近年来，随着国家数字化政策不断出台、新兴技术不断进步、企业内生需求持续释放，数字化转型逐步成为企业实现高质量发展的必由之路，成为企业实现可持续发展乃至弯道超车的重要途径。本文重点分析当下阻碍企业数字化转型的难点，提出符合企业系统化、高效化、合理化实施数字化转型的建议，为企业快速适应数字经济发展、加快实现数字化转型提供有力支撑。

再认识：企业数字化转型的内外驱动力

数字化成为国家产业发展政策核心要点。疫情加速推动数字时代全面到来，数字经济展现出了强大韧性与活力，企业利用工业互联网逐步实现“上云用数赋智”，正成为促进产业转型的关键。2023 年，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出加快制定修订各行业数字化转型应用标准，优化数字化发展环境，在农业、工业、交通等重点领域加快数字技术创新应用，推动实体经济与数字经济的深度融合。新一代数字技术成为数字化转型的重要支撑。数字化转型是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术驱动下，企业生产模式、组织管理模式、商业模式实现数字化升级的过程。

以大数据、人工智能、区块链等为核心的第四次工业革命已悄然而至，信息技术基础设施建设逐渐加快，5G、机器学习、云计算等新兴数字化信息技术应用日臻成熟，移动工具、数据湖、数据中台、技术中台等概念的不断发展为企业数字化成长提供了更多可能，推动企业实现内外部的广泛在线连接、智能化决策、高效率运营和管理，甚至出现创新性的组织管理模式和商业模式。数字化成为企业提升综合竞争力的必要手段。

目前，许多企业正借助“数字化”高速发展，这些企业中不仅有利用数字技术创造新产业的数字原生企业，还包括许多准备数字化转型的传统企业。随着市场竞争机制的不断完善，企业要想在竞争激烈的环境中生存发展，就必须在数字经济趋势下找寻适合自身发展的道路，探索数字化转型的有效途径，提高企业核心能力，优化传统管理方式，提升生产效率，扩大品牌影响力。

再思考：企业数字化转型的现存问题

企业缺乏数字化转型规划。当前，很多企业已开始数字化转型实践，但数字化转型整体成效并不理想，究其原因主要在于意识不足、目标不定、路径不明。首先，企业把数字化仅仅认为是信息化建设或者 IT 系统的部署与升级，数字化转型思维尚未建立，只关注短期成效，忽视了深层次内涵。其次，企业未明确开展数字化转型工作的长期、近期目标，在实现企业内部运营管理效率提升的近期目标基础上，应寻找新的价值增长点，创造第二条发展曲线，以发挥数字化转型对企业发展的长远价值。最后，大多数企业未制定适合企业、循序渐进的数字化转型规划，导致实践缺乏理论和规划指导，信息化、智能化升级较为盲目。企业传统组织架构待优化。数字化转型涉及的部门、人员较多，当前多数企业缺乏可以进行统一规划部署、交流合作畅通的组织管理架构。一方面，未设立数字化工作的统筹管理部门，很多企业的数字化转型主要由 IT 技术人员主导，业务人员很少参与其中，导致开发的功能与实际需求匹配度不高，不好用、不愿用、不会用问题突出。另一方面，企业未形成有利于数字化人才培养的组织氛围，当前企业信息化建设水平普遍较为落后，信息化应用、开发水平不足，企业内部信息化技术人才短缺，且内部的共享交流、技术培训、意识培养等学习氛围不足，较难为企业数字化转型提供技术人才保障，制约企业的数字化转型道路。

企业的数据治理能力不强。当前，大多数企业的数据汇聚、共享、分析、应用能力不强。一方面，多数企业的信息化水平仍停留在考勤管理、OA、财务管理等办公自动化阶段，信息孤岛或“数据烟囱”现象十分显著，信息汇聚难。另一方面，不同行业、不同规模的企业生产管理方式不一，企业内部不同业务部门对业务流程、业务定义、数据标准、指标规则等未进行统一规范，IT 架构、数据治理等方面也缺少企业统一视角的统筹，导致数据分散不互通、数据质量低、分析效果不理想。由于数据汇聚难、对数据的跟踪与管理难，数据资源得不到盘活、数据价值潜力得不到充分释放的问题较为突出。

再出发：企业数字化转型建议

首先，企业内部需形成数字化转型的共识。高层及各部门应深刻认识到数字化转型的重要性，积极学习新技术知识，达成共识，以便有序、高效地推进数字化转型工作，并在实施过程中及时协调资源解决问题。

其次，需对企业内部数字化发展现状进行深入诊断。通过评估企业信息化建设历程、运营管理、生产交付、品牌营销、产品研发信息化能力、数据治理情况及资金投入等多方面，梳理出问题并剖析原因。

接着，制定数字化转型的顶层设计。这应紧密结合企业实际和整体战略，形成明确的数字化转型原则、目标、蓝图及分阶段计划，确保各部门协同行动，并按期执行规划。同时，借鉴行业内优秀企业的经验，开放接纳多方意见，制定适合本企业的转型规划。

此外，还需优化企业组织管理架构。设立数字化统筹管理部门或团队，负责把关数字化工作；建立数字化人才培养体系，提升员工数字化能力，培养数字化转型专家团队和技能型员工。

最后，做好数据治理工作。建立数据管理流程和制度，成立数据治理组织，制定数据标准；建立数据中台，统一管理各类数据，形成数据资产，赋能业务创新；在日常经营中重视数据治理应用，确保数据标准的有效实施，避免流程与数据脱节。

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