真正釐清數字化的內在邏輯，並且找到落地和實踐數字化的方式和方法，將數字化看成是一個普適化的存在，才算是真正把握了數字化的本質和內涵。

企業數字化轉型是必經之路，但要走通並非一帆風順。據麥肯錫全球研究院預測，隨著全球企業數字化轉型加速，預計到2025年，全球數字化突破性技術的應用每年將帶來高達1.2萬億至3.7萬億美元的經濟影響價值，高度數字化轉型將使企業收入和利潤增長率較平均水平提升2.4倍。

轉型願景雖然美好，現實卻遠不如人意。儘管已有70%的企業啟動了數字化，但是其中的71%仍然停留在試點階段，85%的企業停留的時間超過一年以上，遲遲不能實現規模化推廣。這種“試點困境”，主要是由於企業的業務、技術以及組織轉型中存在種種陷阱和障礙。

國家資訊中心透過網路平臺抓取的大資料顯示，今年一季度，“中小企業數字化轉型”這個話題在網路上一直保持較高聲量，而伴隨“數字化轉型”同時出現的高頻詞有平臺、競爭力、創新、發展、人才、成本、融資、稅額、困難等等，可見，企業轉型面臨的困難有很多方面。

統計顯示，目前中國中小企業數字化轉型水平整體偏低，近八成企業仍處於數字化轉型探索階段。“不會轉”“不敢轉”的問題依然比較突出。但當前有近七成的中小企業都有強烈的數字化轉型意願，轉型已成為他們走出困境加快發展的重要路徑。

IDC日前釋出的《全球數字化轉型2022年預測——中國啟示》報告也顯示，“全光園區網與WiFi”“資料安全與混合辦公”“SD-WAN融合發展”既是中國企業數字化轉型的當下熱點也是正在面臨的挑戰。

從包括製造業、零售連鎖、快遞物流、地產酒店等領域在內的企業應用場景來看，隨著中國“光進銅退”智慧園區建設升級，資料安全和個人隱私保護相關政策法規出臺，後疫情時代居家混合辦公成為常態，以及多分枝企業對多雲網路互聯互通低成本、好體驗、高效率、保安全的迫切需求，助力企業以“全光”“上雲”和“智化”為抓手，破局未來數字化轉型瓶頸勢在必行。

工信部中小企業發展促進中心處長尹曉萌說，從企業的角度講，應該從自己最需要最迫切入手的點來著手，然後進一步拓展到全方位立體的這種數字化轉型。中小企業的數字化轉型應該聚焦在生態、產業和企業三方面來入手，應該聚集政府、平臺、企業和服務機構等多元的資源共同參與來推動。

銳捷網路近日正式釋出其企業“數字原力覺醒計劃”。該公司企業行業部營銷總監雷春銘在對記者表示，數字原力即數字化基礎設施優勢。當前，數字原力已如DNA一般與組成企業核心競爭力的管理力、生產力、創新力、市場力等關鍵要素緊密嵌合，成為企業競爭和發展的重要“原力”。

他進一步稱，企業數字原力覺醒計劃，體現了該計劃的兩個重要戰略核心，即透過“覺醒”助力企業釋放數字潛能、創造數字價值；並透過“悅享”，為企業帶來快捷、安全、高效的數字化轉型體驗。”

工信部發布的資料顯示，作為從工業經濟向數字化經濟躍進的實際成效，中國工業網際網路產業規模目前已邁過萬億元大關。

《工業網際網路專項工作組2022年工作計劃》也提出了一系列推動中國工業網際網路發展的新舉措，同時，21個省份也已在政府工作報告中將工業網際網路列入了今年的工作任務，進行積極部署。

雷春銘表示，乘此東風，透過聚焦“光+雲+智”，以自身發展階段、應用場景痛點作為實際切入點，企業將可擺脫盲目“為了轉型而轉型”所導致的數字化轉型失利，真正煥發企業數字原力，以數字化轉型創造更高業務價值。

事實上，一系列著眼於中長期的部署正在紮實推進。“十四五”時期，工信部將實施中小企業數字化促進工程，從推動中小企業數字化發展、網路化協同、智慧化升級三個方面助力企業轉型。到2022年底，組織100家以上工業網際網路平臺和數字化轉型服務商為10萬家以上中小企業提供數字化轉型服務，推動10萬家中小企業業務上雲。（來自中國新聞網。）

就中小企業而言，缺人、缺錢、缺技術，缺資訊化基礎。

據悉，目前89%的中小企業正處在數字化轉型的探索階段。但是，在數字化轉型的過程中，中小企業仍普遍面臨：沒錢轉、不敢轉、不會轉的三大難題。一方面，資金有限轉不起；另一方面，基礎薄弱人員凋敝不敢轉；此外，缺乏專業技術支援，空有想法不會轉。

C2P工業雲的模組化和異構系統相容特性，非常適用於製造型企業、中小型企業，以及擁有較長自動化和資訊化改造歷史的傳統行業（如：針織服裝、汽車零部件、五金機電、索具錨鏈等）轉型。

對於中小型企業，資訊化建設預算有限，業務、市場和自身規模靈活多變。傳統大而全的ERP類系統不僅無法滿足企業的發展需求，還將耗費企業大量的資訊化建設開支。據調查，很多企業的ERP系統只使用了不到10%的功能，但企業卻要為之付出100%的費用。C2P工業雲的模組化特性，讓企業擁有了完全的自主選擇權。用最少的投入，收穫量體裁衣般的資訊化建設成果。既能隨時滿足企業發展的需求（按需選擇、即開即用），又能將企業的資訊化建設成本降到最低（只為自己所需的服務買單），受到廣大中小型企業的普遍歡迎。

就目前來說，資料分析可能是當今企業為解決商業問題最熱門的一種手段，但是有缺陷的專案不僅不能解決問題，還將導致決策者誤入歧途，造成重大的損失。

如今，由於數字化轉型的失敗，資料分析很少能吸引IT和商界領袖的興趣。

事實上，利用科學方法、流程、演算法和技術系統從結構化和非結構化資料中提取一系列見解的資料科學舉措可能會以任何方式失敗，導致浪費時間、金錢和其他資源。主要由於決策者誤入歧途，導致缺陷專案對企業的損害大於利益。

企業需要以不同的方式思考數字化轉型

資料質量差

有問題資料會導致錯誤資料科學，因此花時間確保資料的高質量至關重要。對於任何分析工作來說都是如此，資料分析也是如此。

當企業將不乾淨的資料用於資料科學專案時，最終將”看看那些產生奇怪產出的模型，並看到它不能代表現實業務或流程，使事情變得更好。

有時，由於資料集中的偏差或差異，導致資料質量較差。

沒有明確定義要解決問題的標準

對於一些擁有多個系統的企業，在許多情況下，業務隨每個系統而變化，因此將會導致不同的流程或計算業務內指標的方法產生變化。

這可能是資料科學失敗的一個主要原因。由於基於修改後的業務流程進行重複計數，調查結果可能會誇大其份。要解決這個問題，組織必須制定資料分析計劃，概述一個特定日期，其中資料可以驗證，每個人都理解並認同的共同標準。

缺乏相關資料

資料科學失敗的另一個可能是不能提供解決特定問題所需的特定型別的資料。

向問題丟擲大量資料不一定能獲得答案。

有一種假設認為，大資料將帶來見解，而實際上這種情況很少見。智慧、定製且通常更小的資料集通常提供強大的可概括模型。

缺乏資料透明度

團隊需要透明地使用他們用於構建任何給定模型的資料。

當領導不信任該模型或理解解決方案時，資料科學專案就會失敗。解決這個問題的方法是，必須能夠”分析結果視覺化”並將其傳達給可能不具備技術或統計技能的利益相關者。

缺少決策層的擁護

資料科學工作需要決策層中的擁護者，以確保專案獲得足夠的資源和支援。

“充分利用你掌握的資訊是我所說的現代CIO的責任。”有了所有這些資料，您就有能力從中學習並智慧地使用這些資料，而這是 CIO 可以用來幫助其功能跨組織地使用的東西。

在確定銷售過程中可以做出的新策略和修改方面，自適應器從資料科學工作中獲得了最大的收穫。這與我們的產品或IT基礎設施、營銷無關，僅此而已。從業務流程最佳化的角度來看，它對我們幫助最大，能夠更好地從內部銷售中處理和管理線索。

人才短缺

技能差距困擾著 IT 的許多方面，資料科學也不例外。許多組織根本就沒有維護專案或獲得最大價值的技能集。

“博納非資料科學家的需求量很大，很難得到，而且成本高，”Tracy（Tracy Huitika, CIO, Beanworks）說， Beanworks是一家基於雲的賬戶付費自動化提供商。這個職位通常需要物理學或科學博士學位，以及在 R 和 Python 中編寫程式碼的能力。

Johnson說，資料科學專案失敗的最大原因之一是缺乏繼續管理該專案的運營人才。他表示：”讓一位出色的資料科學家在沒有計劃的情況下建立模型，透過市場調整和資料變化來執行持續改進的運營，就像為一輛汽車設計工程，並將鑰匙交給一個10歲的孩子一樣。

公司需要獲得合適的技能組合，無論是透過聘請或利用精通資料科學的外部專家，以保持模型投入生產後。

資料分析不是正確的解決方案

如果某個特定問題一開始就不需要資料科學作為解決方案，該怎麼辦？這種對學科的誤導性使用可能導致失敗，因此值得在何時何地不應用資料科學方法、流程和工具進行大量思考。

“導致資料科學專案失敗的最大事情之一是，如果資料科學、演算法和機器學習甚至不是正確的解決方案，”Riley 說。

“您可能根本不需要機器學習模型：你可能需要簡單的迴歸，你可以花大量的時間和精力去經歷所有不同的排列，而不用資料科學，”Riley說。”我們陷入了這樣的情況之一，即我們正在研究財務資料科學建模，以視覺化預測器，從而實現業務線的未來財務成功。事實證明，最好的用途只是統計迴歸。

解決方案

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