数字化转型方法

目录数字化转型方法 11、华为谈“数字化转型”方法论：既要联接又要云，还靠着平台和生态 12、闪耀羊城｜制造企业数字化转型方法论及最佳实践 103、开启应用微观时代|容器时代的数字化转型方法 264、企业如何突破增长极限？阿里云数字化转型方法论来解密 405、阿里云首次发布数字化转型方法论，推动各行各业数字化转型 446、最新报告|2019行业数字化转型方法论白皮书 467、12345企业的数字化转型方法论 678、微软数字化转型方法论 769、数字化转型，华为授人以渔丨华为企业BG发布行业数字化转型方法论 8510、李旭昶：金蝶企业数字化转型方法论 8811、阿里云发布数字化转型方法论，“双中台+ET”助推传统行业转型 10112、助力人力资源领导者5种数字化转型方法 11913、读华为行业数字化转型方法论白皮书（2019） 12114、案例|华为的数字化转型方法论 12315、企业物流管理如何从传统进阶数字化之三：物流管理数字化转型方法 14016、新智认知首次亮相贵阳数博会数字化转型方法论备受关注 15017、企业的数字化转型方法论 15618、《用友企业数字化转型方法论》正式发布 16519、从工业4.0参考体系看数字化转型方法和能力 16920、逐句解读《2019华为数字化转型方法论白皮书》 178数字化转型方法1、华为谈“数字化转型”方法论：既要联接又要云，还靠着平台和生态原创周雅CNET“数字化转型”一词，放在两年前，企业尚在谈“为何要转型”“要不要转型”，而今天，这些问题更多变成了“什么时候转型”“如何转型”。正如牛津经济学院研究所提，技术发展与企业数字化进程出现速度剪刀差。摆在企业面前的挑战是，如何加快新技术的采用节奏，带动商业模式创新，实现新增长。在HC2017，华为企业BG总裁阎力大讲述了一个数字化转型的故事。在深圳龙岗区，常驻人口有425万，属于深圳面积最大区。三年前，龙岗区政府启动了“智慧龙岗”的建设项目，较早实现转型。到现在，“智慧政务”子项目已经实现线上线下审批一体化，居民足不出户，就能在网上办理各种业务，同时，线下服务大厅实现前台统一受理、后台分工协办，让“数据多跑道，群众少跑腿”。去年，龙岗区“智慧警务”子项目也上线，区公安局长当时非常自豪地说，“发生在龙岗的大案，破案时间没有超过24小时的”。“智慧消防”子项目上线以后，今年上半年的火灾发生数环比下降了40%。“智慧龙岗”转型，背后的“掌舵人”是华为。华为负责整个“智慧龙岗”的顶层设计、ICT基础架构设计，提供了“一云二网三平台”的整体架构（即云数据中心、城市通讯网、城市物联网、大数据服务平台、业务应用使能平台、ICT能力开放平台），实现了基础设施层面的敏捷开放。通过华为，龙岗区整合了50多个单位的215个业务系统，汇聚数据量超过11亿条。转型双引擎，联接和云云计算、物联网、人工智能等技术，催生了智能时代到来，联接了物理世界和数字世界，改变了人们的生产和生活方式，各个领域急需变革，纷纷自觉贴上数字化转型的标签——IDC对全球Top2000的企业调查显示，2017年，全球有67%的CEO将数字化转型作为核心战略。“过去，工业化的标志是接上电；现在，数字化的标志是联上云。”华为产品与解决方案总裁汪涛解读，联接和云是数字化转型的双引擎，没有联接的云是空中楼阁，有了联接的云才能“接地气”。

以上结论的原因在于，一方面，数字化转型的关键是引入新的ICT技术，而云是ICT技术的主要提供方式；另一方面，据波斯顿咨询公司的企业数字化成熟度模型显示，“数字化是企业在数据采集和数据分析两个方向，不断提高现代化和智能化水平的综合结果”——因此，“数据采集需要联接，数据分析需要云。”汪涛说，联接的目的是为了云的高效，而云的价值只有靠联接才能释放，如果云是孤立的，就无法产生应有的价值。譬如，华为照明物联网解决方案将城市照明路灯统一接入物联网络，基于GIS地图进行可视化管理，管理者可以清楚的了解每一个街区、每一盏路灯的状态信息，节能效率高达80%；还有，在泰国的拉卡邦先皇理工大学，华为基于CloudCampus建设了一张校园网络，以联接为教育创造价值，实现了泰国首个100G园区核心网、首个SDN园区网络和数据中心、首个教育云集装箱数据中心、Wi-Fi全覆盖等。转型三思考，也是方法论过去几年间，华为完成了政务、警务、教育、医疗等等各个不同的子项目的数字化转型需求，过程中阎力大意识到，“数字化转型没有捷径”。华为积累了鲜活的解决方案之外，也让阎力大产生了对行业数字化转型三个思考。

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数字化转型是“铁三角”工程。“数字化转型不但是‘铁三角’工程，而且还必须是‘一把手’工程”。阎力大介绍：数字化转型的本质，是用数字化技术对业务的重构、流程的重构和组织的重构，没有谁比你更了解你的业务，所以客户这一方的参与、尤其是一把手的参与非常关键。这是一角。

数字化转型，需要的是数字化的技术，所以ICT厂商也是必不可缺的。这是另外一角。

还有一角就是行业应用开发商。数字化转型是一个过程，一定是面向应用场景的敏捷创新、迭代创新。没有应用就谈不上解决方案。

这个“铁三角“结构，也是华为所倡导的面向行业数字化转型的联合创新模式。

△数字化转型需要一个平台，实现物理世界和数字世界的融合。除了以上基础设施之外，数字化转型当然还需要一个平台，一个联接物理世界和数字世界的ICT平台——数字化的基础是万物感知、万物互联、万物智能，没有单一一种技术可以独自支撑数字化转型，一定是诸如云、物联网、大数据、无线、光，等等技术的“协同”，这个协同，就是“平台”。

△生态伙伴可以依托平台，创造商业价值。有了平台，数字化转型就有了土壤，数据的协作和流动就有了基础。做行业应用开发者可以在这个平台上，将行业经验与ICT能力充分结合，为行业带来应用。

所以在阎力大的理解中，数字化转型是一个只有起点，没有终点的旅程。随着各种创意和应用的开发，或将会遍地开花。这也正是华为所打造的生态。

转型有锦囊：不妨背靠生态圈生态一词听起来很虚，但对于急需数字化转型的企业和行业来说却是一条捷径。我们不妨看看华为经常强调的生态是如何的吧。△

做客户最信任的小伙伴“以客户为中心”一直是华为最核心的价值观，当然也被华为视为业务成功的基础，具体而言不外乎两点：帮合作伙伴实现商业成功，以及华为自身对行业的理解能力。（1）帮合作伙伴实现商业成功在HC2017第一天，华为轮值CEO郭平就强调，华为的商业模式是“靠技术和服务变现，不靠用户数据变现”。当然类似的华为理念还有，针对合作伙伴“上不碰数据，下不碰应用”等等。

打铁还需自身硬，合作的开展首先得强化自身业务。华为有一个很重要的理念就是“业务驱动的创新”。以华为与广东农信的合作为例。广东农信是全国最大的农信金融机构，近年来大力拓展理财、代缴费等中间业务，但现有IT系统不能支持新业务快速上线，导致错失市场先机。

再比如，华为、先进数通和广东农信三方联合，从业务痛点出发，打造了广东农信的敏捷中间业务云，将业务开发、调试、部署、上线时间从原来的3-6个月缩短为1-2周，从而帮助广东农信快速占领市场先机。

目前，全球财富500强中的197家，100强中的45家，已经选择了华为作为数字化转型的合作伙伴。（2）理解行业诉求在华为的商业谈判桌上，尽管出发点都是合作伙伴对数字化转型的考虑，但过程中涵盖了各行各业。为更加深刻地理解每个行业、贴近客户和伙伴联合创新，华为在全球布局了OpenLab。孵化的解决方案已经覆盖公共安全、金融、电力、制造、交通等各个领域。

未来3年，华为还将投入2亿美金建设和运营OpenLab，数量将从目前的13个发展到20个。覆盖亚洲、欧洲、中东、非洲和美洲等等。显然这也是华为全球化的方式之一。△

恪守业务边界，做平台的平台现在有许多公司的转型方式是，基于自己对特定行业的经验积累，转型而成为面向特定行业的使能平台。最典型的如GE，面向航空和制造行业提供Predix工业云平台。华为同样恪守自己的业务边界：“打造一个开放、安全、可靠的ICT基础设施平台，做客户和伙伴平台的平台”。用“ICT平台+行业经验”满足合作伙伴数字化转型的业务诉求。华为的平台是云、管、端协同的全栈式ICT平台，平台上层的合作伙伴根本无需理会华为下层复杂的ICT软硬件系统，可以专注于自身业务。

全栈式ICT平台当然少不了行业解决方案和行业经验。华为与霍尼韦尔在全球范围联合打造智能楼宇解决方案，基于华为边缘计算物联网平台，结合霍尼韦尔智能楼宇管理系统，将ICT平台能力和行业经验充分结合，实现了复杂多样的楼宇设备之间的联接和互通。通过对千万级物联终端的云化管理，降低了60%的楼宇运营成本和50%的能耗。

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做生态的土壤华为生态的第三个特质是分享，致力于“做生态的土壤”，并建立一个开发者孵化平台“沃土计划”，计划2018年将投入3亿美元，主要在技术支持（包括OpenLab的赋能服务，样机支持开发者开放、测试、参加展会等）；并且提供给满足相关条件的企业免费的云资源；2018年，华为还将加大在营销和市场销售的支持，通过营销活动，在线Marketplace，线下的巡展，开发者大赛，以及对优先解决方案伙伴的优先支持和销售激励来实现，并且新增商机共享的相关激励。同时，针对华为云上的开发者，华为制定了一个特别的华为云开发者计划，每家开发者最高可获得10万美金扶持。

华为在全球170多个国家有自己的运营机构，这是华为除了技术平台以之外的另一个平台，也就是面向全球的“营销与服务平台”，与伙伴联合打造创新的方案。阎力大透露，“我们会借助这个平台，实现快速上市”。

例如，在平安城市领域，海克斯康是全球领先的ISV，拥有CAD、地理传感器、GIS等专业技术。华为与海克斯康共同打造了下一代融合指挥系统。两年多以来，华为与海克斯康联合营销，海克斯康的市场从发达国家延伸到南太、中东、拉美等许多新兴国家，相关领域的收入实现翻番。未来，华为表示将向合作伙伴最大限度地开放技术平台、营销平台、培训和服务平台。华为计划在未来3年支撑100家伙伴收入超过1亿元，发展超过1200家的解决方案伙伴，同时投入10亿元发展云伙伴。

我们有理由相信，华为生态会为数字化转型带来催化剂，但生态圈并不是一家独大，数字化转型也不仅是靠一己之力。就像阎力大所言：“生态建设，不是一家唱独角戏，而是各方共同参与；不是要营造各自的后花园，而是要建设共享的百花园。”2、闪耀羊城｜制造企业数字化转型方法论及最佳实践原创EPLANEPLAN易盼软件——威图

&

易盼出席产品创新领域重磅峰会由e-works主办的“第十五届中国制造业产品创新数字化国际峰会”已于2019年11月29日在广州市成功落下帷幕。本届峰会以“智能物联时代的产品创新之道”为主题，围绕支撑制造业产品创新的数字化技术应用，邀请到了各方专家一起探讨智能制造时代的产品创新变革之道，厘清产品创新的方法、标准、技术及软硬件解决方案。作为全球领先的工程方案提供商，易盼软件(EPLAN)携手威图(Rittal)共同出席了本届峰会，EPLAN大中华区咨询管理经理、资深咨询顾问肖冰女士受邀作了题为《制造企业数字化转型方法论及最佳实践》的主题演讲，演讲中基于EPLAN与Rittal助力全球多家企业成功实践数字化转型和数字孪生的经验向与会嘉宾分享了制造业企业实现数字化转型的策略和方法。EPLAN大中华区咨询管理经理、资深咨询顾问肖冰首先，肖冰女士谈到了数字化的背景及本质特征，她指出数字化的目标是实现CPS（Cyber、Physical、System）,而CPS的实现离不开企业数字化的实现。从世界先进制造格局中不难发现，美国和德国为了实现“数字化装备”和“工业4.0”，都需要依托DMS和DT/DT。尤其是德国，为了构建完整的CPS系统，通过“管理壳“为工业4.0中我们所熟悉的包括设备，元器件，甚至是一个软件程序的“物”披上数字化马甲，使其得以实现对外的沟通。德国电气和电子制造商协会(ZVEI)作为德国最大的行业协会之一，定义了“管理壳“这项”跨界“标准。值得一提的是，FriedhelmLoh集团的所有者兼首席执行官FriedhelmLoh是ZVEI德国工业联合会（BDI）的总裁。EPLAN服务全球控制领域工程设计30多年的经验助力了这项标准的定义。当了解了构建“工业4.0“，需要企业实现数字化的转型之后，肖冰女士向我们阐明了能够支撑企业数字化转型的底层信息化基础需要标准化的数据才能实现有序高效的沟通，企业的IT系统中各子系统和软件工具必须满足可扩展性、接口统一和互操作的特点。由此可知，要实现数字线程和数字孪生，需要强大的端到端的满足互联系统（集成）的IT架构，还需要系统工程流程来支撑和支持数据的生成，也就是产品的研发。说到这里，就不得不提到机电一体化系统工程，这是由计算机技术、信息技术、机械技术、电子技术、电气技术、控制技术、光学技术等多学科相融合构成的一门独立的交叉学科。企业要实现机电一体化系统工程需要依托基于模型的系统工程（MBSE），实现全生命周期设计，例如产品规划、详细设计、工艺校验、生产执行、装配调试、运行维护等。在了解企业数字化转型需要具备数字化和标准化基础，并且以基于MBSE的机电一体化系统工程作为方法论指导后，肖冰女士向我们分享了数字化转型的最佳实践——EPLAN&Rittal提供多维数字孪生模型的工程实现方案。数字化转型标准化先行，这是大家都明白的道理，但是在制造业企业如何实现呢？EPLAN&Rittal解决方案中根据DataPortal构建七级标准化主数据模型和标准化主数据结构，支撑用户实现从虚拟产品到虚拟制造，再进行真实制造（自动化）、真实产品全流程，真正实现企业由虚拟（Product）到现实（Production）的数字孪生映射。EPLAN&Rittal提供了包括一系列帮助企业实现虚拟产品设计和现实产品生产的软件工具解决方案，同时还提供信息化集成与扩展的解决方案，让企业的控制设计业务纳入CPS域。演讲中，肖冰女士还代表EPLAN邀请嘉宾们有机会到德国总部的EPLAN&Rittal威图创新中心参观，了解她所介绍的企业数字化转型最佳实践的落地原型。与会嘉宾用热烈的掌声表达了他们对于肖冰女士演讲内容的强烈共鸣。EPLAN&Rittal深处中国制造业研发与生产方式数字化改革的大潮，吸收全球先进制造业的成功数字化转型经验，并将这些经验通过深耕中国制造业业务领域进行本土化的沉淀与丰富，目的就是为了帮助广大的制造业同仁在数字化变革中抓住机遇，获得成功。本次峰会吸引了来自全国各地700余名制造企业和科研院所主管研发和信息化的专家代表。通过此次论坛，与会制造企业进一步了解了数字化技术支撑制造业创新、创新的途径和相关技术的发展现状与趋势，学习了行业领先企业的最佳实践。附录PPT：制造企业数字化转型方法论及最佳实践3、开启应用微观时代|容器时代的数字化转型方法青云QingCloudK8S中文社区谈到数字化转型，大多数文章的表达方式大概都是“在时代从互联网进入产业互联网的背景下，所有行业都应该拥抱云计算、大数据和人工智能……”好像只要开出这三味药名就能药到病除。谈到容器与微服务，人们习惯围绕着Docker、Kubernetes、ServiceMesh、FaaS、DevOps、Serverless……这些技术和概念在微观层面打转，结果在落地过程中出现很大的组织裂痕，举步维艰。本文试图从企业业务核心诉求出发，在数字化转型核心逻辑下，帮助企业厘清企业应用开发与运维全面向云原生和微服务架构转型的根本原因，以及转型过程中涉及的各种关键问题、相关概念之间的关系。2013年诞生的Docker，让尘封已久的容器技术再一次兴起。围绕编排调度框架的百舸争流，更是将容器推上了风口浪尖。直到Kubernetes脱颖而出，成为业界公认的容器编排标准，容器似乎代表了未来的一切，业界对容器技术的追捧更是达到了顶点。然而，如同Gartner经典的技术成熟曲线所描述的，陡然而起的顶峰也意味着即将迎来的一轮“幻灭低谷”。当技术和生态日益蓬勃与成熟，越来越多的从业人员开始从单纯对技术和理念的追捧，转向对容器落地实践与真实价值的思考。无独有偶，另一份Gartner调研预测到2020年将有50%的企业会将容器应用于生产环境中。这侧面反映出业界，特别是最终用户群体，对通过容器技术达成真正业务价值的期许。对于完成了高光亮相的容器和Kubernetes，接下来面临的是走向成熟前的最后一次大考：突破“幻灭低谷”，走入真正的生产实践，创造商业价值。w01以“微观塑形”的新业务新应用w任何技术走入生产实践的终极目标都是塑造企业创新性竞争力，为业务目标服务。互联网的出现为企业经营带来巨大改变：全新的业务形态，更为广阔的营销空间，愈发高效的运转效率。面向未来，企业业务将呈现更为彻底的互联网化与数字化：从面向营销、面向人的消费互联网，通过物联智能延伸到面向生产与供应链（物与流程）的产业互联网，同时将更加依赖通过数据挖掘而形成的数据智能进行决策。企业IT将面临超大规模、无数触点、极高并发、极快速迭代更新等新的挑战，需要更高的弹性和敏捷性。数字化转型1.0阶段，企业更加关注基础设施的敏捷性改造，通过系统基础架构（计算、存储、网络）全面云化实现获取敏捷和弹性的第一波升级。而在云计算基础上，完成对更为贴近实际业务的上层应用的架构转型，将更直接的大幅提升业务敏捷性，云原生理念应运而生。云原生的最基本属性是分布式的，但以何种粒度和维度实现模块化的切分，业界一直在不断探索。Gartner提出了一种应用（服务）粒度理论，将应用分成：Macroservice、Miniservice、和Microservice，从粗到细依次对应不同的应用切分粒度。越细的粒度，将带来越大的自由度和敏捷性。微服务架构就是基于这一理念，将应用进行更细粒度的模块化拆分，并通过服务网格/服务治理技术建立起微服务间的通信网络，从而构建起由独立微小服务组织而成的应用（服务）网络集群。由于每个个体相对而言是轻量化的，可以单独开发与部署，使得整个微服务应用具备了高度的动态化能力，可以不断的快速迭代演化，也因此具有更强的业务敏捷性和弹性。Gartner基于微服务理念进一步提出了MASA（MashAppandServiceArchitecture）应用架构，并预测这种理念将成为未来应用架构的主流趋势。应用开发开始从“宏观造像”逐步走入“微观塑形”。如同爱因斯坦的相对论为我们打开了量子世界之门，微服务理念开启了应用的“微观世界”。但理论的真正落地，仍然需要一整套庞大的系统工程，包括完整的微服务工具集，与之匹配全新的应用开发与管理流程，以及符合微服务特性的基础设施平台。>>>>新流程DevOps不仅仅是技术或者实现技术的工具，更是应用开发的一种组织架构和工作流程。DevOps通过流程的重构希望实现从开发、测试到最终应用部署发布全流程的贯通与高度自动化，从而实现敏捷开发。而正是这种对高度的动态特性的关注，让DevOps方法论与微服务理念找到了共识。

>>>>新平台“轻量化”和“标准化”是容器最显著的特性，而这两个特性也恰恰完美匹配微服务应用开发的需求。轻量化匹配对“微观”资源的需求，而标准化的封装则为组网和标准化通信提供了基础。进入“微观”世界最不可避免的是数量剧增带来的管理复杂性，也因此容器的使用从来不从单体出发，而强调调度编排，这也正是Kubernetes有如压舱石一般的价值所在。同时，业界也普遍认可容器是运行DevOps的最佳平台。总结下来，企业真正需要的是利用更敏捷灵活的应用交付能力持续锁定创新竞争力，而通过落地微服务完成应用架构升级，则是取得这一目标的关键。完善的容器平台，提供基础设施资源、完整的工具集、流程链及企业级工作平台，为微服务及DevOps的全面落地提供一站式支持，应该成为所有企业容器建设的共同目标。02广义架构的粘合剂以上是从纵向的视角探讨容器对单体应用的重构，而以横向的视角，从宏观拓展的角度，亦可观察到容器在多种新兴应用场景中起到的粘合作用。>>>>容器和云

&虚拟化一方面，容器和虚拟化是互补关系，这一点越来越为大家所认可。在容器最火热的时候，将容器视为虚拟化替代品的论调也不乏受众。但逐渐，大家在实践中认知到容器与虚拟化各自的专长，也逐步区分开各自的应用场景。两者都是基于分布式的架构理念，但是如之上提及的粒度理论，容器更敏捷更轻量，需要全方位的架构重组，适合短平快的新业务；而虚拟化粒度更粗，灵活不及容器，但单体更强壮，更适合需要长期稳定运行的重载应用。因此在相当长的时间内，虚拟化和容器将以互补的关系在企业的生产环境中长期共存。另一方面，容器是可以部署在虚拟化之上运行的。特别是在虚拟化大规模普及的背景下，这样的部署方式更贴近用户的使用习惯和真实环境，使用和运维都十分方便灵活，同时虚拟化在隔离性上的优势也将补强容器的安全性。但代价是在一定程度的性能损耗，特别是网络性能。与之相应的，是选择将容器直接部署在物理机上，架构上减少一层，会大幅降低运维复杂度和性能损耗，同时资源利用率也将显著提升，最终获得更优的TCO（总体拥有成本）。两者各具优势，如何选择则应诉诸于使用场景：更为灵活的虚拟机方案比较适合开发测试环境，而TCO和性能更好的物理机方案则更适合长期运行的生产环境。在真实环境中，这两者不是简单的二选一，大多数时候是同时存在互相补充的，在一套完整的云体系中统筹管理运行。>>>>容器和Serverless&FaaS通过

Serverless服务，用户可以直接执行代码来处理负载，从而完全避免了应用运行环境或部署所带来的各类消耗，提供极高的需求响应速度，面对突发性或事件驱动型的负载，Serverless更具优势。在目前这个阶段，可以说容器为

Serverless概念的落地奠定了技术基础，不少服务商基于容器技术构建

Serverless服务。但未来很有可能，Serverless只是作为从容器到

FaaS的过渡阶段的一个代名词，或者以

Serverless统称类容器的轻量计算平台。轻量化和高度敏捷快速是这类平台的共同特征，能满足关于弹性伸缩、按需按量计费等敏态的需求。 >>>>容器和边缘计算&IoT边缘计算并不是把云简单复制到边缘，而是一种体系化的计算框架设计。位居中心的云计算平台和边缘会有分工，处理不同场景下的负载。并且这种分工是动态和敏捷的，以适应整个架构的状态和实际场景的需求。比如在一个摄像头智能识别图像的IoT场景中，实现图像识别的人工智能算法应该运行在边缘，以便更快速响应来自摄像头的实时需求，但算法不应该是固定不变的，应该在不断的学习中迭代升级。完成学习的巨大算力可以由中央的云负担，而边缘节点不断快速迭代的需求则可以通过运行容器环境作为承载，同时还可兼顾边缘节点对轻量化的要求。容器之于边缘之于IoT，是一种更好粘合中心到边缘的架构工具，同时也赋予整个物联网更多的弹性与敏捷。整体而言，容器作为一种轻量化的计算载体，为更多的场景赋予高度的弹性与敏捷性，也将更多场景有机的粘合在一起。从宏观的视角看，这也是一种广义架构层面的弹性与敏捷，同样在横向上重构了场景连接的方式。03实践中的系统性挑战真正走入生产实践时，环境现状是复杂多样的，杂糅了多重视角，既需要关注单体应用的开发流程的设计，也需要在宏观全局层面上考量不同平台间的有序衔接，同时兼顾来自管理、组织、人才等层面的挑战。 >>>>人才技能作为最前沿的技术领域，业界对这种新事物充满了好奇。大家最初接触Docker，都在感慨其便利性。但当Kubernetes出现后，很多人都在抱怨其复杂、难用。一方面，Kubernetes实际上定义了一套新的标准，里面充斥着大量新概念和方法论，需要时间理解掌握。同时Kubernetes作为一个开源项目，关注核心的发展，而将关于易用性和教育培训的问题交给了广大社区自行解决。至今，原生Kubernetes大量的操作还需要通过命令行指令完成，这与企业IT从业者对UI化操作的预期还有相当的距离。而种类繁多且但参差不齐的周边套件对初学者而言同样无所适从。而且，Kuberentes对部署后期的运维也提出了不少新课题，比如容器网络环境、持久化的数据存储方案、运维监控等等。另一方面，Kubernetes技术横跨企业的系统和研发，打破了固有工作边界。典型企业场景中，应用开发和系统运维是两个团队，大家拥有不同的工作重心、知识结构和和习惯认知。运行好一个集群平台需要有强壮的网络和存储支持，而Kubernetes在这两个方面还处于不断发展阶段，成熟的方案和先例不多，应用开发人员觉得不可掌控；同时运行容器集群是为了运行应用，不是作为一个OS来使用，系统人员又觉得没有头绪，两方都需要理解对方的视角，也需要有全新的理念、方法论、组织架构、工作流程和新的工具，实现两种角色的认知统一和协调推进。毫无疑问，面对新技能的挑战，企业都会想方设法帮助员工学习提升，但如何确保结果能够得偿所愿呢？现实的情况大多是，很多从业人员抱持着极大的热忱而来，但面对陡峭的学习曲线又望而却步，很快就丧失了坚持的动力，从而很快从好奇转向了抗拒。也许，降低入门门槛，在没有很专业的知识时就能先使用起来，在之后的使用中在不断深入学习提升，创造一种学习实践的正向循环，是更值得考虑的学习路径。 >>>>企业Legacy容器带来的创新是颠覆性的，而企业既有的应用架构、基础设施、组织架构、业务流程、协同和管理方法等等，这些行之有年的稳定体系，不会轻易改变，也不可能轻易改变。从技术层面，作为整体IT的一部分，容器平台应该恰如其分的融入整体，而绝不应该是一个独立的技术体系。而一个全新平台想要融入现有企业IT框架，需要提供良好的集成接口，在资源的调度和运维管理实现统一。同时，专业且舒适的用户体验也不可或缺，从使用操作角度最大程度的兼容现有的流程和习惯。组织和协作机制是另一种隐形的企业Legacy，包括业务长期发展沉淀下来的工作流程和职能划分，业务需求塑造下的组织形态，甚至企业文化奠定的协作机制，等等。但容器、DevOps、微服务带来的不止于技术，同样也是方法论层面的重构，对这些既有流程和习惯带来冲击不可避免。综合来看，容器项目在立项初期，就需要合理安排推进路径，合理选型，尽量减少对现有体系带来大面积冲击，逐步融入，长效演进，避免爆发式急进式的改造。也可以参考云计算在企业内部落地的过程，很多企业先将云平台应用于部分创新业务场景，通过局部业务熟悉掌握云平台的构建和运维能力之后再推进到全部生产环境。 >>>>工具的选择工具是落地的抓手，一方面要足够丰富以满足最直接的需求，而另一方面也需要足够统一以发挥系统性的价值。业务人员的需求往往是非常直接的：版本发布频率越来越密集该怎么办、如何做测试和生产的隔离、如何做灰度发布、发布到生产环境之前要有审批……等等，这都是企业每天要面对的具体的事。容器技术是底层支撑平台，和业务需求之间有一层鸿沟，Kubernetes也不能完全弥补，更需要一个贯穿应用开发、测试、部署、运行管理全流程的解决方案级平台产品，弥合开发和运维之间的认知、习惯与流程鸿沟。这为围绕Kubernetes而延展出的应用生态提供了巨大的空间：向下，基于CNI，CSI等标准定义，大大小小的存储、网络基础架构厂商不断把服务接驳进Kubernetes生态；向上，面向各类业务应用场景不断涌现出各类项目，有开源的也有商业，比如微服务治理的istio、镜像仓库Harbor等等，甚至一些远早于k8s的老牌软件也在调整自身去适应容器技术，比如Jenkins孵化的Jenkinsx项目。横向，传统IT领域的巨头如IBM、VMware，RadHat等，纷纷宣布支持Kubernetes，而大部分云服务商则已经将云端Kubernetes服务列为标配。但生态快速生长的同时，碎片化的问题也涌现出来。各功能模块虽然选择丰富，但缺乏整合。好的企业级的容器平台不应该是把各种功能碎片化的拼接起来，提供一个大而杂的技术产品，而应该通过体系化的设计，将企业在业务“微观塑形”过程中涉及的思维、方法、工具与能力有机地整合起来，提供贯通应用开发、测试、部署、运行管理全流程的平台级解决方案，并尽量降低容器技术的使用门槛，简化操作，最大程度兼容企业既有的业务流程和管理习惯。综上，除了满足功能和业务的设计目标，诸多延展而来的问题也需要统筹考虑，完整而系统化的容器平台，应该包括：•

流程重塑能力：贯通工具到方法论的完整流程；•抹平多角色技能与方法gap的能力：让多种角色各得其所，同心协力；•

兼容传统的能力：尊重既有资产，无缝融入现有IT管理流程；•强大的性能支持：健壮的网络存储支撑，确保高效稳定运行；•安全性：企业级安全体系，包括多租户环境下的安全隔离机制。只见树木，不见森林，是目前很多企业进行容器建设时的真实写照。对系统化思考的缺失，盲目追捧热点，往往很快因为各种挑战阻力导致整个项目的失败。

企业真正需要的是对架构设计和实现方法进行系统性的顶层设计和统筹考虑，因地制宜地结合现状和能力进行长期规划和平台选型。这是一个系统性工程，同时如果能在平台工具方面获得最大助益，则将大幅降低系统推进的难度，加速转型进程。

04展望有人将容器作为基础计算力使用，可以认为这是初级阶段；有人从业务视角，把一个个业务通过容器交付和运行，可以认为进入了进阶阶段；而更进一步，以容器平台做依托，去打造诸如物联网、大规模计算平台，Serverless、FaaS等，即构建平台之上的平台，以一种技术去创造新的技术……

这样的容器进阶之路，清晰的描绘出企业数字化转型的历程，从关注IT自身的效率提升起步，逐步将重心转移至对应用和业务的赋能，最终汇聚单点能量打造平台能力，并推动新一轮的技术转型升级。单一的容器个体是藐小的，但围绕它展开的对动态架构的探索、对微观方法论的思考、对技术价值的反思、和对未来应用的设计，则为我们打开了具有无限可能的未来世界大门。容器技术的本质，是面向应用和业务价值再思考与再塑造，而方法则是通过“微观”解构并重塑“宏观”。只有足够深入而丰富的“微观”，才能涌现真正宏大而健壮的“宏观”。人类进入原子时代后掌握了核能，而容器之于我们呢？换一种视角，重新思考容器。4、企业如何突破增长极限？阿里云数字化转型方法论来解密阿里研究院我们正在进入一个量子化的高速变革的时代。智能手机的深度普及带来海量数据的瞬间链接，一个事件或者产品出来，秒级间全世界都会知道；人工智能技术的进展和中美关系的变化，又更进一步增大了商业环境的不确定性。传统的信息化和经典的战略观已经不能适应数字业态的需要。企业如何创新存活、如何突破业务增长的极限，成为了众多企业家关注的焦点问题。基于阿里巴巴的商业实践，阿里云重磅发布了《新一代数字化转型白皮书》，阿里巴巴集团副总裁刘松、阿里云研究中心战略总监宿宸、毕马威中国数字化咨询合伙人毛健及毕马威中国CIO咨询总监柳晓光共同出席了白皮书的线上直播活动、并就新一代数字化转型的方法论进行了经验交流与分享。“数字外场”成为数字化商业业态的重要特征阿里巴巴集团副总裁刘松表示，目前全球近30亿部智能手机，万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业，媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”：一方面，企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大；另一方面，所有消费个体的行为和选择，也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。这意味着，任何一个公司与机构都需要“小”看自己，思考如何面对一个30亿人可以瞬间互动的外场，它是大机遇，也是大风险。到2020年，全球联网设备将逼近300亿台，这构成了一个更为广大的外场，采用数字化科技的企业与机构，面临着指数级别的成长机遇，从而对企业与机构的前台-后台模式带来巨大冲击。▲量子特质的数字化商业vs牛顿力学特质的非数字化商业重构，还是增长？企业战略与数字化转型的匹配在数字化的商业形态和生产运营方式下，数据成为企业最核心的资产，这对企业的战略制定和运行决策机制提出了全新的要求；对于正在寻求建设数字化商业形态和生产运营模式的企业，则必须设计出与数字化技术相匹配的战略模式和机制，才能保证数字化转型的成功。在白皮书中，以是否改变商业模式为界限，阿里巴巴把企业的数字化转型划分为“数字化重构”和“数字化增长”两大类别，并对应不同的商业战略和数字化战略。在数字化实践的过程中，企业应当明确自身所处于的转型类别，选取合适且匹配的方案策略。对于以重构为核心的数字化转型，企业应当注重新的商业模式如何构建，在商业能力和数字技术能力两方面并行搭建数字化转型路线图。构建合理的全域数据体系，以先进的方式存储、辨识和连接这些数据，并灵活地使用它们，是数字化重构中需要重点考虑的技术方向。对于以增长为核心的数字化转型，企业更多的是以解决局部问题为切入点，利用高效的数据技术，基于现有的业务模式进行运营优化和技术创新；通过先进的数据技术和算法，获取更低成本和更好体验之间的平衡，降低运营成本，或为业务提供增量。▲数字化重构vs数字化增长数字化转型实施的核心成功因素阿里云研究中心战略总监宿宸也分享了自己基于大量实践调研，总结出的数字化转型实施的4个核心成功因素：1、数字化转型的本质是企业资源的重新分配，能够驱动企业全局资源的领导力，往往是成功的数字化转型的关键。成立跨部门转型小组，并且建立从转型终局出发的资源适配体制，是保证新型业务顺利成长的基本措施。2、在数字化的形态下，数据作为生产资料，流程的概念被弱化，业务链条与传统业态相比被极大的缩短，因此也不再需要复杂的管理结构。扁平化、敏捷的小业务单元集合，往往成为数字化商业形态下应对高度不确定商业环境的合适选择。3、当集中于前端的、面向“数字外场”的数字沉淀模式逐渐趋于明确时，企业应当基于细颗粒度的市场数据流，在智能数据的基础上重构企业运营和决策流程，实现企业通盘智能决策、成本优化。4、传统上认为，云计算只是IT设施的升级，但是在数字化的生态里，云更是互联网平台聚合生态的基础和底座。云上部署的企业级互联网架构，可以支持数字化生态里多变的业务要求和全域数据的治理使用，实现多边的网络协同。毕马威中国数字化咨询合伙人毛健也特别提到，企业数字化应从CEO的高度和企业整体的视角，明晰战略、促进技术方案与业务场景的衔接。过程中关键要把握企业的核心产品力，立足于自身差异化的竞争优势与资源，再借鉴互联网行业所擅长的持续优化产品与服务的迭代能力，快速适应外部变化。毕马威中国CIO咨询总监柳晓光还分享了一些大型企业的转型经验，企业数字化转型的重心是从企业应用的数字化、客户触点的数字化向数字化商业模式演进，通过数字内外场的衔接、协同、突破，实现差异化、跨越式发展。以金融行业举例，中国的金融支付基础设施上不及欧美日韩发达，但通过移动互联网时代智能设备线上线下金融消费场景的链接，众多中国的银行与支付金融机构实现了从卡金融到APP金融的跨越式发展。5、阿里云首次发布数字化转型方法论，推动各行各业数字化转型阿里云数字经济大潮来临如何利用数字技术支持智能化转型？曾经阿里巴巴也经历过数据信息孤立资源浪费创新复用率低传统IT架构无法满足高并发的互联网诉求____________________________________________________为了应对挑战，阿里巴巴也进行了诸多创新。其中就包括在2009年成立阿里云并自主研发大规模计算操作系统飞天。基于阿里巴巴多年的数字化转型实践，阿里云首次发布“双中台+ET”数字化转型方法论，希望能够赋能各行各业，实现数字化转型。

2015年，阿里巴巴开启中台战略。利用“业务中台”，盒马鲜生、钉钉、飞猪等创新业务前端部门可以通过平台上的产品技术模块，像搭积木一样快速搭建起来。而“数据中台”则打破了不同业务部门之间的烟囱式IT架构，打通了数据孤岛，实现了“一切业务数据化”的目标，带来了持续的高效创新。

2017年，阿里云正式发布了面向特定行业智能化解决方案——ET大脑。目前已广泛应用到工业、城市、农业、医疗等多个领域，以人工智能解决研发、生产、管理等一系列核心问题。

阿里云研究中心主任田丰：如果说阿里巴巴体现了中国企业的数字化转型代表，那么双中台+ET的这套黄金组合是其中的关键。如今这些架构与方法论也成为部委央企、企事业单位拥抱互联网，走向数字经济的有力助手。诸如云上贵州、浙江最多跑一次、中石化、国酒茅台等企业以及国家农业重点龙头海升集团早已基于双中台+ET进行数字化转型。6、最新报告|2019行业数字化转型方法论白皮书行研老兵报告达人 7、12345企业的数字化转型方法论工业互联网新动态一个平台，两个核心技能，三个阶段，四个战略内容，五化建设，即企业的数字化转型的12345。具体来说，一个平台是指，一个拥有大数据和人工智能各种组件的云计算平台；两个核心技能是指，业务快速的IT化能力和数据科学的能力，三个阶段是指：一：业务数据化；二：数据业务化；三：业务职能化；四个战略是指：管理战略、运营战略、分析战略、工具战略五化建设是指：工作移动化、数据产品化、分析可视化、管理云化、业务社交化。企业通过这12345策略，利用新一代信息技术，构建业务数据的采集、传输、存储、处理、分析、可视化结果和反馈的闭环，打不同系统、不同技术、不同部门，甚至不同企业，不同产业间的数据壁垒，提高企业、产业、行业生态整体的运行效率，构建全新的数字经济体系。一个云平台，在以数字化、网络化、智能化为突出特征的新一轮数字化转型的过程中，云平台发挥着“操作系统”的重要作用。因为大家可以在一个平台上协同工作，运营维护IT系统、敏捷开发系统平台，基于云大协同工作，基于云进行IT创新的平台，基于云进行数据交换，之前的我们系统大部分烟囱，建了ERP、CRM、OA、供应链、财务或者企业的网站或者企业的电子商务平台，都多家不同的系统供应商提供。每个系统都有自己的技术架构，数据库不连接，跨系统之间的工作流无法协同，这样呢，数据在每个系统里面跑自己的。就形成了数据烟囱，我们通过建一个统一的云平台，可以让我们的技术融合、数据融合、业务融合。云平台的建立，对于数据的共享和流通是非常有帮助的。所以之前的由各家承建的各种系统就会变成一个统一的云的大中台的系统统一起来。今天云平台提供的服务非常多，存储、计算、网络、负责均衡，业务的，整个的快速定制的管理PaaS平台。包括了最后的企业的各种应用系统SaaS。包括了从SaaS系统吐出来的数据能够为业务部门提供数据服务的这个DaaS。从IaaS、PaaS、SaaS到DaaS。云平台提供了必要的IT资源，同时也需要数据服务，大数据和人工智能，这里主要是一些大数据的分析挖掘算法、文本分析、语音分析、视频分析、个性化推荐。、神经网络、各种机器学习的算法等，这个就是我们当前企业数字化转型的一个核心的云平台加上大数据和人工智能的组件助力企业实现数字化转型，包括亚马逊、阿里巴巴、IBM、Oracle、微软、Facebook、谷歌等国外的一些大的IT互联网公司。两个核心的能力，一个是业务的趋势把握的能力，一个数据科学的能力。业务把握的能力实际上是对于企业所在行业的发展趋势的深刻洞察、预见、准备、布局、投资、运营管理、工具的使用等一种综合能力。使企业内部人员之间的沟通、对外的业务客户、企业内部、合作伙伴、供应商、竞争对手。协同起来能够更加快捷，高效啊，安全稳定适应市场的发展，特别是我们从IT到DT这个变化的过程中，企业业务就要上云了。IT处理的这些，在之前你可以看作是一个成本中心。基本上是落后业务的，因为业务需要什么系统IT就会做什么系统。基本上是解决线下稳定的业务问题。DT主要是处理多元的，实时在线的这种系统，比如说用户画像、在线的用户行为分析、个性化推荐系统、实时搜索、标签的管理包括大数据的系统。DT是一个利润中心，它解决的是实时在线的业务。所以从这两个方面来看，IT实际上是成本中心，是落后业务的。DT建立的这些系统跟平台是利润中心，是领先业务的。为什么说IT落后业务，DT领先业务呢？因为IT我之前干了八年，DT我干了八年，这个是我深有体会的。因为在IT的时候，我们做系统基本上是客户要什么，我们做什么，客户提出需求到项目落地基本上需要三到五个月，这算短的；如果时间长一点儿需要一到两年甚至更长的时间。所以业务提出后，IT做出来的时候，实际上业务已经发生变化了。而为什么说DT是超前业务呢？因为DT更多是利用大数据的技术进行预测，进行系统的快速更新迭代。在线下的时候，比如说一个超市，我们要做商品的摆放、推荐，我们是当天在超市结完帐以后，我们在部门去做一个工作的调整，第二天例如是端午节，我们把粽子放在最显眼的位置。而业务在线上的时候，比如在京东，明天要过节了，消费者在线上要选择一些过节需要的商品，如果按IT的方法去收集消费者需求，然后再去改进系统。消费者一点鼠标马上就要跑了，这样就来不及。实际上你希望多元异构、实时在线根据消费者的标签，偏好马上就能给他推荐一个。所以呢，就建立了一个DT的大数据平台，实时分析最终用户的行为，这样能够超前业务、知道他想要什么、他想要做什么，我们能够把商品做什么样的流程改进，能够时时的去满足消费者的需求、提高他的用户体验。所以这种预测能力，把握消费需求趋势的能力的就是企业的数商，我们的一言一行、一举一动都迅速的转变成大数据，然后转变成商家的洞察力和企业决策力。大数据将作为最重要的生产资料要素驱动所有业务流程、体验、效率产业进行革新，所以业务趋势把握能力的建设，除了市场的思维上的认知，实际就是我们能够从线下到线上，从IT到DT，建立一套基于大数据的系统平台，能够时时应对业务的变化，甚至能够去领先业务。两个核心的能力里面还有一个能力就是数据科学，今天的数据科学为什么没有普及到很多行业，现在已经普及到围棋了，我们产生了AlphaGo这样一些优秀人工智能机器人可以把下围棋。那么为什么没有阿尔法猫、阿尔法医生、阿尔法打麻将，那是因为懂数据科学的人并不会打麻将，而打麻将的人也不太会数据科学。所以当我们企业在进行数字化转型的时候，有一类人是非常重要的，那就是既懂业务又懂数据科学的人才，能够把业务有效的通过数据科学去描述，去实现它的高效处理速度。各行各业的业务利用数据科学都可以高更智慧的运行，智慧医疗，智慧交通，城市大脑，智慧旅游，智慧海关，智慧税务，智慧**，都是要利用数据科学智慧的。三个阶段：第一个阶段就是业务的数据化，到目前为止还有很多企业没有把自己的业务全部数据化，这个数据化实际是在企业整个业务的闭环。从企业去找客户，找到客户以后去跟进客户，跟进客户的时候要给他去做一些定制或者一些产品的设计；拿到订单以后要形成一个服务，有生产产品，然后要要运输、收账。最后客户会给这个产品一个评价，反馈这个产品做的好不好，然后再去影响企业的下一波的找客户。这就是从社会化的客户到销售线索到机会到订单到服务再到评论，然后再到影响你社会化的客户，这样一个营销的闭环，企业是否把它数据化了？如果说数据化了，那么就完成了数字经济建设的第一个阶段—业务的数据化。这个阶段全国很多优秀的知名的企业，包括一些政府、机构，现在都已经实现了业务的数据化。从数据的这种采集，到数据管理再到数据建模分析再到可视化。基本上去这些企业都有可视化分析的屏幕，就说基本上已经做完了从业务数据化的这个部分。当然也还有很多企业并没有实现这个逻辑过程，很多环节的数据还是记录在纸上或者excel表格里，并没有把它很好的放在系统里面去记录、统计、分析。当然业务数据化中，数据的质量管理非常重要，如果数据活性不够，数据质量不高，数据颗粒度，数据维度，数据关联性不够，收集的数据也会影响业务。做完了第一个阶段以后，企业就进入了第二个阶段叫数据的业务化，业务分析出来的数据能够去指导业务实践，比如我们通过在线用户cookie，发现他经常看一些足球的新闻，做了大量的足球相关活动的评论，最近的世界杯，他非常也关注。那么我们当他上购物网站的时候，我们能不能给他推荐一些跟世界杯相关或者跟足球相关的商品去满足他的需求。这就是数据的业务化，将数据分析出来的结果发挥价值，产生收益。这一步很多企业没有实现，互联网企业可能对于数据的采集加工分析和利用指导业务是做的比较好的，可是在我们很多传统的企业，比如制造企业，收集了产品的不良率，他并不能通过这个数据去指导，因为改生产线可能花费巨资，改个人的行为需要管理上的很多手段。所以数据的业务化，实际上我认为对传统企业来讲很有挑战性，完全用数据去做管理，让数据说话、数据管理、数据决策，实际上现在很多企业还做不到。这个阶段是一个比较漫长的过程，这个过程在传统企业可能会持续再过二十年、三十年，比如厂房的改造，组织结构的挑战，政府管理制度的变革都会影响数据指导业务。这里必须说的是不是所有企业是按这个数据决策的。不管是决策管理还是做业务，都有科学和艺术的成分在里面，最近的世界杯就说德国队利用SAP系统，做了对球员的运动，对教练的指导，对整个比赛的数据分析做了很好排兵布阵，但德国队还是输了，有的人说德国队输了证明这个事情是很科学，但是缺少获胜的信念，关键的射门等人的艺术行为，最终还是赢不了的。而且数据的业务化对于企业管理层、企业运营经理等具体执行人员都要有能够把数据加工运营好的意识，除了有意识以外，当然还有过硬的技术，自己能够做一些简单分析，能够从数据中发现一些业务的机会，这种能力和技术，还有方法，实际上是这个阶段非常重要的一个企业建设的内容。第三个阶段就是业务的智能化，我们已经通过系统的分析得出了结论，然后能通过结论再去调整系统或是去优化管理，指导人的工作，那么这个就是要把这些全部要写成算法，让它智能化地去执行，减少人的干预。比如说运营商要给一批客户打电话，电话每次都是自动化拨出呢，在播出的时候，他可能选择了一万个电话号码，不同的性格偏好的人选择不同的话务员去沟通交流，交流完这一万个电话号码可能第一次接听的是五千个，接听后深入沟通的可能有三千个，最终跟你做了洽谈有购买意向的可能有两千个，最后可能真正跟你发生业务关系的也就一千个。这是一次通过自动化的外呼产生的数据，那么企业在下次去利用这个数据打电话的时候，就应该有一个自动化的排班，之前打过这个电话的人就不要让他再打了，说明这个客户可能不喜欢他或者他沟通的方法有问题；或者说之前已经购买过这个商品的就不要再拨出了；之前一个脾气比较暴躁的你可以放一个声音比较甜美温柔的姑娘去跟她沟通。所以就是把之前业务的整个过程变成一个智能化的过程，让他不断优化。当然这个只是一个比喻，就是说怎么把业务智能化。当然智能化的除了这个方面，我们还可以智能化地去发掘一些销售线索、跟踪一些销售机会、进行一些订单的生产、甚至智能化的去做一些售后服务，比如现在很多聊天机器人，我们可以做智能化的产品反馈跟调研，自动的去市场上收一些我们产品的缺点、优点，以及消费者对它的自然语言的一些信息，通过这些信息再去改进我们的产品，创新改进我们的市场营销方法和策略。业务的数据化、数据的业务、业务的智能化大体就这三个阶段，我们现在经常做咨询、培训的一些项目，到了客户那边，基本上跟客户聊完以后就知道他是一个什么样的阶段，不同的阶段，他需要的我们企业数字化转型做的事情是不一样的。你数据都没采集呢，就想实现智能化这个是很难的，你没有很好的业务指导数据，指导业务的思想和具体的人、场景去实现它，你就想去说这个事情能不能帮我自发去做到了，这些都是不切实际的想法，我们在跟企业去做这个咨询。到时候这三个阶段，我们通过沟通就马上能知道这个时候我们要给企业提供什么样的方案。当然这三个阶段不是绝对的，有可能是一个混合的，企业也会根据自己的业务重点的不同开展这三个阶段也是可以的，企业在不同的发展阶段，企业的人财物产供销对于IT信息系统和对于DT系统的需求，迫切程度也是不一样的。四个方面：第一个就是行业的数据战略咨询，行业的变化趋势是什么，他的政策法规和国家的投入、行业的发展趋势，这对于一个企业来讲是至关重要的，其实它相当于一个大环境，这个大环境好的时候企业在这方面投入就能得到回报，大环境不好的时候企业在这方面投入就会相对比较少。第二个就是运营，就是运营的指标架构体系，我们要了解行业，目前领军企业他们的运营的优势，因为每个企业在建立的过程中最后都会形成自己的核心管理优势，这些企业的优势对我们企业转型有哪些借鉴的作用，这个我们是需要知道的。第三个就是数据分析，因为不同的分析层面，实际上需要的算法和模型是不一样的，我们有很多优秀的算法，效率会更高，我们有很多优秀的人才，他能够去加快企业的速度增长和建设，所以在企业的分析层面，我们需要优秀的算法跟人才。第四是工具，工欲善其事，必先利其器，我们要实现我们的战略，实现我们更好的运营时间、更好的商业上的分析，我们需要好的工具，不管是选择微软、oracle、IBM、阿里巴巴、腾讯、百度哪一个大数据平台、工具、SaaS、PaaS…你都会根据自己的实际经济能力、人员的水平、业务的场景去做一些个性化的选择。第五是五化的建设第一个是业务移动化，因为今天可以说移动手机占了整个使用系统时间的百分之八十九十，所以企业的五化建设第一个一定是移动化，就是系统尽可能的去满足用户当前的场景，移动的办公、移动的业务、移动的需求。第二个是数据产品化，因为数据通过产品更容易去释放它的价值，你把你的数据、企业的业务能够变成一个数据的产品，你的客户、员工、领导再去发掘数据确定数据的时候，能够比较便捷地获取并且比较安全，那么数据的这种产品化已经是非常重要的一个方向。第三个就是分析可视化，大家知道一图胜千言，一维的分析能让你发现的规律是有限的，二维就能让你比较容易的发现，三维的动态就让你更直观，能够去促动你找出数据之间的一些规律。企业在分析自己的业务时，可视化工程师可以说是在画画，能够通过画去驱动领导对决策对管理的需求，如果画的好可能我们对于业务的探索就会更加便捷，更加清晰。第四个就是管理要云化，管理乐趣在云端，因为在云端把你的审批变得很方便，对员工、客户的用户体验就是要及时，不管是ERP、CRM、OA等最好能够把它放在云端，云端的管理实际上会更加便捷，方便。所以尽可能的让管理者的应用在云端去实现。今年贵阳世博会提出的主题叫数化万物，智在融合啊，就是说我们的部门数据对部门肯定有用，但是对跨部门、企业的集团公司、产业链其他的上下游合作伙伴有没有帮助？对整个行业有没有借鉴作用？能不能创造价值，就非常重要了。管理者要有大数据思维，只有在云端才能实现数据共享。第五个是销售社交化，在不知不觉中，把商品自动推荐客户，这种场景将会越来越多，不是客户找信息和产品，而是产品和信息反过来找人，这就是亚马逊大数据的一个核心能力，个性化推荐引擎技术，不打扰式销售有望通过社交的方式利用个人标签、行为、偏好这些数据来解决。8、微软数字化转型方法论工业互联网新动态微软的客户交互、赋能员工、优化业务流程、产品与服务转型这条企业数字化转型路径和四大核心能力。一：重新思考与客户的交互。随着移动和社交技术的兴起，客户现在比以往任何时候都更加强大，他们处于始终连线的状态并能够在几秒钟内查找信息，这迫使各种规模的企业重新思考如何与客户互动和联系。今天，企业不再关注营销和销售过程中的“接触点”，而是关注如何发现和参与有意义以及持续的客户关系，这种关系涉及到频繁的线上和线下互动。微软提出重新思考与客户交互的方法，包括：以业务为中心整合业务，让组织中的每个人都以客户为中心并痴迷于客户、关注客户满意度、让客户体验与企业战略相一致、创建无缝的服务体验，根据客户洞察力采取行动；创建粉丝以及“一个”客户群体，到客户所在的地方，根据客户洞察进行个性化，把客户变成热爱企业产品的“鼓吹手”；数据驱动的客户洞察，利用高质量、数据驱动的洞察，创造客户真正想要的体验；成为具有技术领导力的营销者，与IT合作相应的技术决策以及领先竞争所需的技术工具。微软创建了社交指挥中心，通过倾听客户情绪来支持微软品牌的社交媒体交互，如@Xbox，@OneDrive和其它26个品牌（截止2016年7月）。截止2016年7月，在微软美国的社交指挥中心有130名员工专注于在网上与客户聊天，与个人和社区进行在线对话，每天能在微软美国社交指挥中心进行16,000次社交互动，粉丝每日俱增。在所有接触点和渠道中获得一致的360度全方位客户视图，是企业与客户交互策略的第一个重要步骤。微软已实施的一个项目，不仅将来自各种销售和营销渠道的客户洞察联系在一起，而且还允许微软与客户在所有细分市场中建立更深入、更具上下文连接的客户关系。微软创建了一个全球参与计划，涵盖售前和售后客户旅程，使微软能够在客户生命周期内以数字方式培养客户，通过最适合的渠道（电子邮件、网络、移动、产品内、社交等），完成从未知的潜在客户到免费和试用客户再到付费客户的转化。该平台的目标是通过内容相关的和个性化的信息，提供始终在线的连接体验，以积极培养客户转换和持续使用微软在线服务及交互。微软全球客户交互平台，采用了微软自己的营销自动化服务（MicrosoftDynamicsCRM和其它微软内部服务），以及用于产生需求（DemandGeneration）和电子邮件营销的第三方营销自动化工具，数据管理方面使用了Azure和相应分析功能（AzureDataLake、SQLAzure、AzureML、Azure流分析和PowerBI等）。重新思考与客户交互的转型路线，需要：构建基础技术平台以实现客户交互，例如自动远程测量、360度客户视图和现代商务系统；驱动基于病毒式（Viral）营销的产品发现、尝试和购买机会，有助于交叉销售和追加销售，并把这些功能构建到产品和服务中；确保核心服务支持API应用程序接口，这样允许更简单的集成。具体步骤包括：设计和确认数据模型、分享客户的360度视图；建立洞察力和连接；预测客户体验，提供相应的产品与服务。二：赋能员工。为什么要赋能员工呢？这是因为全球的数字化和自动化水平，正在超过组织的技能水平和员工熟练掌握数字新技术的能力。80%的组织认为当前劳动力技能与未来业务需求之间的差异巨大，为确保企业的健康发展，必须要为员工进行数字技术“扫盲”，当数字化新技术在大面积推广的过程中还要提高员工的参与度。怎么为员工赋能数字化技术呢？在战略方面，要关注员工的优先事项，投资那些以客户为中心、专注于成长的转型文化；使用数据来获得关于员工的洞察，基于数据做出战略决策；自服务以及简化流程，为HR服务创建新的交付系统和模型，简化和提供自服务HR工具，标准化常规流程；在数字化技能方面，则需要为培养和开发新技能提供培训。在赋能员工方面的一个例子是微软日本的远程办公。微软认为远程工作和移动技术是解决当今业务挑战的关键解决方案，移动员工可以降低成本、提高业务连续性、减少对环境的影响、改善工作/生活平衡，并有助于吸引和留住人才。而在日本，虽然自1990年代开始就在推行远程办公，但由于日本的企业仍然在根深蒂固的传统商业和文化中运作，导致远程办公推进缓慢。2015年，微软日本推出了一个“远程办公周”活动，与651家合作伙伴公司合作，让日本企业体会基于云和移动办公的无缝体验，最终推动了日本企业向远程办公的迈进。微软自己也开始了重新想像HR（HRReimagined）的过程。为了推动战略和文化变革，微软从根本上改变了管理员工绩效和发展的方法，以提升团队合作和敏捷水平。微软人力资源组织在设计和实现HRReimagined的新愿景方面发挥了主导作用，HRReimagined致力于提供基于云的自助式人力资源门户，以及吸引、开发和留住人才的新型应用程序。新的人力资源门户网站可让微软员工更新个人信息，让管理人员能够跟踪和批准人力资源流程，以及提供对HR中央支持服务台AskHR的访问。此外，人力资源的相关数据通过基于自助式服务PowerBI的单一实时仪表板中提供给内部客户，管理人员能够跟踪其业务的关键人力资源洞察。微软还采用人才分析来分析招聘工作中产生的大量数据，并为招聘流程开发了一个移动数字伴侣应用程序，通过更好的招聘体验来吸引千禧一代。现在，微软员工每天都在使用由HRReimagined提供的新工具和资源，通过在Azure上实现标准化，极大提高了工作效率并节省了成本。微软认为，在企业的基层组织中存在着大量的知识和洞察力，它们只是等待被发现。通过安全地打破信息障碍，可以了解和学习公司中的每个人如何利用时间，并帮助最大程度地提高员工队伍的效率和能力。因此，赋能员工的转型路线，需要：在任何设备上提供移动体验；转型人力资源和其它业务的流程；使流程更易于使用，跨平台更直观；使用Office365重塑协作效率；通过有组织的和易于访问的数据，启动数据驱动的文化。具体步骤包括：理解企业的数据分类和安全模型分类；把员工和团队连接起来，无论员工所在地理位置和时区，都能实现无缝的创意共享和协作开发，跨团队职能、地理边界和供应商组织提高生产力，连接每个人；通过移动生产力创造价值；通过分析让员工和企业组织以客户为中心。三：优化业务运营和流程。无论是哪个行业，每家公司都是或者很快就会像数字公司一样思考和运营，这意味着组织的每个部分都转型和重新设计运营，以支持新的业务速度。在优化业务运管与流程方面，物联网是一个核心的颠覆性技术。例如微软的IT团队与基础设施团队合作，通过传感器了解公共会议空间的使用情况，从而更好的分配和使用公共会议室。在微软这样的大公司中，找到合适的公共会议室是一个挑战，虽然可以从Outlook里查询会议室的使用情况，但经常会出现订了会议室却不使用的情况，会议组织者通常也不更新会议变更信息。微软在每个会议室部署了低成本的传感器，以了解每个会议空间的更多信息，包括收集噪声水平、温度和占用率等数据，实时将数据提供给微软内部应用程序。此外，微软的基础设施运营团队可以深入了解会议室和公共会议空间的使用模式，从而节省能源成本，为楼层规划和会议空间分配提供更好的意见和建议。那么，如何重新思考运营和流程呢？首先，可以用物联网和传感器来获得新的效率水平，以对销售和客户满意度产生影响；其次，使用数字平台缩短交付周期，持续连接现场设备，并在一系列分散的终端上收集数据，从中抽取洞察并优化生产和交付时间；以较低的成本测试新产品和服务；在用户问题成为问题之前，预测并解决它们。作为微软全球销售团队现代化销售和营销能力的一部分，微软的IT团队开发了一种定制的销售解决方案，以简化销售任务，这就是Microsoft销售体验（MSX）。MSX构建于MicrosoftDynamicsCRMOnline之上，MSX提供一种先进的分析模型，使用复杂的机器学习算法，系统地根据历史数据模式计算近乎实时的销售机会赢/输预测。该概率是基于对之前两年300万个销售机会的分析，微软销售可以根据MicrosoftDynamicsCRM和PowerBl中的分析和可视化访问每个客户机会的信息，该应用程序还为销售代表的下一步具体行动提供建议。要实现业务流程和运营的优化和转型，需要：现代化应用程序组合，流程和技能；通过向云迁移的机会，优先考虑那些能够为转型提供最大机会的流程；通过自动化，集中消除手工流程。具体步骤包括：与用户、服务提供商和设备制造商建立全渠道的沟通，建立移动化工作和接入方式，在目标设备中嵌入IoT连接能力，推行远程交互和去中心化控制的文化，从而降低员工差旅及费用、培训及认证的成本；集成设备的远程测量和通信，创建应用软件的分析能力和工具，实施机器学习和IoT的集成，把新旧设备的自动化、远程测量和机器学习统一到报表和仪表盘中，从而减少意外停机时间、数据建模成本、IT托管和存储基础设施成本等；优化和增强分析和移动能力，通过去中心化控制降低维护成本、减少昂贵的第三方合同以及赋予劳动力新的技术能力。四：产品与服务转型。把软件和技术直接嵌入到产品和服务中，正在成为今天企业交付商业价值、创新商业模式和颠覆已有市场的重要进化策略。如果每个公司都是软件或数字化公司，他们的产品性质和整体商业模式将如何变化？由于数字技术，企业的毛利率将从“物体”转变为提供的服务。今天，技术已经不再是业务的增值能力，而已经成为业务的一部分。微软与Keystone合作，了解各行各业的公司如何利用数据和数字化转型来发展和发展业务，结果是领导者每年平均增加1亿美元的额外营业收入。那么，如何重新思考产品与服务呢？首先，可以利用数据进入新市场，调查所收集来的数据是否可以成为进入新市场的关键资源甚至资产，或为产品工程和服务流程注入数据，从而打开新的机遇；调整商业模式，以优先考虑业务敏捷性和新兴趋势，这包括通过数字服务来增强物理商品，围绕传统产品构建数字服务；让客户成为业务合作伙伴，在数字优先的世界里寻找与客户的商业利益交叉点，寻找进入新市场的机会，同时降低技术与安全风险；把产品连接起来以扩大和重新定义其价值，通过更多洞察、机器学习和分析实现两种或多种产品之间的新价值联系。在利用数据进入新市场方面，Cortana就是一个很好的例子。Cortana作为第一个微软的个人数字助理产品，就是诞生于把微软在搜索领域的投资都连接起来的想法。微软的Bing工程师一直致力于基础技术，如自然语言处理和把现实世界物体链接到Web数据，这个过程中并没有考虑一个具体的终端产品。2014年底，汇集了这些技术的个人数字助理Cortana诞生。通过不断学习用户习惯和兴趣以及使用Bing服务，Cortana不仅可以执行搜索和帮助组织个人的日常活动，还可以模仿人类个人助理，进行闲聊甚至开玩笑。Cortana可以在用户到机场时提供航班信息和登机牌，某些情况下甚至可以把信息转发到另一个应用程序。微软还有很多其它在线服务，都使用了数据和机器学习而变得更加智能和更有用。另一个例子是银行软件开发商Temonos，全球数以千计银行使用Temenos的软件。Temenos还希望为世界上没有银行账户的20亿人创建银行解决方案，于是开发了使用Azure云服务的核心银行应用程序T24的云版本。在云中使用TemenosT24应用程序的银行，可以在短短几个月内部署该应用程序，通过移动设备在任何地方实现银行业务。这种基于云的应用程序，让Temenos的客户能够覆盖全球最偏远的用户，通过为他们服务来开辟新市场。因为每家公司都在成为数据公司，因此需要创建互连的服务并产生洞察，以了解哪些可以被解锁新的商业模型。为了实现产品与服务的转型，企业应该侧重于：连接人员以实现无缝的想法共享；从产品情绪和市场趋势中获取洞察，以驱动产品路线图的决策；从市场中的产品、社交网络和分析中获得数据，以发现新的机会。具体步骤包括：连接人员、团队和产品，实现无缝的创新共享和协作开发，用物联网和API把物理产品与数字服务连接起来，推广远程连接和去中心化控制的方式；采用增材制造和分析，用3D打印加速创新，从产品情绪和市场趋势分析中获得洞察；实现移动和敏捷的工程生产力，采用更精简的产品开发组织，降低原型设计、物理建模和测试的成本。9、数字化转型，华为授人以渔丨华为企业BG发布行业数字化转型方法论华为企业业务中国2019-03-22在以“因聚而生智能进化”为主题的华为中国生态伙伴大会2019上，华为发布了行业数字化转型方法论。数字化转型是适应数字经济发展的主动选择，加速行业数字化转型对于提升企业竞争力至关重要，一套行之有效的转型方法论对于转型成功至关重要。在21日上午的大会上，华为企业BG中国区总裁蔡英华说，数字化转型需要坚持1个企业级转型战略、创造2个保障条件、贯彻3个核心原则、推进4个关键行动，目标是让企业的数字化转型动态发展，最终实现自我进化。成就客户、赋能伙伴、持续增值是华为发布行业数字化转型方法论的目标。行业数字化转型需要很多角色参与其中，包括投融资商、咨询服务商、应用开发商、技术平台提供商、集成商、运营服务商等。华为可以提供数字平台、ICT产品解决方案和咨询服务，还有大量的工作需要生态伙伴们贡献力量。华为与生态伙伴紧密合作，各司其职，帮助客户商业成功。华为提供科学的方法和工具，帮助客户数字化转型成功，这也是发布数字化转型方法论的核心目的。蔡英华发布行业数字化转型方法论在22日下午的“实践之道：华为行业数字化转型方法论”分论坛上，华为企业BG中国区副总裁刘超发表了“拥抱机遇，共赢数字时代”的演讲。刘超指出，当前是数字化转型最好的时代，越来越多的企业要开展数字化转型，但是也面临着很多困惑，总结下来，有三个层面：在企业战略层面，如何看待数字化转型是个严峻的问题。有26%的企业缺少转