企业家及CIO中风行一句话：不做数字化转型是等死，做数字化转型是找死。一方面可以感受到企业家们对数字化转型的必要性和紧迫性的强烈意识，另一方面也道出了他们对数字化转型的高风险的恐惧和无奈。笔者也经常听客户抱怨，做了不少数字化转型的项目，要么业务和IT、或者各个业务部门之间各自为战，重复建设或者搞出一堆烟囱式的互相独立的应用；要么交付出来的应用只是领导想要的应用，而不是客户和业务部门想用的，没有多大业务价值。这些抱怨听起来是不是很耳熟？
不少人认为数字化转型就是创新，只要闷头干、努力去尝试就可以。诚然数字化转型包含大量创新，而且很多创新是从实践中摸索出来的意外收获，而不是规划出来的，是不是意味着数字化转型就不需要科学的方法，只要闷头干、努力去尝试就可以呢？答案显然是否定的。首先，创新只是数字化转型中非常重要的部分，但不是全部，其次创新的成功是建立在大量失败的基础上的，而科学的方法论、技术和工具则可以大大提高成功的概率,避免成为失败的分母。有的企业大张旗鼓开展了很多数字化转型的试点，最后却都不了了之，而有的企业看上去默默无闻，但一步一个脚印、踏踏实实地做，最后效果非常好。
所以，掌握科学的方法论、技术和工具对于数字化转型是必要的，对于保证转型成功或避免重大失败和损失是非常重要的，有了科学的方法指导，我们才能达到“会挑水的不怕水荡，会走路的不怕路窄”的境界。
当然企业所处行业特点、企业自身的数字化程度等的不同，决定了企业数字化转型千企千面，不尽相同，但这并不意味着数字化转型无章可循。
下面我们就系统地介绍一下企业应该如何做数字化转型，希望对大家有借鉴意义。
“凡事预则立，不预则废。言前定则不跲（Jiá），事前定则不困，行前定则不疚，道前定则不穷。”
- 《礼记·中庸》
一谈起如何做数字化转型，很多人认为只要掌握了设计思维、敏捷开发、领域驱动设计DDD、测试驱动设计TDD、DevOps等具体的方法论或者工具就可以。诚然，这些方法论和工具会在数字化转型过程中非常重要且大量被用到，但是不能单独地去使用这些方法和工具，数字化转型需要体系化的顶层设计，然后再在合适的地方合理地应用上述具体的方法和工具。
企业数字化转型，和传统的企业信息化建设有着诸多不同，但在推进方式上还是有很多相似的地方，需要类似于传统信息化建设中ITSP的顶层设计，然后通过PDCA循环往复螺旋式上升的过程，可以简单地归纳为下面的四大步骤：
- 构建数字化转型愿景
通过对企业愿景和使命的思考来明确数字化转型的战略方向和目标，想象企业未来的业务场景；
- 制定数字化转型蓝图
通过价值建模对未来业务场景给企业可能带来的业务价值进行分析评估，确定优先顺序，必要时进行原型试点验证，并结合企业自身的数字化成熟度制定转型路线图；
- 交付数字化转型业务场景
按照路线图用敏捷方式小步快跑快速迭代来交付具体的转型场景；
- 检验落地场景业务价值
对交付的应用的业务价值进行检验，藉此优化转型蓝图，持续推进转型落地。
下面逐个加以介绍。
企业愿景就是企业家对企业发展方向的明确，是回答企业往哪里去、想做什么的问题。企业的数字化转型是为了实现企业愿景服务的，同样也需要回答这个问题，即企业数字化转型的方向是什么，往哪里去。为了回答这个问题，必须对整个社会及所处行业的发展、商业环境及其方向、技术的发展趋势有深入的研究和洞察，再结合企业自身状况，对未来业务场景提出大胆的设想。
1. 行业研究及趋势洞察
只有充分理解了企业所处行业的大环境、行业所处发展阶段（起步、成长、成熟、衰退）、产业价值链，并分析其发展趋势，从企业当前具体的业务模式及内部流程暂时抽离出来，企业才能认清商业环境的变化及趋势，才有可能看见新的业务增长点，甚至颠覆自身现有商业模式而取得爆炸性增长。这些内容属于企业战略规划中行业研究的内容，不是本文的重点，在这里就不具体展开来讲。
正如在“【企业数字化转型】系列 – WHERE”中所描述的那样，用户为王、跨界融合、万物互联及数据驱动是数字经济时代的四大特征，在这里需要强调的是，企业在做趋势洞察时，要注意数字经济时代的企业数字化转型具有如下特点：
- 相对于产品经济时代对产品的极度关注，企业数字化转型更关注用户。
- 相比于降低成本，更关注价值创造。
- 相对于企业内部流程改造，企业数字化转型更关注企业外部及整个生态，并主张利益共享。
- 强调企业内部及外部的业务流程打通、数据共享、数据变现。
- 小步快跑、快速迭代。
通过行业研究洞察了行业的商业发展趋势后，就可以结合云大物移智及5G等数字化转型新技术的发展趋势，分析行业竞争趋势并做出行业竞争趋势雷达图。下图是DHL对物流行业做的竞争趋势雷达图。
来源：DHL Trend Research
行业竞争趋势雷达图从商业因素（虚线左边扇形区域）和技术因素（虚线右边扇形区域）的影响力（改进或颠覆）及相关性（因素离中心点的距离）描述了各个因素对企业未来发展的影响。
- 商业/技术因素的影响力
因素所在扇形区域距离中间虚线的远近，距离越短，越靠近中间虚线，其影响力越大，反之越小。从上图可以看出，超级物流网（Supergrid Logistics）、物流集市（Logistics Marketplace）、绿色能源物流（Green Energy Logistics）、数字化劳动力（Digital Work）、全渠道物流（Omni Channel Logistics）这些商业因素就具备高影响力，可能颠覆物流行业的创痛业务模式，而灰色能量物流（Grey Power Logistics）和管道物流（Tube Logistics）的影响力就比较低，只是对现有业务模式的改进。同样，技术因素中自动驾驶、3D打印、人工智能、机器人及自动化、物联网、云物流、大数据分析的影响力很高，而仿生增强（Bionic Enhancement）、虚拟现实和数字孪生技术在物流行业的影响力就较低。
- 商业/技术因素的相关性
因素距离中心点的距离，即因素所在扇形的半径大小。在商业层面，生鲜物流（Fresh Chain）、全渠道物流、网联生活（Connected Life）短期内（1-3年）即可产生影响，而技术层面的低成本传感器方案和大数据分析离中心点最近，短期内即可发挥影响力。
综合以上商业及技术因素对物流行业的影响力和相关性，可见全渠道物流和大数据分析将在短期内对物流行业产生重大影响的重要因素（*）。但正如之前所说，数字化转型的核心是通过转型创造价值，可以是现有价值的改善或扩大，也可以是创造出全新的价值，或者两者皆有之。价值来源不同，企业的投入方式也不一样，企业可以通过短期投入实现现有价值的改善或扩大，而全新价值的创造大多需要长期投入。企业通过对行业竞争趋势雷达图的分析，需要再结合自身状况(企业在产业价值链所处位置、企业愿景及竞争力、企业数字化成熟程度等)，来选择对相应业务领域和技术领域的投入。
在这里需要提请注意，不管是商业因素还是技术因素，都会随着时间的推移而可能发生变化，所以企业需要定期（一般为每年）进行行业研究，更新行业竞争趋势雷达图，保持对行业趋势的洞察力。
*这里只是为了举例说明研究和分析方法，是基于DHL对于2018/2019全球物流行业的竞争趋势分析，实际上2016年DHL的竞争趋势雷达图中全渠道物流也是影响力和相关性很大的领域，京东物流也在2016年就已经开始着手全渠道物流。
2. 企业数字化愿景构建
企业基于行业研究和趋势的洞察分析，确定了数字化转型的业务领域和技术战略方向以后，需要进一步大胆设想，构建企业自己的数字化愿景。
例如在物流行业，我们确定了全渠道物流的领域和大数据分析的技术方向后，可以进行如下大胆设想：随着新零售的迅猛发展，以线下为主的传统零售和以线上为主的新兴零售互相融合，使得客户随时随地、方便快捷地想到、看到、买到并收到心仪的物品，其中物流是客户体验的重要一环，尤其是随着线上线下物流的深度融合，全渠道物流也从线上线下最后一公里配送的融合（全渠道物流1.0），经历线上线下全程配送的融合（全渠道物流2.0），直到线上线下仓储配送全融合（全渠道物流3.0），在全渠道物流2.0线上线下配送全程融合的基础上，全渠道物流3.0实现线上线下库存共享。进一步的发展就是整体供应链的深度融合，在全渠道物流3.0的基础上，把成品生产商乃至原材料供应商纳入到物流的整个供应链体系中来。而大数据的应用，则可以帮助物流企业优化仓储以提高库存周转率降低仓储成本，或优化递送路线以提升效率和客户满意度并降低单件成本，使企业最终实现数据驱动的运营管理模式，转型成为数字化物流企业。
3. 数字化旅程探索
提起“旅程(Journey)”，大家马上会想到“客户旅程（Customer Journey）”，如下图，这是大家熟知的在线购物的数字化客户旅程，目标是让客户在线购物时享受线下实体店同等的购物体验。
上图中，分为三大区域：
- 用户视角：包括用户的人物画像，以及场景，为旅程图提供基本的人物情境设定。
- 用户体验：包括用户体验旅程中各阶段的用户行为（所做），想法（所想）及感受（所感）。
- 旅程洞察：在此部分需要识别出客户旅程中的痛点和企业未来的改进机会点。
需要提醒注意的是，数字化旅程的探索需要跨部门的合作，避免产生线上线下体验割裂的情况出现，目标是找出旅程中的痛点，识别改进机会和数字化热点。数字化旅程的探索本身有一套比较规范的方法，有兴趣的话，读者可以参考相关的文献详细研读。
在上图的客户旅程中，通过分析我们发现，客户在网上商城搜寻商品时，会遇到心仪的宝贝没有库存的情况，但实际上可能线下实体门店是有现货的，这就是典型的痛点，作为改进机会，结合全渠道物流的愿景，可以通过线上线下共享库存的方式解决这一痛点。。
不仅仅是客户旅程，企业的各条业务线都可以进行数字化旅程探索，在本专辑的“【企业数字化转型】系列 – WHERE”文章中，我们谈到了数字化转型的四大关键领域：优化业务运营（如研产供销服等关键运营流程的各种数字化）、密切外部交互（如数字营销、社交CRM等）、转型产品及服务（如自动驾驶、移动出行等）、以及赋能组织和员工数字化转型能力（如DHR），企业需要围绕此前确定的数字化转型愿景（例如：全渠道物流的线上线下仓储配送深度融合的业务愿景、大数据分析在库存周转率提高及配送路线优化等的技术应用愿景），在以上领域分别进行数字化旅程的探索。因篇幅关系，在此不再一一展开。
4. 未来业务场景框架建立
数字化愿景需要投射到多个数字化旅程，而数字化旅程则可以进一步分解成多个业务场景，并藉此建立未来业务场景框架。
在建立未来业务场景框架时，需要关注企业业务的驱动因素（Driver，可以通过面临的业务挑战Challenge来具象化）、期待实现的业务目标（Business Objective，体现为企业受益Benefit）、以及实现业务价值需要关注的关键领域（Critical Domain，进一步分解到Solution）。
以上述全渠道物流为例，驱动因素是线上线下融合的新零售的迅猛发展导致客户线上线下体验割裂，期待实现的业务目标是让线上客户可以享有线下实体店同等的用户体验，可以通过共享用户画像、共享库存、共享配送，以致于仓储配送深度融合的方式来实现。
后续的场景细化就是围绕着这些关键领域进行。
在这里需要说明的是，将数字化旅程分解成业务场景时，可能会出现多个类似的业务场景，这时候需要进行场景进一步合并整理，避免重复。
构建了数字化转型愿景，并将数字化旅程分解成数字化转型场景框架后，下面我们就需要通过进一步细化业务场景、评估场景价值，并根据场景价值确定各个场景的优先顺序和重点，最后制定出数字化转型蓝图。
1. 细化业务场景
在对业务场景进行细化时，常常利用“设计思维（Design Thinking)”的方法。设计思维是由斯坦福大学的设计学院d.school创设的一门培养学生创造力和创新的课程，详见http://dschool.stanford.edu/。
“设计思维”以人为本，以业务目标、技术可行及用户需求为目标，关注用户情感的创新、产品功能的创新及业务流程的创新。通过“Empathy同理心/共情”进行用户研究，一般通过用户访谈、实地调研甚至暗访的方式进行，观察用户所做、聆听用户所说、所想、体会用户所感，设身处地体验用户的实际流程来真正理解用户需求；然后通过“Define需求定义”洞察客户真正的痛点、定义改进机会，从而明确用户需求；在“Ideate创意构思”阶段，通过头脑风暴，集思广益探寻解决方案；通过“Prototype原型实现”将方案具象化；最后通过对原型进行“Test实际测试”，收集反馈，不断改进方案。
来源：网络
各大知名咨询公司也在斯坦福大学设计学院的设计思维框架基础上，进行改进形成了自己的设计思维方法论，比如IBM的企业设计思维（Enterprise Design Thinking），详见IBM网站：https://www.ibm.com/design/thinking/。
细心的读者可能已经发现，之前我们在介绍数字化客户旅程时，其实就用到了设计思维的前半部分，以网购用户为中心，观察用户所做，听用户所想，体会用户所感（Empathize），洞察旅程痛点（线上体验与线下实体店不一致），发掘共享库存的改进机会(定义需求Define)。
回到全渠道物流的转型愿景，企业需要围绕确定了的数字化转型场景框架（共享客户画像、共享库存及共享配送），利用设计思维进一步细化场景。例如在细化共享客户画像的场景时，需要
- Empathize 同理心/共情
共情用户会在什么地方产生哪些“客户画像”（联系方式、收货地址、偏爱的收货时间等, 哪些是静态哪些是动态），又在什么地方使用到“客户画像”（线上、线下、线上线下跳转切换）
- Define 需求定义
给用户带来了什么样的苦逼体验（痛点：画像信息的不一致、不同步，或线上线下的画像不能无缝切换）
- Ideate 创意构思
共享并同步所有渠道的用户画像的可能方法有哪些？例如客户静态及动态主数据统一管理、同步规则（如不同入口数据更新时采用用户最新更新优先原则）
- Prototype 原型实现
具象化用户画像的共享和同步方式
- Test 实际测试
利用Prototype验证线上线下用户画像是否可以无缝衔接并同步，且同步时没有冲突
对于库存共享及配送共享，也需要采取同样的方式细化场景。
2. 评估场景价值
到此为止我们就得到了细化后的业务场景，有时候会很多，但是我们不能一股脑儿马上开干，需要对场景进行价值评估。可以利用ITSP中经常使用的平衡计分卡（KPI）和关键成功要素（CSF）即关键举措相结合的方法评估场景的业务价值。详见本公号另一专辑【新冠疫情和IT】中“非常时期企业IT预算调整策略及实操指南”这篇文章里第5节第一部分“战略型及高潜力型应用的业务价值评估”。尽可能结合场景的ROI或回报周期进行业务价值评估。
顺便提醒一下，如果是全新的业务模式的价值评估，还需要利用商业模式画布的方法进行系统的分析和评估，有兴趣的读者可以去参考ITSP的业务架构设计相关的文献，商业模式画布的总体框架如下图所示。
来源：网络
3. 制定数字化转型蓝图
对业务场景进行价值评估后，我们需要抛弃价值低的场景，挑选出高价值的未来业务场景（ToBe）。但还需要评估数字化成熟度、摸清企业数字化现状（AsIs），藉此评估场景落地风险及成本，才能在企业数字化成熟度（AsIs）的此岸与未来业务场景（ToBe）彼岸之间架起一座桥梁，根据场景落地的优先顺序，结合场景落地所需时长，衍生出一系列项目集/项目，制定数字化转型蓝图。
数字化能力成熟度和其他能力成熟度的评估方式类似，这里就不详细介绍了，其评估结果将作为业务场景落地风险和成本评估的输入和重要依据。而业务场景落地的风险评估则可以参考本公号另一专辑【新冠疫情和IT】中“非常时期企业IT预算调整策略及实操指南”这篇文章里第5节第二部分“系统的建设/改造风险评估”，如下图：
确定了场景的业务价值，根据企业数字化成熟度对场景落地风险及成本评估，确定场景落地的优先顺序后，再结合场景落地所需时长，制定数字化转型蓝图，如下图。
接下来要做的事情就是根据数字化转型蓝图交付业务场景。
传统的系统落地一般都是在需求得以明确确认后才开始，也就是瀑布模式（Waterfall），各阶段明确划分，否则项目就会失控。但是数字化转型具有很大的不确定性，无法在项目开始就确定所有需求，即使一开始明确了需求，但是在后续过程中因为其他因素的变化，不得不变更需求，而且在市场急剧变化的大环境下交付周期不能太长，这样传统的瀑布式交付模式就无法满足。
实际上数字化转型项目都需要采用小步快跑、快速迭代的敏捷交付模式，敏捷交付起源于互联网公司的快速试错模式，由于其可以应对交付过程中的诸多不确定性，所以被广泛应用到数字化转型项目落地，同时敏捷交付的持续改进机制也完美地支持了数字化转型。敏捷交付一般是设计思维、敏捷开发及DevOps组合的方式。利用设计思维场景产出业务场景的用例（Use Case），通过敏捷开发逐个交付用例，DevOps工具链则支撑敏捷开发过程及运维。
需要重点说明的是，敏捷交付不是在所有迭代完成后才交付产品，而是在一开始就利用几个（一般是2 - 4个）快速迭代实现一个MVP（最小可用性产品），上线供用户使用并收集反馈，并把用户反馈不断更新到敏捷团队的Backlog中，同时后续做持续增量开发。每个迭代一般是1-2周时间。
DevOps工具链则是由支撑敏捷开发和运维的一系列工具组成，包括业务用例及测试用例管理、代码管理、自动化测试及自动部署等，以实现持续开发和集成及开发过程中的运维。
为了更好地发挥敏捷交付模式的优势，业界也摸索总结出了更多的一些方法和工具，如业务解耦、领域驱动设计、测试驱动开发、微服务技术架构等。
关于敏捷开发及DevOps，已经有很多书籍作介绍，而且都比较详细，读者如果感兴趣，可以阅读相关书籍深入了解。
数字化转型的目的是为企业创造价值，通过敏捷交付让场景落地后，需要对其业务价值进行检验，场景价值的量化评估比较复杂，但可以从下面几个方面考虑：
- 由价值受益者来检验场景落地后的价值
价值受益者可以是客户、合作伙伴、内部员工或者内部某个部门等。需要由场景的客户（场景受益者）对场景落地后的价值进行检验和反馈（Customer Voice），包括现场工作人员及其直线经理、还有其部门经理。具体需要到哪一层级，原则上就是在制定场景蓝图阶段场景价值评估时的评估人及其汇报线和所在部门。
- 价值体现形式多种多样
场景的业务价值可以直接体现为销售额及利润增长，这种情况比较直接明显，容易评估。但是很多情况下不能直接带来销售额和利润的增长，这时就需要考察场景带来的降本增效的效果。
- 阶段性价值检验时需要考虑价值创造的连续性
场景/用例有时候需要分成若干迭代通过敏捷交付实现，而初期的迭代并不产生价值，这时需要以场景价值可评估的节点进行评估，否则没有意义，既浪费时间和精力，而且有可能引起大家困惑。
场景的价值检验工作其实在敏捷开发的MVP及后续迭代发布后的客户试用过程中就有所体现，但彼时的反馈比较微观局部，而在场景交付后的价值检验则比较全面。微观的反馈需要敏捷交付团队在后续的增量开发中去实现，而相对宏观全局的反馈则需要返回到场景进行回放，必要时利用设计思维对场景重新设计甚至废弃。这些变化都要更新到数字化转型蓝图中，对数字化转型蓝图持续优化。
关于如何做数字化转型，除了上述的构建数字化转型愿景、制定数字化转型蓝图、交付数字化转型业务场景、检验落地场景业务价值以外，还有一个非常重要的环节：赋能组织及员工以数字化转型能力，如创建数字化文化、树立数字化意识、建立数字化团队、搭建数字化工作环境、推进数字化变革管理。这个非常重要，也是难度最大的一环，需要时间上的长期坚持和空间上的深度渗透。基于篇幅考虑，同时因为这个和组织及人有关，所以就计划放在后续的“【企业数字化转型】- WHO”篇来讲解。
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