数字化转型，这个在全球商业领域炙手可热的话题，其内涵和外延随着科技发展与市场需求的变化而不断深化拓展。对于它的终局形态，业界众说纷纭，多元化视角的解读反映出这一过程的复杂性和多元性。一种观点认为，数字化转型的终极目标是企业逐步演化为数据运营商。另一种声音则强调，数字化转型的终点在于实现全面的数字化决策。企业在战略制定、运营管理、客户服务等各个环节中，充分利用人工智能、机器学习等先进技术进行精准预测、智能决策，从而提高效率、降低成本、增强竞争力。

描述终局有很多视角，但无论是作为数据运营商还是实现数字化决策，其核心都在于数据的深度运用与掌控。本文将从宏观的视角给出一个答案，企业数字化的终局是？——构建智能运营、数据驱动的数智企业。

当前，新一代人工智能已成为推动科技跨越式前进、产业优化升级以及生产力整体跃升的关键驱动力。数据要素作为数字经济深化发展的核心引擎，已融入到生产等各个环节，对生产方式、生活方式以及社会治理方式产生深远影响。在此背景下，加快数智化转型，实现智能运营、数据驱动，已成为企业迈向高质量发展的必然选择。

智能运营和数据驱动是数智企业的重要特征。其中，智能运营在企业服务上有4个主要方向，包括智能化的业务运营、自然化的人机交互、智慧化的知识生成和语义化的应用生成。数据驱动在企业服务上主要包括两种形态，DaaS（数据作为服务）和dSaaS（数据应用服务），可以为企业提供展现级（如报表报告）、分析级（如经营分析）、控制级（如风险预警）、决策级（如智能定价）和创新级（如产品优化）的五级全面数据服务。

数智企业有哪些具体特征？以下分为智能运营和数据驱动两方面来介绍。

智能运营，指利用大数据、人工智能等技术，实现企业运营过程的自动化、智能化，提高运营效率、降低成本、提升客户体验。借助大数据和AI技术，智能运营全面引导企业实现数字化革新，以提升运营效率并强化竞争优势。

以AI在企业中的四个应用场景为例。

智能化的业务运营：比如智能营销、智能客服、智能采购、智能制造、智能财务、智能人力资源等整个企业业务和职能管理的智能化；

自然化的人机交互：是指未来企业的服务系统实现人机交互，要从原来以图形、界面为主转向自然语言，更加的人本化、更加的自然化；

智慧化的知识生成：基于大模型智慧化的知识生成，可以把企业里的各种知识资产便捷地去赋能员工；

语义化的应用生成： 即企业在采用标准的系统之外，借助大模型的“语义式的应用”，快速去构建企业自己的个性化应用。

综上所述，智能运营在企业的数字化转型过程中具有显著的优势，可大大提升企业的运营效率、降低成本、提高客户满意度、优化内容传播以及增强竞争力。面对市场竞争和客户需求的不断变化，企业应充分认识到AI的重要性，积极投入资源开发和应用AI技术，适应市场发展的新趋势。

数据驱动，基于数据来推动决策和行动。意味着企业不再依赖直观或经验，而是依赖数据来指导企业运营和战略规划，有助于提高决策的精确度，加速问题的解决。关键特征主要体现在以下几个方面。

数据为核心的战略思维：数据驱动型企业将数据视为其战略决策和日常运营的核心要素。从战略规划到日常运营，所有数据都被视为有价值的资源，用于推动企业的增长和竞争优势。

跨职能的数据协作：企业内部不同部门和职能之间实现紧密的数据协作。员工之间形成了高效的工作流程，确保数据的流畅共享和应用。

实时分析与响应：依赖实时数据分析工具，能够迅速响应市场变化和客户需求。通过实时数据流，企业能够即时了解业务状况，做出快速而明智的决策。

持续优化产品与服务：企业不仅利用数据了解用户需求，还通过数据持续优化其产品和服务。包括改进产品设计、提升用户体验、增强功能等。

数据驱动的创新能力：这类企业利用数据探索新的市场机会、开发新的产品和服务。通过数据分析，企业能够洞察市场趋势，发现潜在的业务增长点。

培养内部数据文化：在企业内部，数据被视为一种文化和思维方式。员工普遍接受并重视数据的重要性，愿意基于数据做出决策和采取行动。

注重数据治理和安全性： 建立了严格的数据管理政策和流程，确保数据的准确性、完整性和安全性，同时遵守相关的法律法规。

这些特征共同构成了数据驱动型企业的核心特点，使企业能够在竞争激烈的市场环境中保持领先地位，并持续推动创新和增长。值得注意的是，随着数据化的推进，其潜在的风险亦不容忽视。过度依赖数据可能导致隐私泄露、数据偏见、数据质量问题以及数据垄断等严重后果，这些后果不仅可能损害企业的声誉和信誉，更可能威胁企业的长期竞争力。企业可通过明确数据的用途和范围，避免不必要的数据收集；采用先进的技术和管理手段，确保数据的安全性和隐私性；使用数据清洗、验证和校准等方法，提高数据的准确性和可靠性等措施进行防范。

如何成为智能运营、数据驱动的数智化企业？以下四点建议供大家参考。

一、明确战略目标制定转型规划：首先，企业需要确数智化转型的战略目标，包括提升运营效率、优化客户体验、增强创新能力等。其次根据战略目标，制定详细的数智化转型规划，选择适合企业的数智化技术、确定数智化转型的路线图和时间表、明确各项任务和责任人等。

二、构建数据基础设施：建立完善的数据基础设施，包括数据采集、存储、处理和分析等系统。确保企业能够全面、准确地收集和分析数据，为智能运营和数据驱动提供坚实的数据基础。

三、培养数智化人才：企业需要积极培养和引进具备数智化技能和思维的人才。通过内部培训和外部招聘，建立一支具备数据分析、机器学习、人工智能等技能的团队，为数智化转型提供人才保障。

四、确保数据治理和安全性：在数智化转型过程中，企业需要注重数据治理和安全性。建立完善的数据管理制度和流程，确保数据的准确性、完整性和安全性。同时，遵守相关的法律法规，保护客户隐私和企业数据安全。

对企业而言，真正的数智化不应仅仅是作为解决眼前一个局部问题的工具，而应作为一个智慧系统进行革命性的升级，是对管理理念、战略思想、管理运营规划、企业组织、研发创新、决策执行等等解决方案的凝练和有机结合，这个数字镜像体系会不断产生新智慧，就像一个生命体。全面的数智化，将来会在高水平上重塑一家企业。

结合过往丰富的实践经验和深度洞察，我们不难揭示出智能运营和数据驱动所带来的变革并非仅仅局限于技术层面的革新与升级，而是对企业内在理念、文化以及运作模式的一场深刻且全面的升华。在智能运营与数据驱动的时代背景下，企业应当积极拥抱基于大数据分析的科学决策机制，让数据成为洞悉市场动态、预测消费者行为、优化资源配置的重要依据。这种以数据说话、用事实决策的方式，极大地提升了企业的决策效能与精准度，从而在日益激烈的市场竞争中取得先机。

本文来自微信公众号“CIO发展中心”（ID：cio-ileader）

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作者| 胡佳美

校对| 秦必功     

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