数字经济正慢慢的变成为世界经济的主要流行趋势，我国数字化的经济规模也从2012年的11万亿元增长到2021年的45.5万亿元，占GDP比重由21.6%提升到39.8%。无疑，数字化的步伐已势不可挡。

　　与此相对的，是中国企业数字化的进展绝对称不上平顺。有人说，业界缺少具有普适性的数字化范式经验与操作标准；有的人觉得，数字化缺少足够的重视、预算、资源与人才；甚至有人猜想，中国缺少数字化创新的产业基础……

　　如何定义成功的数字化甚至数智化、谁应该为数智化创新负责、数智化创新的预算从哪里来、怎么样才可以最大可能的提升数字化转型的效率与成功率？……这样一些问题我们与行业人士一样好奇。

　　因此，我们36氪数字时氪团队（微信号：digital36kr) 真正开始启动了《数智前瞻. 数智化十问》这个系列。我们邀约了行业内长期关注数智化创新的创业者、投资人、从业者，与我们一起探讨这些当下数智化创新领域的热点问题。

　　本期是我们《数智前瞻. 数智化十问》的第六期内容。我们邀请了滴普科技COO胡鑫。

　　滴普科技成立于2018年，为客户提供数据智能领域的大数据基础软件产品与服务。其核心产品实时湖仓平台FastData，全面整合了从数据源、数据分析到数据价值实现的完整链路，帮企业建立统一治理、流批一体、湖仓一体的云原生数据智能平台，实现海量数据实时分析。目前已服务标杆客户包括百丽国际、九洲电器、科伦药业、长安新能源、纳爱斯集团、广州城投、OPPO等。

　　在采访过程中，胡鑫对36氪讲述了他基于众多数字化项目所得的观察。他认为，

　　• 数字化的路径可以多样化，可以自下而上，也可也自上而下，可以从业务场景入手解决，也可以通盘考虑通过顶层设计入手，总之要兼顾技术先进性、持续性、业务连续性、扩展性等。

　　• 数字化进行到最后还是要反馈到业务场景，通过升级迭代基础软件赋能供应链、产品质量等业务。

　　胡鑫：首先，早在2000年初的时候，数字化的技术已有一些企业在用，比如当年IBM就提出了e—business（电子商务）的概念 。大概在 2010 年左右的时候，中国大公司开始做信息化和工业化的两化融合，核心技术之一就是大数据技术，掀起了数字化转型的浪潮。

　　其次，智能化或者智慧化的业务需求提出也导致了数据化业务和技术的深入，代表场景是企业业务的智能化，城市交通智能化等。

　　之后的互联网云计算企业在中国的兴起，随着数据技术、云计算技术，人工智能技术的兴起带给业务智能化提供了技术实现的可能，IOT、视频技术等技术的成熟，给整个社会、企业数字化提供了巨大的多元数据来源，也为数据智能业务提供了强大数据来源。

　　总体来讲，技术的演进和变革，数据量及其数据多元性的增加，数据采集技术的深化成为数据智能，或者数据业务化的基础。

　　最近几年的疫情也大大加速了数据智能技术在社会民生的应用，且此阶段对数据智能实时性能力要求非常高，也推动大数据技术走上了更高的台阶。

　　胡鑫：数字化转型，CEO的认知和支持是必须的，但具体的业务、技术方向由 CDO 去做。比如中国最早做 ERP 的时候，假如没有 CEO 主抓这个事情也是贯彻不下去的。

　　CDO最核心的是技术储备和过往的背景：首先是要了解数字化的基本理念和技术；第二个是具备业务Know-How；第三个是明确自己的职责边界。

　　CIO 跟 CDO 的主要差别是在同业务的联系上，CIO 是站在企业的信息化层面上，看如何去支撑业务发展；CDO 角度来讲，更多的是沉淀在数据如何对业务产生价值，把握先进的技术方向。

　　胡鑫：我们接触过几家数科公司，他们主要的想法还是更多的了解母公司的主营业务，服务好母公司的同时，做一些数据应用开发。

　　但拓展到不一样的行业里面其实没那么简单，或是说一个比较漫长的过程。中国所有的数字化软件的研发，无论是底层的湖仓一体数据平台，还是做数据应用，其实都要消耗巨大的人力成本。所以，企业做数字化可以买一些相对标准的软件，然后再加一些定制化服务，但核心还是要把这些人归集在主营业务上。

　　胡鑫：之前在一些典型的业务场景里，数字化其实有很大的成效。比如远程维修场景，通过远程的设备监测，能提高零部件的库存状态，它其实是一个很好的数字化场景。

　　可能大家从宏观层面或者社会层面觉得，是没有一个成功的数字化转型企业。但是其实有很多企业在一些业务场景已经实现了数字化。

　　对于这种单点或者说局部的数字化转型项目，它是能够比较直观的看出收益或者成效。当然集团层面或者企业层面来说，数字化成果可能还没那么显形，但不代表数字化就是不成功的。

　　首先，从纯技术角度，数字化其实肯定是要需要所有的数据在线。所以信息化是基础这是肯定的。信息化时代虽然已经把数据在线和上信息化系统这个事情解决，但是数据的互联互通这事还没解决。其实这么多年的信息化发展或者数字化发展，很多企业都在解决数据的互联互通问题。

　　第二，还有很多数据是没有在线化的。所以全球信息化发展起来之后，一定要以 IoT 为核心（IoT 就是数据采集的过程），然后才有做数据分析、数据归类、数据字典、数据资产的一个基础。

　　胡鑫：营销数字化已经做了很多年，我们也积累了丰富的经验。营销数字化往后延伸，就要看企业内功怎么样，就是产品的质量、品牌价值、供应链、库存、定价，涉及到品牌的投放一系列的问题。通过数字化的技术和应用解决企业经营管理，生产制造，库存供应链的问题，是通过优化营销数字化驱动而来的。

　　其实最根本的还是企业内部的数字化的情况是如何，是不是能反映到业务场景里面？能不能前后端联动？最后才是营销能不能提升起来。

　　比如，我们接触到的一些商业类客户，目前就已经将数字化的重心转移到数据基础软件的升级迭代，进而反映到供应链、产品质量等业务场景中，利用数据驱动业务价值。

　　胡鑫：我们专门有一个团队，通过业务的梳理告诉客户哪些数据源需要补充，或者说数据的完整性、准确性、数据量是不是足以支撑业务。

　　第一类就是我们之前做的商业类客户，其实他们受到了市场巨大的竞争压力，而且它的数据量天然就会比较大。比如互联网电商数据量大，那它一定会做这些事情。

　　传统企业里面像商业流通或制造，他们会做数据分析，甚至会把一些外部的公开数据及自己内部的私有数据做一些混合计算。

　　第二类，大规模的公司现在到了一定阶段之后，需要做一些数据的整合资源、数据资产等数字化需求，有政策的引导也有市场需求的牵引。

　　所以首先是网络企业，然后商品流通的或者To C 企业，再后端的就是涉及到一些国计民生的国有大企业。而且我们得知其实这一些企业越做越大，且持续不断地在做。

　　胡鑫：一些企业可能受到整个经济环境和投资影响，它的预算一定会缩减，但是一些大型国有企业，并没有明显减少，甚者有所增加。

　　为剖析中国数字化转型现状，36氪数字时氪团队（微信号：digital36kr) 真正开始启动了《数智前瞻. 数智化十问》系列。如果您是行业内长期关注数智化创新的创业者、投资人、从业者，欢迎来稿与我们一起探讨以下十个当下数智化创新领域的热点问题（扫码查看详细问题）。投稿邮箱：

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