华为数字化转型-为何很多企业学不好，也做不到

Hello大家好，我是人月聊it。

上周我在网上跟一个朋友聊天，他本身在甲方的一个信息化部门做IT总监，说他们的领导看了华为数据之道这本书以后，准备在公司做他们企业自己的面向客户体验的数据地图。

所以说接着这个话题，我们又延伸做了一些相关的交流和研讨。首先在这里我还是先推荐一下华为出的两本关于数字化转型的书，第一本就是《华为数字化转型之道》，第二本是《华为数据之道》。

两本书它的侧重点不一样，第一本书它是从整个企业架构规划和数字化架构规划的思路，从业务驱动数据业务驱动it的思路来谈整个企业数字化转型的方法论。第二本书华为数据之道，它更多的就会从数据治理数据驱动的角度来看，怎么样通过数据驱动来进一步推动企业的数字化转型。

但是我在和很多客户和合作伙伴，朋友沟通后发现一个问题。就是就是华为的数字化转型相当的成功，但是很多企业在看了华为的书以后自己去实践，或者说请华为出来的顾问帮助企业进行数字化转型相关咨询规划和平台建设实践。

实际上我们看到传统企业如果完全的去借鉴华为这一套方法论，真正能够做到数字化转型相当成功的少之又少，那这里面关键有什么样的一些原因呢？

其实我主要分析还是要去看华为数字化转型它成功的几个关键的要点。

第一个就是它前期大量的信息化，it建设已经搭建的业务和it的基础，包括华为2000年就开始推ISC集成供应链和IPD集成产品研发，包括后面推全球化的财务共享体系，智能制造体系，再到后面的完全跨越边界连接的全球化的办公协同网络，云网协同，云边协同。所以说它整个的业务基础和IT技术基础都积累相当完备。这是我想强调的第一个点。

第二个点仍然要去看华为的数字化转型，它其实是投入了大量的资金和人员来做这个事情，数字化转型绝对不是简单的上一个it系统或者是上一个数据平台，更多的是大量的前期业务的梳理，数据的建模、知识的沉淀。

第三个点就是华为的数字化转型整个周期相当的长，由于这个周期相当长，包括华为出的书里面我们也可以看得到，其实它从信息化跨越到数字化，它这个边界已经越来越弱，你已经很难分清楚这个事情究竟是信息化的事还是数字化的事情。

华为这个20多年所有做的信息化和数字化建设这么长一个周期，我们都可以把它纳入到数字化转型的范畴。但是以上三点面对我们外部的学习，华为的很多企业大部分都做不到，你没有这么大的资金人员的投入，你也等不了这么长的一个周期，包括你原来你本身业务it信息化的基础就很薄弱，在这种情况下面，你简单地去学习华为的数字化转型的方法论，希望一蹴而就，能够达到一些立竿见影的效果，相当的困难。

包括在两三年前，我就跟一个华为出来专门做数字化转型的顾问进行了这方面的一些沟通交流。他们去帮助企业做数字化转型咨询规划也面临同样的问题。虽然是在推广华为的整个数字化转型架构规划的方法论，但是很多企业真正到了后面实施落地的时候做得并不好，也就是说它整个数字化转型的效果完全不明显。

当然你可以说华为的数字化的转型的整个方法论太大，太宏观，太理论化了，但是更多的原因还是企业它本身的IT基础人员的和资金的投入方面存在严重的一些不足。

所以基于这个话题，我想延伸的仍然还是我们究竟应该怎么样去借鉴华为做好数字化转型这件事情，你不能够完全去照搬华为的方法论，包括我跟这个朋友聊天的时候，他还看了《华为的数据之道》，希望去借鉴华为的数据架构，去建设自己企业的客户体验数据地图。

我说你详细去看一下华为的整个数据治理平台数据架构的整体的架构，这个架构是相当复杂的，从底层的相应的数据湖的建设，到上层的数据模型建设，再到上层的数据分析数据应用，整个架构相当的复杂。

这个复杂不仅仅是技术架构复杂，还包括了管理治理体系，数据组织体系架构的复杂。华为做数据这一块的工作，它本身的人员投入也相当的多，包括你去看书里面就会看到，从人员角色分工他就分了很多人，有专门做信息架构数据架构的工程师，有专门去做数据开发的工程师，有去做数据分析的工程师，有专门去构建数据治理管控规范的人员。

所以这一些大量的数据架构，治理架构，包括人员的投入，大部分的企业它完全没有办法去照搬华为模式。包括原来我们谈到华为的数据地图里面，很强调一个很关键的内容就叫模型驱动。模型驱动希望在底层数据建模的时候去构建数据对象和数据对象的连接，我们这个模型不是简单的对象数据的模型，它同时也含了我们的业务模型，我们期望通过这个模型能够间接的映射上层的业务，我们通过我们希望通过数据模型的数据流去映射我们上层的信息流通过信息流去映射上层的业务流。

同样这个模型的建设工作相当的复杂，包括在三年前我就跟华为的一个朋友聊天，他是属于华为专门还有一个部门叫MBE基于模型的工程这么一个部门在做相应的一些交流。他也是希望我过去跟他们去交流一些关于企业架构方面的一些内容，在这个交流以后可以看到他其实很强调以后的数字化和IT建设更多的是基于模型驱动。在我前面讲数字延伸的一个视频，我我也专门强调模型它可以更加有效的去衔接你的现实世界和数字世界，达到一种数字原生和数字孪生的效果。

但是你要做到这样，你整个建模的成本相当大，而且这个建模不是简单的人员的投入，而是需要建模的人本身对于你企业核心的业务价值链全流程全部都需要熟悉，你才能做这个事情。

你想一下你要把整个模型都建出来可能需要花一年两年的时间，但是这么长的周期你上层的业务商业模式可能全部都变化了，所以这个对大部分企业都是不太现实的一个方法。当然我们更多的去借鉴华为的数字化转型之道，华为的数据治理的方法当然是有用的，更多的仍然要去结合企业的实践，更多的仍然是我一直强调的基于垂直的业务场景去驱动，这个垂直的业务场景可以是端到端业务流程的优化，也可以是基于垂直的一个数据分析应用场景都可以。

你基于这个垂直的场景，你只需要去优化跟这个场景相关的业务单元和数据单元，做到全流程的业务的贯通，做到全流程涉及到的数据的整合和应用，这个才是我们读完华为这个书更多应该去思考的一个话题。

不要一开始就想着大而全，而是要想着怎么样基于企业核心的业务场景和业务痛点问题，做到能够快速去迭代，逐渐去丰富我们讲到的业务中台或者是业务能力中心，去丰富我们底层的数据湖的内容和上层的数据资产，这个才是最关键的。

好了，今天就简单分享就到这里，希望对大家有所启发。