与传统企业相比，数字化企业在业务、组织、IT等诸多方面展现出不同特征，其核心是构建“以客户为中心”的能力体系，包括组织结构、创新模式、IT架构、客户洞察等能力。
图1.数字化企业VS传统企业特征
本文主要从七个方面描述理想的数字化企业的特征，并阐述企业实施数字化转型时在某些领域实践中的误区。
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特征说明
以客户为中心是企业数字化转型的目标，其含义是打造多层次体系的以客户为中心的组织能力。
包括围绕客户设计组织结构、建设挖掘客户需求的创新能力、设计满足客户体验的互动方式，并在数据、IT以及考核机制等各方面体现“以客户为中心”的理念。
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实践误区
过于侧重局部环节的改变，比如客户服务，以此实现“以客户为中心”，没有从全局的、内在的组织整体能力角度出发考虑问题；
比如创新方式缺失、全企业组织结构没有相应调整、针对客户的数据洞察不足、以客户为中心的激励体系不足等。
下面从组织结构、业务创新、客户互动三个要点分析以客户为中心的组织体系的建设。
在传统模式下，企业以“我”为中心，不同产品的营销服务通常自成体系。
在数字经济下，以客户为中心，对同一目标客户群体，采用同样渠道触点，通过统一平台进行数据分析并推荐最优产品，采用统一的服务体系。
基于这种理念设计的组织结构（图2），有利于客户数据打通和洞察，统一客户体验，提高企业资源利用效率。
图2.以产品为中心VS以客户为中心
组织结构调整是实现以客户为中心的重要且必要的一环，考虑到组织结构调整的敏感性，以数据和流程先行，拉通组织上的断点，但暂时保持组织结构不变，是企业可以考虑的过渡性方法。
在前端组织结构向着以客户为中心转化时，随着企业数字化成熟度的提升，整个组织结构也向着“前台＋中台”的敏捷型企业组织结构发展。前台是客户互动部门，中台是各类业务和资源集中性部门。
（1）特征说明
从客户在特定场景下的需求出发，挖掘客户需求，设计整体解决方案，带给客户完整感受。
这个方法解决了传统企业业务战略和业务流程之间缺少衔接，注重单个流程的效率，而忽略了客户整体需求的弊端。围绕客户需求，通过多流程、多功能配合实现创新（图3）。
图3.场景驱动，多用户服务结构
（2）实践误区
从流程的视角出发，优化了局部的运营效率和客户体验，但不能满足客户在某个场景下的特定需求。
（1）特征说明
客户体验主要指沿着客户全互动旅程，带给客户的便利性和感受舒适度，包括线上线下。线上通过UI/UX设计，线下通过特定场景/店面的全流程互动设计，打造无缝综合客户体验。
随着企业数字化转型的深入，“以客户为中心”的思维向着有更广泛含义的“以用户为中心”演进。不单是购买产品的客户，还包括供应商、合作伙伴、内部员工、管理者等，彼此在不同场景下互为客户，统称为用户。对每一类用户，运用服务于客户的方法思路，围绕用户场景，设计实现服务创新。
（2）实践误区
一方面是对客户体验的重视程度不足。虽然从“互联网＋”时代就提出客户体验的重要性，但在实际执行中，没有充分挖掘客户体验的价值；
另一方面将客户体验泛化到“以客户为中心”的层面，显得无所指。
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特征说明
面对内外部日益复杂多变的运营管理环境，企业需要具备四种能力：敏捷、精益、智慧、柔性。支撑这四种能力的是先进的IT架构以及相应的组织能力体系。
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实践误区
没有清晰地意识到数字化企业需要打造多元化能力，依据既有IT架构扩展，导致不能同时满足业务灵活多变的要求，以及精益/柔性的需求。
数字企业的四种能力建立在IT架构以及一系列组织流程和人员技能之上。从IT架构入手进行能力打造，确保各个域之间既互联互通，又能各自灵活发展，是相对快捷的方式。
数字时代企业的多元化能力（图4），每个域的能力特点各异，对应以下不同的业务需求。
图4.数字化企业的四个核心能力
客户互动：以客户为中心，全渠道、全价值链，强调敏捷、用户体验；
资源管理：以流程为中心，围绕传统ERP系统，强调稳定、精益、高效；
智慧洞察：以数据为中心，全域、全形式，强调智慧洞察；
智能生产：以机器为中心，围绕IoT和企业生产制造系统，强调成本、效率、质量、柔性。
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特征说明
以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化（图5）。
图5.“智慧大脑”的概念架构示意
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实践误区
未能搭建一个集合全企业数据的平台，原因一是技术先进性不足，二是部门墙导致数据难以共享。目前，后者对传统企业是更大的障碍。
“智慧大脑”需要满足四点要求。
1、数据类型：传统企业以结构化数据为主，数字化企业需要处理大量的非结构化数据，包括语音、图像、视频、文本等各种形式。
2、数据来源：传统企业数据主要来自运营管理，数字化企业还将从公共网络和第三方获取大量数据。
比如在海量互联网信息中分析提取对企业有益的洞察；
比如在符合数据使用权力的情况下从第三方获取客户标签信息，丰富企业的客户画像。
3、分析能力：传统企业以面向运营为主（事后分析），利用线性算法，分析少量数据。智慧大脑采用分析加预测的架构，通过智能算法，处理海量数据。
4、数据服务（DaaS）：形成独立的企业数据整合/分析平台，以数据服务的形式向企业各应用提供服务。
在企业的业务数字化和运营数字化能力初步建成后，将进入数字化运营和持续优化升级的阶段。数字化运营中，依靠“智慧大脑”产生洞察、发现运营问题、形成商业决策、跟踪优化效果，将是企业持续推进数字化转型、获得业务价值的关键抓手。
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特征说明
数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT架构、产品开发方式同时实现敏捷。
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实践误区
仅考虑把敏捷和IT开发联系在一起，忽略了业务模式和开发方法的敏捷性。
实现敏捷能力的业务模式示例和IT开发方式说明如下。
1、业务模式可以采用“一线尖兵＋后方资源平台”的方式。
一线服务团队将客户需求传递回平台，通过信息共享和决策分析，让客户变化需求直达企业内部各资源部门和决策部门，实现敏捷应对。
2、IT架构上，通过微服务结构，快速开发环境，以及通过云端资源，快速上线新的IT服务。
IT微服务结构将传统打包在一起的满足特定客户需求的服务组合，拆分为服务能力子项。有新需求时，仅需要通过对不同服务子项的重新组合，便可提供新的服务（图6）。
图6.微服务示意图
3、产品开发方式采用设计思维和敏捷迭代方式（图7）。
传统用户产品需求，需要系统化分析论证、形成产品定义后再上线部署。在设计思维和敏捷迭代方式下，通过用户角色模拟、聚焦小组分析、最小原型产品设计，可在最短时间内上线产品，迭代优化。
图7.敏捷迭代法
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特征说明
AI技术将在数字化企业中得到普遍应用，包括客户互动、生产控制、内部管理、分析决策等，并形成具备AI服务能力的中台（图8）。
图8.AI赋能的IT架构
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实践误区
将AI技术分散应用于不同业务场景，没有提炼AI的通用能力和考虑打造AI中台的可能性。
企业应用AI分为两个阶段：
应用场景较少时，AI应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型AI，比如语音识别、机器人客服；
企业的AI应用场景较多时，与AI的开发环境、常用AI数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业AI中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供AI能力。
基于5G的解决方案将成为数字化企业的重要特征。采用云、边、端架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔的物理区域（图9）。
图9.企业应用的“云+5G”架构
“云”上实现业务中台赋能；
“边”可以通过5G网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；
“端”是5G终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。
这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。
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特征说明
传统的IT部门以项目交付为主，数字化IT组织作为企业数字化转型的主要推动者之一，在交付模式、人员技能、IT治理以及成本核算等方面都有较大变化（图10）。
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实践误区
注重个别先进性技术IT人才的引入，比如数据科学家、AI应用工程师等，忽略IT的组织定位和结构调整。
1、交付模式：IT系统交付从传统的项目制向产品制转化。打造可以复用的、服务于特定业务需求的产品，并积累IT部门的产品能力。
2、人员技能：需要增加新技术应用的人员，以及懂产品和业务的人员，以强化IT与业务的结合。
3、IT治理：改变以往被动响应业务需求的局面，IT部门主动与业务部门探讨IT的新能力、对业务的影响、可能的创新，从而共同商定IT的建设工作。
在大型集团企业中，IT力量分布在各层级单位，数字化转型还需要重点考虑如何整合IT资源，共同服务企业数字化转型，并为对外服务打下基础。
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