前言
“数字化”与“数字化转型”这两个词，最近半年在VC圈“烫了”。上一个比较热的风口是“低代码”。原本冯斯基是要写低代码的前世今生，后来发现，还是我慢了，没追上风口的速度。
那么好，咱直接借坡下驴，也因为常垒也确实在投资“中国核心产业数字化转型”这个大赛道，便有今天这篇文章。
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“数字化”与“数字化转型”是不是一回事？
凡事，先说答案：真不是一回事！
相信很多的小伙伴，在这块也困扰了很久了。
那让我们先看看维基百科怎么定义“数字化”的：
用简单一点的大白话就是：
把原来模拟的、手工的、人处理的，让计算机、IT系统去办，就是数字化。
这样就清楚了，其实数字化还是一个比较基础的事。是我们以前讲过的信息化大范畴的一部分。因为实现信息化的前提：你得先数字化。这样就可以让IT应用，用数字化的方式半自动化、自动化处理了。
举个🌰：过去银行转账，要到柜台填单子，前前后后小半个小时。现在手机网银 App 转一转，这就是数字化：排队不用了、填单子没有了、柜台刷卡、看身份证、按密码统统没有。回单也省了。这就是数字化+信息化的好处。
那么，数字化转型，又是什么鬼？
数字化转型，前面带有数字化三个字，从因果来说，数字化带来“数字化的业务”，而数字化转型不是从简单的从“非数字化”到“数字化”的过程，而是着眼于解决业务问题的角度：
用更新的技术和技术化手段，来更多的解决“业务问题”！
所以，本质上数字化转型是从“业务需求”出发的，最终回归到解决“业务问题”。当然技术和手段么，肯定离不开数字化。总不能还用纸张签字和excel解决业务问题吧。
小结：
数字化可以理解把为没数字化的、模拟的、实物的、手工的，数字化了，先把业务跑起来。
那么数字化转型呢，就是围绕着业务问题。用更厉害的数字化、手段和云技术、物联网技术等，解决它，搞定它。
所以，当下在中国，重大的改革、行业的红利，其实是着眼于：
数字化转型！
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为什么要数字化转型？
网上搜搜“数字化转型”，这几年各式各样的信息如火如荼，只不过这个行业的热点话题，到了2021年的下半年才传进了VC圈。十月份大白马VC发布了一份数字化年度指南。
自那时候开始，VC圈子对于这个话题热了。所以说，VC的行业热点和产业的趋势热点，还是有滞后的。
不管话题在媒体那边热不热，数字化转型是有极大的必要，甲方爸爸，为什么要买产品进行数字化转型？有四个重要维度是可以给出答案的：
一是数字化转型是信息技术引发的系统性变革。
从数字化转型工作开展角度，涉及战略调整、能力建设、技术创新、管理变革、模式转变等一系列转型创新，是一项复杂系统工程。
过去的企业协作，就是机械化+自动化+IT化，能转起来或者孤岛式的转起来就不错了。本质上还是手工到自动化的过程。
而数字化转型，是把自动化+信息化+数据化，三个维度打通。进行数据和业务一体化。业务产生数据，数据的洞见再反过来指导业务。
二是数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构。
企业是一个创造、传递、支持和获取价值的组织（其实就是赚钱组织），每一项数字化转型活动都应围绕价值效益（开源节流）展开，数字化转型在根本上是要推动其价值体系优化、创新和重构，不断创造新价值，打造新动能。简单点：就是提高效率，更好节流，更快速赚钱的过程。
数字化转型的体系架构和方法机制应始终以价值（省钱？赚钱？）为导向，通过周期性明确价值新主张，提升价值创造、价值传递的能力，转变价值获取方式，创新价值支持、价值保障支撑体系，稳定获取转型成效。
三是数字化转型的核心路径是新型能力建设。
数字经济时代的新型能力就是数字化生存和发展能力，就是为适应快速变化的环境，深化应用新一代信息技术，建立、提升、整合、重构组织的内外部能力，赋能业务加速创新转型，构建竞争合作新优势，改造提升传统动能，形成新动能，不断创造新价值，实现新发展的能力。过去企业虽然在运转，但是是管理黑盒，系统不连接，数据不通，大量手工处理，这些都免不了拖累的企业的行动效率。
很多大型企业的历史系统都是烟筒式的，为了局部或者部门设立的。这就导致了，整个系统之间是没有链接、协同以及整体的能力体现。
数字化转型的过程，很大一部分目标就是把这些所有系统都链接起来。将产生的数据汇总，将数据和业务中整合起来。
四是数字化转型的关键驱动要素是数据。
数据也已成为一种新的信用媒介，通过数字化转型推动基于数据的价值在线交换，可提升数字组织(企业)价值创造能力。用数据科学重新定义生产机理，数据还将成为知识、经验和技能的新载体，通过数字化转型推动基于数据模型的知识共享和技能赋能，可提升生态组织开放合作与协同创新能力，提高社会资源的综合开发潜能。
企业系统的运行数据，就是企业实时运行指标。
看着指标进行改进，比头痛医头，脚疼医脚的改革方案，结果要好得多。
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谁是中国数字化转型的大卖家？
提到政企，很多投资人有点抗拒。凡是有点涉及政府或者没有那么市场化的客户市场的，就有点畏惧。
其实，这个市场一直是跨国公司在中国最主要服务的客户市场。
让我们来分析一下中国的B端市场，到底是一个什么样的结构。
2020年1-12月全国国有及国有控股企业营业总收入632,867.7亿元，其中中央企业353,285.6亿元，地方国有企业27,9582.1亿元。GDP是101.5986万亿元。中国国有经济占全国经济总量的比例是62.29%。
看似国有企业总数占据是60%多一点，但是国有企业是非常集中的：都是大户！
央企占了接近三分之一的收入比例，而央企集团公司也只有97家啊。国有法人企业也就不到25万，全国法人公司总计1.4亿啊。
说明1%国有经济体中，占据了整个经济总量超过了60%。剩余的40%民企是散落在神州大地的角角落落，从1线到18线城市的纵深。
开发SaaS产品做中小企业（基本都是民企）生意，这的确是一个市场，但只是在几个细分赛道，强刚需，可能会有比较大的需求。但如果不是强刚需，客单价低，客户又多又散，最终可能的结果：
销售费用>毛利。越卖越亏，越扩张，亏越厉害。
话说，亏损企业，收入增速再快，在A股上市也是不小的一个困难。
再来看看上面明显的政策指引
中国的政企数字化转型是未来十年的重要历史机遇，不仅仅是产业自发驱动，还是有强政策引导的赛道红利。
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数字化转型怎么做？
红杉的这部分报告，我借用一下。其实可以看到。不少行业叫做非数字原生行业。这些行业在创建的时候都是以物理世界为中心来构建的。绝大部分企业，在创立的时候就是围绕着生产、流通、服务的具体的事儿展开的。天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口。
这些企业和数字原生企业之间的差异是很大的。所以在数字化转型中也面临巨大的挑战。如果不转型，逆水行舟，不进则退。必然会被历史进程逐渐淘汰掉了。
参考优秀的大公司，是*实践的方法之一。因此我找来了华为案例和大家分享一下。
2017年，5年前，华为提出了数字化转型目标。CIO陶景文说：“实现全连接的智能华为，成为行业标杆”。
分解这句话，意思就是：
对内，各个业务领域数字化、服务化，打通跨领域的信息端点，达到*的行业运行效率。这句话解释的很清楚，华为要数字化转型对内的目的就是要提高内部的运行效率。内部增效就是一个降低成本的方式、
对外，对准五类用户（企业、消费者、员工、合作伙伴、供应商），打造ROADS体验，实现与客户做生意更简单、高效、安全、提升满意度。ROADS是：实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）、自助服务（DIY）和社交化（Social）。
华为数字化转型蓝图
按照以上的图，最后你会发现。数字化转型，是完全离不开数据的。核心的落地场景竟然是：围绕着数据，对企业进行业务改造。
基于统一的数据管理规则，确保数据源头质量以及数据入数据湖，形成清洁、完整、一致的数据湖。这个就是华为数字化转型的基础。
业务与数据的双驱动，数据之间建立连接。利用对业务和数据的know-how，把数据对外能服务，能给用数据的人简单操作就可以使用上。
以上两段啥意思？
数据入湖，就好比老中医上山采药。把药采回来放在一面墙的药柜子里。
第二条，提供数据&业务的双驱动就是，如果想治病。几百味药，乱抓，乱煎可不行。你得有中医的医术和经验（业务和行业know-how），把药（数据）从药柜（数据湖）中取出来，根据老中医的经验组合一下（方子）。然后才可以给病人（业务数据消费者）使用了。
以下是概念对照表：
数据=草药；
数据湖=药柜子；
行业经验=老中医医术；
数据使用策略=方子；
数据消费者=患者；
所以，玩数据，搞数字化转型，不是一个单纯的IT或者技术问题。
中医的核心是什么？是经验和医术。纯IT人员，缺乏行业经验，采药再快，是没用的。
小结：
投资数字化转型，不能光看技术能力或者产品性能，核心是找到老中医。
真的汇聚的海量数据，内部外部数据，确保安全合规。（相当于把药要保管好，别受潮了）
不断晚上业务对象、过程与规则数字化，提升数据自动采集能力，减少人工干预，减少人工录入。（研发制造机器狗，自动上山采药）
这么一类比，大家基本知道老中医治病和我也的数字化转型是一个什么样的关系了。
既然数据与草药有这天然的雷同性。数据的治理就尤为的关键。相当于如果全生命周期的管理采药和用药。采好药，方子对，煎的没问题，就一定会有疗效。
华为数据全生命周期治理规范与方案
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数据成为未来企业的核心竞争力
数字化转型改变了人们看待数据的方式。数字不再仅仅被是为商业活动的附属品，或者应用产生的副产品。现在变成的战略资源，是发展和提供新型数字产品与服务、建立新型数字商业模式的基础。
企业的资产中，数据也成为资产化的一部分。甚至应该在资产负拆表中单独来一项数据资产。
因此，将企业角角落落的历史数据、实时发生的数据，汇聚成湖、建立元数据，再标准化，然后在应用起来，是企业提升数字资产价值。其实就等于在整个公司以及生态系统都布满了“神经”。
自动化的获取&使用企业数据，会再造企业下一个级别的核心竞争力。
