数字化转型有很多目标,比如体验提升、效率提升和模式创新等。我们从《华为·数字化转型必修课》课程中学习到,华为是把用户体验提升作为数字化转型的首要目标。

这里涉及到几个问题:

  • 第一个问题,“用户”是谁?“用户”和“客户”的区别是什么?简单点理解,用户就是使用你产品的人,客户就是购买你产品的人,有的时候客户和用户就是同一个人,但是在不同的产品中这两个人的角色或者关系又是变化的。在华为看来,他们的“用户”包括是指华为内部的员工和管理者、使用华为产品和服务的消费者、客户,以及华为业务生态中的合作伙伴、供应商和开发者。可以看出,用户通常包括客户,客户是一种特定的用户。服务好用户,而不只是客户,是企业成功的关键因素之一。很多企业,往往只关注付钱的客户,而疏忽了真正的用户。
  • 第二个问题是,什么是“用户体验”?华为说,良好的体验不只是笑脸相迎那么简单。“用户体验”一词,是尼尔森·诺曼集团(Nielsen Norman Group)的联合创始人唐·诺曼(Don Norman)在90年代发明的,“用户体验包括终端用户与公司、服务及其产品互动的方方面面。”用他自己的话来说:“我发明了这个术语是因为我认为人机界面和可用性太窄了。我想要在这个系统中涵盖个人体验的全部方面,包括工业设计,图形,界面,物理交互,和手册。”根据百度百科,用户体验(User Experience,简称UE/UX)是用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受,它是主观的而非客观的,通俗来讲就是“这个东西能否给我带来价值,是否容易使用,用起来是否舒服”等。
  • 第三个问题,华为为什么把用户体验放在数字化的首要目标呢?这是因为用户体验是用户首先就会感知到的,不好的用户体验的产品,客户就不会继续用,其它东西比如效率、功能等再好也没用。华为希望数字化能让企业的业务可以让其用户的使用变得更简单、更快捷、更安全、更愉悦。

文中提到任总曾经批评华为说过的一句话“信息流跑不过物流”。咋一看,感觉不太可能啊,信息流通过网络光速传输,怎么可能跑不过轮子上的汽车呢?实际上,转念一想,在很多传统流程中,确实存在信息流跑不过物流的情况。比如在供应链中,货物明明已经通过物流送到了客户手上,但系统里面的货物状态还是显示为没发货。说到底,信息流还是人为操控的,信息不会自己流动起来,只有人才能让信息流动起来。

要实现数字化所要求的良好用户体验,华为认为要从五个层面递进式地去做工作。本文先谈两个层级。

第一个层级:全量全要素连接

这里有三个要点:

  • 全量:要覆盖所有业务对象,这就要求企业有统一的业务对象清单,并进行有效管控。
  • 全要素:是指每个业务对象的全部属性的数据都要被收集到。这要求企业要有明确的数据字典,以及数据收集要求。个人认为,这个有些偏理想了,实际上还是要根据业务需求来确定需要收集哪些数据。
  • 连接:数据不能是孤立的,孤岛式的,而应该是互相连接的。这要求企业必须有数据仓库。文中举了一个例子,就是智慧城市方案中,路口的数据、人流的数据、车流的数据之间要打通,才能做出智慧红绿灯系统,自动根据车流和人流信息去调整红绿灯的时间。

“全要素”其实还涉及到另一个概念,就是信息化和数字化的区别。60年代工业革命诞生的时候,诞生了一系列的信息化的手段,包括ERP,CRM,PDF,MS等等。

第一个区别,信息化系统都是事后记录系统,都是管理系统,不是给业务用的,是给管理人员用的,不是给用户用的,只是给少数专业人士用的。在做数字化的时候,要去构建整个行业所有要素,业务对象的数字孪生。信息化跟数字化的最大的一个区别就是它们能不能由一个事后系统一个记录系统,变成一个包含事前预测、事中干预到事后回溯这样的一个完整的业务作战使用。

另一个区别,信息化只需要业务对象的部分属性的数据,主要是管理性的;而数字化则需要采集业务对象的全量数据,包括管理性的和运行性的。

以航班管理为例,传统的信息化的航班管理系统只需要航班的机型、机务人员名单、起飞时间、到达时间、起飞城市、到达城市、是否准点等数据就可以了。但是,如果要做一个数字化航班系统,这些数据远远不够,还要收集飞机飞行过程中油耗、设备运行状态、沿途天气等等数据,为航班更精准排班、更合理油量、更合理路线等的决策提供数据依据。

第二个层级,实时。

实时,指的是数据的及时反馈,让数据实时发挥作用。道理很简单。比如银行业的风控系统中,如果做不到实时反馈,那么就无法抓住违规交易。还有比如电商中常见的商品推荐,如果不能做到根据用户的实时页面浏览数据,实时给出推荐的商品,那销售效果就会大打折扣。

要做到实时,必须具有实时大数据处理平台。在传统企业中,大数据平台往往偏批处理,主要是为了给领导层出各种报表,因为时效性要求不高,也许一天只能给出来就行。因此,这一层就要求数字化企业需要具备实时大数据处理能力。

小结 

综合“全量全要素连接”和“实时”这两层,对要做数字化转型的企业提出的需求主要有:

  • 建立企业级数据治理体系和数据架构,梳理出全部业务对象及其全部属性,建立数据字典
  • 建立IT系统的数据采集规范,按要求进行数据采集并实时汇聚到数据仓库,并通过数据治理体系保证数据的准确性和唯一性
  • 建立数据仓库,保存原始数据和处理后的数据,为数据连接创造条件
  • 建立实时大数据处理平台和数据中台,对实时采集的数据进行实时处理,并通过数据服务对外暴露
  • 建立数据科学家团队,根据业务需求,对数据进行各种形式的处理
                   

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