style="text-indent:2em;">大家好，今天小编来为大家解答数字化改革的思路和建议这个问题，数据转型的专家建议很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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数字化转型12种方法
正确的说法应该是数字化转型方法的12个步骤：
一、关注客户。第一个转变是公司从以产品为中心转向以客户为中心。那些为数字化转型做好了充分准备、取得了最好结果的公司，了解他们的客户，对他们的需求和需求有强烈的理解。意识到什么对客户是最好的，可以让事情变得更客观，并帮助优先考虑下一步的步骤！
二、组织转型。数字化转型需要一种包容变革的透明文化。打破内部的隔阂，让高管和领导人认同新的数字愿景。
三、变更管理。许多数字转换之所以失败，是因为员工不支持它们。人们习惯于保持不变，经常与改变作斗争，即使他们看到了潜在的好处。最有效的变更管理努力是与现代的、动态的商业环境相一致的。
四、变革型领导。一个强有力的领导者可以帮助员工在变革时期感到安全。变革型领导必须让人们感到行动起来，并成为比自己更重要的事情的一部分。这意味着每一位高管和领导者都在倡导数字化变革方面发挥着关键作用。技术决策。有效的数字化转型决策不可能在真空中做出。平均有15个人，其中有一半参与了大部分的购买决策。领导需要一起工作，代表他们的各个部门和公司的总体目标。
五、技术决策。有效的数字化转型决策不可能在真空中做出。平均有15个人，其中有一半参与了大部分的购买决策。领导需要一起工作，代表他们的各个部门和公司的总体目标。
六、集成。关注数据有助于将数字解决方案整合到公司的所有领域。公司规模越大，处理数据的方法就越复杂。成功的数字转型需要精简的数据战略。
七、内部客户体验。数字化转型在内部客户体验——员工体验中发挥着巨大作用。获取员工反馈并提供消费者级别的技术解决方案，极大地增强了员工提供令人惊叹的体验的能力。
八、物流和供应链。如果数字化转型不能提高客户获得产品或服务的速度和可靠性，那么它就不会有效。数字化的物流和供应链提高了效率。
九、数据安全、隐私和道德。大多数消费者认为他们的数据很容易被泄露。在数字化转换中更新流程和系统时，数据安全应放在首位。
十、产品、服务和流程的发展。数字化转型需要改变对产品和服务的交付，甚至是产品和服务本身的想法。现代产品更加智能，以创新的方式交付。
十一、数字化。数字化业务意味着在数字商店和实体商店之间建立无缝集成。像塔吉特(Target)和百思买(BestBuy)这样的商店，模糊了数字和零售之间的界限，取得了巨大的成功。
十二、个性化。消费者期望个性化的服务。利用数字解决方案来了解客户，并为他们提供独特的建议和体验。经历数字转型是一个持续的过程，可能会很困难。然而，只要以客户为中心并遵循这些步骤，就可以取得很大的进展。
数字化改革的思路和建议
企业做数字化转型，无非就三个目的：业务转型、业务创新、企业增长
除此之外就是一些小中型传统企业，他们没有什么目的，纯粹是为了跟风和搭便车，大多数情况下数字化对于他们就是一个“无用”的概念，而对于那些有着长远历史和根基的大型企业，数字转型才是他们的重要课题
为什么要做数字化转型？
其实，在过去几年所实践的“互联网+”，最后大多都成为了“+互联网”，这也造成了社会性的“认知困惑”
再说的具体一点，对于传统企业来说，需要申请预算和立项来落实业务创新和IT系统建设，这种项目式的IT系统建设方法好不好呢？
好，而且很经典，但是它会产生一个大问题：“系统烟囱”与“数据孤岛”的信息化困境，这才令传统企业管理层产生“数字化转型”认知的困扰
首先，我们要通过“数字化转型的定义”来达成达成共识：数字化转型是利用数字化技术和能力来驱动企业商业模式创新和商业生态系统重构的一种途径与方法
看不懂没关系，我们只要知道最关心的点就是一个就行了：
数字转型的目的和核心都是实现业务转型、创新和增长，而我们的基石就是数字化技术
数字化转型是企业战略层面的概念，它并不是追求眼前效益的机灵战术，其本质，是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构
所以从本质上比较，传统信息化是“人”驱动“IT系统”，“IT系统”是人的流程中的一环
而数字化的数字化的本质则是“IT系统”驱动“人”，人是系统流程中的一环，“好不好”由系统决定
从架构上比较，传统的信息化架构是以流程线性自动化为核心，而数字化企业是数据和业务能力服务化形成网络聚合为核心
怎么做数字化转型？
数字化转型包括以下5个方面：
领导力转型，如果一把手、总经理、CEO不转型，下边再怎么推都会很困难。所以一定要有领导力转型，认识到数字化转型对于整个业务的价值所在
运营模式转型，更多的来讲如何提升效率、降低成本
工作资源转型，其实是人力资源转型。每个企业作为老板都在想说，我希望我的销售额增加20%，甚至50%，但是员工数量不增或者减少。显然，业务增加20%，人力资源数量成正比也增加20%，每个人再涨工资，这个结果就是利润率下滑。所以都在想通过资源如何转型，众包、众筹等等，如何利用信息技术整合更多的资源，所以这点就会变成特别关键
全方位体验转型，特别是企业的用户如果是消费者的话，体验极为关键。
信息和数据转型，未来很重要的一点，信息和数据未来产生的收入占总收入的百分比会成为未来转型的一个目标，将可能作为考核IT部门一个很重要的指标。
刚好这几个转型跟业务范围创新可以把它一一对应起来
也就是说，通过5个方面的转型，数字化企业也具备5个方面的创新能力：
领导力转型对应决策模式，运营模式对应运营模式创新，工作资源对应生产模式，全方位体验对应产品的服务，盈利模式对应信息和数据
基于以上数字化转型的阐述，我们也可以发现数字化转型给予了企业智能化的三个方面的赋能：
IT赋能：打造出轻量化/服务化PaaS、企业应用系统容器化、一站式敏捷IT开发与运维
数据赋能：实现数据智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化
AI赋能：赋予企业智能，改变线性的人为经验决策，向基于大数据与算法模型的机器智能辅助决策，包括感知智能和认知智能。
因此企业的数字化转型要做到起码下面几点：
发展理念转型：数字化转型的精髓是以客户需求为“主导者”，从外部需求“倒逼”内部变革，深入贯彻“互联网+”战略实施；相应，企业发展的价值观和战略导向要从过去产能驱动型转变为数据驱动。
领导力转型：企业决策者要成为数字化转型的“引领者”，决策观念要从经验判断向“数据说话”、“智慧决策”转变。
组织结构转型：要尽快破除传统上业务与信息技术之间存在的界限和“鸿沟”，成立新型的数字化机构，作为企业数字化转型的“推动者”，实现“融合创新”，重构企业的业务组合、协同方式和管理层级。
运营管理转型：要比照工业4.0的理念，以推动核心业务的数字化转型为目标，打通“横向、纵向和端到端”三大数据流，实现从设计到服务，从客户到生产、从前端到后端的“数据互联互通”能力。
技术能力转型：要加快推进新一代信息技术的应用，实现“云计算”作为重要的基础设施，为数字化转型提供强有力的“支撑者”角色。
外部合作转型：要从控制和占有物质资源（股权、资金、技术和市场）转变到共享“数字”、共创“数字生态”。
人力资源管理的大数据解决方案
大数据时代企业竞争越发激烈，如今企业竞争的根本是人才竞争，人才是企业发展的战略资源，人力资源的合理配置关系到企业资源的盘活和企业生命力的延续，是提升企业核心竞争力的关键因素。
人力资源全产业链正在发生巨变，人力资源管理是现代企业管理中一个重要环节，其重要性也是日益显现，企业人力资源管理对大数据的应用是顺应时代发展的必然趋势，是实现企业可持续发展的必要手段。
人力资源管理的现状在新经济条件下，企业人力资源管理必然要发生变化，很多企业已经开始积极进行改革，从繁琐流程、高费用和多人参与的传统管理，到市场化、专业化、精准化的新型管理，使得人力资源价值最大化，但在此过程中也会遇到一些难点。
难点一：数据口径
人力数据信息同样呈现高增长率和多样化的特点，比如，企业员工信息能够真实地反映员工的绩效水平、综合素质、工作效率等指标，然而这些基础信息又包含个人年龄信息、技能水平、综合素质、相关资质等多方面信息，需要统一所有数据口径才能完成指标分析。
难点二：技术瓶颈
人力资源部门属于前台业务部门，数据管理更多的是信息技术人员在后台操作，所以人力资源的数据分析对于前台业务人员是有难度的，需要改变这种工作方式才能提高工作质量和效率。
难点三：应用风险
人力资源信息涉及很多个人信息、企业内部资料，甚至是商业机密，所以数据安全是重中之重，在保障信息的安全性和隐私性的基础上，才能实现其数字化管理的价值。
人力资源的分析需求大数据时代推动企业数字化转型，然而转型过程并非一日之功，企业都需要遵循着数据指导业务的模式逐步完善数字化管理体系，首先来看下企业整体分析需求架构。
图-企业整体分析需求
传统的企业绩效评估往往源于财务指标，在新的知识经济时代，人力资源成为企业重要的无形资产，这些资产是传统财务指标无法捕捉的。企业发展过程中，既要关注过去和现在，同时又要关注未来，尤其关注人力资本产生的独特的竞争优势。因此，对企业人力资本的度量成为企业绩效评估的新方式。
通过对人力资本的分析，可以发现企业在人力资源供给、人力成本投入、经营绩效产出、发展与保持力和人力资源运营有效性方面存在的问题，通过量化的指标，帮助企业CEO/CHO、各级企业经营负责人、HR负责人等进行科学决策、管理风险、控制成本，从而优化投资回报、促进业务发展、支撑企业战略。
图-人力资本分析体系
分析云解决方案数据中台，构建体系化分析数据
数据中台的建立，可以高效满足前台数据分析和应用的需求，它是一个承接技术，引领业务，构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台，所有经过处理的数据进入数据中台，并统一建立业务模型，以供业务分析使用。
图-数据中台应用数据逻辑
语义层，打造自助式分析平台
语义层将后台数据库系统中的存储数据从技术人员的视角转向业务人员和管理人员的视角，实现了将复杂的数据查询、分析和报表制作从IT技术人员的专项应用到企业全员易用的转变。在分析云中，业务人员可以基于“语义层”通过简单拖拉拽快速构建业务分析。
图-分析云语义模型
BIInside，体验嵌入式场景分析
BIInside使业务系统与数据分析融为一体，报表和管理驾驶舱大屏等分析结果，可以完美的嵌入到业务系统中，供最终用户查看和使用，同时，用户身份可以直接使用业务系统用户认证体系，登录系统后，自动根据用户权限查看相应的报表。
图-分析云与致远协同门户集成
五、分析云相关应用
1.人力总监看板
2.核心人员离职报表
3.分析云人力成本报表
4.分析云人员绩效报表
5.分析云人事部大屏
6.分析云移动端员工日志
六、方案小结
大数据时代推动企业精细化管理，尤其在人力资源管理方面，对选人、育人、用人、留人进行量化，使得人力资源管理更加高效和精准，建立适合企业发展的管理制度和流程，从而实现质量和效率的平衡。分析云可以帮助企业更好地洞察数据本质，协助人力部门监督员工表现并合理调度，辅助企业高层确定工作重点，预测未来趋势。
大数据未来的前景怎么样
行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等
本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等
产业概况
1、定义：大数据产业覆盖范围广
根据中国信通院发布的《大数据白皮书(2020年)》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：
2、产业链剖析：大数据产业链庞大
大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。
中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。
在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。
产业发展历程
——十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升
我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。
产业发展现状
1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长主要应用于互联网与政务领域
——大数据产业规模：2020年超过6000亿元，未来将保持高速增长
中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。
白皮书中赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。
注：赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场。
——大数据应用市场结构：互联网和政府大数据占比超一半
从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。
2、细分市场一：政府大数据
——2020年政府大数据市场规模超900亿元
根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。
注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——政府大数据应用场景
中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。
3、细分市场二：互联网大数据
——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿
面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。
根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。
注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——互联网大数据应用场景
在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。
4、细分市场三：金融大数据
——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿
金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。
根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。
注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。
——金融大数据应用场景
过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。
产业竞争格局
1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在京津冀与东部沿海地区
根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有61799家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。
2、企业竞争：市场参与者众多，多赛道布局企业综合实力较强
我国大数据代表性企业的重点布局区域侧重于东部沿海地区和京津冀地区，比如易华录主要布局东部沿海地区，美亚柏科主要布局华东、华南地区等;从产品布局来看，各公司各有侧重点，例欧比特在卫星大数据领域拥有绝对话语权，龙头企业的竞争优势明显。
产业发展前景及趋势：大数据市场潜力巨大，未来有望保持高速增长
据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2026年我国大数据产业市场规模将超过15000亿元。
——更多行业相关数据请参考前瞻行业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
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