数字化的核心目标是实现“业务转型”，而业务转型成功的标准因企业、行业及具体业务的不同而有所差异。

为了达成业务转型的目标，需要开展一系列具体工作，并且必须有一个标准化的管理框架来指导目标的分解，根据实际情况明确每个被分解任务的定义。

一种有效的分解方式是将数字化拆解为数据、流程、技术、人员等几个关键环节，分别开展具体工作。

1、“流程”：数字化的基石与底图

梳理流程是首要任务，通过梳理流程，可以深入了解业务现状，同时明确数字化的目标与指标。

例如，通过对流程的分析，可将某项业务的投诉工单处理时效从原来的两周缩短至2小时以内，将周报数据的获取方式从线下统计转变为线上自助抽取。

流程优化的目标通常有以下几种情况：删减、替代、合并。

删减是指去除冗余或不必要的业务环节；

替代则是用新环节替换旧环节，或借助数字技术实现机器替代人工，从而加速环节的执行；

合并是将某些类似的环节进行融合，使其更加精简高效。

2、“数据”：数字化的载体与“子弹”

业务流程的本质是对信息流和数据流的处理，因此数据是流程优化的关键抓手，通过数据的变化可以洞察业务活动的影响。

从业务流的视角来看，数据的作用既可以是局部的“点”，也可以是贯穿整个流程的“线”。

在“点”上，可在业务流程的某个环节进行数据分析，挖掘业务风险或价值，提升业务流程的整体价值。

在“线”上，可在业务流程的各个环节之间，借助数据流转加速业务流转，提高价值转化速度。

因此，在数字化工作中，需要对数据资源进行梳理、治理和开发，使其满足业务流程提升改进的要求。

3、技术：数字化的手段与动能

数字化转型离不开数字技术。

无论是构建人机交互系统工具，还是开发用于数据加工处理的算法和服务，都是数字技术的具体应用形式。

技术能力的提升能够有效构建符合业务要求的数据集，将数据资源转化为数据资产，以实现预期的转型目标。

在数字化项目中，需要构建数据管理平台、应用工具、技术插件等，并部署相应的模型、算法和服务。

数字技术是数字化转型的动力源泉，是让数据发挥价值的工具和手段。同时，数字技术的发展水平也决定了数字化项目的实施策略。近年来，随着AGI大模型等新兴AI技术的出现，越来越多新颖的数字化应用场景不断涌现，为企业利用数据资源提升业务能力提供了更多实践思路。

4、“人”：数字化的核心与舵手

人是业务的核心，自然也是数字化转型中业务流程的核心。即使数字化替代了大部分人工工作，但数字化后的业务活动仍离不开人的监督。

数字化本质上是一个人机协同、人机交互的过程。人通过知识强化机器，机器通过信息强化人，二者协同完成任务。

在数字化活动中，人发挥着舵手的作用，指导机器如何行动，以实现业务提升的目标。这种职能贯穿于系统建设阶段和系统运行阶段。

在系统建设阶段，人需要参与应用架构和数据架构的设计；在系统运行阶段，人需要在特定条件下使用系统，完成改造后业务“节点”中规定的任务环节。

人是转型方向的保障者，也是转型效果的实际责任人和执行者。机器可以替代人的基础行为活动，但无法替代人的运营和决策。只有完成人的观念和技能的转变，才能真正完成数字化转型的使命。

5、学会借助工具：最后分享一套合理评估技术工具的方法

在实施数字化转型的过程中，评估和选择合适的技术工具是至关重要的。以下是一些关键的评估和选择标准，可以帮助企业在众多技术选项中找到最适合自身需求的工具：

（1）明确业务需求

目标对齐：首先需要明确数字化转型的具体业务目标，例如提高生产效率、优化客户体验、增强数据管理能力等。技术工具的选择应与这些业务目标紧密对齐。

痛点识别：识别当前业务流程中的痛点和瓶颈，例如数据孤岛、手动操作效率低下等。选择能够解决这些痛点的技术工具。

（2）技术能力评估

功能匹配度：评估技术工具的功能是否满足当前和未来业务的需求。例如，如果目标是实现数据分析和可视化，那么选择的工具应具备强大的数据处理和可视化功能。

可扩展性：选择具有可扩展性的技术工具，以适应企业未来业务增长和技术升级的需要。例如，云计算平台通常比本地服务器更具可扩展性。

兼容性：确保技术工具与现有系统和数据架构兼容。例如，新的数据分析工具应能够无缝对接现有的数据库和业务系统。

（3）数据管理能力

数据安全：评估技术工具的数据安全性和合规性，确保数据的保密性、完整性和可用性。例如，选择通过了国际数据安全认证（如ISO 27001）的工具。

数据质量：选择能够提升数据质量的工具，例如具备数据清洗、数据验证和数据治理功能的工具。

数据集成：选择能够方便地与其他数据源集成的工具，以实现数据的统一管理和分析。

（4）用户体验

易用性：选择用户界面友好、操作简便的技术工具，以减少员工的学习成本和培训需求。例如，选择具有直观界面和拖拽式操作的工具。

培训和支持：评估技术供应商提供的培训和支持服务，确保企业能够顺利部署和使用技术工具。

（5）成本效益分析

采购成本：考虑技术工具的初始采购成本，包括软件许可费用、硬件设备费用等。

运营成本：评估技术工具的长期运营成本，包括维护费用、升级费用、人力成本等。

投资回报率（ROI）：计算技术工具的投资回报率，确保其能够为企业带来可观的经济效益。例如，通过提高生产效率或降低运营成本来实现成本回收。

（6）供应商评估

供应商信誉：选择信誉良好、市场口碑佳的供应商，以确保技术工具的质量和稳定性。

供应商支持：评估供应商的技术支持和售后服务能力，确保在遇到问题时能够及时获得帮助。

供应商创新能力：选择具有持续创新能力的供应商，以确保技术工具能够跟上行业发展的步伐。

（7）试点和测试

小规模试点：在选择技术工具之前，可以先进行小规模的试点项目，以验证技术工具的实际效果和适用性。

用户反馈：在试点过程中，收集用户反馈，了解技术工具的优缺点，以便做出更明智的决策。

性能测试：对技术工具进行性能测试，确保其能够满足企业的业务需求和性能要求。

（8）持续评估和优化

定期评估：在技术工具投入使用后，定期评估其性能和效果，确保其能够持续满足业务需求。

优化调整：根据评估结果，对技术工具进行优化和调整，以实现最佳的业务效益。

通过以上这些评估和选择标准，企业可以更科学地选择合适的技术工具，从而确保数字化转型项目的成功实施。

最后建议，企业在引入数字化系统初期，切记要合理有效地运用好工具，这样一来不仅可以让公司业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。