企业如何快速获得数字化能力？

对于大多数企业来说，在战略决策方面，未来数字化转型都是提升企业核心竞争力的关键路径。很多传统企业，受限于固有模式的发展瓶颈，都寄希望于通过数字化转型来脱离困境，打开新的产业格局。

数字化转型，对于当今社会已不是一个完全新颖的概念，在不少行业领域中，都已经开展了足够多的业务实践探索，也积累了相当的经验。但仍有不少企业，甚至不少行业，在数字化转型的道路上，仍处于迷茫期。

从“直觉”上来讲，似乎可以借助数字化浪潮做些什么，但是，似乎有很难形成一个标准化范式类的“说明书”，予以转型工作的具体指导。

那么对于企业来说，究竟应该从何开始，从哪些方面快速获得数字化能力呢？

数字化转型是目标，而当我们都清晰了这一目标的正确性，接下来，就是如何实现这个目标，如何构建有效的决策以及实施路径。

根据笔者经验经验，企业获得数字化能力，分为两大板块（管理板块，技术板块），同时八大维度来开展。

前面文章，从管理角度，介绍了企业如何快速获得数字化能力，而本文则主要在技术维度来探讨企业获得数字化能力的主要途径。

数据是数字化转型的核心，巧妇难为无米之炊，有了数据才有一切。企业开展数字化转型，目的是要用好数据，因此，为了保障转型的落地效果，最首要的工作就是构建充足的可用数据资源。

上面这句话中，有两个关键的概念点，一是充足，二是可用。

所谓充足，意味着企业需要积累足够的数据量，这些数据量可用覆盖到足够多的业务场景和案例，从而有效地为产业应用提供“完备性”。

企业一方面可以通过业务系统的数据同步和整合的方式，从生产环境中直接更新数据资源，另一方面，通过，构建数据感知能力体系，对非结构化的环境信息进行主动获取。

所谓可用，就是指数据的质量足以能够满足数字化应用，数据质量又包括准确性、真实性、完整性、及时性、一致性、有效性等多个层次的内涵，企业一般通过专项的数据治理或日常的数据管理来提升数据质量。

算法是数据分析能力的核心。在积累了数据资源的基础上，下一步就是数据怎么分析，数据怎么用的问题。

在大多数的数字化转型实践中，一般不对算法层面做太前瞻的创新，更多是基于已有算法在新的场景中进行应用适配。熟悉不同算法的技术特性，有利于针对具体的应用场景，更准确地进行算法技术选型，提高技术应用的实际效果。

企业在进行数字化能力建设时，一般会将数字化应用搭建在AI技术中台上，在AI技术中台上，提前“搭载”好了常见的算法模型组件，允许技术开发人员更加便捷地开展数据分析以及数据建模实验。

除此以外，不少浅层的算法应用，也可以不依赖于深度的AI中台来开展，基于BI商业套件也能支持重要的数据分析应用，并为用户提供极具价值的商业“洞察”。

业务知识水平，决定了企业数字化应用的实际效果。数字化转型的工作，本质上让机器代替人来开展业务，那么机器的业务能力从何而来呢?

一般有两种典型的实现思路，一是纯数据驱动的方法，二是知识驱动的方法，或者说经验驱动的方法。

在数据驱动的方法中，通过机器学习或者深度学习技术，从可观测的数据资源中，自动识别、挖掘出有价值的业务规律，或者说，是蕴含在数据中的潜在知识，将这些知识为机器所用提供服务；

在知识驱动的方法中，直接对人所掌握的业务知识进行编码，将专家的经验灌输给机器，然后让机器使用人已经掌握的知识。

未来的智能算法应用，更多地在探索基于数据与知识融合的数据建模技术，百度的“文心一言”大模型，就是基于知识增强型的AIGC技术尝试。

因此，企业的数据资源越丰富，专家经验积累越强大，机器可获得的知识水平也越高，企业进而可以达到的数字化应用高度也越为“可观”。

算力的重要性主要体现在大数据特征的数字化业务场景。企业需要对高并发场景提供实时的数据任务响应，或者需要对海量数据进行批处理的特征提取与统计分析，亦或者需要对大数据建模，以及对大模型部署应用。

当企业的业务规模以及数据规模发展到一定程度时，算力是数据应用的“产能”瓶颈，企业可以通过“公有云”的方式来按需租用强大的算力服务，也可以采购并定制部署实施一套成熟的“私有云”产品。

对于具有数据安全与合规的属性要求，同时需要保证业务拓展弹性的企业来说，一般采用“私有云”＋“公有云”的混合技术方案。

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