如何进行企业数字化升级转型？具体有什么成熟的解决方案啊？
数字化转型的关键行动指南
在理清了数字化转型的框架之后，我们再来谈如何实现数字化转型就变得容易许多。简而言之，企业开展数字化转型的关键行动必然是基于对技术的应用，围绕数字化转型三大内核来展开。顺着这个思路，我们可以找到企业开展数字化转型的“指定动作”：
01、技术基石：构建新一代数字化平台
“无平台不经营”是数字时代的常态化需求，商业模式变革、管理方式的升级换代都需要依赖灵活性、敏捷性和易用性的数字化平台，这也是企业应变能力的重要表现。
构建低代码PaaS平台，重构企业数字化架构
要建立数字化的技术能力，需要新一代的数字化基础设施，传统以ERP为核心的信息化架构，在应用中存在大量流程断点和信息孤岛，需要引入新一代的技术平台实现内外连接，端到端打通流程，并把数据沉淀下来加以利用。为此，企业应构建新一代PaaS技术平台。
适应数字化时代需要的新一代PaaS技术平台应具备云原生、微服务、容器化、低代码开发等四大要素。具体来讲，这一平台需要将技术能力进行整合和封装，与业务能力分离，过滤掉建设中繁琐的技术细节，以集成组件、技术组件等产品化方式，为企业开展财务共享、业务共享、数据治理、数据分析提供简单、易用、快捷的应用技术基础设施，帮助企业快速搭建应用系统。同时，低代码开发意味着企业无需编写代码或者编写少量代码，通过将业务需求直接体现在数据模型与页面逻辑设计中，通过可视化拖拉拽方式就可以快速生成应用程序，支持企业数字化应用根据业务需求快速响应。
通过打造新一代PaaS技术平台，企业可获得三大提升：
**，重构IT架构。过去30年，企业IT系统一直以为ERP系统为核心。但ERP系统相对标准化的方案能力和偏企业内循环的系统定位已日益无法满足企业业务的个性化和外部协同的发展要求。PaaS技术平台提供了统一的、面向未来的前后端架构，完全基于云原生，微服务的架构，在新建和改造系统的时候，充分考虑到企业从数据到业务的可扩展性，当IT架构升级改造之后，企业形成自己统一的技术中台，能够有效支撑数字化转型的落地。
第二，构建端到端的价值链。在数据驱动的数字化运营中，企业运营管理中轻量级的业务化、场景化应用越来越丰富，但是在数字化进程中，不同角色对业务认知不同，技术实现不同，最终形成了更多分散化、碎片化的应用场景。PaaS技术平台聚焦业务需求，能够基于模型驱动开发的模式，快速实现端到端的流程建模，敏捷灵活、像搭积木一样完成场景化应用的搭建，将业务模型所产生的数据自动地、分主题地同步到数据中台以及AI中台的决策模型和内存中的多维模型当中，真正实现业务实时产生数据。数据实时驱动业务。
第三，升级业务平台。传统的企业业务平台以业务为中心构建，各个业务部门对数据和业务的理解不同，导致IT建设与业务管理脱节，业务系统中的数据无法为经营决策提供支持。PaaS技术平台能够贯彻数据模型优先的思路，从根本上打通企业此前以业务为中心建立的信息孤岛，帮助企业打造以数据为中心的全域业务体系。
构建数据中台，为数据驱动的实现提供平台工具
如前文所述，在数字化时代，数据无论从数量还是质量上都获得了极大丰富，这就为企业开展数据洞察，实现数据驱动提供了无限可能。那么，要将这想象空间中的可能变为真实世界里的现实，企业应当做些什么呢？
首先，企业需要找到合适的数据源头，实现高效的数据采集与数据清洗；其次，企业应当赋予数据以更多维度，使数据能够包含更丰富的业务信息；再次，企业应当有能力将非结构化数据转换为合理的结构化数据和有效信息；最后，企业还需要打破数据烟囱，基于问题和场景打通业务和财务数据、客户和运营数据、内部和外部数据，以及结构化和非结构化数据，全面提高数据的可用性。从技术着眼，企业要完成如此艰巨的任务，必须要建立一个敏捷高效的数据平台：这就是数据中台。数据中台能够为企业带来三大改变：
**，数据中台能够打通数据壁垒，实现全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享。过去，在传统的烟囱式IT架构下，不同系统间的数据无法有效贯通，形成了大量信息孤岛。数据中台能够打通系统间的壁垒，汇聚多源数据，有效解决企业的信息孤岛问题，提升数据采集和数据转换的效率和质量，并为数据存储和数据治理带来便利。
第二，基于数据中台，企业能够构建数据治理体系，实现数据标准化，将数据转化为有价值的资产。数据治理是数据驱动的必要条件。在一个数据爆炸的时代中，海量数据如果不能保证质量，不仅不能为业务赋能，反而可能制造出更多的麻烦。数据中台为数据治理提供了高效率的平台，实现了数据治理场景的全覆盖，有利于提升数据治理效率，巩固数据治理效果。
第三，数据中台为数据建模和加工提供了平台和工具。数据中台提供从元数据管理、主数据管理、数据标准、数据安全、数据资产、数据服务到各种数据开发的能力，既能够能够按需进行数据和算法的加工，形成有价值的数据资产；又能够支持复杂的业务财务模型建设，形成服务化的数据应用；同时，数据中台上还可以预置丰富的基础模型、行业模型和场景化模型；这些数据和模型为企业开展预算、成本、绩效等管理会计各个领域的丰富的场景化应用提供了坚实的基础。
构建AI中台，对AI技术进行高效组织和管理
无论是提高效率，还是开展分析，AI的应用在企业数字化进程中无处不在。企业应用AI的目标通常是根据业务数据和市场动态，对历史数据进行挖掘、分析和洞察，基于AI的算法对数据进行降维并抽象出效率高、效果好的模型，从而对未来的业务进行预测、推演和决策。随着技术在企业的应用日益广泛和深入，企业对AI应用参与业务的要求越来越高，但AI模型开发周期长、不确定性高与之形成了日益激烈的矛盾，严重影响了下游业务的推进。这就需要企业构建AI中台，对AI研发的数据、流程和模型成果进行高效的组织和管理，为数据处理和应用提供强大的计算引擎和AI算法引擎支持。
AI中台能够整合自然语言识别、OCR识别、知识图谱、AI学习、RPA等智能技术，并提供智能化的建模能力，比如无代码建模、Jupyter建模。通过预制丰富的组建库，AI中台能够进行关键要素的识别和文本、要素的提取，涉及情感、词云分析，文本对比，智能推荐等等。比如录入线下合同时，系统可以自动进行合同要素的OCR提取；发起采购业务时，系统可以自动推荐合作多次，信用分值较高的供应商和历史数据可靠的采购目录。
02、建立连接：构建新一代数字共享体系
连接是数字化的内核之首，没有连接，数字化就不可能实现。企业要通过建立新一代数字共享体系，即业财资税（业务、财务、资金、税务）一体化共享体系，打通业务、财务和管理的流程和数据，实现物流、资金流、合同流、发票流、信息流五流合一，使内部资源（包括ERP系统、SRM系统、CRM系统等）和外部资源（包括客户、供应商、电商平台、银行、税务等）的互联互通，让连接无处不在。
通过财务共享，企业能够将财务与业务交易的流程和数据进行连接；通过业务共享，企业能够建立起与外部供应商、电商平台、客户的连接；通过资金共享，企业建立起通过打通内外，连接内外，企业能够变事后报账为对事前交易和数据管控，变“以管控为核心”为“以服务为核心”，变手工会计处理为在线自动实时处理。企业共享中心讲逐渐从过去服务于企业内部基于制度和规则的流程，扩张到服务于更多的业务伙伴，创造业务价值。
例如，通过将管理会计的思想和能力融入到财务共享系统中，财务共享中心将能够在全面支持财务业务处理的同时，在强化集团管控、提供数据服务、推动业财融合向纵深发展等更广泛的职能领域中发挥更大的价值，这将有力推动企业财务业务实现由核算向管理的转型，推动企业的财务数字化转型。同时，基于企业生产、销售、采购、物流等业务的在线化、共享化的实现，企业能够开展更多业务重构，对财务体系、业务流程、商业模式进行颠覆和升级，推动整体数字化转型。
03、洞察数据：构建新一代数智运营体系
当企业通过构建PaaS技术平台重构了技术与业务深度融合的数字化架构，通过构建新一代数字共享体系建立了交易的连接、设备的连接、人与人的连接；通过构建数据中台完成了数据资产化并获得了丰富的数据模型；就需要转入管理活动中最关键的决策与行动的环节了。
决策与行动是由涵盖分析、判断、预测、模拟决策以及新一轮管理与执行的行动而形成的管理闭环。数据分析是决策与行动的基础和前提。由于管理会计的本质是基于数据和模型发现问题、解决问题。因此，数据分析的应用应以管理会计的应用首当其冲。在数字化转型的过程中，管理会计具有重要的引领作用，构建以管理会计创新应用为核心的新一代数智运营体系是企业开展数字化转型的必由之路。
以管理会计创新应用为核心的数智运营体系具有如下特点：
一是主动赋能。以往企业往往应用数据分析支持企业决策，但在数字化环境下，数据不再是被动支持决策，而是主动驱动发展。随着企业拥有越来越多的数据和有效信息，依赖管理者个人的经验、能力和担当的决策逐渐减少，基于数据变化的自动化决策越来越多。例如零售企业的自动补货，由系统根据库存等数据的实时变化自动作出决策。
二是面向业务场景。传统的管理会计以服务于企业的高层为核心，通常集中于构建一些宏观层面的决策模型。在数字化时代，管理会计的能力将逐步下沉到企业的中层和基层，下沉到诸如订单预测、应收管理这些更微观的业务场景，为企业全员提供业务监控、运营指挥、决策支持、策略定制等全方位的赋能。
三是面向未来。过去，企业在管理会计领域更多是开展“感知现在”的分析，但是在数字化时代，企业可以开展更多“预测未来”的分析。举一个例子：基于海量历史数据的积累和分析，企业能够基于应用场景，如项目的投入产出预测，构建起更为完善的预测模型。
四是形成从决策到行动的闭环。通过将传统的管理会计与业务化、场景化、实时化的数据分析相结合，企业可以将决策实时转化为行动，基于系统平台的流程协同能力，快速形成指令驱动和控制业务，开展实时事中监控、业务深度洞察、在线协同指挥作战、高频检视追踪执行结果，建立基于决策的场景模型和策略之上的监控决策指挥体系，真正的形成数智化运营的能力。
04、应用AI：用AI点亮企业数字化未来
在企业数字化转型的进程中，AI的应用是其中不可或缺的点睛之笔。
改变企业IT系统的AI技术主要有三类：自然语言识别、知识图谱和机器学习。
应用自然语音识别技术，系统具备了感知并认知自然语言的能力。用户可以随时随地、实时高效与数据进行“无门槛”交互。
应用知识图谱和智能推理技术，系统可以自动检索阅读，并与用户进行智能问答；可以分析、记录、归纳用户的阅读数据和分析问题的习惯，实现数据信息的自动推送，实现从人找数到数找人的转变；可以开展归因分析，帮助决策者找到真正的问题驱动因素。
应用机器学习，系统可以基于对业务知识的理解，科学预测，合理控制，智能分析。例如，系统可以开展自动化的智能洞察，系统可以模拟人的学习、推理过程，实现举一反三，触类旁通。通过构建在商业分析领域的通用知识框架，并使用迁移学习、预学习、多任务学习，可以实现不同场景、不同数据对象、不同分析任务的复用。
最后需要指出的是，数字化不是上系统，不是信息化，也不是对某条业务线的改善。数字化是一项极端复杂的系统性工程，只有做好充分的顶层设计才有可能成功。因此，企业还应在数字化转型的全过程中，围绕企业战略，以业务为核心开展数字化规划，并以此来牵引数字化平台的规划设计和落地。