传统企业数字化转型的六个阶段  

传统企业数字化转型大致分为六个阶段：业务数据化、数据资产化、资产价值化、价值服务化、服务生态化。

这六阶段并非瀑布式依次递进，各个阶段间也不一定有清晰的跃迁标志，这些阶段很可能会同时存在 ，只不过在某一特定时期某个阶段会占主导，因为数据资产是持续累积、完善和优化的过程。

例如某些集团性企业可能某些业态数字化进程已经很深入，而有些业态还没有开始或才起步；有些企业只是在相关业态开始了数字化升级，但集团层面还没开始或刚起步，或者集团层面已经开始，相关业态还没有跟上；同时企业跟生态的合作在之前也一直存在，只是合作的模式和深度各有不同。

01、业务数据化阶段

在信息化时代，也逐步搭建了业务经营需要的不同的业务系统，IT系统围绕业务服务，在服务的过程中沉淀了众多数据，再在数据的基础上做一些分析，如ERP、CRM 、供应链、线上商城、线下POS 、主数据等系统。

02、数据资产化阶段

基于移动互联、物联网、云计算、大数据技术，通过数字化手段采集消费者信息（粉丝、潜客、新客、老客、忠诚客等），给客户打上各种标签，如人口属性标签、行为属性标签、交易属性标签、偏好属性标签、消费趋势标签，建立数据资产目录，形成群体画像（如高购买力、中购买力、低购买力）。

孤岛式分散以及没有清洗和整合的数据没有太多价值，只有具备完整性、唯一性、一致性、准确性、合法性、及时性的数据才是数据资产，才能真正创造业务价值。

数据资产化需要把分散在企业内部和外部、线上和线下的各个平台中碎片化的数据聚集起来，互相打通和增强，推动企业变得更加智能，企业都在尝试利用各种技术来处理超大数据量级、不同类型、不同格式的海量数据，以积累和提升企业数据资产的价值。

03、资产价值化阶段

数据必须结合业务场景、人工智能和数据运营，才能真正呈现价值，改变过去系统辅助决策的方式，逐步以数据决策作为核心驱动力，通过数据复用、安全共享来达到沉淀经验、提效减负、业务赋能和创新的目的。在建立和完善数据资产化的基础上，对消费者做精细化运营，通过数据驱动场景应用，场景应用带来价值。

数据的积累和人工智能（AI）的发展，互相促进，相辅相成。企业通过智能化的手段进行预测、预警、推荐，实现千人千面、千店千面运营、更精准更高效的触达和营销，如最优人群推荐、最优SKU推荐、关联商品购买预测，并最终实现业务增长的目标。

04、价值服务化阶段

企业需要梳理内部和外部的服务能力，将业务能力标准化，封装成服务，通过平台化思维来规划和搭建可复用的价值服务平台，打通企业内部前后台、对接外部生态平台。数字化时代需要以数据驱动为出发点，把数据资产作为企业的战略资产来经营，让数据资产增值和变成业务价值。

价值输出平台也是最近几年比较火热的中台，如业务中台、数据中台、技术中台、组织中台等。企业通过中台赋能，互相调用、互相赋能，调用别人的长板来弥补自身的短板的同时，也要开放自身的长板供别人调用，并依据新的价值链条获取相应的价值回报。

05、服务生态化阶段

未来企业要转型升级就要开放，与产业形成链接，需要有共生、共存、共建、共赢的思维，纵向服务企业内部前端和后端，横向服务各业务单元和整个产业链的上下游。

对于产业中的龙头企业或拥有核心数据的企业，除了对企业内部各业态进行服务和赋能外，还可以将服务体系延伸到产业生态，将内部平台延伸为c2S2b2c （或c2B2b2c），S是指供应平台，小 b 借助供应平台 S 的赋能对 c 进行服务。

06、生态产业化阶段

数字化核心要点就是产业链上下游企业借助同一个数字化平台、企业赋能各自的核心能力和资源，来实现高效的分工和更合理的价值分配，改变过去“麻雀虽小、五脏俱全”的企业组织形式，把企业的边界和组织扩展到产业链层面，同时也规避了企业各自的短板。

企业边界模糊、产业边界模糊，将会直接导致垂直分工则更加明显，由于产业间横向整合使得横向链条变宽，产业内链条网状化使得产业内纵向链条平缩。这些都将会加剧产业间重新融合，并进化和演变成新的产业生态或产业联盟，甚至有可能，未来的产业形态，可能跟我们当前的产业形态完全不同。