《新一代数字化转型白皮书》

联系人：阿里云研究中心战略总监宿宸/ClaireSu 联系方式：suchen.cs@alibaba-inc.com 驱动数字中国 引言数字外场与量子战略观 第一章重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配 /业务驱动：数字化重构与数字化增长 /数字化尝试 -------------------------05 第二章基于智能商业模型的数字化成熟度评估 /数据智能与网络协同 /企业数字化转型成熟度评估 -------------------------07 第三章数字化转型实施的核心成功因素 -------------------------13 03 引言： 数字外场与量子战略观 如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较，不难发现，在数字化的形态下，万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业，媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”：一方面，企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大；另一方面，所有消费个体的行为和选择，也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。“数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。 “数字外场”的出现加剧了商业环境的不确定性。在这样的环境下，商业计划很难再以传统方式用一定规律和公式去做出预测。一方面，企业生产的“生产资料”已经不再是传统的物理材料，而是大量的数据；另一方面，传统的基于流程的生产关系也被打破，形成了基于网络和数据的、不再受限于时空的新型 、 业务模式和物种。在商业形态和竞争格局都瞬息万变的情况下，基于市场定位 SWOT分析等等的经典战略方法论几乎完全失效，不再能适应数字化业态要求。 量子理论的突破为我们带来了以“不确定性”和“连接才有意义”为核心的、全新的世界观【1】，我们发现，以这样的世界观去思考基于数字化形态的企业战略时，二者显示出惊人的契合度。传统的企业战略规划,是基于已知的物理规则做出相应的预测；而在高度数字化的商业环境里，企业在做出决策时，必须使用快速迭代、快速创新的方式，以数据为决策准则，在高度不确定的商业环境下，以最小成本找到问题的最优解——区分于传统战略模式，这样的方式以不确定性为前提，并且通过整合原本分散的数据，发掘出前所未有的意义。我们称这样的战略模式为“量子化战略”。 04[1]MargaretJ.Wheatley,LeadershipandtheNewScience,2016.1 图1量子特质的数字化商业vs牛顿力学特质的非数字化商业 网络效应令生产关系跨越时空限制，多连接方式催生新的业务和物种 数据为中心的，非固定的生产关系 生产关系严格受限于物理时空 基于流程与规则的固定生产关系 量子特质的数字化商业vs.牛顿力学特质的非数字化商业 量子特质 数字化商业形态 牛顿力学特质 非数字化商业生态 随时变化，巨大的不确定性 数据作为生产资料 生产资料固定，已知 物理实体作为生产资料 基于数据快速创新迭代，应对不确定的商业环境 量子化战略体系 千亿数字链接实现规模的“量子跃迁” “数字外场”效应可导致突破式增长 基于市场预测，竞争分析等制定战略 经典战略体系 依托企业现有产品和服务扩展市场规模 有机增长是企业常态 互联网公司往往是“量子化战略”的忠实践行者。不仅如此，我们看到，在零售、传媒、交通等许多所谓的“传统行业”里，数字化的商业形态已经逐渐代替传统的商业形态，成为主流和必然趋势。在另外一些行业里（如工业制造)，虽然企业的商业形态并非以数字化的形式表现，但是在数字孪生理念下，充分利用数据科技进行生产运营优化，也正在成为研究热点和行业共识。互联网业的今天正在变成传统行业的明天，在这样的趋势下，数据为中心的量子战略观正在逐渐深入到各个传统行业。 在数字化的商业形态和生产运营方式下，数据成为企业最核心的资产，这对企业的战略制定和运行决策机制提出了基于数据的、与从前截然不同的要求；对于正在寻求建设数字化商业形态和生产运营模式的企业，则必须设计出与数字化技术相匹配的战略模式和机制，才能保证数字化转型的成功。 基于阿里巴巴自身的发展积累，以及大量基于数据智能技术的数字化转型实践经验，在这份白皮书中，我们梳理了阿里巴巴对于“新数字化转型”的理解和操作方式，并且从商业智能的角度，为企业设计了数字化成熟度的评估模型。区别于以前的“信息化”等概念，在这份白皮书中，从战略顶层设计、到具体的技术实现，我们希望可以为企业提供一份可实现、易落地的数字化转型行动路线图： 1.明确目标：企业战略与数字化转型的协同 2.明确位置：数字化成熟度的评估 3.明确手段：结合四大核心成功要素的数字化转型实施 0506 重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配 第一章：重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配 在过去的相当长一段时间里,数字化转型被赋予了多种含义.网络和移动终端的普及令许多实体商业有了直接接触消费者的机会,进而又对整个产业产生影响.类似天猫之于实体零售,Uber之于出租车,Airbnb之于房屋租赁,等等,在这些场景下,数字化提供的是一种新的交互模式和商业模式,在其背后往往伴随崭新业务的拓展。 图2数字化重构vs数字化增长 模式一：数字化增长 通过数字化技术手段，对当前业务运营模式进行局部优化，提升效率，优化成本等。典型案例如制造行业通过ET工业大脑优化公益生产流程。 在另外一些场景下,数字化转型概念则和企业信息化紧密连接。过去，企业利用ERP等软件进行企业运营管理，并将此作为数字化的开端；现在，这些场景下，数字化对于企业更多的是意味着以数据技术手段进行运营优化（例如数字化供应链、销售预测、生产工艺优化），企业从流程驱动升级为数据驱动，从而实现增长。 以是否改变商业模式为界限，阿里巴巴把企业的数字化转型划分为“数字化重构”和“数字化增长”两大类别，并对应不同的商业战略和数字化战略。在数字化实践的过程中，企业应当明确自身所处于的转型类别，在企业战略和数字化技术上，选取合适且匹配的方案策略，从而顺利实现转型升级的目的。 对于一个传统实体企业而言，无论它的目标是建设一个互联网基础的新商业模式，还是进行现有运营改善，企业都必须意识到，这样的转型意味着多个维度的改变。非数字化生态与数字化生态之间的鸿沟,远非一个“app”就可以填补。从企业战略规划的方式、到决策机制、组织结构，企业必须进行从“牛顿法则”到“量子世界”的跃迁，否则,数字化的重构或增长很难达到既定的目标。 侧重于对原有业务的迭代/渐进式改进创新，低成本创新 商业技术 模式二：数字化重塑 通过数字化技术手段，对当前商业模式进行重构或全新创建新商业模式，典型案例如从传统商超到盒马模式的转变。 侧重对公司内外资源重新分配，组织重构，实现商业模式的变革 商业技术 数据在线（数据采集）数据融合（数据共享）数据运营（数据分析） 上下游业务协同能力平台/生态承载能力 0708 重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配 业务驱动：数字化重构与数字化增长 数字化重构： 对于以重构为核心的数字化转型，企业应当注重新的商业模式如何构建，在商业能力和数字技术能力两方面并行搭建数字化转型路线图。由数字化业态所必然带来的海量数据的归集和沉淀方式、数据的分析和理解、基于数据的业务创新，是“数字化重构”战略中企业必须重点考量的因素。 随着商业模式的重构，业务场景更加多变，数据的维度也会成倍增长。如何构建合理的全域数据体系，以先进的方式存储、辨识和连接这些数据，并灵活地使用它们，也是数字化重构中需要重点考虑的技术方向。 ·盒马鲜生作为“新零售网红”，以数字化的手段构建了全新的线上线下一体化的新电商体系。通过生鲜建立信任和体验，以APP买单突破坪效极限，30分钟送达解决便利刚需，盒马依靠全数字化的交互方式和管理手段，重新定义了便利商超的业务模式 ·对于实体行业，在进行以新业务拓展为依托的数字化重构时，核心是要辨识出企业固有的优势，并且借助数字化把优势进一步转化和放大。中石化是中国最大的石化产品生产和销售商，是石化产品生产销售上下游一体化的能源化工公司，长期以来沉淀了强大的供应链管理能力。 ·通过搭建“易派客”数字化工业品交易平台，中石化建立了中国首个SC2B（SupplyChaintoBusiness)的电商模式，将企业内部的供应链管理核心竞争力转化为商业输出，并放大至了整个产业。借助阿里云的数据中台和业务中台，中石化对在短时间内实现了电商平台的搭建，并在此基础上将技术能力扩展到其他业务，顺利完成了集团数字化转型 ·大润发是一家以大卖场形态为主的连锁商超。2018年，在整个商超业绩下行的趋势下，大润发提出“重构大卖场”，通过旧店数字化改造，淘鲜达线上线下一体化等业态改造，实现从传统零售向新零售的改变。 ·支撑这些业务变革的，是一套严谨的数据逻辑：双中台驱动下的零售大脑，利用业务中台能力，帮助大润发打通线上、线下（包含商品、会员、营销等）全渠道的销售体系 ；同时利用数据中台能力，快速整合线上、线下全渠道的数据，建立了高质量的商品数据体系。在双中台联动下，通过智能商品汰换引入天猫网红商品，同时通过淘鲜达进行精准引流和促销，部分门店单日线上订单突破5000单，卖场特定区域每平米的营业额提升了3倍。借助大脑高度模块化和自动化的开发平台体系，整个项目在短短3个月内完成了通常需要1～2年的工作量，减少开发成本70%以上。 数字化增长： 对于以增长为核心的数字化转型，企业更多的是以解决局部问题为切入点，利用高效的数据技术，基于现有的业务模式进行运营优化和技术创新；通过先进的数据技术和算法，获取更低成本和更好体验之间的平衡，降低运营成本，或为业务提供增量。 ·京信通信是全球领先的无线通信与信息解决方案和服务提供商。产品调试一直是通信生产过程中的瓶颈工序。调测成本占总生产成本比重高达30-40%，单个产品平均耗时超过1个小时。京信通信通过云端汇总、打通生产关键环节数据，以测试/检测数据为主体，利用算法模型进行制程能力的综合分析、评估、优化。最终，检测指标项从平均300个点位降到200个，产品整体调试效率优化35%。 ·中策橡胶集团是中国最大的轮胎制造企业。作为一种天然植物，橡胶并不能像工业化流水线的出品一样标准，不 0910 基于智能商业模型的数字化成熟度评估 第二章：基于智能商业模型的数字化成熟度评估 基于智能商业模型的数字化成熟度评估 数据智能与网络协同 当企业明确了自身的数字化转型目标、并完成与企业战略匹配的顶层设计后，基于阿里巴巴智能商业理论的“数字化成熟度”评估可以帮助企业判断自身的能力强项和短板，从而在技术实践层面做出最优的选择。 很多企业，很早就基于IT技术实现了企业运营的信息化管理，然而这绝非“数字化转型”的完成，而仅仅标志着转型的开始。随着AI时代到来、大数据与微粒化认知成为现实，“数字化转型”这个概念已经被引入了全新的内涵：数据代替了传统物理材料，成为重要的生产资料；“数字外场”彻底压缩了时空，改变了生产关系。因此，我们从“网络协同”驱动力和“数据应用”驱动力两个维度出发，希望帮助企业从智能商业角度，对于自身所处的数字化成熟度位置、以及转型升级的路线图做出全新的判断。 需要注意的是，在用量子化的战略观去衡量企业数字化的成熟度时，企业数字化转型的路线图并不一定是按部就班的线性进化。“数字外场”给企业带来的机遇是非线性的，因此成熟度模型本质上允许跳跃和叠加。以合理的技术方案配合企业战略的顶层设计，企业完全有可能实现跨越式的数字化成熟度跃迁。 图3阿里云数字化转型成熟度模型 数据时代的新商业范式，是通过数据化、算法、产品，形成反馈闭环。阿里巴巴认为，数据在线是实现数据智能的第一步；随着数据孤岛被打破、全域数据体系的构建，数据不仅将对