点击上方“蓝字”带你去看小星星
作者 | 史贵昌
本文建议阅读：3遍
“
这一篇，
主要介绍行业数字化转型方法中的除顶层设计外的三个非常重要的方法：平台赋能、生态演进、持续迭代。
”
二 平台赋能
数字化时代下外部的快速变化与企业内在的稳健经营要求形成了强烈矛盾，带来了巨大挑战，反映在企业数字化转型上，业务需求快速多变、新技术层出不穷，而数字化系统需要稳定扩展与平滑演进，频繁的颠覆重构不仅造成重复投资建设，更带来业务经营与企业运营方面的额外风险。
注：这是一句有用的废话，因为前面都提到过。放在这个地方主要还是为了强调“why”。但是前面我们没有专门说颠覆、重构的事儿。这怎么理解呢。就像3G到4G，4G到5G，每一次升级都对应着一些基础设施的重建，如果太短，就相当于刚投重金建设好的设施要推倒重建，当然是一种浪费，据说之所以国内能够在互联网发展迅速，正是因为有国家集中力量承担了其中很大的运营风险，强力推动着数字化的向前更迭。
企业需要不断强化提升数字化能力，来应对这种挑战，其中包括：
1 业务与技术深入结合能力
将业务经营企业运营的新功能新需求不断在技术系统中落地实现，并反哺业务，包括产品服务数字化，精准营销，全要素在线，实时决策支持等。
注：产品服务数字化，例如云能效是施耐德电气基于云架构，一站整合应用、分析与服务的集团能源管理平台，为企业提供建筑能耗可视化能效管理，定制化节能咨询服务。就由原来的设备供应商变成电气数字化解决方案服务商。
精准营销，例如基于原有数据所勾勒出来的用户画像各种电商平台以及今日头条上的精准推送。
全要素在线，典型是各种SAAS服务软件，ERP软件，将标准化的流程线上化，能够清晰地看到企业中各个要素的实时状态。
实时决策支持，正因为全要素在线，再加上各种投放市场后的数据反馈结果，自然就能够更加有效地做决策，而不必再像从前那样拍脑袋了。
2 数据智能和价值再造能力
面向全量数据和数据全生命周期的治理和价值挖掘能力，包括外部数据融合、分析、建模、治理和数据安全等。
注：全量数据是基于大数据、小数据而产生的，也就是所有数据。比如，未来在智能交通领域，将有可能用全量实时的数据，来感知城市每辆车所在的具体位置、每个红绿灯路口的车辆信息，所谓价值再造，就是能够基于数据对实时情况进行全局调控，从而大幅提升城市交通运营效率。而实现这一目的，离不开对数据的挖掘和分析，以及人工智能的深度学习。
3 技术管理和技术融合能力
对企业纳入的数字技术进行高效管理的能力，包括弹性基础设施，组件解耦服务化，服务运营管理，新技术纳入，API管理，技术安全以及开发运营等。
注：弹性，意味着坚韧，也就是在进行系统最优化的同时，还能够更坚固，耐冲击，易恢复。目前谈及弹性交通系统，弹性城市等概念。
“耦合”的物理概念，耦合是指两个或两个以上的体系或两种运动形式间通过相互作用而彼此影响以至联合起来的现象。解耦就是用数学方法将两种运动分离开来处理问题，常用解耦方法就是忽略或简化对所研究问题影响较小的一种运动，只分析主要的运动。这里组件解耦服务，的确是技术管理与技术融合的一种表现。
API是未来新经济当中的一个基石。未来一个成功的企业或者一项业务和其他的企业或者业务最大的区别点在于，是否能够应用第三平台，是否有一个成功的应用，这个应用同样需要在不同设备上都能够使用，只有这样的业务和企业才能够取得成功。所谓第三平台指的是应用经济下的新平台，是大型机所代表的第一平台以及C/S架构所代表的第二平台延伸。
因此企业需要构建一个支撑数字化转型的平台，其特征具体表现为：
1 应用场景化。根据不同业务场景，提供个性化应用功能，满足不同角色对象在企业经营运营活动中所需的随时随地接入使用数字化系统的需要丰富业务场景，提升用户体验。
注：没有场景，就是一个闭门造车的过程。所谓场景化即某项应用是恰到好处地服务于某个特定场景的，那么这种流畅的用户体验一定是不一样的。
2 能力服务化。业务能力共性提取，形成数字化服务接口。业务流程灵活编排，支持业务敏捷与创新。
注：这里给了一个特别好的建议，将业务中所需共性能力提取出来，从而就能够单独做输出。这样业务流程的敏捷变化会变得更加高效。
3 数据融合化。全量数据采集汇聚，全域数据融合，全维数据智能分析，洞察业务内在规律，提供决策支持。
注：核心在于充分地掌握数据后洞察的挖掘。我们听到过太多故事，同样的数据，可以不同的人解读出来完全是不一样的。而这种数据间内在规律的挖掘就是更好地融合的过程，底层逻辑仍然是对业务的理解。
4 技术组件化。以组件化框架承载，按需引入大数据物联网视频智能分析，AR VR等新技术，技术架构易扩展，技术元素易集成，技术能力易调用。
注：这个组件化的框架是基础。是否引入后面提及的高新技术要视企业所处阶段以及业务的成熟度而定。架构易扩展则方面后期的延伸，技术元素易集成也就是尽量避免难兼容的技术，一些现有的技术能力易调用，当然就可以保证有限的架构和元素下功能的完整性。
5 资源共享化。智能终端网络连接，计算存储资源云化，共享复用，资源弹性高效管理。
注：连单车都共享了，这里未必是所有权和使用权的分离，但共享的核心价值在于资源更加弹性，更加高效的管理和利用。
在平台化的数字化系统上，业务经验有效沉淀，数据资产逐步积累，技术架构平滑演进，企业数字化能力迅速得到提升。
三 生态落地
数字化时代下，基于上下游“服务提供服务采购”的简单合作模式，在逐渐失效，“链式串接”向“网状互联”的合作方式演进成为行业共识。在数字化系统建设上，企业自主完成全部系统建设，越来越不可行。以生态方式构建数字化系统，可以吸引多类型厂商协同联动，优势互补。
在平台化架构下，基于数字化系统建设所需的能力分成和角色分工，企业能够低成本高效率发现合作资源、建立合作关系，推动合作落地，保持合作发展，实现关键技术自主，能力短板补齐，服务良性竞争，构建起良性生态体系，为数字化系统的长期持续健康发展提供保障。
数字化系统建设所需的生态合作资源，通常包括咨询设计服务，应用服务，技术平台服务，系统集成服务，运营安全服务和投融资服务等。
注：最后一句最实用，可以记住，然后对比一下看看自己企业究竟需要啥。有没有在这个“生态位”，能不能落地。
四 持续迭代
数字时代下，业务变化快，技术更新快，需要敏捷迭代。但是迭代不代表全盘的颠覆，数字化转型的能力需要不断积累和传承，信息化建设要支撑物理世界业务的可持续发展。因此数字化建设的迭代应该是分层的不同的分层以不同的周期迭代和演进。
1 功能级的“短周期”迭代
业务需求快速变化，ICT技术的发展快速变化，新技术和业务的结合快速变化，这些都需要敏捷迭代。通过短周期迭代，使得转型紧贴业务价值的实现，降低转型风险。
2 平台能力级的“中周期”迭代
平台承载了转型的能力，比如快速引入新技术，以服务化来应对业务的敏捷变化，大数据快速建模等，因此，架构和平台都需要相对稳定而非快速的颠覆。
并且要将短周期迭代中的成功经验，不断沉淀到平台中，往往在失败的短周期迭代中，也会有闪光点，不能错失每一个有价值的积累，平台级的中周期迭代，有利于将转型的能力持续做厚。
3 规划设计级的“长周期”迭代
在规划设计的指引下，在多次的业务功能和平台能力迭代之后，数字化转型逐步逼近战略目标。在阶段性目标基本达成的时候，需要进行方向性的审视并做出调整。但是战略目标的调整，应该是相对长周期的。规划设计过快的变化，不利于转型的资源投入和行动的持续有效。
通过三个层次的持续迭代，企业数字化转型不断完善，数字化能力不断提升。
注：功能、平台、规划设计可简单理解为企业中人员结构中的由下至上所关注的问题。又一一对应了时间上的由短及长。
回顾一下华为给出的数字化转型的四种行动方法，顶层设计是针对高层而言做战略规划的、平台赋能是指最好的实现方式是打造属于自己企业的数字化平台、生态落地谈的是仅做好自己内部还远远不够，还要关注自己所处价值链中的生态位置，要能够更好地借助外部的力量、持续迭代则是针对上述三项行动而言，有点像做完前三项没有效果请再来一遍的意思。
到此，我们就完整地解读了华为发布的行业数字化转型方法论白皮书中最重要的部分。相信能够帮助到企业对数字化转型有一个系统的、清晰的认识。假如还有什么疑问，欢迎一起交流探讨啊。
