精益數據價值樹：驅動數字化轉型高質量發展

數字化轉型源于技術、始于業務、成于數據、量于價值、終于組織，這是每一個企業都必須面對的一場結構性戰役，必須用新的方法來應對這場戰役，才能迎來勝利的曙光，而“精益數據價值樹”則是精益數據方法落地的重要抓手工具，能夠讓企業上下貫通、左右協同、業技融合，從而構建價值凸顯的高質量數字化轉型路徑

2024年7月，黨的二十屆三中全會審議通過了《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》（以下簡稱《決定》）?！稕Q定》提出要健全因地制宜發展新質生產力體制機制，健全促進實體經濟與數字經濟深度融合，這是國家級數字化轉型宏大篇章的扎實落地。三中全會提出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，這給企業的數字化轉型提出了更多挑戰。

2024數字化轉型的靈魂之問

自2014年我國提出大數據戰略以來，數字化轉型已經成為所有企業的必選題，數字化成為唯一的確定性。然而，大量的企業數字化轉型還處在IT部門立項目、建系統、出成果的階段，雖然公司內部管理上了OA（辦公自動化），業務部分上了ERP（企業資源計劃），也開辟了多個線上渠道，但是公司的數據沒有被打通，還存在嚴重的“數據孤島”問題。

究其原因，是很多企業還處在業務數據化的過程，如圖1所示：

圖1左邊的三棱鏡是業務數據化的過程，一切線下的業務經過梳理，設計成流程，然后被IT系統所實現，形成了與組織結構和業務系統對齊的各類數據。這個過程的主要產物是標準化的流程從線下走到線上、從人工走向系統，但是并沒有改變企業業務的本質，所以也無法給業務帶來根本上的賦能和重構。因此，業務數據化只是業務價值創造的支撐和輔助，而不能直接帶來增量價值。右邊的三棱鏡則是數字業務化的過程，是從數據中融合匯聚發現業務的優化點、創新點，然后通過數據來指導業務的升級，創新作業方法，從而創造業務價值。

目前，大量的企業數字化轉型其實還停留在第一階段，也就是業務數據化的過程，所以無法感受到業務價值的直接貢獻，更多的是管理提效。2024年，眾多企業高層意識到這個現象，提出了數字化轉型的靈魂之問：

數字化轉型如何直接貢獻于業務價值創造？

數字化轉型成功的核心要義

筆者認為，當前正處于第四次工業革命之中，外部環境已經發生改變，消費互聯網、移動互聯網已經占據整個市場，社會的生產力、生產關系從原來的工業時代進入到數字化時代，數字化技術是新的生產力，數據是新的生產要素，生產力和生產要素都在不斷升級，所以，傳統的生產關系也需要隨之重構。

數字化轉型成功的核心要義，就是要建立與新的生產力、生產要素相匹配的，并直接服務于業務戰略和創造價值的新的生產關系。通俗來講，就是全方位地構建數字化企業，包括業務、技術、組織和流程。

于企業而言，數字化轉型，是企業在數字化時代的系統性轉型和全面深化。

在數字化時代，企業面臨著內外部的高度不確定性，用戶心智發生改變，忠誠度消失，而隨著技術的普惠化和算力的高速增長，很多行業產品同質化越來越嚴重，顛覆性創新越來越難，企業已經不能靠忠誠度去維系客戶，而是需要靠通過獲取數據，更深入了解用戶的想法和需求，快速推出新想法，不斷開發優化產品和服務，快速試錯，提供能滿足用戶個性化需求的服務和產品來獲得響應市場的核心能力。企業數字化轉型的本質是將企業本身當作一個產品，整體提升產品的用戶體驗、收益能力，數字化轉型是對原有業務流程、業務模式的一次重構，是用新的數字化生產力重新做一遍業務，所以數字化轉型一定要服務于企業用戶，為其產生業務價值。

企業數字化轉型從根本來說是一個結構性問題，是一個企業整體機能能否適應現在的數字化時代和數字化用戶心智的問題，企業要進行高質量的數字化轉型，直接創造業務價值，要突破三大混沌痛點，建立正確的數字化認知。

企業數字化轉型的三大混沌痛點

企業在數字化轉型過程中往往容易出現三大混沌痛點，直接影響企業的全局決策、戰略執行以及IT部門的效率與價值：

戰略混沌：無法通過數據量化準確地看到企業全景

某家大型制造企業在全球多個國家設有工廠，每個工廠的運營情況各不相同，涉及供應鏈、生產效率、庫存管理等多個環節。然而，由于各部門和子公司采用不同的ERP系統，數據標準不統一，無法在統一的界面中進行分析。這種情況下，管理層只能依賴單一維度的報表數據，無法看到企業的完整運營狀況，尤其是在面對供應鏈中斷或市場變化時，決策往往滯后或基于片面的信息。

面對這種情況，企業的典型表現往往是運營成本上升、生產效率低下；決策層面對數據割裂，難以形成全局觀，從而被各個部門的碎片化、立場化、割裂化的匯報和指標所牽引，導致戰略不斷搖擺，整個經營呈現混沌的狀態，缺少戰略的持續性。而這種情況，會導致對于市場波動和內部資源配置的響應能力降低，錯失市場機會。

究其根本，是業務全貌不清晰，沒有構建戰略級的業務全景，所以在信息化、數字化系統建設過程中，往往各自為政，“數據孤島”現象嚴重，各部門數據系統難以形成統一的企業數據視圖；加上數據治理和分析能力不足，數據無法被有效利用，企業無法實現數據驅動決策。

執行混沌：戰略決策無法層層分解至執行

一家零售連鎖企業高層制定了“三年擴展戰略”，計劃通過開設更多分店并加大線上銷售渠道投入，降低邊際成本，來提升市場占有率。然而，在具體執行過程中，“戰略”無法有效分解到各部門。銷售部門、運營部門和IT部門之間缺乏協同，財務統計分析滯后，業務部門在作戰過程中無法對齊戰略決策來調整自己的業務動作，從而導致開店計劃進度滯后，線上業務系統無法及時上線。每個部門都僅關注自己職責范圍內的工作，無法實現有效的企業戰略落地。

這其中有個非常典型的現象，就是管理者無法及時并準確地推算出業務作戰人員的業務動作在全局中對于戰略目標的影響，業務動作由于數據的不打通、不及時，無法及時反饋到業務策略，導致業務動作要么停滯不前、要么高歌猛進，最終導致業務風險。

究其根本，仍然是由于企業缺乏有效的戰略執行系統和管理工具，導致戰略目標無法層層分解，前端業務動作無法與財務、供應鏈、生產等中后臺形成一體，組織內部溝通不暢，各部門之間沒有形成有效的協作機制，執行缺乏整體性。好的戰略無法層層轉化為可執行目標的能力，導致戰略失真。

IT混沌：IT聚焦全局戰略問題

某金融機構的IT部門常年被業務部門的臨時需求所牽制，業務部門為了滿足短期的市場需求頻繁提出功能修改請求，如增加新的報表、優化現有系統的小功能等。這些需求常常沒有經過充分的戰略評估，僅僅是為了解決當下的表面問題。而IT部門為了快速響應這些短期需求，耗費了大量資源，卻無法全局性地思考整體核心系統的升級或創新。最終，IT部門的能力無法匹配業務快速增長的需求，整體IT架構老舊，系統安全隱患增多，數字化轉型嚴重滯后。

這樣的現象在很多企業都非常突出，IT部門忙于應對瑣碎的需求，被表面的業務需求追得疲于奔命，無法進行全局層面的思考，無法將日常的工作與企業的整體戰略進行連接，導致事情干了很多，但是效率和效益很低。IT成為業務需求的被動執行者，沒有直接承接企業的業務戰略，加上業務和IT之間的溝通不暢，IT部門無法理解和支持企業的長期戰略。長此以往，IT投資無法帶來直接的業務價值，導致數字化項目失敗或成本過高。

究其根本，是IT部門和企業決策層乃至業務部門之間缺乏戰略級溝通機制。IT部門未能成為企業戰略的參與者；企業缺少清晰的需求管理流程，導致需求優先級混亂，IT部門無法有效規劃資源；企業的IT架構缺乏靈活性和前瞻性，未能支持快速的業務變化。

這三大混沌痛點，其根源在于戰略、業務執行和IT（數字化）之間存在斷層，企業無法通過數據掌握全局，進而將戰略層層分解到執行細節；也無法讓IT部門真正服務于企業的長遠戰略。

企業數字化轉型的重大認知誤區

探究數字化轉型的三大痛點根源，是存在認知上的誤區，即“認為數字化轉型僅僅是技術問題或IT部門的職責，與業務無關”，IT部門只是業務的被動支撐，具體表現為以下現象：

數字化僅為IT部門的職責

在許多企業中，數字化轉型往往被視為技術改造的過程。企業管理層通常會認為只要通過部署新的軟件、硬件，提升IT基礎設施，企業就已經完成了數字化轉型。然而，這種認識忽略了業務與技術的深度融合。IT部門被認為是一個服務部門，滿足業務部門的技術需求，但在業務戰略的制定和執行中，IT的參與度極低。這種認知帶來的后果表現在三個方面：

業務與IT分離：業務部門的需求與IT部門的實施策略不匹配，導致IT系統的功能與企業的實際業務流程脫節。

IT被動響應：IT部門只是在業務部門提出需求后，進行被動響應，缺乏全局視野，無法提前規劃和布局企業的數字化戰略。

缺乏戰略協同：數字化轉型僅僅被視為技術升級，忽略了它對企業整體戰略的深遠影響，導致數字化投資無法產生預期的業務價值。

缺乏全局業務視角

很多企業沒有從業務戰略的角度去理解數字化轉型的重要性。企業往往將IT看作一個支持工具，而非戰略性資產，忽視了業務流程、組織架構和客戶體驗的數字化再造。這使得IT系統的設計和實施變成了業務層面的“補丁”，而不是整體業務流程優化的一部分。具體表現在以下兩個方面：

業務“孤島效應”：各個業務部門各自為戰，沒有數據共享和協同流程，導致企業難以通過數字化手段實現全局優化。

短期思維：很多業務部門只關注短期目標，認為技術的引入只是為了解決當前的運營問題，而不考慮技術對未來業務增長的深遠影響。

數字化轉型的本質并非單純的技術升級，而是企業在面對新質生產力時代的全方位生產關系的重構。隨著信息技術和自動化的發展，企業需要重新定義如何生產、如何管理、如何交付價值給客戶。這不僅僅是IT部門的職責，更是業務與技術深度融合的過程。

IT部門所代表的是企業的新質生產力，而企業的各項業務、管理和戰略需要圍繞這種新質生產力重新設計和構建。傳統生產關系下的部門壁壘和分工方式已經不再適應當今復雜的市場環境，數字化部門不應被視為支持角色，而是應當參與到企業戰略的設計、執行和持續優化中。

四大舉措推動數字化轉型高質量發展

面對數字化轉型高質量發展的要求，企業應該落地四大舉措：

重新定位數字化轉型的核心角色

企業首先需要在認知層面做出轉變，理解數字化轉型并不僅僅是技術的變革，而且是業務模式、管理模式以及客戶交互模式的全面升級。IT部門應從業務戰略的設計階段就深入參與，而非僅僅在執行層面提供支持。企業高層管理者需要將數字化轉型視為業務戰略的一部分，并將數字化部門作為推動業務增長和創新的關鍵力量。

打破業務與IT之間的壁壘

業務和IT充分協同是數字化轉型成功的關鍵，主要包括：跨部門協作機制，建立起業務與IT部門之間的合作機制，讓IT與業務共同定義目標和需求。這樣，IT的投資和數字化項目可以更加精準地服務于企業的戰略目標。打造數據驅動的決策文化，通過數據和分析工具，將業務部門的工作可視化、量化，幫助管理層從全局角度做出最優決策，通過技術手段為企業建立全景數據視圖，助力業務部門更快、更準確地響應市場需求。

重塑以新質生產力為核心的生產關系

企業應通過技術升級、業務流程再造，建立數字化標準化作業流程（SOP）以及組織架構調整，全面構建以新質生產力為核心的生產關系，主要包括：流程的數字化重構，將傳統的業務流程通過數字化手段重構，使之更加自動化、智能化；組織架構優化，打破傳統的部門壁壘，建立面向價值場景的靈活組織結構，使得跨部門團隊能夠快速響應市場變化，并通過技術手段實現實時協作；提升員工數字化素養，業務部門人員需要具備一定的數字化技能和意識，能夠理解和應用數字化工具。

制定數字化轉型度量體系

管理大師德魯克說過，沒有度量就無法管理。企業數字化轉型也不例外，應建立上下貫通、左右協同的數字化轉型度量體系，主要包括：

階段性規劃與目標設定：將數字化轉型分為不同階段，每一階段都明確短期目標（如系統上線、流程優化），同時確保這些目標與長期業務戰略保持一致。

實時反饋與優化機制：建立敏捷的反饋機制，通過實時監控數據，及時調整數字化項目的方向和策略，確保每一階段的數字化投資都能帶來預期效果。

精益數據價值樹實現高質量數字化轉型

數字化轉型的高質量發展，需要一個體系化的方法工具，幫助企業從戰略解碼開始持續分解到落地執行，建立起端到端的度量體系，從而快速迭代、靈活前行。經過近十年的一線實戰，筆者摸索出了一套結合戰略規劃、場景設計、企業架構和數據分析于一體的數字化轉型模型——“精益數據價值樹”（Lean Data Value Tree/LDVT），幫助企業打造力出一孔的高質量發展數字化轉型實踐。其中，“精益數據價值樹”模型包括7個層次，如圖2所示：

愿景。位于“精益數據價值樹”的最頂端，描述組織在完成成功的投資或戰略實施后的未來理想狀態。它是組織的總體指導方向，所有投資、策略和行動都應為其做出貢獻。愿景是目標的終極方向，業務戰略目標應當與愿景保持一致，逐步向愿景靠攏。

目標。位于愿景之下，描述組織為了達成愿景，在當前階段所要達成的具體業務目標。這些目標體現了組織的競爭策略和發展策略，具有明確性和可衡量性。目標可以視為這一層次的具體化，即組織為了達成愿景而設定的短期或中期目標。

機會點。為了達成某個目標，當前能想到的最好的點子或創意，是一個有待驗證和調整的假設。機會點代表了組織為了達成目標而進行的資源投入和策略選擇。它是業務戰略目標實現路徑中的關鍵節點，是組織為實現戰略目標而制定的具體策略和方案。

舉措/問題。落實一個“機會點”所要進行的具體行動。這些行動具有可操作性和可實施性，是組織為了達成目標而采取的實際步驟，一般來說是問題導向的，每一個舉措都能夠針對性地解決一個機會點達成的阻力或問題。舉措是業務戰略目標的具體執行手段，是將業務戰略目標轉化為實際行動的關鍵環節。

業務場景。為了解決業務問題，支持企業目標的具體應用場景和業務流程優化的方式。業務場景是企業在數字化轉型過程中落地執行的核心部分，定義了每個問題如何通過數字化手段加以解決，并推動業務流程優化和價值提升，精益數據方法中，用精益數據場景畫布作為描述一個高質量場景的工具。

數據資產。支撐業務場景落地的基礎，是企業需要收集、整合和管理的關鍵信息和數據資源。數據資產為企業的業務場景提供了信息和決策支撐。高質量、結構化的數據信息是確保業務場景和數字化技術順利實施的前提。

數字化技術。指在數字化轉型過程中應用的技術手段，包括云數據分析、數據挖掘、數據可視化等。這些技術為組織提供了強大的數據處理和分析能力，有助于組織更好地理解和利用數據資產。數字化技術是業務戰略目標實現過程中的重要支撐，通過應用數字化技術，組織可以更加高效地處理和分析數據，提升業務決策的準確性和及時性，從而加速業務戰略目標的實現。

拆解“精益數據價值樹”的不同層次可以發現，從愿景到目標：愿景是長遠戰略方向，目標則是實現愿景的具體路徑。企業通過分解愿景，設立具體的業務目標，確保戰略能夠逐步實現。從目標到機會點：目標明確后，企業識別出在哪些機會點上可以通過數字化手段獲得突破。這些機會點的實現將直接推動目標的達成。從機會點到業務問題/舉措：每個機會點背后，往往伴隨著現有的業務問題或瓶頸。企業必須抓住機會點，采取針對性的舉措來解決業務問題。從業務問題到業務場景：針對業務問題，企業設計出相應的業務場景，提出具體的流程改進和數字化應用。這些場景是解決問題的具體實施步驟。從業務場景到數據資產：為了支持業務場景的落地，企業需要收集和管理相關數據資產。數據是業務優化的核心驅動力，通過有效的數據管理，企業可以為場景優化提供支持。從數據資產到數字化技術：數據資產的管理和應用需要依賴于合適的數字化技術手段。通過技術平臺的建設，數據能夠被更好地應用于業務場景，幫助企業完成從數據到價值的轉化。

通過層層分解，每一個數字化技術都能夠對齊企業的業務愿景和具體的目標以及機會點，從而能夠以終為始說清楚為什么要使用這個技術、構建這個功能，從而讓每一個數字化轉型的舉措都有價值可依。

數字化轉型源于技術、始于業務、成于數據、量于價值、終于組織，這是每一個企業都必須面對的一場結構性戰役，必須用新的方法來應對這場戰役，才能迎來勝利的曙光，而“精益數據價值樹”則是精益數據方法落地的重要抓手工具，能夠讓企業上下貫通、左右協同、業技融合，從而構建價值凸顯的高質量數字化轉型路徑。

（作者系中國特色數字化轉型方法論創始人。暢銷書《精益數據方法論——數據驅動的數字化轉型》唯一作者，中國計算機學會數字化轉型與企業架構SIG主席、數字產業創新研究中心副主席、公眾號《凱哥講數字化》作者，為企業提供數字化轉型咨詢培訓輔導教練服務。）