这是一个用数据说话的时代，
也是一个依靠数据竞争的时代。
世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门，积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
数字化经济时代，每个企业都在强调“数字化转型”，寻求突破增长。
数字化经济时代，每个个体都在强调“数字化转型”，寻求职业发展。
“数字化转型”到底是什么？转不转？怎么转？一个宏大的命题让企业和个体有点老虎吃天无处下口的感觉，更是让很多企业觉得数字化转型是个有点假大空的概念，听起来，很虚很泛，貌似就在耳边，却又很远！
各位老总看官们，别捉急，今天小聚就给你解释解释，什么是企业数字化转型，怎么通过五步实现数字化转型。
对于数字化转型，如果用一句话时髦的话来说那就是：用数据为企业赋能！
换个相对接地气的说法就是：数据化管理！
数据化管理就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，然后反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。
企业如何做数字化转型？
这里放上一张流程图：
第一步：数据采集、连接
数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据采集和连接。要分析是什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要收集。
比如：
生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据；
销售可以通过改进业务流程，设置数据采集环节来收集数据；
营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据；
……
数据采集的成本比较高，我建议先自上而下想好数据链路，到底需要哪些数据，因为往往数据采集的难点不在于技术层面，而在于业务层面的推动。按照经验，在前期的数据准备和清洗方面，会花很多时间，(划重点)但如果企业的数字化转型想要成功，这模块非常非常重要，直接决定了你后期的效果。
第二步：数据整理
采集到的数据往往都分布在各业务系统内，但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据，比如财务+销售，所以系统之间的数据壁垒要打通，避免数据孤岛。在这个过程通常需要借助BI平台、数仓来搭建。
有些数据体量大的企业会搭建大数据平台。
第三步：数据分析与可视化
在数据连接完成后，下一步就是基于业务需求，进行数据分析与可视化展示
当企业数字化成熟到一定程度，各个业务都要有相应的可视化模块，运用BI系统搭建，这是企业实现数据可视化的重要工具。
第四步：精益分析
完成以上三个阶段后，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第四阶段精益分析。
绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来优化的过程，也就是将原来以经验为主的现场诊断，逐步转化为依据实时数据变化的数字化诊断，这样诊断才能够更客观、全面、智能地去发现企业生产过程中存在的问题。
第五步：高阶分析
通过大数据和人工智能技术对最佳历史实践进行总结并预测，找到以往最佳解决方案，以此来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。
当前，全球大数据产业高速发展，聚数云海积极参与和布局大数据生态圈建设，以数字化技术构建和优化“企业、用户、产品”间的线上“联结”商业关系。在瞬息万变的全球化时代，为企业提供持续的“互联网+”数字化智能经营服务，塑造高效的互联网整合技术服务，创造全新商业价值，缔造数字化商业生态新蓝图。
