虽然，预测只是预测而已，未必成为现实。但是，数字化转型这件事还是需要认真对待的，尤其广大的非数字原生企业更是必须赶早的为自己的数字化转型按下“启动键”，以免在观望与等待中被对手一夜之间甩出几条街还不自知。但数字化转型——怎么干是关键之关键，是一项系统工程，必须谋定而后动。
这里我们强调一点，非数字原生企业是相对于数字原生企业而言的。所谓数字原生企业是指设立之初就以数字世界为中心进行构建的，生成了以软件和数字平台为核心的数字世界入口，便捷地获取和存储了大量的数据，并开始尝试通过机器学习等人工智能技术分析这些数据，以便更好地理解用户需求，增强数字化创新能力。在这些数字原生企业中，整个企业的战略愿景、业务需求、组织架构、人员能力、公司管理文化、思维方式完全都是围绕数字世界展开的。与数字原生企业不同，非数字原生企业在成立之时，基本都是以物理世界为中心构建的。绝大多部分企业在创建的时候，是围绕生产、流通、服务等个体的经济活动展开的，先天缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口，这也就造成了非数字原生企业与数字原生企业之间的显著差异。所以在数字化转型过程中，非数字原生企业面临着更大的挑战。
本文与大家交流一下华为作为非数字原生企业的典型代表，几年来是如何一步一步推进自身的数字化转型并取得明显成效的。你会发现华为这种令人仰视的企业，它的数字化转型经验并没有那么多虚无缥缈的“神话”，更多的是实实在在、滴水穿石的“童子功”！
一、学习华为，找准数字化转型的内在动力源泉，是企业数字化转型成败的关键所在
之前写过一篇《中小企业警惕误入“时尚管理陷阱”》的文章，对数字化转型同样如此，企业需要搞清楚想明白为什么需要进行数字化转型、数字化转型的目标是什么，“初心”如果错了后边再怎么努力，结果都可能不达预期。
众所周知，华为是一家业务范围涵盖研发、生产、营销、采购、服务等多领域的非数字原生企业，与BAT这些数字化原生企业相比说华为是一家传统制造企业也未尝不可，在信息化时代华为初期也建立了很多相对独立的IT系统，形成了“一类业务，一个IT系统，一个数据库”的封闭式IT架构。带来的最直接的问题就是形成了若干的“数据烟囱”。华为董事、CIO陶景文总结这种情况状况带来的结果是：IT系统中的数据语言不统一，不同IT系统之间的数据互不相识，更谈不上相互贯通与协同，同样的数据需要在不同的IT系统中重复录入，甚至不同IT系统中的同一个数据都不一致。数据被“私有化“为各个业务部门的“资产”，“表哥表姐”为了实现数字化运营加班加点的整理EXCEL，高薪招来的数据科学家因为没有数据而闲得离职……
这些问题的存在严重限制了公司的运营效率的提升和效益的改进，华为迫切需要数字化转型来改变这种状况。正是基于这样的动力与内在需求：2017年初华为轮值董事长郭平在公司“817变革战略规划”中提出，要在内部率先实现数字化转型，并把实现ROADS体验、全面提升运营效率作为公司各业务单元和功能领域的共同变革目标。ROADS，即实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）、服务自助（DIY）和社交化（Social）。
经验借鉴与思考：转型不是转行（háng）！华为很清楚通过数字化转型要实现什么目标，并不是通过数字化转型把自己“非数字原生企业”的血统改掉，从而使自己成为数字原生企业。华为认为数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题：成本和效率，并围绕“多打粮食，增加土地肥力”而展开。华为数字华转型前IT建设与应用状况和众多的企业（尤其中小企业）当前的做法几乎没什么不同：IT系统没少建，但数据孤岛众多，数出多门……如果以华为当一面镜子，当下众多企业尤其中小企业基于运营管理的信息化系统都可以且有必要用数字化思维重新做一遍。
二、参照华为数字化转型的经验做法，助力企业数字化转型少走弯路曲径通幽
不同于数字世界的“原住民”，非数字原生企业的数字化转型是一次巨大变革。这场变革涉及企业的商业模式、运营模式的变化，更涉及到企业流程、组织、IT等多方面的变革，影响注定会很大，无论什么样的企业都不得不谨慎对待。仔细想想，当下很多企业面对“数字化转型的机遇”仍然只是在观望状态，没有更多实质性的动作，也可以理解了。
对于飞速发展中的华为而言，数字化转型也无异相当于高速路上换轮胎，充满挑战与风险。华为变革指导委员会经过充分的讨论达成共识：数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而连接双轮的“轴”就是数据。只有建立统一、清洁、智能的数据底座，才能支撑公司不断发展的新业务，支撑各个区域市场的差异化需求，实现“数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策”，实现“万物互联的智能世界”。
针对数据搬家多、找不到、读不懂、获取难、不敢信等痛点，华为启动了“统一数据底座建设”项目，将“打破数据孤岛，支撑数字化转型，实现数据随需共享、敏捷自助、安全合规”作为项目目标，历时两年多完成的“数据底座建设”支撑着华为在全球170多个国家的差异化运营，成为华为数字化转型的基石。
建立起标准化的数据体系绝非一日之功，千万不要把这件事当成可有可无的低端工作、“短平快”项目，华为仅数据治理工作就历时十多年时间，如果没有十年磨一剑的艰辛历程打下的坚实基础，2017年启动的“数据底座项目”也不可能取得预期效果。
华为数据治理第一阶段：2007-2016年。在这一阶段，华为设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，任命数据Owner，通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，从而实现了两大目标：一是持续提升数据质量，减少纠错成本。通过数据质量度量与持续改进，确保数据真实反映业务，降低运营风险。数据质量这件事其实很多企业并没有真正的重视起来，举个简单的小例子：有的公司生产原材料出入库信息都会形成生产车间一个数据，仓储部门一个数据，到财务还有另一个口径的数据，如此低劣的数据连起码的“账”都不可能算正确，想通过数据做分析决策就只能是痴人说梦。二是数据全流程贯通，提升业务运作效率。通过业务数字化、标准化，借助IT技术，实现业务上下游信息快速传递、共享。
华为数据治理第二阶段：2017年至今。在这一阶段，华为建设数据底座，汇聚企业全域数据并对数据进行联接，通过数据服务、数据地图、数据安全防护与隐私保护，实现了数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑着华为数字华转型，实现了数据价值的三大提升：一是业务可视化，能够快速准确决策。通过数据汇聚，实现了业务状态全过程透明可视化，提供基于“事实”的决策支持依据。二是实现业务自动化。通过业务规则数字化、算法化，嵌入业务流，逐步替代人工判断。三是数据创新，构建差异化竞争优势。基于数据背后的用户洞察，帮助公司进一步识别和发现新的市场机会点。
比如，很多企业都做售前的报价核算工作，公司也有各种各样的核算规则，但这些规则要么趴在电脑里睡大觉，要么固化在报价核算员的大脑里，往往核算出来的报价结果缺东少西、南辕北辙也是常有的事，本来赚钱的项目因为核算报价的失误变成了微利甚至亏损，公司还不自知。其实，核心原因就是规则没有融入业务流并数字化、算法化。这件事的难点不在于技术层面，而是难在对自身业务运营管理的系统化思考，以及基于业务规则对信息技术的系统化应用。
华为的经验告诉我们一个简单直白的道理：数字化转型面前讲太多空洞乏味的理论、假设都毫无意义，唯一有意义的就是围绕企业的业务流及为客户创造价值的主线，踏踏实实的“把事情做好”才是最重要的。有的企业自己欠供应商多少款搞不清楚、经销商欠自己多少钱也弄不准确，甚至不敢主动发起对账业务，这种情形下敢说自己的数据有质量吗！！关于“数据质量”就曾百般煎熬地听某知名专家口吐莲花般讲了四个小时，头头是道，但如果照做几乎干不出个明堂来，纯属坐而论道！而华为属于做的比说的好的典型代表，华为是实实在在的把数据质量当成企业的底层基本功在做，华为的做事思路即使对比其体量缩小百倍千倍的企业同样有参考价值，且有效。
经验借鉴与思考：企业数字化转型是一项重大变革，更是一项系统工程，如果内心存有“投资买几套软件就能成功转型”想法的企业，劝你及早打消这个念头，否则投再多的钱也几乎是打水漂。数字化转型离不开高层的“真抓实干”，有些公司一把手喊一番数字化口号之后便把数字化转型甩给了IT部，从此再不过问“江湖事”，这种把重视仅仅停留在口头上的数字化转型注定结局不会太好。更不要以为自己企业的规模比华为小得多，就不需要做基础性的工作，你可以不搞华为那么大规模的“数据底座项目”，但底层基础数据的规范化、标准化是必不可少的，以产品信息为例，如果生产部门是一套名称和编码，销售部门是另一套名称和编码，财务部门甚至还会有第三套名称和编码，结果必然导致产品库存、销售发货、收入确认、成本核算等一系列工作结果的可信度大打折扣，如果连这些最基本的业务管理目标都未达成，数字化转型也就成了一句空话，连“面子工程”“形象工程”都算不上。甚至有的企业就因此一点导致准备三年的IPO在最终的审核环节过不了会，实在可惜，这已然不是“小事”，而是企业管理的“硬伤”！
数字化转型仅从字面理解就离不开数据，否则也就成了空谈。
数据作为一种新的生产要素，在企业构筑竞争优势的过程中起着十分重要的作用，华为就是充分认识到了数据的价值所在，因此始终将数据作为公司一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，需要业务充分参与其中，IT系统确保遵从，这是个知易行难的很复杂的事情。通过华为十多年的实践结果证明，只有构筑一套企业级的数据综合治理体系，才能确保关键数据资产有清晰的业务管理责任，IT建设有稳定的原则和依据，作业人员有规范的流程和指导。最终构建起有效的数据治理环境，数据的质量和安全得到保障，数据的价值从而真正发挥出来，从而助推企业的数字化转型持续稳健步入预定轨道。
作者：和君医药医疗事业部高级咨询师 于春