数智化是什么意思？企业数智化转型有哪些挑战

20世纪70-80年代，传统IT技术曾给企业带来了显著的效率和效益。80年代，特别是90年代后，商业世界的复杂性急剧上升，传统IT技术越来越难以有效应对这一复杂性。

从产品来看，产品本身越来越复杂。一个简单的机械产品，逐步演变为智能互联的产品。从需求来看，消费需求越来越走向个性化，企业从大规模生产、大规模定制到个性化定制，其研发、设计、生产面临一系列的复杂挑战。

“数智化”原本只是可有可无的战略规划，如今，却关乎生死存亡。

而在技术突飞猛进的发展下，企业数智化转型的瓶颈已经不在于技术或工具，而在于人，尤其在于高管团队能否想清楚如何使用科技实现战略转型和业绩增长，和能否打造支撑科技落地的组织能力和模式，确保团队发挥出新科技的威力。

实现需求端数据智能

数据作为数字经济的生产要素，或数字经济的“石油”与“血液”，已经是全社会的普遍共识。但从现实情况来看，大部分企业的会员数据、商品数据，能够实现线上线下打通的比例都还处于初级阶段，线上线下一体化运营更是远未到来。如何基于数据中台支撑实现需求端数据智能，成为企业数智化转型的关注焦点。

过去20多年来，在购物、娱乐、餐饮、家居、出行等多个领域，我国需求端数字化已有了长足的进展。需求端全场景的高度数字化，为企业探索需求端的数据智能，提供了良好的条件。

从现状来看，众多企业已经开始了对多端跨场景下的需求端数据智能的探索：整合自身在电商平台、自有官网和APP、微博、微信等的数据，以实现需求端数据的跨端、跨场景的整合。同时，一些企业对需求端数据智能的探索，也已经取得了显著进展。以精准营销为例，有企业结合自身数据、外部商业数据、社会宏观数据等，圈选出不属于该企业但有可能转化的潜客群体，并结合多方数据(如：从广告投放到点击浏览，从各类粉丝到电商交易数据)，对客户实现“A(认知)—I(兴趣)—P(首购)—L(复购)”的精细化洞察，进而实现“千人千面”的精准化营销等。而从未来演变看，企业与外部数据源之间共享的不是数据本身，而是数据智能的能力和商业结果。

企业数智化转型的挑战

增长趋缓：粗放模式难以为继。中国经济正在转入中低速增长的新阶段，GDP年均增速和社会消费品零售总额均有所放缓。另一方面，从中长期来看，中产阶层在我国的崛起，消费市场仍然孕育着巨大机遇，市场也将迎来品牌大爆发的历史性机遇。但新环境下的新机会，并不必然属于所有企业。只有成功拥抱和实现数智化的企业，才能在未来的市场上抓住机遇，实现新一轮的增长。

竞争加剧：新势力重新定义新行业。数智化浪潮让新势力快速崛起，旧的商业格局被极大地动摇。在此可以简要梳理出三大新势力：第一类是基于互联网平台和数字经济基础设施，在各个层次上展开大规模高效创新并快速崛起的企业，典型表现就是各类新锐品牌的超速发展。第二类是是利用新技术、开辟和定义新产业的企业群体。他们全面利用数智化升级，重新定义产品形态、使用方式、商业模式和竞争规则，给传统企业带来了越来越大的变革压力。第三类则是一部分国际大品牌和中国老字号内部涌现出来的拥抱数智化变革的新势力，在自我革新的过程中，也在引领产业变革新方向。

需求分化：消费者主权崛起。近年来，消费需求正在呈现出多元化、细分化、个性化等特点，这意味着消费者主权正在加速崛起。消费的多元化和个性化，让市场竞争越发激烈。在这样一个市场上，只有积极创新的企业才能有所收获。

C端倒逼：B端变革亟待加速。中国消费者(c端)的消费、工作、生活、学习、娱乐等行为，已经高度数字化，呈现出线上线下多渠道、多触点全面融合的特点。相比之下，我国企业(B端)的数字化，要远远落后于C端，在" 消费者-零售-批发-生产-设计-采购" 的产业链条上，数字化程度依次递减。B端加速开展数字化和进一步的数智化，必将是未来几十年里我国数字化领域的主要命题。