在數(shù)字化和數(shù)智化的浪潮中，企業(yè)紛紛投身于技術(shù)轉(zhuǎn)型的行列，但并非所有企業(yè)都能從中獲得預(yù)期的效益。本文深入探討了數(shù)字化和數(shù)智化的本質(zhì)，以及它們在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在所有人都在告訴你要做數(shù)字化，不，現(xiàn)在已經(jīng)到了數(shù)智化的階段了。所以許多管理者會認為，不引入數(shù)字化就落后于時代，不推動數(shù)智化就失去競爭力了。

但我還是想說先思考一下：這真的是企業(yè)成功的唯一方式嗎？跟風(fēng)到底有沒必要，企業(yè)若是只關(guān)注形式上的“數(shù)字化”或“數(shù)智化”，而沒有具體的業(yè)務(wù)增益，等同于投入資源最終落得一場空，而這目前就是各家企業(yè)難以擺脫的現(xiàn)狀。

我們需要認識到技術(shù)必須要為企業(yè)效益服務(wù)，否則一切投入都是有去無回的成本。

數(shù)字化從技術(shù)上講，就是將各種數(shù)據(jù)化的信息整合起來，使原本分散的流程和系統(tǒng)“看得見”。通過建立系統(tǒng)，企業(yè)獲得了海量可視數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)從采購、庫存到銷售的方方面面，都可以被實時查看。然而，這種“可見性”并不必然等同于它具備“可用性”。企業(yè)僅僅通過數(shù)據(jù)去“看”，就指望優(yōu)化流程并減少失誤的想法其實很難實現(xiàn)。

數(shù)字化在實際中會遇到諸多問題，如數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、系統(tǒng)之間無法協(xié)同、實時性滯后等問題。這些技術(shù)局限和數(shù)據(jù)壁壘最終導(dǎo)致“可見”卻“不可用”的困境。而且每家企業(yè)都會遇見，解決還相當(dāng)困難。

數(shù)智化的目標(biāo)是在數(shù)字化的基礎(chǔ)上更進一步，希望借助AI、大模型等新技術(shù)實現(xiàn)智能化決策支持。理論上，通過大量的自動化分析和預(yù)測，數(shù)智化可以幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中挖掘出更大的價值是毋庸置疑。然而，數(shù)智化的實際落地成本高昂，且效果未必符合預(yù)期是大問題。

因為模型的搭建不僅依賴于豐富的數(shù)據(jù)，還非常依賴高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量就是兩座難以翻越的大山。很多企業(yè)因缺乏這些條件，即便強行實施數(shù)智化項目，也難以讓它產(chǎn)生價值。

數(shù)字化、數(shù)智化看似必須成為現(xiàn)代企業(yè)的“標(biāo)配”，但事實上并非所有企業(yè)都必須走上全面數(shù)字化或數(shù)智化的道路，尤其是中小型企業(yè)，資源和需求與大企業(yè)完全不同。有的企業(yè)業(yè)務(wù)模式較簡單，且傳統(tǒng)手段已能滿足運營需求，與其過度追求新興技術(shù)，不如聚焦核心業(yè)務(wù)，確保效率最大化。

比如，對于一家中小型企業(yè)來說，簡單的庫存管理系統(tǒng)加上常規(guī)財務(wù)系統(tǒng)，可能就能滿足其大部分的管理需求，而在數(shù)據(jù)應(yīng)用上，完全可以通過Excel和其他簡單數(shù)據(jù)工具滿足分析需求，而不用去做高成本的數(shù)字化項目。

很多數(shù)智化產(chǎn)品實施非常復(fù)雜，與其耗費精力去駕馭復(fù)雜的工具，倒不如聚焦業(yè)務(wù)本身，用最簡單的方式解決問題。

分析的本身并不在于多么高深的工具，當(dāng)然有時候也需要高深的工具，但是很多開源的技術(shù)產(chǎn)品已足夠使用，更多的是你到底有沒看“懂”數(shù)據(jù)。

數(shù)字化和數(shù)智化的本質(zhì)問題是讓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。很多企業(yè)通過數(shù)字化工具堆積了大量的報表和數(shù)據(jù)圖，但并沒有真正找到數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)的切入點，那么這個商業(yè)化的工具便沒什么價值。

數(shù)據(jù)的真正價值在于為企業(yè)的決策和運營提供參考，而不是生成一張張看似炫酷的圖表，這個也是數(shù)據(jù)大屏?xí)]落的一大主要問題點。例如，企業(yè)在ERP系統(tǒng)中積累了大量的采購和銷售數(shù)據(jù)，但如果無法幫助管理層理解市場需求波動的原因，或者找出庫存積壓的問題，這些數(shù)據(jù)對實際管理便意義不大。

當(dāng)然，也有一些企業(yè)是需要上數(shù)字化與數(shù)智化項目的。

大企業(yè)的業(yè)務(wù)鏈條復(fù)雜，規(guī)模和資源充足，數(shù)據(jù)上云、AI系統(tǒng)應(yīng)用、大模型等科技手段在大企業(yè)的應(yīng)用是有必要的。但即使是大企業(yè)，其數(shù)智化也并非一蹴而就，大量業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)治理、技術(shù)系統(tǒng)的整合都需要逐步推進。當(dāng)前階段也不是所有的行業(yè)企業(yè)都必須使用到大模型與人工智能。

數(shù)字化和數(shù)智化的最終目標(biāo)是優(yōu)化業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)更好實現(xiàn)營收，但是對于很多人對于數(shù)智化認知可以智能決策，這個目標(biāo)還是在紙上談兵的層面。

理解數(shù)字化與數(shù)智化的本質(zhì)與目標(biāo)后，我們不應(yīng)把目光過度放在是否實現(xiàn)了數(shù)字化、是否實現(xiàn)了數(shù)智化，因為他們不是終極目標(biāo)。如果企業(yè)可以通過更簡單、更便捷、更加低成本的方式把數(shù)據(jù)用起來，讓企業(yè)內(nèi)部流程效率不低，營收不減，那么這一些新興的高科技概念都可以忽略不計了。

這里的一大關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，當(dāng)前為什么要談數(shù)據(jù)要素市場，要把它與生產(chǎn)要素并談，因為數(shù)據(jù)才是可以發(fā)揮幫助決策的一大利器，對于數(shù)據(jù)的價值開發(fā)，有的必須要用到專業(yè)的數(shù)字化產(chǎn)品那么就必須上數(shù)字化項目，但是不是所有。特別數(shù)據(jù)應(yīng)用對內(nèi)的時候，企業(yè)在成本選擇上會有個更多的選擇空間，我們需要看到這里面更重要的是具備價值應(yīng)用的思路與方法。

所以當(dāng)面對大量聲音再說要上數(shù)字化項目、數(shù)智化項目時，我們不妨先停下來多思考，多反思，找到本質(zhì)問題，抓住核心目標(biāo)可能更重要。