数字化和信息化有啥差别？每个人都在谈的数字化谈转型怎么实现？

我们今天聊的是一个挺大的话题， 数字化与数字化转型。

最近这两年，数字化转型这个话题很热，大家都在聊，但似乎也没人能彻底说清楚，很大程度上因为，「数字化」不是一个描述性的概念，而是一个叙事性的概念。

什么叫描述性的概念呢？比如太阳，绿色，这些概念大家基本不会有什么理解上的偏差，也不会有什么争论。

而叙事性的概念就是讲故事，一个故事可能要几千个字才能说清楚，那咱们省省事儿，能不能把这几千个字浓缩成一个概念呀？

比如元宇宙，涉及一大堆的技术和商业构想，像是区块链啦，NFT啦，VR啦，Meta啦，这么多故事说起来太麻烦，那咱们就用三个字来指代这个故事。

叙事性的概念有两个比较大的问题，第一是因为故事很长，很多人没有听全，理解就会出现偏差；第二是谁都可以讲不同的故事，哪个版本的故事更权威，可争论的地方就太多了。

你看有多少人说自己在搞元宇宙，就有多少人骂他们搞的不是元宇宙，他们相信的故事版本不一样。

不过绝大多数叙事性的概念，都会随着时间的流逝，慢慢变成描述性的概念，这其实就是绝大多数人统一共识的过程。

古人看到一棵树，两棵树，100棵树，都是这么个颜色，慢慢大家就统一了共识，管这类颜色叫绿色，当然也肯定有人，非指着一棵树，说：「不行不行，我就非说这个颜色叫红色」，你说他就错了吗？也不是，只不过他人微言轻，抵挡不了绝大多数人的共识而已。

关于数字化转型这个大话题，我想挑出来讲给你的，就是我们看到的、听到的、正在从叙事概念向描述性概念转变，正在形成共识的东西。

形成共识的过程中还是有不同的声音，但达成统一意见的人数已经呈现了压倒性的趋势。你当然可以不理会这种共识，只不过会给你带来和他人协作上的困难，比如资方、政府、客户或者同行。就像一个人非说树的颜色是红色，那他去买衣服的时候就会很麻烦。

关键词1：全量全要素

         

全量，就是数量上足够全，覆盖所有业务对象；全要素，就是单个的业务对象的全部属性齐全。

比如给客户做了一款产品，以前主要看三个数据，分别是产值、客户满意度和应用率。

而推进数字化转型之后，这几个要素就不够了，还得参考更多要素，比如客户用了哪些功能，使用路径是怎样的，哪些功能被跳过了等等，只有把这些要素数据都连进来，才能找到影响业务的核心指标。

基于新的评估体系，广联达可以快速定位产品的问题到底出在哪儿，在客户之前发现问题，然后反过来推动公司的研发、营销、服务等不同部门行动起来。

               

关键词2：瞄准一线作战部队的需求                

一线作战部队中最重要的就是销售部门，而数据整理和报表分析，大大拉低了销售们的工作效率。随着数据量越来越大，原来用Excel填报表的老办法就存在分析维度少、准确度不足等问题。                

他们开发了一套低代码报表系统，里面有各个部门自建的一千多张报表，销售人员通过拖拉拽标准化的数据模块，就能自助生成当季报表。原先一次季度经营分析，需要3个人花3天时间才能完成，现在只需要1人1天。                

       

关键词3：数字化转型必须一把手干        

用户价值图、业务演进图和公司架构生长图，这三张图只有部门的一把手脑子里有，其他人没有。        

广联达以前造价业务的数字化转型工作，是交给事业群下面的数据中台部门来做。而现在，作为造价部门的一把手，应该自己先思考造价数字化的顶层设计应该是什么样，想清楚要通过数字化解决什么问题，是引入外部力量还是增加一个部门，是不是需要推行新的组织制度，采购新的工具等等。