华为的“3个数字化”：对象数字化、过程数字化、规则数字化

华为对数字化转型的理解是把一个企业的上下游，包括所有客户、供应商、合作伙伴、企业内部所有业务及资产、用户等，以光速连接起来产生的一系列化学反应。正是这种化学反应深入到业务的不同层面，带来了作业模式、客户体验和运营模式的重构。

在这个化学反应中，首先是全量全要素的业务对象，只有实现业务对象的数字化才能实现围绕对象的精益协同；其次是反应过程，对象的连接就是业务过程，只有过程数字化才能打通业务的设计态和运行态，实现业务全生命周期过程的协同；最后，控制化学反应的发生程度需要有“催化剂”，这个催化剂就是从业务逻辑中抽象的业务规则，只有规则的数字化才能利用数据和算法的力量对化学反应起到“催化”作用。

因此，业务数字化转型的可能性与深远程度，取决于是否实现了业务对象、业务过程和业务规则的数字化，在这3个方面数字化越充分的业务领域，越可能通过业务运作模式重构产生更大的业务价值。

对象数字化：业务对象的全量全要素连接

对象数字化的目标是在数字世界中建立物理对象的数字映射。这种映射不是传统意义上基于流程要求的少量数据的映射，而是这个对象的全量、全要素的数据映射，使得对象在数字世界与物理世界中趋于一致。

以站点业务对象为例（见图6-7），信息时代可能只记录简单的基本信息，而要实现更多的自动化作业，则需要越来越多的信息量：支撑站点勘测可能需要图像信息，如果要实现在线验收，则需要更多的视频信息，如果要辅助安装和设计则需要的信息量会成倍增长。

图6-7 站点业务对象的“数字化”

实现业务对象的全量全要素连接的关键要点如下。

• 关键数据到全量数据。在业务过程中识别并定义业务对象，全量记录作业过程中产生的所有结构化、半结构化和非结构化数据，与“过程数字化”结合起来，实现“活动即记录，记录即数据”。

• 类别到实例。越来越多的业务对象由原来只管理一类对象扩展到管理具体的实例，实现业务对象实例的数字化。比如，以前一些器件可能都是以item来归类管理，数字化后细化到每个器件的实例都数字化管理。

• 覆盖全生命周期。记录业务对象从规划到设计、运行的全生命周期过程数据，从而实现物理世界和数字世界的业务对象的状态连续、一致。以产品为例，我们不仅要有其设计态的数据，还要管理其运作状态的数据，实现全生命周期的数据闭环。

• 更多的对象与对象之间的连接。建立业务对象与业务对象之间的连接，构建更丰富的人与事、人与物、事与物之间的数据模型，为业务分析、业务事件处理提供了更多的数据支撑。

在对象数字化的全量全要素的建设过程中，要充分收集周边领域对数据的诉求，“价值驱动，以用促建”，持续丰富数据的全方位信息；同时在对象数字化之后，要实现数据的“透明、共享”。

过程数字化：业务过程的可视、可管理、可追溯

过程数字化的核心目的是要通过数字技术优化或重构业务过程。不仅将业务过程（全部或部分关键业务活动）由线下转到线上，更是通过引入数字技术提升企业对业务的认知，优化或重构流程，使用户体验更好、作业效率更高，业务决策质量更高。

以投标业务场景为例（见图6-8），实现过程数字化的可视、可管理和可追溯的关键要点如下。

图6-8   投标业务场景的“过程数字化”

1. 作业过程线上化

业务作业过程线上化是过程数字化的最基本要求。以投标业务场景为例，我们将越来越多的线下作业（如文档比对、概算等）搬到了线上，一键自动生成，带来处理速度和准确率极大提高。并且，生成的信息不是存放个人的电脑中，而是全在线供不同角色按需调用，解决了线下各种信息沟通不畅的问题。这样丰富的信息连接，使得作业系统可以基于确定的业务规则进行智能决策，进一步提升流程的执行效率。

2. 作业过程透明实现全程可追溯

我们不仅要将业务过程和输出结果搬到线上，还要记录业务活动的执行轨迹，一般可以通过观测数据来实现过程的透明化记录。比如上述投标业务场景的文档自动比对，不仅记录最后的结果，还要记录每次比对的结果，经过几次反复后，这样的过程才是可追溯的。通过对过程的还原分析，能够精确发现流程设计或业务规则的优化点。

3. 作业过程中信息流、资金流和实物流同步

实物流、信息流、资金流的协同是企业管理的基础，过程数字化必须保证信息流与资金流、实物流一致，做到“账实一致”，这对业务流程设计、信息化程度提出了更高的挑战。企业经常出现“信息流跑不过物流”的情况，因为信息流与实物流的作业活动是分离的，过程数字化要实现信息的实时同步传递，才能避免信息流触发的各类延误、遗漏或丢失。

4. 从“过程的数字化”到“数字化的过程”

过程的数字化首先实现的是作业过程的数字化记录，但随着对象数字化的深入，在虚拟世界中实现作业过程的仿真，可以反向作用到物理世界，大幅缩短业务的响应时延，从而降低作业成本，提升作业质量。这种用数字化手段模拟作业过程的方式越来越成为趋势，比如产品设计的模拟仿真，产品制造的产线模拟、装箱模拟、流程仿真，等等。

实现过程数字化要对准ROADS体验优化业务过程的各个节点，以实现端到端效率和用户体验的提升。

规则数字化：业务规则的显性化、结构化、可配置

“业务规则”是企业内部定义业务事实、约束和控制业务行为的标准或声明。任何企业、组织的内部管理中都存在业务规则，并且通常都是以文件来管理。随着企业的发展，这些内部文件往往越来越多、越来越杂乱，“打补丁”式发文的情况并不鲜见，使得这些规则治理和执行起来非常困难。在数字化的背景下，更多的组织开始意识到“规则数字化”的必要性。

“规则数字化”是指将业务规则显性化、结构化定义，实现业务层面的清晰管理；进而将业务规则内部的判断逻辑转换为机器可读，借助算法实现确定规则自动判断执行，提升流程自动化水平。

以给站点安装作业分配工程师为例（见图6-9），我们首先要将工程师和站点匹配的规则显性化，并解构为工程师技能、站点类型、工程师离站点距离的匹配规则，然后用算法自动派单给最合适的工程师，减少人工干预。

图6-9  站点工程师匹配的“规则数字化”

实现规则数字化的要点：业务规则管理的方向是显性化、结构化和自动化，要实现上述目标，如下3个环节缺一不可。

1）将显性和隐性的规则结构化描述，让用户能够快速准确获取规则。具体来说，就是要从相关制度文件中，拆解出一条条业务规则。例如，《华为公司考勤管理实施细则》可以拆解出“工作时间管理规则”“加班管理规则”“假期管理规则”等不同条目。为了避免这些业务规则的散乱，还需要对规则进行分层分类管理、版本控制。一个统一的结构化业务规则管理平台是非常有必要的。

2）要将业务规则的“语文题”转换成可执行的“数学题”。通常可以通过规则引擎等技术手段来完成这个转换。其中的关键点是要识别业务规则涉及的业务对象，并将业务逻辑“翻译”为计算机可识别的表达方式。

3）规则需要通过运营不断调优。在规则数字化之前，规则的执行状况只能通过对业务执行结果的统计来分析，往往是事后亡羊补牢，尤其是高风险业务的损失往往不容小觑。规则数字化后，则可以对业务执行过程的遵从性提供及时告警，同时通过对告警实例的组合分析，可以促进业务规则及时地优化调整。

尽管规则数字化可以为企业带来显著的好处，但将所有规则进行数字化并不实际，也不可取，我们需要找出关键的业务规则。例如那些对业务有重大影响、高度不稳定、跨多个应用程序或流程、对监管要求至关重要的规则，并以此作为开展规则数字化的切入点。

以上内容摘自《华为数字化转型之道》一书，经出版方授权发布

推荐阅读：

《华为数字化转型之道》

华为官方出品！华为轮值董事长郭平、CIO陶景文推荐。首次对外公开华为数字化转型方法论与实践经验。学透华为管理“新方向”，看懂企业数字化转型“新变革”。

点击“阅读原文”发现更多数字化转型好书

  END

推荐阅读

• 比T型人才更牛叉的是，做一个深入理解业务的 π 型工程师
  

• 当数字化成为IT陷阱
  

• 如何优雅地记录操作日志？
  

• 大公司该不该砍掉 IT 部？
  

• 如何系统性地学习分布式系统？

• 提升终身能力，不止升职加薪
  

关注公众号，回复：设计模式，有惊喜！