记者 | 邓晓娟

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

如今，数字化在全世界正掀起一场变革，互联网、制造、医疗医药、食品等行业纷纷搭建起数字化架构。然而，真正实施转型的企业很快便会发现，在数字化转型中，技术往往是变革过程中最简单的部分。

受访嘉宾：

蒋奇

TalkingData SVP&合伙人，曾担任三一光电子采购部长、瑞斯康达华东大区销售总经理、巴别塔商务副总裁等职务。拥有12年市场营销、上下游供应链管理等工作经验及多年的团队管理经验，对客户需求理解深刻。曾创办“微会议”等互联网行业新锐公司，为IBM、Oracle等巨头企业提供产品及服务。

受访嘉宾：

黄洋成

TalkingData首席架构师，专注于数据智能相关技术和产品。

随着互联网和移动设备的普及和深入，以大数据、人工智能、云计算为代表的数字技术日新月异，让数字经济这一新的经济发展形态比重逐渐提升。“十四五”规划中明确提出：“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”数字化进程的加快，使得大数据产业愈发重要，在国家未来发展纲要上占据重要位置。

《中国互联网发展报告（2021）》指出，2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重达38.6%（见图1），保持9.7%的高位增长速度，成为稳定经济增长的关键动力。产业数字化进程持续加快，企业数字化转型面临着一定的必要性和紧迫性。

数字经济已成为世界应对疫情冲击、加快经济社会转型的重要选择。其中，企业需要明确的是：并非为了“数字化转型”而数字化转型，而是为了“数字化”而“转型”。

图1 2016-2020年中国数字经济占GDP比重（数据来源：Quest Mobile）

现阶段，企业的数字化转型主要有两种模式：自建数据团队和使用第三方数据服务。前者更多出现在互联网头部企业，后者则是相对更独立的第三方数据平台。

TalkingData是一家创建于移动互联网初期的第三方数据服务商。适逢移动互联网浪潮高涨，TalkingData经历了传统行业向移动互联网转型的阶段，在过去一直扮演着帮助企业互联网化的角色，今天也同样面临着如何帮助企业接受数字化转型的挑战。

作为数据服务平台，在为企业赋能的过程中企业数字化转型与向移动互联网转型有何不同？互联网企业数字化转型之路该怎么走？如何理解“数据驱动转型”？企业数字化转型应该与当下哪些技术结合？带着这些问题，来听听TalkingData SVP兼合伙人蒋奇、TalkingData首席架构师黄洋成的经验与看法。

建立“数字孪生”

“数字化”并非新概念，只是随着技术发展与信息化进程的加速，其重要性在近两年重新凸显。当下，数字化转型的目标不仅仅是将线下的信息转到线上，或者单纯地降本增效，而是更加关注自动化和智能化，根据环境和基础设施的变化来重新定义企业业务。

企业数字化转型的本质，可以理解为建立一个企业的数字孪生或“元宇宙”：将基于物理世界的企业里采集的数据，传输到数字世界中汇集起来，在数字世界中还原和重建，并运用可指数级增长的计算能力去做大量分析、计算、建模等处理。最后再让数字世界产生的结果在现实物理世界中发挥价值。

当下的企业数字化转型与十年前的移动互联网转型有内在的关联性。从行业角度来讲，移动互联网转型与各行各业的作业方式、触达客户的方式有极大关联。“无论是为了适应技术进步还是交互方式的改变，移动互联网对交互方式的颠覆性改革都明显能够为企业提高整体效率。但随之带来的便是大量随机产生的数据，因此带来了许多对传统企业业务数据类资产转移的契机。”蒋奇说。

随着移动互联网中海量数据的不断产生、用户交互方式的多样化，客户需求随之增长，企业就需要更多、更深层次、更丰富的数字化服务来完善各个业务环节的服务，这便是企业数字化转型的必然性。

在移动互联网转型时期，企业面临的最大的挑战是：如何不断提升自身技术、架构、产品方面的能力来适应行业不断变化的形势？对此，黄洋成认为，从商业角度而言，技术最终还是要服务于业务的，但技术发展的周期可能常常无法与业务发展的周期完全贴合，从而出现“有技术无场景”或“有技术缺监管”的问题。例如，TalkingData在2017年就开始试图引进差分隐私、同态加密、可信计算、联邦计算等技术，2018年左右利用其中的技术实现了同时保护用户隐私和客户商业机密的隐匿查询的方案。但由于这些技术在当时行业大环境中相对超前，许多客户都不太敢真正尝试。直到2020年左右，隐私计算与联邦学习等逐渐被大家接受，应用层才会去尝试使用。这就是技术发展与业务发展无法完全贴合的一个缩影。所以，企业要转型成功，时机也是很重要的因素。

同样地，行业发展与行业本身的信息化能力、人才储备能力、对互联网的认知度等有直接的关系。不同行业对于数字化转型的认知有着较大差异，最领先的群体自然是有着互联网基因的互联网企业。由于互联网企业天生高度信息化，所以更倾向于高水平、灵活、轻型的SaaS数字化产品服务；金融行业在移动互联网转型时期的领先程度仅次于互联网行业，因为它们有充足的预算、足够好的人才配置及足够体量的客户群体基础。但随着近年来在数据合规等各方面监管政策的调整下，金融行业存在泛化和再认知的过程，在数字化转型的过程中受到一定的约束和限制。

因此，从行业角度而言，企业在做数字化转型时必须要对自身能力及资产数据现状做盘点，再选择适合的转型路径或服务商；而服务商则需要贯穿到每个行业的数字化路径中，从前期整体战略咨询，到转型过程中的深度支撑都要到位。无论是自有数据平台的建设、可应用，还是自有的存量客群运营或面向新客群的品牌营销，都需要有相应的私有化服务或SaaS服务来匹配。

先“资产数据化”再“数据资产化”

如今，企业数字化转型方兴未艾，大部分企业已处于移动互联网化的范畴，沉淀了一定体量的数据及资产。但数字化转型作为企业顶层战略，必然要重新规划及设计架构。因此，当前企业数字化转型主要遵循先“资产数据化”再“数据资产化”的原则。

• 资产数据化：企业需要有顶层规划，以及对自身能力、数字化转型的现状和未来目标的基本考量，并对企业自身整体资产数据现状做盘点。有了较清晰的战略和策略后，才能够选择相应的工具及服务进行数字化转型的下一步。

• 数据资产化：当企业已经可以用标准的数字化方式去统计、分析与运营时，即可逐渐进入“数据资产化”的阶段。让运营过程中存量沉淀下来的、持续产生的数据产生可量化价值，并在量化这些价值的过程中不断去调优、分析每一次运营效果的优劣，以此调整经营策略，进而让经营业绩更上一层楼。进入良性循环时，数据的价值变得可衡量，某种意义上就实现了“数据资产化”。

从应用场景来说，企业会期望资产数据化后的数据能带来一些价值。但以目前而言，企业大都只能通过数据来获得“What、Who、Where”等信息，但最终的理想形态是希望数据能直接形成决策建议，或者作为独立业务深入主要业务流程以支持自动决策。如今数字化技术已经非常成熟，但在大部分行业及场景下，数据到底如何最大限度地发挥价值，如何用数据来驱动数字化转型，依然处于不断探索的过程中。

“数据驱动转型”是决策方式的改变

在谈“数据驱动转型”之前，大家谈得最多的是“数据驱动运营”。实际上两者都可以理解为“决策方式的改变”。过去一个企业的经营决策很大程度上依靠经验或灵感，决策的效果伴随着很大的偶然性，没有可量化标准。随着互联网企业通过数据来驱动决策和运营的方式兴起，这个过程中所产生的可量化效能愈发明显，让许多传统企业意识到他们原本决策方式存在的问题，随之带动各行各业开始重视数据的使用。

数据驱动业务的核心在于“如何更好地协调业务的不同板块”。无论是在消费侧还是供应侧，如何用数据更好地去驱动决策的发生，且能将整个数据决策链条闭环，让所有决策的链路都可量化、可优化，让经营决策变得“有理有据”，成为了“数据驱动”的价值。

但在企业数字化转型时期，各行各业都必须认清一个现实：“转型”对于任何企业而言风险性都非常高，本身充满了不确定性。“数据驱动”本质上是一种方法论，因为运用方法论实现的结果与众人的期望往往会有一些差距，所以要正确认识“数据驱动”这件事，它虽不能够保证“一击即中”，却是一种可以让你不断变好的思路和方法。通过数据的闭环为企业指明优化的方向，再跟随数据的指引不断调优，正向循环。

数据安全红线不可越

在企业数字化转型中，最大的风险是如何在合法合规的前提下把企业的数据资产真正应用起来。相关法律法规会不断完善和变化，当规则和红线没有明确之前，长期经营的企业一定要守好自己的底线，不能因为短期利益冲昏了头脑。做数字化转型的无论是企业还是服务商，都要抱着对数据和用户隐私的敬畏之心，在流程安排、团队建设等方面都做到尽量让“合规先行”。“不管是产品还是项目的任何环节，只要影响了数据安全合规的规范，宁可不做这个生意，也不要去触碰红线，这是一个企业能脱颖而出并且长线发展的重点。”蒋奇说道。

随着各行各业数字化转型的需求愈发迫切，相关的法规、监管也在不断完善，如何在合规的框架里帮助不同行业的企业成功完成数字化转型，如何服务好头部、中小和长尾客户，是目前企业服务商所面临的挑战和考验。

与此同时，企业数字化转型不是一蹴而就的。当企业通过数字化能力解决经营过程中不断涌现的问题成为常态化时，便需要企业自身的开发人员灵活响应、熟练使用各种数据工具来解决问题。但由此也引发了另一种担忧：随着低代码/零代码、模块化开发的兴起，未来专业开发者的生存空间是否会被压缩？未来人才配置、人才需求方面会有哪些不同？对现有的开发者体系/架构将产生哪些影响？

数字化大趋势下，开发者还有哪些机遇

在数字化时代，物理世界投射到数字世界里的数据越多，数字世界里创造的数据也越多，对于开发者技术能力的要求也越高。但开发者的技术成长往往追不上需求的变化，这当中形成的缺口就需要使用类似低代码/零代码的技术，让非技术的业务人员也可以参与到数字化工作中。

数字化的最终目的是解决业务问题，如果可以提供相应的工具让业务人员来根据其更准确的理解来控制数字世界里的事务，或许还能减少许多技术的资源成本、跨部门的交互成本。黄洋成认为，这些能力并不会挤占技术专业的开发者的生存空间，因为市场的增长会比供应端的增长速度快，各方面职位需求都还在蓬勃发展；而低代码之类的产品，给用户提供了一种更灵活地与技术沟通的界面，对技术在业务里的应用和普及有很大帮助，从而又可以带来更多新的技术需求 。

如今，无论是技术还是市场，都在日新月异地变化着。因此，开发者应该考虑的不是如何应对当下的新挑战，而是如何让自己在面临任何挑战和机遇时都不被时代的浪潮冲垮。要么坚持深入一个领域，要么扩大知识面，向全栈工程师的方向发展。数字化是21世纪的宏伟工程，任何一个企业或个人都无法单独前进，需要整个产业链的力量同行。

人们总是抬头仰望英雄，却往往忘了，真正的英雄就是那些默默奋斗的自己。