企业数字化转型与腾讯数据产品探索之路

随着人工智能、数据分析等相关技术逐步渗透到各行业中，更多的传统企业面临数字化转型的需求，以求获得良好的、可持续的发展。而绝大多数企业的数字化转型，都离不开数据分析等技术及组织文化的升级。

本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，作者顾生宝，书中详细介绍了数据战略规划，企业数字化运营，客户智能运营，业务主题优化，行业应用案例。

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企业数字化转型的五个阶段

企业要进行数字化转型，通常会经过以下五个阶段，企业在每个阶段均需要有相应的能力。

▶ 第一阶段：大数据基础平台建设

在此阶段，企业内部并没有对数据进行相应的集成、清洗及整合，企业内部的数据散落在各个领域，形成一个个孤岛，数据质量也是存在的一个大问题。在该阶段，企业一般会围绕用户来规划相应的平台，比如CDP（用户数据平台）、MDM（主数据管理平台，或者用户大数据平台）等。在建设好大数据基础平台后，企业应针对用户、会员、市场等主题做一些研究及分析。

▶ 第二阶段：数据驱动运营

在此阶段，企业利用第一阶段建设的大数据基础平台可以生成大量数据分析报告，涉及行业趋势分析、产业变化分析、业务变化分析、商业模式创新分析、竞品及策略分析。在此阶段还可以围绕用户、市场营销、广告等领域，逐步优化原有的业务流程，构建数据指标体系，也可以用一些自动化运营模式替代原有的运营服务模式。企业的各业务部门在此阶段要逐步适应，擅长使用数据说话，并形成与部门核心业务相关的数据指标体系。该领域进行的数据分析，绝大多数可应用于运营业务。

▶ 第三阶段：用数据提升核心业务

该阶段的数据分析应用会由运营业务转向企业的核心业务，如生产、销售、供应链等领域。在此阶段，定出业务的核心目标变得比较关键，还要能满足不同部门查看基础的BI报表、数据指标的一些需求。

在该阶段，企业内部应有相对成熟的数据技术团队，能够负责该领域的业务咨询和技术方案的制定及落地。

▶ 第四阶段：企业管理决策支持

在此阶段，企业的各类管理决策（例如营销决策、运营决策等）都有相应的数据团队做策略分析和优化。在此阶段还可以解决企业面临的一些业务领域的问题，例如如何实现用户增长，如何实现销售额增长，市场研究如何做，产品创新如何做等。此时，可以找出企业发展过程中存在的一系列战略问题，通过数据分析技术帮助企业找到更好的解决思路，重点提升企业的战略决策。

▶ 第五阶段：内部创新

任何一家企业都会为特定的用户群体提供特定的产品、服务。企业要实现内核创新，就要更多地关注自身的核心需求，通过审视核心需求，利用创新商业模式、新技术，进行内部的创新。

企业外核创新是指随着新技术的发展，企业的核心业务受到外部环境的挤压，企业需要进行外核创新，支撑新业务的发展或者获取更好的发展机会，寻求新的业务增长点。

对传统企业来说，围绕上下游业务进行创新，也是发现市场空白点的好方法。比如航空公司围绕机票，做一些OTA业务（即在线旅游代理业务，携程、去哪儿都涉及该领域），美容企业涉足SaaS，保险公司做健康服务领域的生意。

总而言之，企业在进行数字化转型的过程中，要经过这个历程：

大数据基础平台建设——数据驱动运营——用数据提升核心业务——企业管理决策支持——内部创新

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企业数字化转型的组织架构及过程

企业在进行数字化转型时，自身的组织架构也应该有对应的一系列调整和升级。

一些欧美国家及一些国内企业会采用新的组织方式。下面总结了国内外企业是如何调整组织文化的，供大家参考。

▼ 组织架构及人才组成 ▼

1．企业数据组织结构

有的企业在其组织架构中引入了CDO（首席数据官）职位，负责管理整个企业中的数据资产。在这种组织架构中，一部分企业的CDO位于CIO（首席信息官）的下面，一部分企业的CDO与CIO平级。

企业中CIO与CDO的关系

想进行数字化转型的企业可以参考这两类组织架构方式。

2．企业人才组成

企业有了好的组织架构，还需要考虑在该组织架构下，什么样的人才构成能够帮助企业将大数据能力发挥得更好，以及更好地推动企业数字化转型。下图展示了企业中的大数据人才构成。

大数据人才构成

▼ 企业数字化转型的三要素 ▼

企业在进行数字化转型时，会有以下三要素。

数据化：搭建大数据基础平台，将重复的手工工作和流程数据化，由机器系统来完成。

数字化：利用大数据分析技术，提升企业的运营、管理、生产能力。

数据资产化：利用自身拥有的数据，提供可以变现的商业模式，进行数据变现。

不同的企业进行数字化转型的目标都不一样。在一些宝石、化工、化妆品等信息化程度比较低的企业中，一些工作流程需要进行数据化改造。在一些金融、保险、航空、汽车等有相对强的系统建设的企业中，提升企业数字化能力，利用数据分析技术提升原有行业水平是其努力的方向。

▼ 企业数据团队的组成 ▼

在企业的数字化转型过程中，还需要配备相应的数据团队，帮助企业更好地进行数字化转型。

企业数据团队

其中，数据分析团队及数据产品经理主要负责制定各业务线目标、规划数据指标及分析体系、制定数据应用战略，并提供数据分析报告。数据科学家主要负责提升某些核心环节的效率及开发数据模型等。行业顾问主要帮助企业研究及找到企业可以利用外部技术提升的业务领域，并能够和数据科学家一起完成解决方案。

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数 据 产 品

近几年，在互联网公司中，与数据产品相关的职位已经成为热门的职位，同时，在不同的企业里，对于数据产品有不同的定义。下面整理出一些常见的数据产品类型，供读者参考。

BI报表类数据产品：为企业做实时分析、制作可视化报表的产品。

SaaS类数据产品：围绕某个行业，规划并梳理整个行业的需求，将其转化成可以为整个行业所用的数据产品。

PaaS类数据产品：生态类或平台类的数据产品。PaaS类数据产品会涉及该生态领域中不同的B端企业，或者C端用户群体。

商业模式类数据产品：此类数据产品的特点体现在其商业模式设计上。贷款超市、汽车租赁等应用程序均属于此类数据产品。

垂直领域类数据产品：专注于某一个领域的数据产品，如墨迹天气、企名片等。

其他数据产品：如企业信息查询类数据产品。

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腾讯数据产品探索之路

下面向大家介绍腾讯公司的数据产品探索之路，供您了解互联网技术公司内部数据产品的探索及演变路径。

数据产品能力的演变

通过研究腾讯公司10年的数据产品开发历程很容易发现，在这个时间周期里，腾讯的数据产品定位经历了以下两个阶段。

腾讯早期数据产品定位为内部使用，支持腾讯社交、媒体、游戏及广告等业务。

腾讯当前数据产品定位为能力输出，提供平台并输出能力，为开发者提供服务，为企业赋能。

由此可见，腾讯在数据产品方面的探索历时很久，并且具有一定的前瞻性。

下面介绍腾讯公司如何定义当前的产品，以及给开发者和B端企业输出能力。

▶ 针对开发者

在移动开发领域，腾讯为App开发者提供数据挖掘分析能力、启用用户标签进行精准营销的能力并搭建稳定的推送通道，HTML5开发者提供页面分析的能力，为小程序开发者提供深入分析的能力等。腾讯的目标是帮助更多的开发者更好地利用腾讯平台进行应用程序开发，腾讯再通过这些开发者为C端用户提供更好的服务。

▶ 针对B端企业

腾讯针对B端企业主要提供以下能力。

• 提供大数据处理、机器学习能力及大数据平台。

例如一些机械制造企业能够通过腾讯公司提供的服务采集各类终端设备信息，也可以将自己的数据上传到数据处理平台中，使用腾讯提供的挖掘模型进行深入解析。

• 提供数字营销能力。

腾讯将其数据服务能力打包，作为营销工具在腾讯云对外输出，B端企业可以通过其提供的精准营销能力，找到更多的用户。

腾讯当前提供的大数据产品已经越来越丰富，从移动开发到提供机器学习、精准营销等服务，这些产品正在逐渐开发出来。

图书详情

《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》

顾生宝 著

本书是作者十年数据领域实践经验的总结，系统介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用，并在此基础上介绍了零售、快速消费品、汽车、航空、保险等行业的实战案例及作者的思考。

本书通过与企业数据相关的理论体系、行业案例、业务领域热点等，全面介绍了不同行业的企业中数据的管理、分析与应用，对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。相信不同类型的读者都能够从本书中获得自己想要了解的部分。本书实战案例丰富，适合想在企业中更好地利用数据的企业主、管理层、业务负责人阅读，也适合从事数据和 AI相关工作，关注数据和 AI在产业中应用的读者阅读。