數字化轉型 "喊了"很多年，對于絕大多數企業來說，都是“知道”大于“做到”，盡管早就認識到了重要性，卻缺乏足夠的行動力，推進效果也并不顯著。

真正發揮價值的數字化項目落地的比例，從全行業的視角看，仍然處于較低的水平。然而，這并不能否認數字化的價值，也不能否認數字化“道路”的正確性。

企業數字化轉型的困難因素十分復雜，來自組織層面、環境層面、成本層面、利益分配層面、溝通層面、認知層面 ...

但數字化轉型的陣痛，是所有企業勢必要經歷的，只不過或早或晚，“過渡”的方式不同而已。

從數據科學原理上看，數據是對信息進行表示和傳播的最佳“載體”，其效率遠比語言溝通更高。

任何復雜的業務活動，只要能以數據的形式進行表示和記錄，就意味著存在一種更高效的替代解決方案。

數字化，意味著企業更加先進的生產力，對應著更加高效的生產經營效率和管理決策水平。

對于不同成長階段的企業，數字化都能起到決定性的“助推賦能”作用。但值得注意的是，大企業和小企業對于數字化的需求是不一樣的。

對于大企業來說，數字化的作用主要是在于“內控”。

隨著企業規模的日益擴大，業務條線越來越復雜，企業管理問題也越來越突出。

因此，數字化的重點主要在于提高企業的管理和決策水平。

一方面，企業需要確保復雜的業務標準、管理流程能夠有效落地。

在數字化技術的加持下，企業可以將各個業務環節“固化”，讓各項業務的具體執行過程都嚴格符合統一的制度和標準。

然而，每個企業的經營環境和業務范圍都大為不同，因此其業務規范和管理要求也自然不同。

對于大企業來說，很難找到一種軟件工具適用于所有管理需求，這也就是為何，大企業在數字化具體實施階段，對軟件的定制化需求水平更高。

另一方面，由于業務復雜性，大企業需要面臨各種復雜決策問題。大量的業務要素需要綜合考量，僅憑經驗隨意做出決斷，很容易給企業帶來不可估量的風險。

“數據驅動”的決策方法，逐漸在大企業組織中變得更加“流行” ...

與此同時，由于AI技術能夠自動發現高維數據之間復雜而隱晦的規律，并擅長于處理多模態綜合信息，因此在大企業的數字化項目中應用比例更大。

AI算法與數據中臺相結合，能夠很好地輔助大企業管理者開展面向各“經營主題”的準確預測和業務推斷，有針對性地采取措施提升業務指標，通過跨領域的數據融合分析，還能夠發現之前所“未知”的業務風險或商業機會。

盡管當前，部分大企業仍然在數字化方面表現得較為“拖延”，可能是由于之前信息化基礎太差或者短期資金問題的緣故，但是當企業的“管理漏洞”多到不得不去面對的時候，最終還要回到數字化這條路來解決 ...

相比大企業，小企業的數字化迫切性看起來似乎“隔靴搔癢”。

小企業的特點是，規模性、生存壓力大、資金流短缺、創新能力低、數據積累少。

在這種情況下，管理問題并不是小企業的核心問題，銷售問題才是最大需求點。

小企業對數字化的需求和對互聯網的需求，本質上沒有區別，其關注點就是在于能否帶來更多的“商機”和“流量”。

在互聯網時代，是被動流量的模式。商家把信息發布在平臺上，用戶通過信息檢索的方式獲取到商家信息，之后與商家建立聯系；

在數字化時代，企業的競爭力來自于主動流量，即能夠通過大數據分析方法精準鎖定高凈值、高潛力用戶，通過VR、數字人、AI智能客服機器人等技術手段，建立更有效和穩定的用戶鏈接 ...

無論對于大企業還是小企業，數字化都提供了新的思路和技術工具，幫助企業擺脫業務瓶頸，進入高增長的“快車道”。

當前，越來越多的技術企業開始聚焦上述“業務增長”需求，研發和建立有效的數字化場景和工具。

值得注意的是，由于小企業的商業模式仍處于劇烈變動期，低門檻的SaaS產品相比定制化往往更具“吸引力”。