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2020年是不平凡的一年，是外部環境劇烈變化的一年，也是企業快速變革的一年。
如今，各行各業都致力于把信息化建設落實到企業的方方面面，使數字化轉型成為推動企業業務增長的不二法寶。
新挑戰孕育新機遇，新機遇孕育新創變。
對于許多技術方來說，可以幫助更多的企業實現數字化轉型，發揮商業智能工具的價值，賦能企業生產經營全鏈路，擁抱更為廣闊的數據治理生態。
結合工業物聯網、智慧城市、數字基建等主流應用趨勢，深度挖掘在數字化變革浪潮下，企業如何利用數據分析來全面支撐業務升級和降本增效呢？
在帆軟2020“數字創變”主題的大會上，帆軟CEO陳炎先生向大家分享到，截至2020年8月份，帆軟的營收增長了大約20%，利潤接近去年同期，陳炎表示，這組數據引發了思考。
企業在面對“黑天鵝”事件時，如何保證利潤為正？
1、要保證收入增長就是技術方為客戶創造的價值應該大于客戶購買的成本+使用成本，核心原則就是要為客戶創造價值。
2、技術方需要了解客戶痛點和體驗，需要了解應該優先開發哪些用戶，分清哪些是真需求，哪些是偽需求，如何給制定以客戶為中心的目標，那就需要技術方量化客戶體驗，做定量的分析，同時也要做定性分析，通過交叉驗證保證所有的工作都對準客戶的價值。
3、關于管理方面，企業的中高層干部要定任務量、下區域，多去拜訪客戶接受吐槽，并感受一線同事的工作真實情況。
4、凍結不能提升客戶體驗的團隊，如果不能完全滿足用戶體驗，那么如果不計成本地不斷擴大營銷體系的人員，其實對客戶也是一種負擔。
5、企業要多利用“組織”這個動詞，組織文化、分配、戰略和產品方面的共識。而一個組織對外的低效緣由是對內的共識較少，因此，想要提升企業對外執行力，就要加強對內共識，做到力出一孔、利出一孔。
對于各行各業而言，企業的數字化轉型都是推動智能建設，賦能生產經營的一個重要環節。針對業務痛點、深度優化數據治理顯然是每個想進行數字化轉型企業的著力點。
關于數據間的特點，中國商飛數據管理總師胡盛行分享到，以民用飛機為例，其研發、生產和制造過程非常復雜，對產品的質量、安全性、可靠性的要求非常嚴苛，更重要的是對民用飛機這個產品的質量、安全性、可靠性的要求是非常嚴苛，其背后的數據在規模上不一定龐大，但是數據的復雜度非常高，數據和數據之間的關系難以理清，因此數據架構難以設計和維護。
提到數據管理中心，一定要和業務部門結合起來。而數字化的轉型，如果從英文的角度去理解，有三個不同的單詞來對應，也是代表了數字化不同的三個階段。
Digitization，就是最初的數字化概念，例如磁帶變成了CD。
2010年以后，逐漸提出了Digitalization，是指企業運用一系列新的技術，幫助企業降本增效，例如云、物、移、大、智和區塊鏈。
Digital Transformation是最近提出來的，通過信息化技術讓企業發生深遠廣泛的變革或轉型。
從經濟學理論的角度，相對于現代企業理論，傳統企業將企業視為生產單元，而企業是市場中交易費用為零的區域。傳統的企業理論共同點是把企業視為市場中的一個黑盒，而沒有將這個黑盒打開。現代的企業理論從企業家出發，認定企業家是對市場有著獨特判斷的一群人。這個判斷，就是使用資產以滿足消費者偏好的推斷。
因此，現在的環境不僅要求初創企業有創新，成熟企業一定要有創新。且就目前的形式來說，恰恰是成熟的、有規模的企業，更有利于創新，因為創新越來越需要巨大的試錯成本，也越來越需要企業有承擔試錯的能力，這也是現代企業理論推導出的企業發展趨勢。
轉型的本質就是創新，企業通過轉型從制造工廠就變成了研發機構，從生產單元就變成了創新單元，因此企業就從個人的創新向集體創新去轉型。
數字化能夠為企業具體帶來什么？
1、能夠讓企業中的非創新的活動更加的簡單，這意味著企業可以投入更少的成本去完成一些重復性的勞動，例如低端的計算或管理，這能夠讓企業將更多的時間成本投入到創新工作當中，實現更高的價值。
2、讓企業獲得新的資源，這個資源就是數據，數據資源不僅是資產，最大的特點就是能夠對不同的判斷做出非常直接的反應，與企業的創新產生直接的關系。
3、能夠為企業創新活動提供更加友好的環境。
只有通過數據治理才能讓數據真正的成為資產，而數據共享能讓數據更容易獲得，更快速地流轉，數據的應用讓每一個人都成為數據的分析師，能參與到企業創新活動中去。
因此，企業可以做一些實踐活動，需要有參考系，例如選擇國內的DCMM標準，它的優勢在于非常貼合國內的企業，明確提出了企業數據管理五級的成熟度的階梯，而每一級都有標準的定義，讓企業能夠找到目前所處的位置以及將來的發展方向。
企業需要進行對整個公司數據管理的價值分析。
1、面向集團，通過數據資產的盤點、運營，支撐公司整體的運營分析活動，以上文提到的民用航空產業為例，這是一個很長的產業鏈，擁有非常復雜的生態，因此，企業可以構建該行業的數據標準，通過整合供應鏈的數據，提出產品的數字孿生。
2、面向客戶，可以交付產品數據，也可以交付產品的運營、分析服務，這也是技術方為客戶創造的價值。
3、面向大量的設備數據，例如從飛機產品本身采集到數據，技術方也可以采集到來自于互聯網的數據，進行數據分析。
而從這幾個緯度可以看到公司的數據價值在哪里體現，同時也可以看到數據的價值渠道，也就是數據治理、數據共享、數據應用是如何發揮作用的。
企業如何進行數據治理？通過盤、規、治、用的四字規劃路線。
1、盤
盤就是指數據盤點，根據不同行業、產品復雜的數據特點，需要技術方研發自身的數據資產盤點方法，以及如何去梳理數據的血緣關系、架構，這能夠設計出來的變更管理的流程，來支撐對整個公司的數據資產的盤點。
2、規
盤清楚了數據資產，需要制定這些數據的標準；制訂規范，讓這些數據有統一的定義和規范；通過原數據管理進行數據定義，通過數據標準化以及主數據管理來實現數據標準。
3、治
當有了標準就可以對企業的數據進行整治，以提高數據的質量。而這時候技術方就需要對數據的質量進行評估，需要制定準確性、及時性、完整性等評估模型，構建實時的系統去監控數據質量。
4、用
數據治理的最終目的也還是要落到“用”，也就是數據的交換和數據的應用于服務。
部分產品的數據源頭非常復雜，擁有非常多的半結構數據，因此在研發期間需要大量的國內外標準，就要參考大量的工藝、設計的規范，以及質量體系等對產品提出的要求，而這些都是在企業里以半結構化文檔性的數據存在的。
當通過數據治理將數據轉變成資產以后，就可以共享給企業，可以通過數據資產的目錄形式，向他人展示數據的源頭在哪里，如何定義，規范的標準是什么，以及數據與數據之間的關系。而這就是數據地圖，可以了解到數據整體的架構和關系，可以查找到所需要的數據資源。
例如某個一體化平臺，當企業的技術人員獲得企業缺失零部件的信息后，可以在這個平臺上快速的查找到供應商，得知能夠提供的零部件是什么，以及管理該供應商的業務人員是誰。
通過該平臺直接聯系到這個業務人員，可以立即調用平臺里面的訂單數據、庫存數據、供應鏈數據等，而將這些數據組織起來以后，匯聚成一個報表，例如產品車間的明細、庫存分布等，將信息發布到該平臺上后，分享給生產部其他的員工，該員工也可以得到這樣的數據，同時結合生產數據來得到裝配進度的數據、計劃的數據，進而得到影響分析，得出該事件對生產影響的評估報告。
通過這樣的方式得出的報告的影響對企業來說意義非常大，因為這樣可以直接通過平臺找到對應的分管領導，進而更快速地做緊急決策，將企業的損失降到最低，這也是數據應用的實例。
1916年的上海南京路人流如梭，有七個廣東口音的男子，左手拿著一個壇子，右手拿著一個麻袋在路口蹲著令眾人不解。實際上他們是每經過五個路人就從麻袋里面拿出一顆黃豆拋到壇子里，這也就是早期數據統計的工作。而出這個點子的人就是香港永安公司總經理郭樂與弟弟郭泉。
他們向先施公司的總經理馬應彪學習打算進軍上海南京路開辦大型百貨公司，但是百貨大樓建在南京路的路北還是路南這個問題著實困擾著郭氏兄弟，為了弄清南京路南北兩面哪邊的人流更多、哪面的人氣更旺，郭氏兄弟坐在五龍日升樓茶館商議再三，最后決定采用"黃豆選址法"。通過這樣的方法得到了上海的一塊風水寶地，開辦了百貨公司，而這就是坐落在上海的永安百貨。
一百多年前國內的企業家就有用數據去做決策的意識，這就是一個非常基礎的數字化轉型，更重要的是他們將這樣的意識用一個非常樸素的手段落實，形成實實在在的解決方案，完成了數據的采集、統計、分析以及結果整個過程，在當時是非常不容易的。
如今， 企業要做什么類型的轉型，需要擁有固定方向，對于企業來說唯一可以做的是加強適應性，不管外部的挑戰多么劇烈，企業依然可以應對這些挑戰。
適應性本身就是來自市場，面對市場面對客戶企業到底應該做出怎樣的反映，當下的市場發生了怎樣的變化，客戶的喜好有哪些不同等，因此企業要通過市場適應性來掌握客戶需求以及市場趨勢，而這就需要數據進行加持。
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