数字化转型的 4 个层次

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来源：Mohan Subramaniam

摘要：公司通常认为，如果他们以任何方式拥抱数字技术，就意味着他们正在对业务进行数字化转型，因此，他们往往只是在数字化领域进行临时改变和投资，结果收效甚微。本文介绍了数字化转型的四个不同层次，每个层次都能满足不同的战略目标，让企业从数字技术中获取最大价值。

数字技术在现代经济中发挥着改变游戏规则的作用，这一点很容易得到认可，大多数公司尚未迎接的挑战是，如何充分利用这些技术带来的各种价值。制定一项能够充分利用这些价值的数字化转型战略也并非易事，由于没有对数字技术所能提供的价值进行全面评估，企业往往会认为任何现代数字技术的应用都会带来数字转型。因此，许多企业在使用数字技术时会做出临时性的业务决策，尽管投入了大量资金，但最终甚至连保持竞争优势都很困难。

为了了解数字技术所能提供的全部价值，请看以下四个例子，每个例子都突出了数字转型中不同层次的战略优势。

第一层：运营效率。福特公司通过增强现实、虚拟现实、物联网（IoT）和人工智能，在其工厂采用新的基于视觉的自动喷漆检测技术。利用这些技术，公司改进了瑕疵检测，减少了汽车缺陷。在这种情况下，新技术从工厂资产中生成数据，人工智能利用这些数据实时检测和预防制造缺陷。

第二层：先进的运营效率。卡特彼勒（Caterpillar）在其建筑设备上安装了传感器。卡特彼勒在其建筑设备产品上安装了传感器，以跟踪每个产品在建筑工地的使用情况。例如，它发现客户使用平地机铲平较轻碎石的频率高于铲平较重泥土的频率。利用这一洞察力，该公司推出了一种高性价比的平地机，主要用于平整碎石而非泥土。

与上一个例子中的福特公司一样，卡特彼勒公司也是通过提高产品开发效率来提高运营效率的。但不同的是，该公司的传感器数据来自使用其产品的客户，而不是来自制造工厂的资产。当然，客户层面也带来了额外的挑战。这一级别的效率收益也超出了资产利用率的范围。

第三层：来自价值链的数据驱动服务。通用电气跟踪喷气发动机的产品传感器数据，利用人工智能进行分析，并为飞行员提供实时指导，帮助他们以优化燃油效率的方式飞行，然后通用电气通过 "基于结果 "的新年金收入，从客户节省的成本中提取一部分。换句话说，他们的客户除了支付产品费用外，还要向通用电气支付从燃油效率中节省下来的部分费用。

在这里，这一举措需要改变现有的业务模式，从生产和销售产品的模式转变为向数字客户提供数据驱动服务的模式。通用电气公司的研发、产品开发、销售和售后服务部门都将在这一过程中发挥重要作用，通用电气的研发、产品开发、销售和售后服务部门全部通过数字技术连接起来，以便实时接收、分析、生成、共享来自数千种离散产品的传感器和物联网数据，并对其做出反应。这不仅能提高运营效率，还能带来新的收入来源。

第四层：来自数字平台的数据驱动型服务。Peloton 利用其运动设备的产品传感器数据创建用户社区，并为个人用户匹配合适的教练。Peloton 的产品会产生用户互动数据，然后该公司利用这些数据促进其数字客户与其价值链之外的各种第三方实体之间的交流。人工智能算法通过分析产品与用户的交互数据，将特定用户与合适的教练匹配起来，这与优步（Uber）利用其应用程序中的数据将乘客与司机匹配起来的方式非常相似。

与上一个例子中的通用电气一样，Peloton 也是通过数据驱动的服务创造新的收入，只不过是通过将其产品扩展到数字平台。对于工业时代的传统企业，以及以价值链为导向的业务模式和缺乏数字平台经验的企业来说，这一层级的数字化转型最具挑战性。

数字价值的驱动力

要正确看待这四层转型，首先要认识到现代数字技术有两个显著的价值驱动因素：发挥新的扩展作用的数据和新兴的数字生态系统，我们来依次简要探讨一下。

数据过去是 偶发的（由离散事件产生，如供应商装运部件），但现在越来越多的数据是 互动的（由传感器和物联网持续产生，以跟踪信息），这种对资产及其运行参数的持续跟踪可以提高生产率。如果在超高温加热钢水时使用传感器来跟踪和保持温度水平，就能提高质量和产量；如果在某些产品中嵌入传感器，就能彻底改变用户体验。想想智能床垫如何跟踪用户的心率、呼吸模式和身体运动，然后实时调整床垫形状，改善用户睡眠。或者汽车中嵌入的传感器如何提供反馈，帮助人们更谨慎地驾驶。

更根本的是，这种互动性颠覆了产品和数据的角色。传统上，数据为产品提供支持，但现在，产品正越来越多地为数据提供支持。产品不再只是提供功能、帮助建立品牌或创造收入，它们现在还成为互动数据的渠道和新客户体验的源泉。

要充分利用互动数据的新扩展作用，企业还需要数据生成器和接收器网络，这种网络可以来自传感器和物联网的连接，相当于数字生态系统。

目前出现了两种主要的数字生态系统，这两种生态系统在现代数据和数字连接进步之前都不存在。一种是生产生态系统，包括价值链中的数字联系。例如，通过将汽车的传感器和物联网数据与备件供应商、仓库和服务经销商联系起来，汽车公司可以提供预测性维护服务。另一种是消费生态系统，涉及公司价值链之外的网络。例如，路灯上的智能灯泡可以感知枪声：它们的消费生态系统包括一个由摄像头、911 接线员和救护车组成的网络，所有这些都有助于改善街道安全。

在互动数据的推动下，生产和消费生态系统都产生了新的价值。如下图所示，这在上文讨论的数字化转型的四个层次中都适用，前三层依赖于生产生态系统，第四层依赖于消费生态系统。

什么是适合您公司的层级？

要确定您的最佳数字化转型战略，请评估您在上图四个层级中的每一层级的参与需求，然后专注于有助于您利用互动数据和数字化生态系统优势的投资。

第一层是必须的，因为大多数公司都能从运营效率中获益。绝大多数数字化转型计划都是在这一层级进行的，如果运营效率是企业战略目标的重要组成部分，这一点就尤为重要。例如，石油和天然气企业的油井、管道和炼油厂需要数十亿美元的投资。如果这些企业决定使用物联网设备和人工智能来寻找储量、维护管道和炼油厂资产，就可以节省高达 60% 的运营成本。这一级别的主要挑战包括在资产利用中安装广泛的交互式数据生成器，以及打破围绕数据共享的孤岛。

对于销售有可能从用户那里获取交互式数据的产品的公司来说，第二层是势在必行的。如果现有的产品-用户互动数据不能用于创收服务，那么第二层就成了最后一站。许多消费包装商品就属于这一类。互动数据在这类企业中的主要用途是提高广告或产品开发效率。

第三层适用于那些认识到可以从产品和价值链中产生数据驱动服务的公司。这类企业必须丰富其生产生态系统，将战略优势从运营效率扩大到新的数据驱动服务。

在这一层次，企业跨越了一个重要的障碍：他们不再仅仅将数据用于提高运营效率，而是将其用于创收。如果您的公司无法进入消费生态系统，那么第三层就是您的最后一站。例如，配备传感器和人工智能的洗碗机可以预测部件故障，从而提供预测，但它们很难与互补对象进行数字连接，也很难扩展到数字平台。尽管如此，许多企业还是错失了这一层级的机遇。他们忽视了产品的消费生态系统，或者认为将产品扩展到数字平台风险太大。Peloton 和 Nordic Track 的许多竞争对手都落入了这一陷阱。

最后，对于产品拥有新兴消费生态系统的公司来说，第四层具有重要的战略意义。在这种情况下，停留在生产生态系统内的企业有可能被商品化，将产品扩展到数字平台是它们面临的主要挑战。

当然，并不是每家公司都希望或能够参与本文讨论的所有四个层面的转型。有些公司可能会选择只专注于其中一个或几个层面，但每家公司都必须意识到新的可能性正在不断扩大。机会比比皆是，基于本文框架的深思熟虑的数字化转型战略将帮助企业在现代世界中保持竞争力。