数字化转型咨询的思路

咨询（Consulting或BeingConsulted），是知识型工作者最基本的工作方式。对于数字化从业人员而言，无论是身在甲方或是乙方，掌握数字化转型咨询的思路，是十分必要和有意义的；从这个角度来说，数字化从业人员都应该是数字化咨询顾问。在提供咨询服务的过程中，咨询顾问有三种角色：专家、医生或引导师。如果业务问题和解决方案都是明确的，只是被服务的人缺乏某种专门性数字化技能，咨询顾问扮演的是专家的角色。如果业务问题是明确的，而解决方案还尚不明确，咨询顾问将扮演医生的角色。如果业务问题和解决方案都不明确，咨询顾问则要扮演引导师的角色。很多时候，这三种角色需要动态切换，但不管扮演哪种角色，咨询顾问都应该有相应的思路（套路）。在数字化转型咨询工作中，切入点或逻辑顺序主要有两种：其一是先主动拥抱和应用新一代数字化技术，以实现业务能力的提升，进而进行产品或服务、运营模式、组织架构、治理和决策、商业模式等的重塑，最终实现组织的增长，其具体内容可参见笔者的拙著《重塑——数字化转型范式》（京东有售）；其二是先进行组织的战略分析和解读，再梳理出与战略落地所需的业务模式，进而从业务模式中推导出组织的能力需求，以及如何应用数字化技术进行业务能力的重塑。本文中，将主要围绕第二种工作逻辑来展开，具体见下图1：

图1：数字化转型咨询的思路组织战略的解读在咨询工作中，任何领域的咨询，比如财务咨询、人力资源咨询、企业文化咨询、生产运营咨询、产品研发咨询、业务流程咨询，等等，都应该首先做组织的战略解读，以确保相关工作紧紧围绕组织的战略来展开，数字化转型咨询也不例外。战略解读的内容包括组织的愿景、使命和价值观、总体目标和阶段目标，以及实现目标的内部、外部有利因素和不利（制约）因素（PEST/波特五力模型/SWOT分析等）。战略解读的输出是组织要采取的战略方针、业务策略和价值信条，并作为业务模式梳理的输入。业务模式的梳理组织战略的成功实施需要有相应的业务（商业）模式作保障。业务模式，或者说商业模式，包括组织提供给市场和客户的价值主张、产品或服务、市场细分和目标客户、供应商网络、收入和成本结构，等等。从某种角度看，组织的本质职能是“转化”，即，向上游获取资源，把资源转化为产品或服务，并提供给客户。任何一个转化过程，都有时间、成本、效率、质量等方面的快慢和高低，组织要寻求的是快速度、低成本、高效率和高质量的转化过程。组织中的转化过程可以用价值链来描述，并针对价值链来进行持续的优化。

图2：组织战略、业务模式和业务能力的逻辑关系业务能力的定义业务模式的运行需要有相应的业务能力做支撑。组织需要什么样的业务能力，当然是由组织的业务模式所决定的。在数字化转型咨询工作中，业务能力的定义除了可以通过业务模式的梳理来推导，其实也可以参考行业的最佳实践，笔者将后者称为业务能力参考模型。业务能力参考模型是某个行业或某个领域所应具备的能力超市或能力百宝箱。组织可以根据自身的特点，从这个百宝箱中选择自己所需的能力组合，再在此基础上进行补充、细化和完善，这就可以避免走很多不必要的弯路。业务能力的建设不是一蹴而就的，而是要遵循循序渐进的原则。有些企业，期望通过花大量的钱在短期内将业务能力建设至行业领先水平，这是不按科学规律来办事。组织当前的业务能力如何，未来应该按什么样的路径来演进，这都是能力成熟度模型所涵盖或尝试要阐述的内容。

图3：数字化营销能力参考模型2

按照笔者的理解，组织战略的解读和业务模式的梳理并没有什么新意，其实也是各种管理咨询工作所需做的事情；但是，业务能力参考模型和能力成熟度模型的开发，则体现了数字化转型咨询顾问的基本功力。如果业务能力参考模型能够充分体现行业发展的趋势，如果能力成熟度模型具有高度的指导性和可操作性，数字化转型咨询的工作就能事半功倍。反之，没有业务能力参考模型和能力成熟度模型做指导的数字化转型咨询，就是随意和不科学性。

图4：智能制造能力成熟度模型概览

如图4所示，从网络化到可视化，再到透明化，再到可预测和可配置，再到自适应，其实就是组织制造能力的不断演进和梯升。能力成熟度模型中的能力等级，可以采取三分法、四分法、五分法、六分法，乃至十分法，以及每个等级的表现形式、行为特点和评价方法，数字化转型咨询顾问可以根据自己的理解去定义和开发。能力要素的融合业务能力是组织的“生理系统”，是流程、信息、角色、工具、技术等要素的有机融合，并要在相应的业务背景下，针对相应的业务对象，才能发挥出其应用的效能。换句话说，业务能力首先要找准“舞台”，其次是要素之间有机协同。在业务能力的各个要素中，流程是其作用过程，信息、角色、工具、技术等是过程的赋能，而过程的赋能要素之间是可以相互替代的。举例来说，操作自动化其实是自动化技术或工具对人员或角色的替代，运营的透明化其实是数据分析对统计人员的替代。从能力要素的微观上来看，所谓的数字化转型，其实也可以理解为把业务能力中组织或人员的问题，转换为数字化技术的问题来求解，进而实现业务能力的重塑。以预测性设备维护为例，通过线性回归或高级数据分析技术，组织可以预测设备可能失效的时间点，以在失效前进行设备维护，而这是通过人员制订设备维护计划的传统式设备管理所难以实现的。把组织或人员的问题转换为数字化技术的问题来求解，本质是转换为数据、算法、模型、应用或软件的问题来求解，具体包括要素连接、场景体验、流程集成、数据驱动、模型仿真，等等，它们其实也是微观角度上的数字化转型。

图5：能