数字化转型总体框架

“四横一纵”的数字化转型框架作为指引，“四横”分别指业务应用该体系、应用支撑体系、数据资源体系及基础设施体系，“一纵”就是数字化保障体系。

1、业务应用体系

自己以前在公司的B域，也就是在营销、销售及服务等领域做了一些数据支撑的工作，当前这些领域的数字化水平还是比较高的，比如针对精确营销已经形成了闭环支撑，无论是从市场细分、营销策划、营销审批、客群选择、营销执行再到营销评估，不仅实现了线上化、实时化，而且具备了相当的智能化水平。

在公司的M域，也就是管理域，无论是人、财、物，还是规划项目、综合办公等等，这些领域虽然较早实现了信息化，但数字化水平还不够，华为数据之道所提的数字化转型，其实大多针对的就是华为公司的M域，这些领域的数字化转型对于企业运营效率的提升意义重大。2022年自己有幸参与到M域的数字化转型工作上来，当前也设定了一些初步目标：

（1）在规划项目领域，推进规划工作从线下搜集信息、线下人工规划向基于系统数据、线上智能规划转型，推动项目实施工作从简单的线上流程审批管理向各环节的自动化、智能化转型，比如项目物资的端到端管控、项目的远程智能监控、项目的AI智能验收、项目竣工资料的自动生成、项目的自动化报账等等。

（2）在供应链领域，推进物资主数据的优化管理，进一步拉通物资采购、工程领用、站点建设、工程转资、网络交维的全物资流，实现“物资、资产、资源”融通，落实物资“不在网、就在库”的管理目标。推动仓储库存数字化，实现实时储位状态查询、储位占用率查询、储位利用率统计，为 仓库资源整理、库存作业优化与盘点提供有力的保障。

（3）在财务领域，基于OCR、NLP等AI技术进一步普及报账的智能填报、智能稽核等应用，持续提升报账的效率；通过信息归集进一步提升转资的智能化、自动化水平。

（4）在人力领域，推进人力机器人的优化和应用，为员工提供规模化、标准化和专业化的人力服务。

（5）在综合办公领域，基于M域大数据，通过NLP、图计算，RPA等技术，进一步优化和普及面向公文审批人的智能推荐辅助工具，降低审批的操作步骤和时间；在合同、公文、审计等领域普及电子印章；在文书、审计、招投标等领域实现电子归档。

2、应用支撑体系

数据中台和业务中台通过服务化的形式为业务提供能力编排支撑。

我们的数据中台可以划分为B、O、M三个领域的能力建设，由于历史原因，每个领域数据中台的成熟度是不一样的。B/O域的模型规模已经比较大，对业务的支撑能力较强，后续的重点是创新业务或难度较高的价值模型支持，而M域的模型体系尚未建立，后续的重点是填补空白。

业务中台也有类似的问题，特别是M域的系统虽然支撑的部门最多，但复用水平却比较低，其共性能力的收敛带来的价值会非常大，比如一个简单的电子签章能力，在供应链、综合办公、项目管理、财务管理等各个领域都有很大价值。

2022年在中台的建设上，有二个目标：

（1）数据中台在B域要加强对家庭、政企、变现等创新业务模型的支撑，在O域侧重对精准规划等价值模型的支持，在M域打造一套融合模型体系，支撑报表指标体系和画像体系的构建，为M域的数字化转型奠定基础。

（3）业务中台要推进M域系统的解耦，实现共性能力的沉淀，为后续管信域业务流的快速支撑奠定基础。

3、数据资源体系

通过多年的建设，公司的大数据平台已经初具规模，但跨域数据快速汇通和高效开放的问题还未彻底解决，如果说10年前的数据 仓库是数据管理成熟度的1.0阶段，即部门级数据的汇聚和开放，那么5年前的大数据平台就是数据管理成熟度的2.0阶段，即企业项目级数据的汇聚和开放，现在我们要依托于企业级数据治理体系，向数据管理成熟度的3.0阶段演进，即企业级数据的常态化数据汇聚和开放，推动企业数据汇通和数据开放水平再上新台阶，主要包括二个目标：

（1）构建企业级数据资源目录，实现源端数据资产的统一纳管；制定数据入湖标准和流程，打造“一键标记、一键入湖、自动稽核”的高效数据汇聚能力，促进BOMS四域价值数据快速入湖。

（2）构建企业级数据服务目录，实现数据服务的统一收敛，打造企业级数据地图，实现公司数据资产的线上化、规范化、目录化管理，促进数据高效汇通开放。

4、基础设施体系

在走向管理岗位后，业务的重要性越来越高了，但我始终不敢把技术扔在一边，因为在确保业务大致正确的方向下，技术的升级往往可以产生降维打击的效果，直接提升业务生产力，这是IT管理者存在的价值和意义。2022年在技术架构升级上，自己有二个目标：

（1）在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。

（2）推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。

5、数据治理体系

数据治理体系是数字化转型工作的基础，公司成立了企业数据治理委员会，建立了公司数据责任人和领域数据责任人制度，明确了数据责任人的相关职责，有了这些顶层设计的保障，2022年初步设定了三个目标：

（1）围绕信息架构、数据汇聚、数据开放等方面制定公司统一的数据治理标准和规范，为数据产生、处理、消费的高质量运转提供保障。

（2）协同各部门建立常态化数据治理标准流程，统筹各领域开展信息架构梳理、数据入湖支持和数据质量保障等工作。

（3）实现数据的分层分级管理，通过数字化手段破解安全与效率之间的结构性矛盾。

文章转自 公众号 与数据同行，作者：傅一平