企业数字化转型：为何投资热却落地难？
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作者：原子创投
2020-10-30 15:52 [亿欧导读] 企业四处找方案，SaaS服务商落地却很难。下一个企服巨头可能就诞生于供需的鸿沟之中。
本文来自: 原子创投 作者: 赵旸 题图来自“公开图库”
来源：原子创投
作者：赵旸
移动互联网重构消费场景；直播、社群等新交易场景不断涌现。
在用户数字化、运营数字化和交易数字化的商业环境剧变中，疫情又再次迫使传统企业重新思考：
单一线下业务场景的风险性和数字化转型的战略优先级。
3.0时代刚需，场景化决策智能我们认为，传统企业的数字化转型，本质是通过物联网、大数据、AI等新技术，形成软件或硬件解决方案，全面提升IT基础设施、业务流程和业务能力，实现开源、节流、避险、增效四大目标。
整个沿革过程可大致划分为：信息化、数据化、智能化三个阶段。
而企业服务赛道历年不断涌现出的新热点和新巨头，背后的业务发展和投资逻辑都是每个阶段发展的缩影。
信息化阶段通过ERP、FMS、HRM等大型管理软件，固化组织架构和业务流程，使得人员、原材料、固定资产和资金围绕软件系统内的流程运转。
这一阶段诞生了SAP、Oracle、用友、金蝶这样的软件巨头。
但这些软件无法实时抓取并可视化企业的运营全景，相对独立的各系统又产生了大量数据孤岛。
业务负责人只能手工从各系统中导出所需数据，再花大把时间制作excel报表，造就了一代“表哥表姐”。
即便如此，数据也不一定完全准确，不同系统之间经常需要数据对齐和分析数据差异。而管理层的决策往往是基于各职能部门不甚精确数据的“拍脑袋”。
笔者本人就曾有近5年的“表哥”经历，被零售业各种系统来回折磨，深谙其苦。
数据化阶段上述种种问题产生了打通各系统间数据的强烈需求。企业亟须统一平台进行数据采集、清洗、标签、分析和可视化，帮助管理人员更高效地进行数据分析和辅助商业决策。由此产生了数据仓库、BI和数据中台产品。
流程数据化后，其中的低效环节凸显：比如财务部门的大量人力浪费在对账、报销、开票等简单重复的流程上。
通过IT技术自动化，将员工从低价值重复劳动中解放出来的RPA应运而生。
MongoDB、Snowflake、Tableau和UiPath等百亿美金的新兴巨头在这样的背景下破茧而出。
然而，不可否认的是，由于产品本身不具备决策智能和决策判断能力，业务负责人虽可利用数据产品快速浏览各种精准信息和精美图表，但最终决策仍需自己“拍脑袋”。
智能化阶段与前两阶段企业依旧不够精细的经营模式相对的，是前所未有的残酷市场环境。需求快速变化、竞争加剧、人力成本高企，种种压力下，只有比竞争对手更灵活、更高效、更精简，才能活下去。这就意味着运营和决策要更优化，而且是建立在深度挖掘海量数据、赋能业务场景、替代人工、或提供有效决策支持基础上的深度优化。