这一年,过得太快了!这恐怕是业内朋友最近感叹最多的一句话。
又到一年一度需要总结的时候,回想一下,2020年百行百业最热门的关键词是什么?
通过中文搜索引擎来看,“新基建”的搜索结果超过4800万条,“数字化”的搜索结果超过1亿条。
在“新基建”背景下,以云计算、大数据、AI和物联网等新兴技术的带动,对于全产业升级的重要性不言而喻,也加快了行业的数字化转型。
大趋势已来数字化成为新基建的主旋律
当前,数字新基建已被业界称之为数字经济发展的基石。有目共睹,我们确实面临一个大趋势,数字化成为了新基建的主旋律。
那么,时代的进步、经济的发展、产业的升级、民众生活的改善,深受以人工智能、区块链、大数据、云技术、物联网、5G等新兴数字技术带来的新一轮变革影响。
不仅如此,数字经济对于国民经济的贡献备受瞩目。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示,2019年中国数字经济增加值规模达到35．8万亿元,占GDP比重达到36．2%。
数字经济以前所未有的改变,正在影响着这个世界,影响着中国的发展。全球云观察分析认为,数字新基建如火如荼的发展,必将对推动国家治理能力的现代化,改变大家的工作生活和资源配置的方式,以及加快百行百业的创新发展,带来举足轻重的作用和深远的影响力。
然而,企业数字化转型却因信息化水平参差不齐、企业规模大大小不一而面临一些问题,成为推动企业数字化进程和数字经济发展的障碍。
一是,新兴技术促进了产业创新与转型,同时带动市场迅猛变化。这与传统企业信息化建设周期长、更新升级慢有着明显的矛盾,与此同时,传统企业在这个方面的投入成本也高。
二是,对于大型集团性企业或组织来说,其各个分公司、部门或组织的信息化建设相对有一定的独立性,各自为阵必然缺少统一规划,容易出现重复建设,出现资源利用率不高的问题。
三是,更突出的问题在于,由信息化程度的高低差异,早期烟囱式的系统建设,带来了企业或组织数字化的“转型负担”,特别是数据孤岛备受业界关注,数字化进程越快,这个问题就越是突出。
四是,数字化的加快,导致企业多个系统性问题,特别是围绕数据方面,在数据标准不统一、来源复杂、数据库流量压力不平衡等方面亟待解决。
五是,现有的系统无法更好满足AI、大数据与云计算的应用需求。如在制造、物流等行业中,企业数字化转型过程对于自动化、智能化的应用需求十分明显。
六是,以数据为中心,多场景应用的智能化迫在眉睫。传统企业的IT系统不够敏捷,很难满足多场景应用的创新需求。
针对企业用户利用大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等新技术,在企业数字化转型过程中可能面临的问题与挑战,2020年11月最新发布的《新华三数字化转型与实践》白皮书指出,任何企业的数字化成功都是不易,对于传统企业用户来说,如何从数字化入门者发展成为领先者。对此,新华三数字化转型成熟度模型将不同数字化程度的企业分为入门者、探索者、实施者、转型者、领先者五大阶段,并给出了每个阶段的数条价值特征。
以这些阶段和对应特征作为参考,企业既可以快速、方便、准确地定位自身在数字化转型之中的阶段,找准转型起点,也可以对照下一阶段的标志性特征来制定具体的转型规划,便于长期不断审视、修正转型工作。
由此而言,数字化成为新基建的主旋律之后,必然也给百行百业带来了蓬勃发展的新机。后疫情时代,一切的发展都将与数字化关联起来。
不过,任何企业想要更好地走向数字化成功,向数字化成功者学习并借鉴经验也是不错的选择。
从我做起,让数字化成功触手可及
作为业界领先的数字化解决方案领导者,新华三一直以来以助力企业数字化成功为己任,致力于成为客户业务创新、数字化转型最可信赖的合作伙伴。
对于一个超过1．3万人员工规模,覆盖计算、存储、网络、5G、安全等全方位的数字化基础设施整体能力的集团公司,新华三自身的数字化转型之路,值得一看。
一般情况下,数字化转型是一个循序渐进的过程,整体的进阶将经历信息化、数据化、智能化三个阶段,信息化聚焦业务系统与数据记录;数据化聚焦数据驱动与精细管理;智能化聚焦智能决策与业务创新。数字化转型的过程主要由系列关键驱动技术进行支撑,包括大数据、云计算、数字孪生、人工智能及区块链等新兴技术的助力。
新华三集团高级副总裁、紫光云与智能事业群执行总裁 陈子云
新华三集团高级副总裁、紫光云与智能事业群执行总裁陈子云表示,实现企业数字化成功,需要做好这三部曲:一是数据打通,融会贯通所有类型所有应用所有场景的数据;二是数据挖掘、分析与展现;三是实现业务的数字化创新。这三部曲相互之间,互相影响、互相推进、互相循环。
基于这三部曲的思考,在塑造数字化转型的三种能力上,新华三尤为重视。一是,针对数字化联接能力,覆盖业务全价值链的信息化能力,建立包括业务、人员、智能设备的互联平台,形成大数据资源。二是,针对数字化洞察力,管理数字化,准确、灵活、清晰地展现数据,通过对数据的、分析来挖掘潜在规律和数据价值。三是,针对数字化创新能力,通过智能技术,创造新的商业机会,形成新的核心业务能力。
从2016年底开始,新华三对数字化转型做了详细规划。在后来的四年发展中,历经了四个明显的数字化转型阶段。
2017年,效率提升的阶段。完成业务和系统整合,支持超过200亿销售额,每年节省上亿系统运费费用。
值得一提的是,在开启数字化转型的2017年,新华三便成立了由CEO担任组长、CIO担任副组长、各一级部门主管参与的领导组。从数字化转型工作组诞生到针对转型工作的业务分组构成,再到流程组到确立,流程组通过对原有流程的讨论与分析制定跨部门的流程整合及优化方案,确保转型之后 的新系统、新流程能够获得更高的执行效率,并形成环环相扣的整体业务流程革新。由此,构建了新华三数字化转型中的顶层设计与部门协同模式,这对于后面数字化转型的成功有着“纲举目张”的作用。
2018年,数据决策阶段。在这一年中,实现了数字化解决方案的落地实施,对外提升客户交付能力,对内提高新华三集团精细化管理能力。
基于深厚的信息化基础及2017年的平台和业务整合,2018 年,新华三开始着手在各领域中推动流程、系统和管理层面的转型,构建数据决策能力。按照这一思路对包括数字化资金管理、市场项目监控平台、财务合并管理报告系统、数字化招聘全集团推广、数字化报销、服务成本核算等在内的20余个业务系统进行了全面的更新与整合,对内实现了数据驱动下的精细化管理,对外提升了客户交付能力。由此,新华三在大幅提升集团管理效率和水平的同时,节约了大量人力、物力和时间成本。
2019年,智能创新阶段。通过大数据、AI技术的实践应用,持续提高业务决策能力,驱动新华三集团创新。推出数字大脑计划,带来以智能数字平台和智慧应用生态的转型加速。同时计算机视觉能快速洞察问题关键,助力企业减少操作质量问题超过了40%。
基于完整的基础数据中台,新华三集中了大量的业务数据,并通过建立符合自身业务需求的业务模型来加速业务流程, 减少工作中的重复性劳动,提升业务系统效率与业务决策力。目前,新华三上线运行的RPA机器人已70多款,每年可节约6000+人天成本。此外,在引入人工智能算法方面,带来了高级别备件交付及时率提升到了97%以上,IT产品停产预留采购开支也降低了13%。从而标志着数字化转型走进“无人区”,让智能化深入到了新华三公司经营管理的每一步。
2020年,业务变革阶段。实现了数据应用和业务决策的更加智能化,创造新的商业机会,通过业务变革,形成新的核心业务能力与数字创新型企业文化。
这一年中,新华三借助智能战略引领的数字大脑计划,持续推行基于数据的应用和精细化管理,以及决策的自动化和智能化,顺应数字经济的发展需求。
2020年初疫情期间,新华三通过使用VPN及VDI远程桌面,实现了7000多名非研发员工的远程办公及8000多名研发员工的远程研发,快速解决了疫情期间研发部门的复产复工需求。
与此同时,新华三也在设备生产制造环节全面引入了人工智能技术。通过将计算机视觉技术应用在产线上,新华三可以实时检测产线运行状况,并对可能出现的生产问题进行分析和预测。不仅大大降低了工厂的现场管理人员和工程师数量,还将生产操作导致的质量问题降低了40%以上。
非常明显,从2017年开始到如今,新华三的数字化转型与实践经历了效率提升、数据决策、智能创新、业务变革的四个重要阶段,不仅实现了自身能力的不断跃迁,同时也进一步构建了新华三数字化的整体能力与实力。
其中,新华三数字化成功非常关键的经验分享在于:针对数字化转型,新华三始终强调“一把手”工程以及部门间协调的重要意义,同时,新华三也在积极实践敏捷开发与新技术的应用,力求让转型工作本身更具效率。
数字化转型的四年重要经历,不仅是新华三数字大脑计划诞生的基础,也为百行百业用户建设数字大脑和实现数字化转型带来了最为直接的现实参考。
探索实践,构建六大数字化转型新范式
从我做起的新华三,让数字化成功触手可及。以数字大脑构建创新的智能数字平台,不断推进智慧业务应用实践,同时以数字化转型积极应对疫情挑战,新华三在行业发展中,构建了六大数字化转型新范式,获得了备受关注的数字化实践的成功。
在销售大数据方面 ,针对新华三集团销售业务数据存储在不同应用系统,存在销售数据利用率与价值发挥低的问题。通过构建统一的大数据平台,对销售业务流程以及各流程节点数据进行端到端拉通,统一数据标准,帮助面向各级管理人员分权分域提供数据服务,及时通过数字化手段进行业务分析和决策。实现了销售KPI指标的实时呈现,通过数字化手段对企业经营分析过程进行更深入了解,实现企业的精细化管理。
在智能工厂方面 ,针对传统烟囱式的业务系统的多个问题,以及IT系统运行效率的低下,运维成本高的难题。借助云计算、物联网、传感器、人工智能、大数据等多种技术,新华三为智能工厂构建了由设备层、传输层、边缘层、云 边协同、IaaS层、PaaS层和SaaS层组成的完整数字大脑架构。从而打通了从边缘到数据中心到云的所有环节,实现了各个系统间的完整集成以及智能系统的升级改造,带来了更智能、高效、高质量的产品制造。
在研发上云方面,针对研发工作的环境复杂以及受到疫情影响大,同时研发人员都需要专有设备,信息安全成本高,资源利用率低,升级不灵活。新华三研发上云的项目系统可同时提供10000+桌面云虚拟机,支持8000+并发,能够实现动态资源分配和回收,保证硬件资源高效使用。满足五大研发中心安全办公、设计、日常办公等不同等级的需求。从而快速解决了疫情期间研发部门的复产复工需求,保障了研发工作流的可靠性和持续性,以及研发数据安全性。
在智能备件预测方面,针对海量备件及相关预测数据依赖人工处理,占用大量人力成本。与此同时,部分备件物料库存偏高,占用额外成本的同时增加库存压力。就此通过专门的数据仓库结合AI中台提供的机器学习算法,有效预测不同级别备件需求数量,降低库存及管理成本, 并提升备件交付的及时率和准确率。新华三将人工智能算法的引入将高级别备件交付及时率提升至97%以上,同时可为备件计划团队节省每年20人天的工作量。整体减少采购成本,提升了备件利用率。
在数据中台方面,针对不同的业务系统存储并管理不同数据,且访问模式单一,任何跨系统的数据汇总和统计都变得困难且复杂,同时也为系统带来巨大负载压力。而且数据利用率低,数据价值难以充分体现。为此,新华三构建了一个横跨集团所有业务的统一数据平台,实现了所有业务数据的统一存储与管理,为决策分析与精细化管理提供坚强的后盾。借助数据中台实现了数据资产化,带来了直接的价值。
在员工画像方面,针对企业管理层在组织调整、员工选取等方面缺乏直观的人力资源与员工履历绩效依据,需要构建一个人才选拔培养的数据支撑平台,实现人才流动的直观展现。就此新华三通过数据中台,全面打通多套系统中的员工信息,建立统一的员工信息管理平台。清晰呈现组织的人力资源概览和员工多维度信息,并实现组织画像与员工画像联动,为管理层提供多人、多维度画像对比。同时,可以根据员工各类标签,支持不同条件的人员搜索,支持特定人群的筛选与挖掘,助力人才梯队建设。
诚然,任何一个企业数字化转型都不是一蹴而就,经过持续3年多的转型实践,新华三完成了自身从数字化转型实践者到领先者的升级。就此,总结出六个数字化转型的经验值得大家借鉴。
经验一,永远以解决业务问题为先。
经验二,以敏捷开发为原则,持续集成、持续交付、持续部署。
经验三,转型必定会遇到阻力,一把手和主心骨很重要。
经验四,IT部门要具备服务意识和专业知识。
经验五,转型要构建在可靠的基础架构之上。
经验六,践行以人工智能为代表的新技术方案,提高创新能力与业务效率。
在数字经济时代,顺应数字新基建的发展大趋势,新华三从我做起,在探索中构建新时代的数字大脑,让数字化成功触手可及。一方面,彰显了新华三在数字化企业领域的历史担当,给百行百业展示了数字化转型的成功之道。另一方面也为更多处于数字化转型期的用户、合作伙伴、供应商带来了更大的信心。
一个基于数字化的全新商业与业务模式,才刚刚拉开帷幕,期待未来更多的精彩。
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