去年中，我为中国人民大学深圳高研院内参供稿，全文如下：
摘要：《关于深入推进深圳综合改革试点深化改革创新扩大开放的意见》要求推进“通过技术、数据等赋能实体经济高质量发展”。其中，被赋能的主体是对上能够影响宏观经济繁荣，对下能够创造劳动者就业的核心因素——企业。本文重点讨论企业如何在数字化转型的大潮中，结合自身实际情况，乘风破浪、御数而行。重点剖析为什么企业数字化转型首先需要在思想意识上充分重视公司治理，并在此之上做好“诊断+规划+实施”三大阶段的科学化、法治化和精细化。只有这样，才能够显著提升企业数字化转型的成功概率，进而切实赋能实体经济高质量发展。
一、企业数字化转型存在的问题与原因分析
（一）管理者数字化意识淡薄
数字化转型叠加AI浪潮的汹涌而至，让很多传统企业的管理者充满了焦虑和危机感，担心企业被数字化时代所抛弃。我们观察到绝大多数的企业缺乏的不是数字化的工具和手段，而是数字化的思维和意识。其根本原因是，我们从农业社会经历了快速工业化过程而迅速转型升级为信息化社会。在此过程中，为了满足物质需要的结果，我国企业界多以“模糊、差不多”的企业经营管理方式定义极致“速度、效率”的生产过程，缺乏精益管理的SMART原则和以精准数字化为判断和决策依据的思维方式。
（二）公司治理体系不健全
数字化转型最终落地的载体是一套系统，这套系统所承载的是企业的管理体系，是真实的物理世界向虚拟的数字化世界的一种“投射”。因此，数字化转型想要做好，有两个必要条件：一是管理体系的有效性高；二是数字化系统的匹配性强，两者缺一不可。当前国内企业界存在大量管理制度、流程文件与实际组织管控、运营情况“两张皮”的现象。以此制度、文件为依据，推进数字化转型，无异于“无源之水、无本之木”。唯有通过持续、深入的公司治理，才能够建立、健全数字化转型的体系化基础。
（三）技术与业务脱节
当前存在大量企业对数字化转型的认知是“软件系统采购+系统实施落地”。这种以项目工程管理为导向的软件开发思路，缺乏对企业实际运营管理状态的深入诊断、剖析和规划。因此，数字化系统上线之后大量缺乏规划的系统孤岛让系统数据质量非常低下。不仅让大额的数字化投资打水漂，甚至还反向拖慢了企业的实际运营效率。其根本原因还是对公司治理和数字化转型的认知能力不够，不愿意投入太多时间、精力和费用打磨与企业管理体系适配的软件系统。反而期望仅仅通过短、平、快的“软件产品上线”，就能够“完成上级交办的任务”，并且直接获得数字化转型的结果。
（四）数据治理体系混乱
当前企业数据治理体系的基本现状是“数实不符、数据混乱”。其主要原因一是业务人员缺乏数字化意识，在业务执行的过程中缺乏用使用数据进行实时分析、论证、交互和留痕的习惯；二是前期规划的系统、数据架构与组织、业务架构产生了偏差，数据流向和统计、分析口径与业务实践不符，产生数据孤岛；三是在各种数据孤岛上进行录入、统计的口径不一致，未经体系性规范和治理的数据，在源头上就存在差异性。
（五）数字化人才短缺
专业技术人才和复合型管理人才存在明显缺口，尤其缺乏既懂业务又通数字技术的核心骨干。产生这种情况的主要原因一是在过去经济高速增长的时代，传统企业忙于规模和高速发展，对于提升企业经营质量的数字化转型的重视程度属于“雷声大、雨点小”，缺乏人才积累；二是部分专业和数字技术人才的能力素质模型差异较大，投资、营销、生产、行政部门的同事对数字化转型的接受程度相较于财务、成本等经常与“数字”打交道的职能体现，接受难度明显增大。
（六）安全/合规风险的挑战
数据跨系统流转、业务线上化程度加深，导致数据泄露、网络攻击等安全风险点增多，防护难度显著提升；同时，数字领域相关法律法规更新快、地区间合规要求存在差异，企业在数据处理、系统运营等环节易出现合规疏漏，面临数字化监管处罚风险。
二、企业数字化转型的成功之道
（一）数字化转型需进行“以终为始”的前置论证
企业数字化转型首先需要确保顶层设计思考的广度和深度，“做对的事情”远远比“把事情做对”更加重要，切忌用战术的勤奋掩盖战略的懒惰。新上马的数字化系统需“以终为始”的前置论证：是否符合集团整体战略发展的方向并且到底能够创造什么价值？
在系统建设之前首先要对企业数字化现状以及公司治理情况进行自我剖析和自我审视。除非公司数字化现状和公司治理已经到了非常成熟的阶段，否则建议在数字化系统的选型阶段将“咨询”和“软件”进行分开招标，给予数字化咨询充分的重视。只有这样，才能够在顶层设计上有利于保障数字化转型的成功。
（二）进行科学、合理的企业数字化现状诊断与调研
诊断的目的是为了编制具有实践性的《数字化规划方案》，因此，多维度、多角度的评估和判断是《方案》能够有效落地的重中之重。数字化转型不仅仅需要评估“效益”指标，而且需要建立一套虽无法直接量化，但可以通过数字化手段驱使业务流程更加科学、流畅、高效的实践性做法。后者能够更加长久的作用于组织机体，并且不断的创造新得管理价值。
对企业数字化现状的诊断需要结合公司治理的方方面面进行全方位的诊断。重点需要落脚于当前的数字化系统建设及数据应用情况，评估是否与企业战略诉求以及组织管控、流程等各方面匹配，是否存在“货不对版”和“数据孤岛”等诸多负面情况。诊断不仅要明确指出当前存在的问题，更需要提出亟待解决问题的方向性建议，为下阶段的《方案》提供充分、详尽的诊断调研依据和“做正确事情”的目标方向。
（三）基于法治化公司治理是数字化转型规划前提
数字化战略的依据是企业级整体战略规划，需同频支撑和促进整体战略目标的达成；尤其要在集团重点布局的业务方向上发力，切不可与集团整体战略方向“南辕北辙”。
数字化转型规划的目的是进行企业架构（EA）的设计，包含：业务架构、系统架构和数据架构等。其中，最重要的是业务架构，而业务架构与公司的商业模式和组织管控模式具有极强的关联性。因此，只有法治化的公司治理，才能够有效托举数字化系统建设和良好的数据应用场景；如果无法切实做好映射，最终的EA体系设计也一定会漏洞百出和矛盾重重。
（四）制度、流程文件精细化是公司治理的重要抓手
在良好的公司治理下，制度、流程文件需要伴随公司业务实际的开展和变化而进行不断的进行修订，确保“知”与“行”在公司治理层面能够做到合二为一，具有实践性的制度、流程文件是数字化转型能够落地的重要依托。
此外，制度、流程文件必须要有一定的深度。不仅仅能够指示工作任务，还需要能够明确具体由谁，如何做，做到什么程度。以总共L6级为例，不能仅编制L1-L2级流程，至少要到L3-L4级深度，并且需有表单、模板、模型等配套附件，才能够指导企业具体实践和数字化转型。
（五）供应商选型及实施是数字化转型落地的核心因素
供应商选型建议采用“28原则”，即80%的功能模块能够直接匹配《数字化规划方案》需求，20%结合自身特点进行定制化二开。
这里面有一个前提条件：《方案》是具有独立性的，是可实施、可落地，并且经过经营管理班子上会讨论过的；切忌由某家供应商“拿着锤子找钉子”，结合自身产品特点倒推《方案》。
在系统实施的过程中，建议在企业内外部都设置“业务专家”的角色：企业内部由使用系统的业务骨干担任；而外部角色建议由之前出具《方案》的咨询专家担纲外部“监理”的角色。
（六）数据治理是数字化转型落地的“校准器”
企业数据治理的目标是通过算法自动满足企业经营管理指标的引领和考核作用，数据准确度直接决定了经营决策的质量，必须“校准”，具体做法可以浓缩为八个字：“数实相符、同源共享”。
“数实相符”主要指业务系统里跑的数据和实际发生的业务数据相符合，能够满足企业管理需求和业务随机变化情况。数据的采集有两种方式：手工录入和自动取数，手工方式需要在规定的时点准确录入，如果自动化程度比较高，尽量选择从业务系统自动取数。“数实相符”的衡量指标是数据的实时性、准确性和自动化率。
“同源共享”主要企业各业务系统中的“数据孤岛”，需要在纵向的“同源”与横向的“共享”两个维度进行重点治理。纵向的“同源”主要是指各专业数据口径需要追溯到统一的“源头”，规避业务数据采集差异；“共享”主要指每一个职能条线的业务数据都能够通过主数据进行横向“拉通”，“书同文、车同轨”。
（七）着力培养既懂业务又精于数字化的复合型人才
企业培养数字化转型及数据治理人才，需搭建“理论筑基+实战淬炼+机制保障”的立体体系。一方面，结合行业案例开展系统化培训，覆盖数据治理框架、数字化工具操作及业务场景数据应用逻辑，让员工掌握基础理论与技能；另一方面，将人才嵌入实际项目全流程，从需求梳理、诊断调研、整体规划、项目实施、流程优化全程参与，在解决真实业务问题中深化对数字化转型和数据治理价值的理解。同时，建立清晰的人才发展通道，明确数据岗位的权责与晋升路径，通过激励机制鼓励员工主动探索数据与业务的融合点，从而逐步培育出既懂业务又精于数字化的复合型人才。
（八）规避数字化转型的安全/合规风险
数字化转型中规避安全与合规风险，一要筑牢技术防线，用加密技术保障数据传输存储安全，靠权限管控限制数据访问范围；二要强化制度约束，严格对标相关法律法规与行业标准，定期开展合规性自查与整改；三要系统提升全员安全意识，通过常态化培训普及风险知识，让防控理念融入日常操作，形成全链条风险防控闭环。唯有将安全与合规内化为转型的底层逻辑，才能为数字化转型筑牢根基，实现可持续的高质量发展。
（全文完）
专业 | 逻辑 | 理性 | 客观
