這一年，過得太快了！這恐怕是業內朋友最近感嘆最多的一句話。

又到一年一度需要總結的時候，回想一下，2020年百行百業最熱門的關鍵詞是什么？

通過中文搜索引擎來看，“新基建”的搜索結果超過4800萬條，“數字化”的搜索結果超過1億條。

在“新基建”背景下，以云計算、大數據、AI和物聯網等新興技術的帶動，對于全產業升級的重要性不言而喻，也加快了行業的數字化轉型。

大趨勢已來數字化成為新基建的主旋律

當前，數字新基建已被業界稱之為數字經濟發展的基石。有目共睹，我們確實面臨一個大趨勢，數字化成為了新基建的主旋律。

那么，時代的進步、經濟的發展、產業的升級、民眾生活的改善，深受以人工智能、區塊鏈、大數據、云技術、物聯網、5G等新興數字技術帶來的新一輪變革影響。

不僅如此，數字經濟對于國民經濟的貢獻備受矚目。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》顯示，2019年中國數字經濟增加值規模達到35．8萬億元，占GDP比重達到36．2%。

數字經濟以前所未有的改變，正在影響著這個世界，影響著中國的發展。全球云觀察分析認為，數字新基建如火如荼的發展，必將對推動國家治理能力的現代化，改變大家的工作生活和資源配置的方式，以及加快百行百業的創新發展，帶來舉足輕重的作用和深遠的影響力。

然而，企業數字化轉型卻因信息化水平參差不齊、企業規模大大小不一而面臨一些問題，成為推動企業數字化進程和數字經濟發展的障礙。

一是，新興技術促進了產業創新與轉型，同時帶動市場迅猛變化。這與傳統企業信息化建設周期長、更新升級慢有著明顯的矛盾，與此同時，傳統企業在這個方面的投入成本也高。

二是，對于大型集團性企業或組織來說，其各個分公司、部門或組織的信息化建設相對有一定的獨立性，各自為陣必然缺少統一規劃，容易出現重復建設，出現資源利用率不高的問題。

三是，更突出的問題在于，由信息化程度的高低差異，早期煙囪式的系統建設，帶來了企業或組織數字化的“轉型負擔”，特別是數據孤島備受業界關注，數字化進程越快，這個問題就越是突出。

四是，數字化的加快，導致企業多個系統性問題，特別是圍繞數據方面，在數據標準不統一、來源復雜、數據庫流量壓力不平衡等方面亟待解決。

五是，現有的系統無法更好滿足AI、大數據與云計算的應用需求。如在制造、物流等行業中，企業數字化轉型過程對于自動化、智能化的應用需求十分明顯。

六是，以數據為中心，多場景應用的智能化迫在眉睫。傳統企業的IT系統不夠敏捷，很難滿足多場景應用的創新需求。

針對企業用戶利用大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網等新技術，在企業數字化轉型過程中可能面臨的問題與挑戰，2020年11月最新發布的《新華三數字化轉型與實踐》白皮書指出，任何企業的數字化成功都是不易，對于傳統企業用戶來說，如何從數字化入門者發展成為領先者。對此，新華三數字化轉型成熟度模型將不同數字化程度的企業分為入門者、探索者、實施者、轉型者、領先者五大階段，并給出了每個階段的數條價值特征。

以這些階段和對應特征作為參考，企業既可以快速、方便、準確地定位自身在數字化轉型之中的階段，找準轉型起點，也可以對照下一階段的標志性特征來制定具體的轉型規劃，便于長期不斷審視、修正轉型工作。

由此而言，數字化成為新基建的主旋律之后，必然也給百行百業帶來了蓬勃發展的新機。后疫情時代，一切的發展都將與數字化關聯起來。

不過，任何企業想要更好地走向數字化成功，向數字化成功者學習并借鑒經驗也是不錯的選擇。

從我做起，讓數字化成功觸手可及

作為業界領先的數字化解決方案領導者，新華三一直以來以助力企業數字化成功為己任，致力于成為客戶業務創新、數字化轉型最可信賴的合作伙伴。

對于一個超過1．3萬人員工規模，覆蓋計算、存儲、網絡、5G、安全等全方位的數字化基礎設施整體能力的集團公司，新華三自身的數字化轉型之路，值得一看。

一般情況下，數字化轉型是一個循序漸進的過程，整體的進階將經歷信息化、數據化、智能化三個階段，信息化聚焦業務系統與數據記錄;數據化聚焦數據驅動與精細管理;智能化聚焦智能決策與業務創新。數字化轉型的過程主要由系列關鍵驅動技術進行支撐，包括大數據、云計算、數字孿生、人工智能及區塊鏈等新興技術的助力。

新華三集團高級副總裁、紫光云與智能事業群執行總裁陳子云表示，實現企業數字化成功，需要做好這三部曲：一是數據打通，融會貫通所有類型所有應用所有場景的數據;二是數據挖掘、分析與展現;三是實現業務的數字化創新。這三部曲相互之間，互相影響、互相推進、互相循環。

基于這三部曲的思考，在塑造數字化轉型的三種能力上，新華三尤為重視。一是，針對數字化聯接能力，覆蓋業務全價值鏈的信息化能力，建立包括業務、人員、智能設備的互聯平臺，形成大數據資源。二是，針對數字化洞察力，管理數字化，準確、靈活、清晰地展現數據，通過對數據的、分析來挖掘潛在規律和數據價值。三是，針對數字化創新能力，通過智能技術，創造新的商業機會，形成新的核心業務能力。

從2016年底開始，新華三對數字化轉型做了詳細規劃。在后來的四年發展中，歷經了四個明顯的數字化轉型階段。

2017年，效率提升的階段。完成業務和系統整合，支持超過200億銷售額，每年節省上億系統運費費用。

值得一提的是，在開啟數字化轉型的2017年，新華三便成立了由CEO擔任組長、CIO擔任副組長、各一級部門主管參與的領導組。從數字化轉型工作組誕生到針對轉型工作的業務分組構成，再到流程組到確立，流程組通過對原有流程的討論與分析制定跨部門的流程整合及優化方案，確保轉型之后 的新系統、新流程能夠獲得更高的執行效率，并形成環環相扣的整體業務流程革新。由此，構建了新華三數字化轉型中的頂層設計與部門協同模式，這對于后面數字化轉型的成功有著“綱舉目張”的作用。

2018年，數據決策階段。在這一年中，實現了數字化解決方案的落地實施，對外提升客戶交付能力，對內提高新華三集團精細化管理能力。

基于深厚的信息化基礎及2017年的平臺和業務整合，2018 年，新華三開始著手在各領域中推動流程、系統和管理層面的轉型，構建數據決策能力。按照這一思路對包括數字化資金管理、市場項目監控平臺、財務合并管理報告系統、數字化招聘全集團推廣、數字化報銷、服務成本核算等在內的20余個業務系統進行了全面的更新與整合，對內實現了數據驅動下的精細化管理，對外提升了客戶交付能力。由此，新華三在大幅提升集團管理效率和水平的同時，節約了大量人力、物力和時間成本。

2019年，智能創新階段。通過大數據、AI技術的實踐應用，持續提高業務決策能力，驅動新華三集團創新。推出數字大腦計劃，帶來以智能數字平臺和智慧應用生態的轉型加速。同時計算機視覺能快速洞察問題關鍵，助力企業減少操作質量問題超過了40%。

基于完整的基礎數據中臺，新華三集中了大量的業務數據，并通過建立符合自身業務需求的業務模型來加速業務流程， 減少工作中的重復性勞動，提升業務系統效率與業務決策力。目前，新華三上線運行的RPA機器人已70多款，每年可節約6000+人天成本。此外，在引入人工智能算法方面，帶來了高級別備件交付及時率提升到了97%以上，IT產品停產預留采購開支也降低了13%。從而標志著數字化轉型走進“無人區”，讓智能化深入到了新華三公司經營管理的每一步。

2020年，業務變革階段。實現了數據應用和業務決策的更加智能化，創造新的商業機會，通過業務變革，形成新的核心業務能力與數字創新型企業文化。

這一年中，新華三借助智能戰略引領的數字大腦計劃，持續推行基于數據的應用和精細化管理，以及決策的自動化和智能化，順應數字經濟的發展需求。

2020年初疫情期間，新華三通過使用VPN及VDI遠程桌面，實現了7000多名非研發員工的遠程辦公及8000多名研發員工的遠程研發，快速解決了疫情期間研發部門的復產復工需求。

與此同時，新華三也在設備生產制造環節全面引入了人工智能技術。通過將計算機視覺技術應用在產線上，新華三可以實時檢測產線運行狀況，并對可能出現的生產問題進行分析和預測。不僅大大降低了工廠的現場管理人員和工程師數量，還將生產操作導致的質量問題降低了40%以上。

非常明顯，從2017年開始到如今，新華三的數字化轉型與實踐經歷了效率提升、數據決策、智能創新、業務變革的四個重要階段，不僅實現了自身能力的不斷躍遷，同時也進一步構建了新華三數字化的整體能力與實力。

其中，新華三數字化成功非常關鍵的經驗分享在于：針對數字化轉型，新華三始終強調“一把手”工程以及部門間協調的重要意義，同時，新華三也在積極實踐敏捷開發與新技術的應用，力求讓轉型工作本身更具效率。

數字化轉型的四年重要經歷，不僅是新華三數字大腦計劃誕生的基礎，也為百行百業用戶建設數字大腦和實現數字化轉型帶來了最為直接的現實參考。

探索實踐，構建六大數字化轉型新范式

從我做起的新華三，讓數字化成功觸手可及。以數字大腦構建創新的智能數字平臺，不斷推進智慧業務應用實踐，同時以數字化轉型積極應對疫情挑戰，新華三在行業發展中，構建了六大數字化轉型新范式，獲得了備受關注的數字化實踐的成功。

在銷售大數據方面 ，針對新華三集團銷售業務數據存儲在不同應用系統，存在銷售數據利用率與價值發揮低的問題。通過構建統一的大數據平臺，對銷售業務流程以及各流程節點數據進行端到端拉通，統一數據標準，幫助面向各級管理人員分權分域提供數據服務，及時通過數字化手段進行業務分析和決策。實現了銷售KPI指標的實時呈現，通過數字化手段對企業經營分析過程進行更深入了解，實現企業的精細化管理。

在智能工廠方面 ，針對傳統煙囪式的業務系統的多個問題，以及IT系統運行效率的低下，運維成本高的難題。借助云計算、物聯網、傳感器、人工智能、大數據等多種技術，新華三為智能工廠構建了由設備層、傳輸層、邊緣層、云 邊協同、IaaS層、PaaS層和SaaS層組成的完整數字大腦架構。從而打通了從邊緣到數據中心到云的所有環節，實現了各個系統間的完整集成以及智能系統的升級改造，帶來了更智能、高效、高質量的產品制造。

在研發上云方面，針對研發工作的環境復雜以及受到疫情影響大，同時研發人員都需要專有設備，信息安全成本高，資源利用率低，升級不靈活。新華三研發上云的項目系統可同時提供10000+桌面云虛擬機，支持8000+并發，能夠實現動態資源分配和回收，保證硬件資源高效使用。滿足五大研發中心安全辦公、設計、日常辦公等不同等級的需求。從而快速解決了疫情期間研發部門的復產復工需求，保障了研發工作流的可靠性和持續性，以及研發數據安全性。

在智能備件預測方面，針對海量備件及相關預測數據依賴人工處理，占用大量人力成本。與此同時，部分備件物料庫存偏高，占用額外成本的同時增加庫存壓力。就此通過專門的數據倉庫結合AI中臺提供的機器學習算法，有效預測不同級別備件需求數量，降低庫存及管理成本， 并提升備件交付的及時率和準確率。新華三將人工智能算法的引入將高級別備件交付及時率提升至97%以上，同時可為備件計劃團隊節省每年20人天的工作量。整體減少采購成本，提升了備件利用率。

在數據中臺方面，針對不同的業務系統存儲并管理不同數據，且訪問模式單一，任何跨系統的數據匯總和統計都變得困難且復雜，同時也為系統帶來巨大負載壓力。而且數據利用率低，數據價值難以充分體現。為此，新華三構建了一個橫跨集團所有業務的統一數據平臺，實現了所有業務數據的統一存儲與管理，為決策分析與精細化管理提供堅強的后盾。借助數據中臺實現了數據資產化，帶來了直接的價值。

在員工畫像方面，針對企業管理層在組織調整、員工選取等方面缺乏直觀的人力資源與員工履歷績效依據，需要構建一個人才選拔培養的數據支撐平臺，實現人才流動的直觀展現。就此新華三通過數據中臺，全面打通多套系統中的員工信息，建立統一的員工信息管理平臺。清晰呈現組織的人力資源概覽和員工多維度信息，并實現組織畫像與員工畫像聯動，為管理層提供多人、多維度畫像對比。同時，可以根據員工各類標簽，支持不同條件的人員搜索，支持特定人群的篩選與挖掘，助力人才梯隊建設。

誠然，任何一個企業數字化轉型都不是一蹴而就，經過持續3年多的轉型實踐，新華三完成了自身從數字化轉型實踐者到領先者的升級。就此，總結出六個數字化轉型的經驗值得大家借鑒。

經驗一，永遠以解決業務問題為先。

經驗二，以敏捷開發為原則，持續集成、持續交付、持續部署。

經驗三，轉型必定會遇到阻力，一把手和主心骨很重要。

經驗四，IT部門要具備服務意識和專業知識。

經驗五，轉型要構建在可靠的基礎架構之上。

經驗六，踐行以人工智能為代表的新技術方案，提高創新能力與業務效率。

在數字經濟時代，順應數字新基建的發展大趨勢，新華三從我做起，在探索中構建新時代的數字大腦，讓數字化成功觸手可及。一方面，彰顯了新華三在數字化企業領域的歷史擔當，給百行百業展示了數字化轉型的成功之道。另一方面也為更多處于數字化轉型期的用戶、合作伙伴、供應商帶來了更大的信心。

一個基于數字化的全新商業與業務模式，才剛剛拉開帷幕，期待未來更多的精彩。

責任編輯：xj