数字化转型的本质是什么？助力企业决策智能化！

数据已成为企业的核心财富，要做好数字化转型，其实就是将数据进行有效的管理和使用，从而为企业提供决策性的辅助。

世界经济数字化转型是大势所迫，早在2020年5月13日下午，国家发展改革委官网发布”数字化转型伙伴行动”倡议。数字化转型简单说来，就是利用大数据、云计算、人工智能、工业互联网等弥补企业损失，善于化危为机，抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇，有效降低企业运营成本。

数据已成为企业的核心财富，要做好数字化转型，其实就是将数据进行有效的管理和使用，能为企业生产和决策所用。然而。很多企业在数字化转型的过程中，对数据的收集整合都是一大难点，由数字转型变为为数据发疯。同时，对数据灵敏度低，利用率低下，无法从已知经验外获得更高的见解。

企业数字化转型面临的挑战：

1、数据孤岛，数据标准不统一：企业高层很难宏观全面的从多维度（人、财、物等）洞察公司整体运营状况，目前只能从单一业务口径查看数据，无法掌握各业务关键指标（KPIs）之间的关联性。

2、无法即时数据同步：业务人员每次需要进行数据分析时都只能从业务系统中手动导出最新的数据，耗时费力。

3、数据来源可靠性无法保证：数据从系统导出后再经过人工手动Excel加工，无法避免部分人员有意篡改数据或数据统计出错。

4、Excel提供的数据分析功能欠缺：种类不多、计算结果简单、图形粗糙、性能低下，且无法保证数据安全。

5、数据计算、处理性能欠缺：数据量较大时，原有业务系统、Excel等数据计算和处理能力已经捉襟见肘，速度较慢，有些场景甚至无法处理，影响效率。 6、以IT驱动的数据化管理难以推动。

7、移动端查看数据困难：为了解决数据整合处理的难题，越来越多的企业建立了统一的数据采集和管理平台，建立数据标准等解决了数据的处理。解决了数据的海量处理问题，如何对数据进行分析，从而为企业提供决策性的辅助。

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描述性分析：发生了什么/span>与事实接触将真相可视化。原始数据、清洗的数据标准报表、专用报表

诊断性分析：它为什么会发生/span>理解有些事情为什么发生。自主BI分析敏捷BI，根因分析一般性预测分析

预测性分析：将要发生什么/span>理解未来最可能的场景，以及业务影响。预测模型机器学习、云计算预测分析及应用

决策性分析：我们应该做什么/span>为了使业务价值最大化而协作，通过高级分析找到最优路径。高级分析（what-if分析）规范性分析让业务价值最大化找到最优路径

数字化转型成功案例：

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来源：慧都