數字化全明星們的「沖突」:人性、業務、技術的無限戰爭丨鯨犀峰會

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數字化全明星們的「沖突」:人性、業務、技術的無限戰爭丨鯨犀峰會 科技 第1張

數字化,是一場性感而又維艱的沖突。

是甲方與乙方的沖突、CEO與CIO的沖突、技術與業務的沖突、OKR與KPI的沖突、新系統與老架構的沖突……

每個沖突的背後,是人心、是利益鏈、是思維模式。

而每個沖突的前方,卻是傳統產業的數字化,正在以遠超所有人想像的速度發展,並且成為了他們活下去的關鍵。

這正是數字化的性感之處。

數字化,是一場需要「秦始皇」式的人物來強制「書同文、車同軌」以實現數據疏通的大一統革命。

亦或是一場需要「馬奈」式人物在恪守「學院派」陳舊規矩的同時,細無聲開創「印象派」,平衡各方沖突、實現新老交替的藝術運動。

2021年3月25日,雷鋒網站在所有「沖突」之上,正式舉辦「鯨犀產業數字峰會」。

15位演講嘉賓,引領團隊經歷過、解決過種種「沖突」後,帶著矚目的成績,以及不同的思維模式、不同方法論,一次次沖擊著觀眾的固有認知。

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大會始,分眾傳媒創始人江南春發表隆重致辭。

江南春表示,此次鯨犀產業數字峰會的名字,非常值得思考。

鯨和犀牛是地球上極少數存活下來的超大型物種,它們能存活到現在,而且沒有天敵,因為它們對外界環境的變化有著極強的主動適應能力。

他認為, 在數字化時代,企業只有積極迎接變化,調整自身,不斷創新,堅持到最後就會成為勝者,也會成為商業世界的鯨和犀牛。

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韋青提到,我們經常聽到企業談轉型,轉型的本源是數字化轉型,Digital Transformation。很多人只是關註其中的技術(Digital)。

然而,韋青認為, 技術做起來很難,但最難的並不是技術,而是管理,是如何引領整個團隊向前進。

如果把數字化轉型,隻認為是轉型,而不上升到改革甚至是革命的高度,那轉型只是空言無補。數字化轉型是一種革命,技術很龐雜,比技術更龐雜的是人心。

這是一個范式變革的時代,是一個需要實證的時代。因此,韋青認為,不能在沒有約束的情況下隨便談轉型。

韋青在會上分享了幸存者偏差、確認偏差的思維模式,提醒大家如果能在思維范式上有所突破,能夠盡量避免思維偏差的話,其實對數字化成功轉型是一個很大的保障。

比如,經常提到的數據孤島,它並不是因為技術問題產生的,反而是因為權利的鬥爭,即擁有數據的部門不願意放棄自己的權利。

這樣的企業需要一個「秦始皇」式的人物,來強制「書同文,車同軌」,以實現數據的疏通。

韋青提到,數字化轉型在談技術之前,要先把思想擺正和統一,要學會因時因人因地因勢因財各種制宜的龐雜系統觀,否則南橘北枳、汝之蜜糖,彼之砒霜。

基於此,韋青認為,實踐是查驗真理的唯一標準。

我們越是談數字化轉型,越不要被技術的名詞所約束住。真正實操會發現,你不會在乎這些所謂的名詞,一定是看它有沒有用,看它能不能落地。

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張曉泉分享了他與以色列政府前首席資訊官拉茲·海飛門和香港中文大學商學院拜訪教授Yesha Sivan聯合著作的新書《數字躍遷》。

他指出企業數字化躍遷的底層邏輯是圍繞商業目標制定商業戰略,在固定的軌道運轉時吸收數字化的賦能能量,這樣企業才有可能跳躍到全新的軌道。

張曉泉認為, 數字化變革的敏捷性本質並不是快,它與時間和速度無關,而是與企業發展的時機和步伐有關。

正如達爾文所說:能活下來的物種並不是最強的,也不是最聰明的,而是最能適應變化的。

所以,敏捷性的關鍵字是「適應變化」。 而要真正做到適應變化的第一步是決策者需要有強大的心理建設:「敢為人先,不畏人言」。

所以,數字化其實說到底是一個商業問題,並不是技術問題。一個企業真正需要的是符合數字化目標的商業戰略,而任何戰略都是商業戰略。

所以, 數字化戰略並不是技術來驅動的戰略,而是由商業來驅動,必須從企業董事會的層面,從上而下來決策執行。

基於此,張曉泉對企業組織提出了馬克·吐溫的一條著名建議:「好的判斷來自於經驗,而經驗來自於壞的判斷。」即決策不要怕犯錯誤。

數字化變革應該是根據企業當時所處的環境和本身的業務來考量如何利用數字化實現躍遷。

最終能不能實現躍遷並不重要,重要的是在嘗試的過程中能夠學習到很多新的方法,汲取失敗的教訓,而這些會給你未來做決策時帶來更好的判斷。

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劉偉光指出,數字金融發展會經歷後資訊化時代、數字化時代和智能化時代三個不同的階段。 而今天中國的金融正處於數字化時代的第二階段。

從後資訊時代的互聯網金融、直銷銀行和移動銀行到數字化時代的內容、場景和服務數字化以及生態連接數字化,實現了金融與外部生態的高度連接,進入了金融開放時代和金融數據中臺建設時代。

這一時代更強調金融利用與互聯網場景的結合、高度運營數字化能力、數據化能力和人工智慧去提升客戶的體驗,去建立全方位的數字化運營流程。

要完成數字金融建設,首先就要建立一個全方位的自內向外的數字化工作空間。

對內,要思考如何建立內外協同、業務協同、數字化協同;對外,將最好的技術和體驗帶給客戶,要做到資訊化水平、數字化能力與服務水平並駕齊驅。

其次,要建立建設合作創新開放平臺,以疫情期間的健康碼為例,小小的綠碼背後體現的是多方位、多個機構、多個實體之間數據的聯合、打通和計算,這才使得用戶在打開的一瞬間能為每個人快速準確地計算出健康碼的顏色。

因此,劉偉光認為,隨好康據智能技術的發展,共享智能、聯邦學習,包括區塊鏈、隱私保護技術的結合,更多銀銀協同、銀保協同之後,會導致整個金融業態的完全開放。

最終踏入人工智慧與數據高度結合,金融與實體經濟高度集合的智能化時代。

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張曄指出, 企業存在的根本在於其為客戶所創造的價值,如何運用先進的數字化技術、互聯網技術幫助企業做業務流程創新、業務模式創新,為客戶創造價值,這是整個數字化方面的重要主題。

張曄認為,目前數字化發展的四大趨勢:

  • 一是客戶行為及客戶連接正發生多元化和定制化的深刻變化,
  • 二是產品形態軟體化和服務化,
  • 三是供應鏈形態個性化、定制化和資訊化;
  • 四是產業鏈形態全渠道、全鏈路、社交化、智能化。

張曄分享了騰訊企點以客戶為中心的數字化案例,以產業鏈形態中的需求端為例,騰訊企點之前很多客戶通過公域來做連接,如搜索和電商平臺。

在未來,企業和客戶的連接會逐漸向私域連接變化,譬如說企業之間的官網、呼叫中心,企業的APP,企業的線上線下會議等。

除此之外,騰訊企點通過社交化、智能化和平臺化的產業智聯的平臺型解決方案來幫助產業上下遊來實現降本增效。

因為上下遊和產業生態的協同歸根結底還是人與人的協同,所以通過微信、QQ、即時通訊、騰訊會議、直播等去加強上下遊的連接,可以極大的提升溝通效率。

而微信公眾號、微信小程序則可以加強交易前、交易中、交易後服務的對接,非常適合開放生態的協同。

實現數字化連接以後,這種智能化可以極大提升流程的自動化和資訊化,驅動業務模式和流程創新,為客戶創造更大價值。

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平安銀行在2017-2019年期間,提出科技引領的零售戰略轉型;在2020-2022年的新戰略中,依然堅持「科技引領」。

「科技引領」既包含人才管理,也包括對前沿技術的研究和投入使用。張斌介紹:」科技引領是要求整個組織都要擁抱科技,以科技為生產力,利用科技手段來解決問題和創新,去給客戶提供更好的服務。」

張斌分析, 金融服務日益線上化、生態化、場景化,金融機構的能力要向一流的互聯網公司看齊,傳統的銀行技術體系亟待數字化轉型,因此他們選擇了雲原生的技術發展方向。

雲原生具有高並發、可彈性擴展、高可用、可容錯,敏捷交付和部署、松耦合、易於維護的特點。平安銀行基於雲原生的PaaS技術體系平臺,面對金融交易與查詢交易混合時,可以支持10萬個TPS,大大增強了對系統支持和保障能力。

與此同時,數字化轉型也要考慮研發體系的管理與演進。張斌指出,我們如今處於一個快速變化的環境, 未來一定是數字化和智能化的時代,戰略轉型的實現必然要做到敏捷。

推進開發運維的一體化端到端平臺,支持近9000人的科技團隊實現大規模敏捷研發,保證交付質量,對平安銀行而言,顯得尤為重要,這也正是其數字化IT效能的體現。

張斌總結,要實現應用的數字化和智能化,需要數據平臺和AI平臺這兩個強有力的支撐,平臺化能支持大規模運用數據和智能改造流程,而AI平臺智能化才能推進AI在各場景中的應用。

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程浩提出,去年美國上市了很多To B企業,特別是SaaS公司,而且估值非常高。不止國外,在國內,企業服務熱潮同樣澎湃。

原因有四:

  • 一,是中國的互聯網及移動用戶自然增長的放緩,導致流量紅利消失,迫使企業進行降本增效,注重精細化運營;
  • 二,是勞力市場人力成本上升,致使企業需求從「人」轉為「產品」;
  • 三,是國內規模化的甲方大量出現,促生了企業服務時代的到來;
  • 四,是與過去相比,企業更加重視降低管理成本;

基於此,程浩認為,中國To B時代已經到來。

過去,我國To C領域匯聚了非常優秀的創業者和從業者,面對To C紅利的消失,許多人想轉做To B領域。

那麼To C和To B分別有哪些關鍵指標呢?程浩作了一個類比, To C是DAU,電商公司是GMV,SaaS公司就是ARR。

什麼是ARR?收入分一次性收入和Recurring收入,Recurring也就是所說的AAR,年度可重復收入,AAR對於企業服務來講,它的重要程度相當於APP的DAU,也相當於電商的GMV。如果To B只有一個指標,那就是ARR。

程浩認為, 未來To B行業的發展趨勢將是企業軟體消費者化、IT決策業務化、IT資產費用化、消費決策主動化。

因此,未來企業服務的核心競爭力是用標準化產品滿足碎片化需求。

所謂標準化產品就是將產品版本化,且市場上的產品版本越少越好。而如何用標準化產品去滿足不同客戶的碎片化需求則是一個好銷售最重要的功課。

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2020年,由於疫情,在消費總量下降4%的情形下,煙酒、食品等必選消費品反而比2019年同比增長了5.1%。

這也促進了消費投資和創業的火熱。尤其是成立不到五年的完美日記的上市,產生了極大的財富效應和示范效應,所以,許多投資人和機構紛紛轉投消費品。

除此之外,在過去兩年中,許多TMT投資機構傾向於認為,隨著快手、知乎的上市,以及據報導抖音等平臺的即將上市,覺得互聯網平臺或是新媒體市場發展已趨穩定,平臺型的機會已經變得很少。

但李豐卻指出,歷史證明,每一次當上一個周期的超級平臺們開始陸續完成上市之後,通常也正孕育著下一個周期的新平臺。

李豐認為, 對於消費創業者來說,2021年,必選消費品在理論上會持續增長,但可能不一定會維持高增長態勢。大家的投資也會趨於理性。

此外,李豐對互聯網平臺的發展非常樂觀。他認為,如日中天的各大互聯網平臺的上市,必然會帶來資本市場對其盈利變現能力的顯著提高。在此情況下,反而是下一個周期新平臺破圈而出的大好時機。

所以,李豐認為,整體來看,2021年的消費投資最熱門的消費品品牌的投資和創業賽道也許還會持續一小段時間,但從全年來看,會傾向於理智,也許還會面臨泡沫破裂。

而在互聯網領域,因為大平臺要忙著開始變現和賺錢,反而新平臺開始有機會綻放和出現。

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劉士遠介紹,醫學影像AI產品主要有優化工作流程和以疾病為中心的檢查、診斷、預後治療兩類。

在優化工作流程上,AI產品被應用在前臺預約、技師掃描、 圖像後處理、診斷報告、 治療決策、療效評估、隨訪觀察等多個環節,大幅度提高了工作效率,減輕了醫生工作負荷。

同時,基於深度學習方法,AI還可以實現圖像重建、無接觸式影像掃描、圖像質控。

劉士遠認為,未來AI還可以應用在結構化報告中,提升臨床診療水平,也能將醫生的價值發揮到最大。這也是將來AI落地的一種賦能形式。

在以疾病為中心的模型構建上,AI已經應用於多種疾病的診療過程中,包括神經、頭頸、胸部、心血管、乳腺、腹部以及骨關節等。

劉士遠表示,2020年和2021年是人工智慧影像產品的突破年,多款產品獲得國家藥監局的三類註冊證,未來還會有更多產品應用到臨床中。

不過,劉士遠也提出自己的擔憂,就是目前AI產品生產廠商較多,各自為政。

如何將廠商的產品進行整合,形成一個良好的生態,這是未來廠商和醫院應該共同探討的話題。

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侯翔宇談到, 當前優質醫療資源不足和分配不均,導致大醫院仍然人滿為患、基層醫院能力發展受限。尤其新冠疫情爆發加速醫療臨床和應用端整合數字+技術融合。

數字+醫療的需求更加具象和細化,GE醫療基於自身的優勢規劃的數字賦能戰略,聚焦智能設備、智能管理、智能臨床,並基於Edison數字醫療智能平臺,打造智慧醫療生態。

智能管理范疇中的智能影像而言,GE醫療推出了遠程影像質控平臺,針對龐雜的掃描操作,可以將設備操作界面與上級專家共享,配合視訊會議進行實時互動,幫助基層技師獲得遠程指導。

最後,通過一鍵式管理推送,實現集團內/多院區的設備掃描協議共享,方便醫聯體內高年資技師對不同院區的掃描質控督導。

在遠程診療中,CE醫療則將影像系統搬到雲端,實現雲協同、雲會診和雲報告。

比如,在一個區域內的醫聯體、醫共體內,可以通過遠程的方式,由上級醫院的專家幫助基層醫院進行報告的書寫和審核等等工作,實現醫療資源下沉的目的。

在院內管理與流程效率優化方面,GE醫療的企業級數字化平臺包含了從智能業務平臺、教學科研到決策管理等,服務資訊、影像、介入領域的工作流並助力診斷決策。

以企業級智能多學科介入平臺為例,其可在臨床術前導診、術中記錄、術後隨訪等醫療過程中,實現精準診療、精細化全管理,並提升了臨床科研效益。

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胡魯輝從科技發展趨勢談起,認為數字化其實不是新概念,而是早就出現,只是最近幾年被重新定義,產生了更大影響力。

可以說,每十年技術就有一個重大演變,數字化是科技發展的核心,數字化的程度影響了技術的發展和人類生活方式。

就數字化來說,目前國內中臺的概念很火,典型的就是數據中臺和技術中臺,主要表現在組織架構的創新和技術架構的創新。

他認為,中臺是一種理念,並不是單純的技術。但中臺只是解決一些問題,在認識數字化時候首先要認識中臺,但不代表有了中臺就可以解決數字化。

以微軟對數字化轉型的認識舉例,微軟CEO強調了五個方面:

  • 數字化技術的強度核心關鍵是無所不在的計算能力;
  • 要做數據管理、數據治理,將數據應用到業務中;
  • 數字化的目的是要幫助企業實現發展;
  • 數字化能全方位提升能力;
  • 建立信任能力。

針對數字化2.0的概念,胡魯輝提出六點: 雲3.0、數據3.0、智能工程、數字思維、精準運營、業務價值,只有懂得了這些理念,才能幫助實現數字化2.0。

不過,現在已經進入了數據3.0,也就是智能數據雲(data cloud),需要把智能和雲計算的能力,與數據結合起來,實現數據的應用,將數據整合到業務中去。

數據3.0主要體現兩方面的轉變:一,數據閉環,端到端能夠應用起來,實現流程上的閉環;二,將能力結合起來。

如何將數字化2.0的架構是什麼呢?胡魯輝認為,以雲和邊緣計算為底層,上邊分布著物聯網、AI、AR、blockchain、新能源等能力,能夠賦能於B端和C端,最後是各個數字化應用。

賦能的場景有很多,以零售舉例,數字化可以應用到兩處:

一是物流、供應鏈、庫房這些可以廣泛的深入應用數字化,同時把各個方面結合起來,從零售的供應鏈到倉儲到購買到配送,實現供應鏈智能化;

二,可以把本來是分散的內容,實現全局來規劃,進而優化零售全領域。

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梁立湘介紹,美的的數字化轉型, 主要是以智能精益工廠為核心,智能自動化、智能機器人、智能物流、智能資訊化、移動大數據、物聯網集成六大核心技術作為支撐,從而實現美的的智能制造。

整體轉型可以分為三個階段:

  • 數字化1.0,從2013年到2015年,主要通過六大運營系統、三大管理平臺和兩大技術平臺的統一化,解決了各事業部系統分散、數據統計口徑不一致的的問題;
  • 數字化2.0,從2016年開始,用數字化賦能美的內部,數據驅動C2M定制,聚焦數字營銷、數字企劃、柔性制造,從而將結果型管理轉變成過程型的管理推進;
  • 工業互聯網,從2018年開始對外發布美的工業互聯網平臺。
  • 2020年美的集團戰略升級,以數據驅動業務運營,實現全面的數字化和智能化。

關於美的工業互聯網平臺,梁立湘表示,結合美的集團IT、美雲智數的軟體研發能力,還有機器人和自動化的能力,並將全球30多個工廠的50年制造經驗進行整合,打造了「制造業知識、硬件、軟體」三位一體的工業互聯網平臺,2018年首次對外發布。

這一平臺,從下到上包含了能力層、應用層、商業層、產業層,每一層都設置了對應的安全防護策略。

  • 能力層,分為IaaS和PaaS層,IaaS層是通過美的雲提供雲基礎設施,Paas層包含了工業大數據的能力,同時也開放給合作夥伴;
  • 應用層貫穿了營銷、研發、制造、管理等相幹的領域;
  • 商業層,主要是基於平臺應用和能力的底座,可直接對企業提供智能物流、精密模具、自動化工廠、智慧樓宇、醫療自動化等商業服務。

同時,美的還通過大數據、AI的應用,使生產中數據透明可控,把原先通過人工方式做的事情以AI進行取代,使整個效率得到全面提升,準確率也有了保障。

基於這樣的能力,美雲智數自2017年對外運營以來,通過智能制造,物聯網,大數據,雲計算,移動互聯網等相幹技術,為工業互聯網、智能制造提供公有雲、私有雲相幹的產品,廣泛應用於40+細分領域、300+行業領先企業,幫助企業全面提升運營效率,實現數字化運營。

以恒安集團為例,通過美的構建的制造數字平臺,打通整個制造全價值鏈的資訊,貫通倉儲到配送、生產到交付、現場到管理閉環的全過程,並獲取了設備數據,來構建數據體系,實現恒安團隊數字制造的提升。

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俞大海認為,過去的20年半導體顯示發展迅速,從CRT到LCD,再到OLAD,QLOD再到現在的迷你LED,這是非常龐雜和精密的制造過程。

如今市場的半導體呈現出尺寸越來越大、分辨率越來越高、動態範圍越來越高、內容越來越多四大特點,這樣的發展趨勢也對生產制造廠商提出了更高的要求。

TCL作為目前國內唯一一個與三星、LG同樣保持競爭力的企業,最離不開的就是智能化和數字化。在產業布局上有三大產業集群:核心布局是半導體顯示和材料、半導體與新能源、智能終端。

作為核心產業集群的半導體顯示和材料,TCL以華星半導體智能制造為代表,利用數字化和智能化創新,推進了新型顯示技術、材料以及工藝,使電視面板市場占有率全球排名第二,手機面板全球第三,電視出貨量全球第三。

俞大海表示,從建廠之初,就結合制造業典型的九大應用場景,建立了從研發、採購、生產制造、物流、市場銷售、財務和平臺的整體制造模塊,且都使用了自動化和數字化系統,在平臺長進行了布局。

數字化轉型是智能工廠業務轉型的一個主要方向,利用人工智慧和數據科學,是未來的一個長期戰略。在人工智慧和數據上,半導體面臨著市場和用戶需求不穩定、數據孤島、傳統技術門檻高對專家依賴性強等問題。

面對這些難題,TCL的解決辦法就是通過人工智慧和工業深度融合,提高產品質量和產品工藝,讓AI替代重要環節中的人力,並制定了智慧研發,智慧生產以及智慧供應鏈三大模塊。

同時,還上線了數字化業務平臺、數字化中臺,實現技術中臺、數字中臺和業務中臺的無縫對接,保證了靈活擴展的業務開發的基礎,不僅實現了降本增效,還提升了在制造業的競爭力。

在他看來,半導體顯示未來一定是走向更大的尺寸、更高的分辨率,以及更龐雜的新型顯示材料的技術。而且 隨著與人工智慧相結合,未來半導體顯示一定會更加重要,未來應該是顯示無處不在。

他還認為,人工智慧帶來了無限可能性,希望可以利用人工智慧幫助企業獲得更有價值的產品,提升企業的最終競爭力。

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劉東穎從三方面介紹:生態分析、數字化轉型戰略及舉措、經驗教訓。

在劉東穎看來,房地產經遊記業處於居住生活的立體交叉的生態圈內,房地產經遊記業正處於變革時代,借助數字科技力量, 形成生態體系,賦能新的數字化業務模式。

我愛我家作為房地產經遊記業的傳統龍頭, 正在通過數字化轉型提升能力, 實現產業升級。 我愛我家從雲計算、大數據、人工智慧和物聯網等技術著手,以「雲上愛家」和「數據愛家」兩大基礎支撐,強化房客源、員工與產業生態三大數字化轉型。

對於如何推進數字化智能平臺的建設,劉東穎認為,她將從業務、架構、數據等方面,聚焦企業架構的六大領域問題著手。

具體而言,我愛我家將繼續推進業務層面的數字化戰略研究,並在數字化轉型背景下,拓展業務敏捷性與創新研究的試點;

推進業務、數據、技術、管控架構的整體設計,完成數字化應用中臺方案設計、遷移方案設計及改造建設;

從數據層面完成與之相幹聯的「智能價值驅動應用服務設計、建設及推廣」「智能平臺方案設計與建設」,推進企業數據架構及數據標準定義執行。

最後,劉東穎表示,數字化轉型沒有捷徑,只有腳踏實地走下去,才能期待更好的未來。

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作為喜茶前CIO,陳霈霖一手打造了喜茶的數字化轉型,實現從0到3000萬會員的巨大變化。

根據自己的經驗,他總結出企業的智能指數等於員工人數減去Excel的人數,一個企業的數字化程度跟企業用Excel的人相幹。

在他看來, 數字化轉型的本質就是在執行上把所有的Excel打掉,變成一個個基於網頁的系統,讓所有的員工還有不同的部門,可以在上面一起協同工作。這是他在2017年提出的理論。

最直接的成果就是喜茶GO小程序,但在這背後需要的是一個龐大的結構化數據系統。如門店管理、商品管理、訂單管理、內容管理,這都需要一個系統來支撐。在面對當時眾多的後臺系統時,他得出結論就是都逃不過excel表格。

他將數字化戰術總結為三大支柱:數字管理系統、數字營銷、數字引擎。要想實現這一目的,先得有技術,讓數據上雲,形成企業的資料庫,再將企業數據進行整合,形成業務,最後就是讓數據發揮價值,實現數據連接。

但要實現數據連接,並不需要很龐雜的過程。他認為,在數據連接一切之後,可以把整個公司都視為一張圖表,變成一個非常一站式的數字化工作平臺,在上面使用起來,就像使用excel一樣簡單,洞悉整個公司的一切。

以往想要實現這些,可能需要一個大數據團隊花費一年時間,但維格表只需要三天時間就可以輕松的把整個公司進行數據化,通過零代碼、低成本連接一千個不同的系統。

以此, 他總結出企業智能升級的三部曲:數據上雲、數據整合、數據連接。

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大會演講環節結束後,峰會對即將發布的「零售數智轉型 · 需求洞察報告」做了解析。

此次報告通過對20多家技術賦能商和零售企業的產品、業務線負責人、CEO、VP的訪談,獲得了近30萬字的一手資料,形成了25個零售數字化痛點洞察。

報告從前端消費場景、中臺消費者數據運營、後臺基礎設施三個角度對零售數字化的痛點進行了剖析,並挖掘匹配了業內經典解決方案。

經過與一線行業/企業專家的觀點碰撞,報告總結了零售數字化轉型升級的發展趨勢,發現了零售數字化賽道內值得關註的熱點。

未來雷峰網研究院,將為產業內外的關註者挖掘更迫切的產業需求,尋找更精準的解決方案,提供更有效的行業認知,輔助業務決策,實現經典行業認知和解決方案的能力復用。

報告完整版將於4月1日在雷鋒網發布,歡迎關註獲取更多零售數字化行業前沿資訊。

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大會最後環節,為了嘉獎新一代數字化代表企業,雷鋒網正式頒布「產業升級年度十佳賦能者」、「產業升級年度十佳踐行者」榜單。

入選「產業升級年度十佳踐行者」的企業:

平安銀行、阿斯利康、李寧、永輝超市、IBM中國、我愛我家、GE醫療、百果園、美雲智數、微盟集團

數字化全明星們的「沖突」:人性、業務、技術的無限戰爭丨鯨犀峰會 科技 第19張

入選「產業升級年度十佳賦能者」的企業:

阿裡雲、騰訊企點、京東雲、大搜車、科亞醫療、芯翌科技、博觀智能、閃馬智能、華世界、售後寶

數字化全明星們的「沖突」:人性、業務、技術的無限戰爭丨鯨犀峰會 科技 第20張

「鯨犀產業數字峰會」舉辦的初衷,不僅是順勢而為組織一場活動,更是希望將它打造為一場由業內最頂尖的企業家、工程領袖、CIO、解決方案專家、投資家,共同推進的一場數字化運動。

一場致力於將「數字賦能和實踐的標桿案例」推向傳統產業界、AI界、互聯網界、投資界、經濟學界的數字化運動。

未來,鯨犀的系列產業數字化論壇將持續舉辦。

數字破圈,標桿重塑。

下次見!

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END

多城開跑,誰是自動駕駛「硬核之都」

有錢,就能「造車」?

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