代了人，所以现在，数字转换和人工智能的未来被更加指出。

如何定义人工智能的未来？

如何理解数字转换的本质？

数字转换的目的是让人们做他们应该做的事情，让机器做他们应该做的事情，让人类与机器的智力和计算能力合作。

例如，传统的数据分析是一种刀耕火种的状态。需要手动数据提取、数据清理、透视和分析以及生成可视图表来进行报告。在这个过程中，您会发现透视和分析是手动完成的，但是其他过程可以通过商业智能工具来完成。书

《富足》告诉我们，当人类社会的物质供应从短缺变为丰富时，商业模式和商业逻辑将发生巨大变化。

2015是人类社会数据增长的关键节点，因为在2015年，一年内产生的数据量是人类历史上产生的数据量的总和。

2015年后，数据量将每年增长40%-50%，这表明整个数据量已经进入指数级增长，这将给我们带来巨大的挑战。

2009年，阿里巴巴成立了阿里云，并以以下问题正式开始了环球旅行。

如何联系买家和卖家；

如何使系统开发运行得更平稳；

如何提高平台效益/降低交易成本；

阿里收集的大量数据中有90%是非结构化日志数据，但他们想知道:用户来自哪里，他们喜欢购买什么，他们多久来一次，他们为什么购买/不购买，以及需要多长时间支付。像这样的分析问题给阿里带来了巨大的数据挑战。

2012年，阿里建立了第一个数据仓库，以满足OLAP在线分析处理的需求，现在称之为数据分析商务智能(data analysis BI)。

建成后，50%的服务器不再处理任何事务，而只处理数据。当时，TCIF(淘宝消费者数据工厂)的创始人现在是奇点云的创始人。开通淘宝、天猫、聚华生等所有阿里部门的消费数据，完成3000标签系统建设。

阿里是第一家设立CDO首席数据官的公司。第一个CDO是陆兆禧(顺便说一句，老路也是奇点云的天使投资者)，所以他们在2012年的里程碑事件是拥有TCIF，即所谓的人群定位技术。

例如，一个母婴卖家/品牌需要进行全渠道直接投资才能接触到人群，但同一用户可能在20大母婴网站上有一个账号。她将在不同的时间访问不同的网站。以前，20个网站必须进行一次投票，但是使用人群定向技术，只需要三次就可以取代原来的全渠道直接投资，这将大大提高投资效率。

阿里在人群定位方面的存储和计算消耗超过了商业智能。了解用户的购买频率、喜爱的服装款式和消费水平，他们可以轻松预测用户的下一次购买需求。因此，阿里的初中和运营都依赖这些数据来做出决策。然而，后来他们发现他们日常工作的40-50%是分析表格和提取数据，所以他们也提出了机器人处理高频和重复性工作的需求。

2015年，阿里推出了一个有数千人和数千张面孔的推荐算法。现在，当你打开阿里部门的任何应用程序时，每个人都会看到不同的页面。阿里70%以上的GMV由机器操作，水流由机器精确分配。

例如，阿里将在发布时帮助企业做自动抄写和铺垫工具。在材料生成过程中，可以快速进行AB测试，以查看哪张图片最符合CIP。

2015年后，

同年，阿里又迈出了里程碑式的一步，建立了阿里云的数字加平台(Digital Plus Platform)。阿里有史以来第一次利用这种内部技术赋予社会企业权力(Digital Plus Platform也是由奇点云的创始人邢仔创立的)。

在每个企业中，各部门根据自己对数字转换的理解进行转换。例如，财务部门只需要一个数据仓库，而营销部门需要一个数据管理平台，导致行动不一致，而企业希望用更少的预算满足更多的需求。

根据项目管理三角，这类项目的质量通常很差。因此，企业需要有一个战略目标模式，并对项目优先级进行排序，以便最大限度地利用现有资源和技术。

SKOTT评估方法以避免风险@

关注五个领域:战略、关键绩效指标、组织、技术(示例、数据、算法)和人才。数字转型的利润百分比是多少？有相应的算法工程师、架构师、数据分析师储备吗.

在转型过程中，企业应该建立明星项目，寻求业务突破。

企业需要找出哪些数据领域可以快速、有效地进行基准测试，从而产生商业价值并增加价值。这个过程需要不断修改业务方向。

阿里和华为是少有的领先企业，因为它们拥有足够强大的数据和技术支持能力。他们接下来要做的是预测未来。

阿里当时提议创办一家新的零售企业。他们在线和离线收集所有与新零售业务相关的组织功能，然后进行相应的业务和其他安排。

1。低成本在线:从数据分析开始，协助决策，提高业务水平，建立数据资产和预测未来；

2。高级重复:MVP开发模型，它通过迭代不断得到提升，在此基础上机器被用来处理高频率和重复性的劳动工作。

3。通过机器建立内部和外部的自动协调，以提高运行效率。

一旦进入这三个阶段，组织将变得非常有活力，并将其称为前端创新阶段。当企业拥有足够的数据工具和数据资产来支持前端业务时，这种创新将不断涌现。

评估企业数据的成熟度，分为8个模型、8个模块和36个小维度，以有效诊断企业数据的现状，消除数据与业务之间的差距。

在与其他企业协商的过程中发现，因为对方按照传统流程构建，好的想法也会被埋没，所以需要数据分析来支持好的想法。因此，应该在公司内部建立一个数据门户。其核心价值是澄清差距，明确方向。

360数据诊断方法:

日常工作需要60份报告，其中30份是定期报告。从劳动力成本的角度来看，培训一名分析师需要1-2年的时间，然后这些工作可以使分析师通过大规模生产机器来做更深入的事情。当该机器被转换成算法模型时，整个前端业务可以被启用。

那么，首先，我们应该解决数据源问题，在此基础上构建一个平台并建立规范，然后确定具体的业务场景，并根据业务场景提高技术方的能力。

你不仅仅需要管理所有的数据。最后，你不知道这是为了什么。

可以从数据使用的角度进行管理，例如，需要使用什么样的业务场景和数据，然后可以在后期实现良好的数据治理，并且可以改变数据资产的价值。当一个企业拥有这样的数据管理能力时，它就能增强企业的能力。

帮助企业更好地完成从整个系统建设到数据处理的能力建设。

传统企业的系统建设工作是企业对信息技术的需求。它将通过自我开发或投标完成项目。交付后，信息技术不知道系统的用途，可能会出现数据不可用的情况，这称为烟囱建设。

所以从未来的角度来看，企业必须通过小团队解决数据资产沉淀、数据资产管理、管理和应用的问题。

在这一过程中，为了进行职责分工，需要一个共享的服务中心来关注总体能力建设，同时需要ITVP/ITBP。他的职责是从业务角度关注技术建设，有效管理业务数据资产和信息技术资产。他应该与业务一起发现业务的实际难点和需求，专家应该设计方案，然后完成交付。

ITBP如何促进迭代业务运营？

企业需要确定推广和改进的指标，数据分析师应提供初步评估，以便每个人都能达到总体目标设计。

在这个过程中，业务需要被考虑和解决。需要什么样的人才、流程、管理工具和数据收集？

ITBP需要根据业务需求构建平台的总体能力。例如，业务仍然是手工提取数据和处理操作，那么ITBP需要提供相应的建模工具和商业智能工具，通过业务验证和策略优化的过程不断完善相应的指标。

奇点云的原始“云端”数据中间解决方案@

阿里巴巴在整个开发过程中拥有90%的非结构化日志数据。为了解决收集这些非结构化数据的问题，传统企业需要有智能硬件终端来收集数据，在此基础上整合所有结构化数据和其他源数据，在数据中心进行有效的数据管理和管理，然后将它们转化为前台数据洞察，为业务场景提供这些数据。

奇点云“云端”提供全方位智能企业转型服务。借助人工智能驱动的数据中心，企业可以解决数据生产和数据使用的问题。目的是帮助客户真正实现基于数据的企业运营，振兴企业的数据资产，创造更多的商业价值。

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