2020年已经过半，再来谈及企业数字化转型，众说纷纭。2020年企业的数字化转型较于之前，拥有了一个不变和四个变。不变的是企业面临的整体宏观环境和企业多年发展积累的运营模式和管理能力，因此企业数字化转型面临的固有难点依然存在；四个变化因素是疫情影响、5G部署、人工智能（AI）加快应用，以及中美技术加速解耦。四个变化因素导致企业数字化转型或主动或被动加速，并加强了本土定制化方案需求。这要求企业能深入理解未来数字化企业的关键特征，充分利用2020年的变化带来的契机，系统性解决推进数字化转型中面临的固有难点，并依据对企业所处转型阶段的判断，制定符合自身特点的转型推进方案。无代码时代的到来，更是让企业数字化转型之路多了许多机遇的同时，多了几分困惑：究竟怎么样才算企业数字化？数字化转型只需要一个平台吗？应该怎么利用无代码应用平台帮助企业进行数字化转型？
企业数字化转型是什么？
数字化转型就是利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。
数字技术的发展已经从互联网、大数据，迈入人工智能时代。在数字化对社会经济的冲击和颠覆中，互联网企业独领风骚，传统企业的总体表现迄今为止不够理想。回顾若干年前，企业做信息化总结起来就是实施ERP系统，财务系统，人力资源系统，客户关系管理（CRM）系统等等。这些信息化的项目有一个共同特点，就是把企业的组织架构，业务流程，运营模式等通过软件系统的形式固化下来，这样企业相关的员工，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转。如果企业管理人员发现现有软件系统不适用现在的业务，就会实施流程变革等措施来优化现有的软件系统，所以信息化更多的是支持业务。
说到这里，可能就明白无代码应用平台等信息系统对于企业数字化转型的意义了。信息系统（无代码应用平台、BPM等）通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。
数字化企业的特征
1. 以客户为中心的组织能力体系
1) 组织结构：从以产品为中心向以客户为中心转变
2) 业务创新：从流程驱动向场景驱动转变
3) 客户互动：从注重功能到注重体验
2. 多元化能力
客户互动敏捷而体验良好，资源管理问答、精益、高效，智慧洞察，智能生产强调成本、效率、质量、柔性
3. 智慧大脑
以数据价值为基础，人工智能分析为引领，搭建企业全局数据平台和智能分析系统，为企业运营管理的所有环节提供分析洞察，并从分析运营结果向预测未来发展转化。
4. 敏捷能力
数字化时代企业需要具备敏捷的反应能力，对外应把握客户和市场的迅速变化，对内满足企业管理要求。敏捷能力的建设需要业务模式、IT 架构、产品开发方式同时实现敏捷。业务模式上采用“一线尖兵”+“后方资源平台”的方式，产品开发方式上采用设计思维和敏捷迭代方式。
5. AI加持
企业应用AI分为两个阶段：应用场景较少时AI应用作为一个工具嵌入某个信息系统，常见的是互动型AI，比如语音识别、机器人客服；企业的AI应用场景很多时，与AI的开发环境、常用AI数据模型，以及数据库整合在一起，形成企业AI中台，将各种AI能力汇聚在一起，对不同业务提供AI能力，并形成具备AI服务能力的中台。
6. 云+延伸运营空间
基于云+5G 的端边云架构，将企业的运营管理空间从依赖于有线网络环境的空间，延伸到更广阔物理区域（见图9）。“云”上实现业务中台赋能，“边”可以通过 5G 网络的边缘计算功能实现，增强终端控制的实时性，减少云端处理的数据量；“端”是 5G 终端实现与物理环境/机器的直接交互和控制。这样的架构将在工业领域、智慧城市、医疗、金融、快消行业得到广泛应用。
7. IT组织能力从支撑型向驱动型转化
企业数字化转型怎么做？
1. 第一阶段：数据连接、采集、整理
数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是先进行数据连接。要分析什么业务，分析的指标有哪些，需要的数据有哪些，当下已有哪些数据，哪些数据不足需要定向收集。然后是数据整合。采集到的数据往往都分布在各业务系统内，但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据，比如财务+销售，所以系统之间的数据壁垒要打通，避免数据孤岛。系统来看，就是从数据分析出发，向上要保证数据口径的统一，避免数据对不上。向下要以分析为目的来搭建数仓和数据中心，让数据整合—数据清洗—数据分析—可视化都在一个平台上进行。
2. 第二阶段：数据分析及可视化
数据连接完成后，下一步是基于业务需求分析和可视化展示。分析分为历史和当下数据按指标、业务归类展示，生成报表、可视化报告。
3. 精益分析
精益分析是数字化转型至关重要的一环。精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来固化、简化并优化精益化的过程，将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、更及时、更全面、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题，这也是智能制造中所谓“智能”的第一小步。
4. 高阶分析
针对于每一种行业、每一道工艺、每一个流程节点，都可能有一些工业应用场景需要大数据和人工智能技术，来辅助管理人员进行快速决策，乃至解放管理人员进行自动决策，从而真正实现企业智能制造，是为高阶分析。
5. 全面转型
当企业推进内部的智能高阶分析至一定阶段之后，必然需要与全供应链的其他智能企业进行连接，实现智能化的全面转型。
无代码平台与企业数字化转型
前文提及，企业数字化转型的方法，综合下来，其实就是：数据收集与整合、数据分析及可视化、利用技术深度分析并辅助管理决策。那么，这些和无代码拥有平台有什么关系呢？无代码平台能在其中起到什么作用？
其实，上述这些，基本上无代码平台都能办到。为什么说“基本上”？我们必须承认和认识到。没有完美的平台应用。比如说高阶分析这个方面，依然是现在的技术无法完美实现的。即使平台应用能够实现精益分析，但更深度的决策仍然需要管理员去完成。再来说说那些“基本能办到”的功能。
第一个，数据的收集和整合。大部分的无代码平台都利用表单这一板块功能进行。利用组件拖拽设计，收集各种数据，后台进行整合。
至于业务流程等审批流应用，基本上使用流程页面。表面上看，只比表单多了一个流程搭建，其实内涵玄机。像雀书无代码应用搭建平台，除了复杂流程的快速搭建，流程中还支持外部系统大同，连接数据，以及SQL编辑。
而数据分析，几乎是现在无代码平台必不可少的功能。各种报表统计分析，在展示页面一目了然。
当然，还有许多管理者也有看到BPM平台、OA平台，发展到如今，这些平台几乎斗鱼无代码、低代码融合在一起，不再局限于一种叫法，功能也不再局限于传统的功能。如果企业真的急迫需要数字化转型，建议还是深入了解多几个平台，不在贵而在值，不在大而在精，在于适合。