雙輪驅(qū)動(dòng)：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略與實(shí)踐

課程背景：

交通運(yùn)輸部發(fā)布的《數(shù)字交通“十四五”發(fā)展規(guī)劃》提出，“十四五”期間數(shù)字交通發(fā)展的總體任務(wù)，可以劃為“一腦、五網(wǎng)、兩體系”?！耙荒X”是指打造綜合交通運(yùn)輸“數(shù)據(jù)大腦”；“五網(wǎng)”包含構(gòu)建交通新型融合基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)、部署北斗5G等信息基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)、建設(shè)一體銜接的數(shù)字出行網(wǎng)絡(luò)、建設(shè)多式聯(lián)運(yùn)的智慧物流網(wǎng)絡(luò)、升級(jí)現(xiàn)代化行業(yè)管理信息網(wǎng)絡(luò)；“兩體系”是指培育數(shù)字交通創(chuàng)新發(fā)展體系、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全綜合防范體系。

交通行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是不可逆轉(zhuǎn)的大趨勢(shì)。隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，人們的出行方式也發(fā)生了極大改變。在新能源+無(wú)人駕駛+智能交通的預(yù)期下，現(xiàn)有的交通行業(yè)格局正面臨前所未有的巨大變革，交通運(yùn)輸與能源、通信、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的融合更加深入。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用新一代信息技術(shù)，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)形態(tài)進(jìn)行長(zhǎng)期洞察和整體重構(gòu)的系統(tǒng)性工程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)在于頂層設(shè)計(jì)和實(shí)施路徑，而落地最大的障礙是缺少數(shù)字基因。

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、IoT、云計(jì)算、人工智能等前沿科技不斷發(fā)展的背景下，對(duì)市場(chǎng)、對(duì)用戶、對(duì)產(chǎn)品、對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈乃至對(duì)整個(gè)商業(yè)生態(tài)，進(jìn)行重新審視的思維方式和管理體系變革，是企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的出發(fā)點(diǎn)，也是決定成敗的關(guān)鍵。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是轉(zhuǎn)與不轉(zhuǎn)的問(wèn)題，而是如何轉(zhuǎn)。然而，大部分企業(yè)在數(shù)字化方面處于盲人摸象、舍本逐末的狀態(tài)。對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解過(guò)于碎片化，仍然停留在工具應(yīng)用的層面，未能觸及數(shù)字化的核心。新一代信息技術(shù)形成合力并普及應(yīng)用，大大降低了資源之間的連接成本，從而促使產(chǎn)品和服務(wù)供應(yīng)方式的改變。作為企業(yè)的管理者，如果固守過(guò)往的經(jīng)營(yíng)思路，不及時(shí)自我革新，主動(dòng)擁抱數(shù)字化變革，為組織植入數(shù)字基因，則唯有被時(shí)代拋棄。

課程結(jié)構(gòu)：

課程收益：

• 透視數(shù)字時(shí)代變革力量，增強(qiáng)危機(jī)感，構(gòu)建數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系

• 掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施路徑，強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，提升業(yè)務(wù)效能

• 解構(gòu)5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景

• 厘清盲點(diǎn)，規(guī)避轉(zhuǎn)型過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)，挖掘業(yè)務(wù)場(chǎng)景的突破點(diǎn)

• 倒逼思維升級(jí)，植入數(shù)字基因，并轉(zhuǎn)化為可實(shí)施的解決方案

課程時(shí)間：2天，6小時(shí)/天

授課對(duì)象：企業(yè)管理層、各部門骨干、數(shù)字化相關(guān)人員

授課方式：講師講授+案例解析+小組討論+互動(dòng)答疑

課程大綱

第一單元：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系規(guī)劃及實(shí)施路徑

一、數(shù)字化是企業(yè)轉(zhuǎn)型必經(jīng)之路

1. 數(shù)字化的內(nèi)涵、價(jià)值、底層邏輯和終極目標(biāo)

2. 數(shù)字化背景下，企業(yè)生存之道——保持危機(jī)感

3. 什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型六度法則，如何將數(shù)字化真正落地

【案例解析】德國(guó)大眾為什么炒掉軟件公司多名高管

二、數(shù)字化的三個(gè)基本特征

1. 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化——消滅物理介質(zhì)

2. 流程標(biāo)準(zhǔn)化——減少人為干預(yù)

3. 管理精細(xì)化——全程閉環(huán)可控

【案例解析】華為數(shù)字化工具應(yīng)用的啟示

【小組討論】在目前的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，還存在哪些由物理介質(zhì)和人為因素相互疊加的節(jié)點(diǎn)，如何利用數(shù)字化手段進(jìn)行優(yōu)化？

三、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型常見(jiàn)問(wèn)題

1. 戰(zhàn)略層面缺乏系統(tǒng)性頂層設(shè)計(jì)

2. 業(yè)務(wù)層面信息化基礎(chǔ)相對(duì)薄弱

3. 實(shí)施層面技術(shù)與業(yè)務(wù)容易脫節(jié)

4. 組織層面人才隊(duì)伍上儲(chǔ)備不足

【案例解析】麥肯錫報(bào)告：數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率偏低？

四、企業(yè)數(shù)字化變革體系搭建

1. 基礎(chǔ)建設(shè)：數(shù)字基因六大模塊、數(shù)字技術(shù)平臺(tái)架構(gòu)

2. 組織建設(shè)：數(shù)字運(yùn)營(yíng)開(kāi)發(fā)流程、數(shù)字業(yè)態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)字資產(chǎn)長(zhǎng)效機(jī)制

3. 人才建設(shè)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力、跨界融合能力、場(chǎng)景轉(zhuǎn)化能力、創(chuàng)新發(fā)展能力

五、數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地三個(gè)要點(diǎn)

1. “科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)

2. 讓聽(tīng)得見(jiàn)炮火的士兵做決定

3. 借助專業(yè)第三方力量推進(jìn)實(shí)施

【案例解析】某銀行信用卡中心如何把人氣出內(nèi)傷

【小組討論】如何完善數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，打通數(shù)據(jù)堵點(diǎn)，完成數(shù)據(jù)貫通和閉環(huán)。

六、數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐五步曲（數(shù)轉(zhuǎn)模型）

1. 內(nèi)部管理信息化

（1）各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間聯(lián)動(dòng)，流程銜接自動(dòng)化

（2）簡(jiǎn)化流程、無(wú)紙化，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，從點(diǎn)到線到面一體

2. 業(yè)務(wù)流程可視化

（1）進(jìn)度清晰可見(jiàn)、節(jié)點(diǎn)流轉(zhuǎn)可控

（2）流程標(biāo)準(zhǔn)化，減少人為和不確定因素

3. 產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)化

（1）建立指標(biāo)體系，拆解、匹配適合運(yùn)營(yíng)方法  

（2）分析和改善指標(biāo)，以數(shù)據(jù)導(dǎo)向總結(jié)優(yōu)化

4. 營(yíng)銷推廣個(gè)性化

（1）用戶細(xì)分，需求聚焦，360°視圖

（2）線上線下深度融合，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和精準(zhǔn)引流

5. 用戶體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化

（1）洞察痛點(diǎn)，快速響應(yīng)，超預(yù)期滿足

（2）打造極致體驗(yàn)，促進(jìn)留存和轉(zhuǎn)化

【案例解析】某品牌數(shù)字化變革和顛覆式創(chuàng)新

【小組討論】結(jié)合案例闡述的知識(shí)點(diǎn)、方法論和數(shù)字化轉(zhuǎn)型五步曲應(yīng)用模型，目前在數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)和實(shí)施層面，存在哪些盲點(diǎn)和障礙，如何克服？

第二單元：大數(shù)據(jù)管理開(kāi)發(fā)和應(yīng)用實(shí)踐

一、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的短板

1. 數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識(shí)相對(duì)弱，專業(yè)能力欠缺

2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時(shí)間較長(zhǎng)，但質(zhì)量不佳

3. 數(shù)據(jù)貫通：數(shù)據(jù)難整合，無(wú)法發(fā)揮協(xié)同作用

4. 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：應(yīng)用場(chǎng)景單一，缺乏業(yè)務(wù)突破點(diǎn)

5. 數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，缺少應(yīng)用的成功案例

二、大數(shù)據(jù)管理和開(kāi)發(fā)流程

1. 大數(shù)據(jù)三個(gè)要素

（1）大——海量，平臺(tái)級(jí)

（2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化

（3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴

2. 大數(shù)據(jù)的三種類型

3. 大數(shù)據(jù)六個(gè)特征：時(shí)間、空間、行為、偏好、規(guī)律、預(yù)測(cè)

【案例解析】五常大米，下單即送

4. 符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)流程

（1）數(shù)據(jù)采集

（2）數(shù)據(jù)整合

（3）數(shù)據(jù)清洗

（4）數(shù)據(jù)分析

（5）數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

（6）數(shù)據(jù)建模

5. 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)構(gòu)建三項(xiàng)要求

（1）建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，提升部門協(xié)同效率

（2）掌握業(yè)務(wù)板塊與數(shù)據(jù)運(yùn)行之間的交互邏輯

（3）設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行科學(xué)決策

三、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法及要點(diǎn)

1. 統(tǒng)計(jì)性分析

（1）結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)定關(guān)鍵指標(biāo)

（2）不同維度組合的統(tǒng)計(jì)模型

（3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取

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2. 預(yù)測(cè)性分析

（1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)

（2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)

（3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控

【案例解析】為什么電力數(shù)據(jù)真實(shí)反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況？

3. 可視化分析

（1）形成觀點(diǎn)和結(jié)論

（2）文不如表，表不如圖

（3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具

4. 分析思維訓(xùn)練

（1）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展

（2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際

（3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)

第三單元：新一代信息技術(shù)體系和應(yīng)用場(chǎng)景重構(gòu)

一、5G：新基建排頭兵

1. 高速率：大幅提高傳輸速率

2. 低時(shí)延：端到端毫秒級(jí)時(shí)延

3. 大帶寬：km2百萬(wàn)級(jí)設(shè)備接入

4. 廣連接：應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富

【案例解析】5G超遠(yuǎn)程機(jī)器人手術(shù)

二、物聯(lián)網(wǎng)：連接一切

1. 物聯(lián)網(wǎng)三個(gè)基本特征

2. 傳感器——人類感官的延伸

3. 泛在網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)是整個(gè)世界

【案例解析】IBM研發(fā)“電子舌頭”

三、大數(shù)據(jù)：永不枯竭的生產(chǎn)資料

1. 消費(fèi)數(shù)據(jù)——C2B個(gè)性化定制

2. 行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

3. 機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)音、影像

【案例解析】城市大腦：基于大數(shù)據(jù)的智能交通布局

四、云計(jì)算：智能時(shí)代的基石

1. 大數(shù)據(jù)反哺云計(jì)算

2. 算力提升與算法優(yōu)化

3. 為了無(wú)法計(jì)算的價(jià)值

4. 企業(yè)上云和政務(wù)上云大趨勢(shì)

【案例解析】過(guò)去一百年人類離不開(kāi)電力，當(dāng)下和未來(lái)人類離不開(kāi)算力

五、人工智能：今天遇見(jiàn)未來(lái)

1.  AI類型和劃分標(biāo)準(zhǔn)

2. 模擬、延伸、擴(kuò)展及迭代

3. 語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理

【案例解析】“智能+”終極版圖：數(shù)字孿生世界

第四單元：管理思維升級(jí)與數(shù)字化素養(yǎng)能力提升

一、用戶思維——技術(shù)轉(zhuǎn)化能力

1. 傻瓜式、簡(jiǎn)單可依賴

2. 不要讓用戶做選擇題

3. 需求洞察與痛點(diǎn)捕捉

4. 用戶需求VS應(yīng)用場(chǎng)景

【案例解析】“懶人四件套”背后的商業(yè)邏輯

【小組討論】業(yè)務(wù)部門如何提高需求甄別能力，規(guī)避技術(shù)開(kāi)發(fā)需求反復(fù)，減少內(nèi)耗。

二、產(chǎn)品思維——業(yè)務(wù)打磨能力

1. 無(wú)痛點(diǎn)，不產(chǎn)品（服務(wù)）

2. 做減法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免過(guò)度的流程設(shè)計(jì)（機(jī)制）

【案例解析】瞬間白癡論——喬布斯1秒、馬化騰3秒、張小龍5秒

【小組討論】技術(shù)部門如何把控需求標(biāo)準(zhǔn)，并完善產(chǎn)品和服務(wù)的顆粒度。

三、數(shù)據(jù)思維——數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力

1. 沒(méi)有小數(shù)據(jù)，只有大數(shù)據(jù)

2. 數(shù)據(jù)是商業(yè)模式關(guān)鍵支點(diǎn)

3. 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)三個(gè)核心指標(biāo)

4. 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的四個(gè)層面

【案例解析】比亞迪“D1”電動(dòng)側(cè)滑門的數(shù)據(jù)支撐

四、創(chuàng)新思維——?jiǎng)?chuàng)造性輸出能力

1. 創(chuàng)新不是瞎折騰

2. 創(chuàng)新不是耍小聰明

3. 創(chuàng)新是“有中生無(wú)”

4. 創(chuàng)新是發(fā)現(xiàn)更多可能性

5. 脫離真實(shí)場(chǎng)景的創(chuàng)新是“一廂情愿”

【案例解析】支付寶遭遇的“珍珠港偷襲”

【小組討論】在數(shù)字化進(jìn)程中業(yè)務(wù)導(dǎo)向與技術(shù)實(shí)現(xiàn)之間的銜接，如何避免出現(xiàn)脫節(jié)問(wèn)題。

課程回顧、總結(jié)、分享和行動(dòng)

1. 結(jié)合企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)目標(biāo)，從運(yùn)營(yíng)、渠道、技術(shù)、服務(wù)、資源等角度選擇任意一個(gè)切入點(diǎn)，探討關(guān)于現(xiàn)階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施路徑。

2. 從數(shù)字基因植入的角度，目前在市場(chǎng)洞察、痛點(diǎn)捕捉、應(yīng)用場(chǎng)景、流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面，與數(shù)字巨頭們存在哪些差距，應(yīng)該如何改進(jìn)？

3. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)“科技+業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性工程，根據(jù)行業(yè)特性和崗位職責(zé)，有什么具體想法或者行動(dòng)計(jì)劃？

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