最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

阿里云发布新一代数字化转型白皮书

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2019-9-4 18:04:19 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
文章转载自阿里云白皮书内容
前言


如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较,不难发现,在数字化的形态下,万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。

尤其是对于与消费者直接产生联系的行业,媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”:一方面,企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大;另一方面,所有消费个体的行为和选择,也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。

“ 数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。

数字外场
“数字外场”的出现加剧了商业环境的不确定性。在这样的环境下,商业计划  很难再以传统方式用一定规律和公式去做出预测。一方面,企业生产的“生产 资料” 已经不再是传统的物理材料,而是大量的数据;另一方面,传统的基于流程的生产关系也被打破,形成了基于网络和数据的、不再受限于时空的新型业务模式和物种。在商业形态和竞争格局都瞬息万变的情况下,基于市场定位SWOT分析等等的经典战略方法论几乎完全失效,不再能适应数字化业态要求。

量子化战略
量子理论的突破为我们带来了以“不确定性”和“连接才有意义”为核心的、全新的世界观,我们发现,以这样的世界观去思考基于数字化形态的企业战略时,二者显示出惊人的契合度。传统的企业战略规划, 是基于已知的物理规则做出相应的预测;而在高度数字化的商业环境里,企业在做出决策时,必须使用快速迭代、快速创新的方式,以数据为决策准则,在高度不确定的商业环境下,以最小成本找到问题的最优解——区分于传统战略模式,这样的方式以不确定性为前提,并且通过整合原本分散的数据,发掘出前所未有的意义。我们称这样的战略模式为“量子化战略”。互联网公司往往是“量子化战略”的忠实践行者。不仅如此,我们看到,在零售、传媒、交通等许多所谓的“传统行业”里,数字化的商业形态已经逐渐代 替传统的商业形态,成为主流和必然趋势。在另外一些行业里(如工业制造) 虽然企业的商业形态并非以数字化的形式表现,但是在数字孪生理念下,充分 利用数据科技进行生产运营优化,也正在成为研究热点和行业共识。互联网业 的今天正在变成传统行业的明天,在这样的趋势下,数据为中心的量子战略观 正在逐渐深入到各个传统行业。

数据是企业核心资源
在数字化的商业形态和生产运营方式下,数据成为企业最核心的资产,这对企 业的战略制定和运行决策机制提出了基于数据的、与从前截然不同的要求;对于正在寻求建设数字化商业形态和生产运营模式的企业,则必须设计出与数字 化技术相匹配的战略模式和机制,才能保证数字化转型的成功。

基于阿里巴巴自身的发展积累,以及大量基于数据智能技术的数字化转型实践 经验,在这份白皮书中,我们梳理了阿里巴巴对于“新数字化转型”的理解和 操作方式,并且从商业智能的角度,为企业设计了数字化成熟度的评估模型。区别于以前的“信息化”等概念,在这份白皮书中,从战略顶层设计、到具体 的技术实现,我们希望可以为企业提供一份可实现、易落地的数字化转型行动 路线图:

1
明确目标:企业战略与数字化转型的协同
2

明确位置:数字化成熟度的评估
3


明确手段:结合四大核心成功要素的数字化转型实施
白皮书大纲

楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-6-28 10:47

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表