不知道從什麼時候開始，似乎每個企業老闆都在強調“數字化轉型”
數字化轉型是個有點假大空的概念，聽起來，很虛很泛，別急，聽我給你解釋
其實總結起來就一個意思：用數據爲企業賦能
再換個相對接地氣的說法就是數據化管理
數據化管理金字塔
數據化管理就是要通過收集企業日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業，趨勢等等數據，形成企業日常運營的全景圖，然後反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。
企業如何做數字化轉型？
這裏放上一張流程圖：
第一階段：數據採集、連接
數據是數字化的基礎，數字化轉型的第一步往往都是先進行數據採集和連接。要分析是什麼業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要收集。
比如：
生產可以通過傳感器等設備收集生產環節的數據；
銷售可以通過改進業務流程，設置數據採集環節來收集數據；
營銷可以通過網站的埋點來收集用戶的行爲數據；
……
數據採集的成本比較高，我建議先自上而下想好數據鏈路，到底需要哪些數據，因爲往往數據採集的難點不在於技術層面，而在於業務層面的推動。按照經驗，在前期的數據準備和清洗方面，會花很多時間，(劃重點)但如果企業的數字化轉型想要成功，這模塊非常非常重要，直接決定了你後期的效果。
第二階段：數據整理
採集到的數據往往都分佈在各業務系統內，但後續分析的時候往往會涉及多種業務的數據，比如財務+銷售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。
在這個過程通常需要藉助BI平臺、數倉來搭建。
有些數據體量大的企業會搭建大數據平臺。
第三階段：數據分析與可視化
在數據連接完成後，下一步就是基於業務需求，進行數據分析與可視化展示
(這裏是用報表工具FineReport做的)
FineReport做出的可視化大屏
當企業數字化成熟到一定程度，各個業務都要有相應的可視化模塊，運用BI系統搭建，這是企業實現數據可視化的重要工具。
第四階段：精益分析
完成以上三個階段後，往往這時候企業會開始思考：“我有這麼多數據，能看到這麼多報表，我怎麼提升效率降低成本呢？”因此，進入數字化轉型的第四階段精益分析。
絕大部分生產製造企業在精益化方面相對落後，而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬件技術和工具，來優化的過程，也就是將原來以經驗爲主的現場診斷，逐步轉化爲依據實時數據變化的數字化診斷，這樣診斷才能夠更客觀、全面、智能地去發現企業生產過程中存在的問題。
第五階段：高階分析
通過大數據和人工智能技術對最佳歷史實踐進行總結並預測，找到以往最佳解決方案，以此來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智能製造，是爲高階分析。
最後，囉嗦幾句
1.落地是從一到五，思考數據鏈路是從五到一。
2.軟硬件全買最好的，不如用精益方法先把整個流程擼通，然後逐步迭代升級（可借鑑IT行業的敏捷開發模式），在技術發展太快的今天，除非你能像換iPhone一樣換你的數字化系統，不然總有更好的版本，更好的產品。
3.一次性把數據採集全了，不如挑一、兩個典型工業應用場景（痛點）直接從第一階段幹到第三、四階段。搞清楚這些數據，能幫我把哪裏管得更好。
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