编者按：在2021届全球技术领袖峰会上，阿里巴巴研究员吴翰清（花名道哥）结合自己的工作和对各行业数字化转型的思考数字转型本文是根据作者的现场演讲组织的。
我最近的主要工作是数字化转型，所以我想和大家分享我过去的工作经验和经验阿里云从数字转型的角度来看。从政府和企业的角度来看，数字化转型有着不同的目标和相似的方法。从政府的角度来看，我们看到的是如何通过数据带来的新工具实现数字化治理、数字化服务和数字化管理。从企业的角度来看，主要是数字化经营和数字化管理。
关于未来的领导力
今天是“技术领导力会议”。我们可以从领导力开始。过去，我们在工作中经常遇到许多矛盾和冲突。每个人都经常从自己的角度讲自己的逻辑和真理，或者试图通过一个例子说服他人。这种依靠“逻辑或案例”的管理模式自古以来几乎是一样的。但今天，在我们有了新的数字工具之后，我们有可能改变我们的管理模式、服务模式或社会治理模式。我认为这种变化是数字化带来的。数据比逻辑和案例更有说服力，因为逻辑是一种假设，案例是局部的，数据是真理和整体。通过推理和案例说服他人所建立的领导力只表明个人能力较强，而不是组织能力的释放。如果你通过讲述数据来说服他人建立领导力，那一定是组织能力的释放。由于数据在大多数情况下不能由个人完成，因此需要由组织建立多人协作系统的能力来完成。
为什么我们经常遇到工作差异导致执行失败的情况？因为每个人都有理由。站在a和B的位置上肯定有原因。a和B都是对的，所以推理是没有意义的。然而，通过谈论数据来解决差异是可能的，因为谈论数据就是谈论事实，而事实只能是一个。无论谁拥有数据，都将拥有更强的领导力。这是我对数字工具下新领导层的理解。
数字化转型的目标
对于政府或企业的数字化转型，最重要的是首先明确目标。政府重视人民的幸福感和获得感。数字转型最终应该反馈给人们的感受。企业关注的是如何提高竞争力，这最终体现在提高业务流程的整体效率上。
在过去的管理方法中，它通常以广泛的方式以结果为导向，例如在分解目标后将任务分配给下属。然而，数字化工具提供了更精细的管理能力，因此“从结果导向到过程导向”是管理升级的重要手段，管理更加谨慎。首先，我们应该明确具体目标，避免技术上的盲目。今天，我们在市场上看到了很多新技术，但这些新技术经常被媒体炒作。追随媒体或舆论很可能会陷入困境。在技术选择上要避免盲从，不要追求新奇和热点。我认为我们应该从商业目标开始。政府有治理目标，企业有经营目标。在这个目标下，让我们看看如何进行数字化转型。今天，我们不需要强调数据的重要性。最重要的是了解如何做到这一点，如何实现数字化管理，以及如何释放组织能力。在具体实践方面，我总结了三句话：用数据中心推动组织协调，用数据洞察力推动管理决策，用数据资源降低成本和提高效率。
数据中心驱动的组织协作
“数据中心”是在城市大脑建设过程中提出的理念。在一般情况下，将其称为“数据中心”更合适。政府和企业之间的组织协同是一个巨大的挑战，我们希望通过“数据中心”等工具来解决。数据中心是在组织内建立标准协议，定义标准数据字段，并使部门能够用数据语言完成不同业务之间的对话。
通过数据中心（如交通枢纽）等协议完成的企业间对话不涉及基础数据的开放。协议层在业务层面完成共享和交换，而不是在数据层面，因此不涉及各个部门的根本利益。这种安全属性是由分权带来的。数据中心不需要数据聚合，但允许数字服务连接。我们希望看到的是，通过数据中心，我们可以完成业务协作，并最终走向组织协作。从企业的角度来看，这种方法可以在内部和外部使用。在内部，它提高了组织内部协同管理的效率，在外部，它加强了产业链中生态伙伴的建设。我们需要管理的效率和生态的规模。
以政府的业务为例。例如，政府近年来一直在推广“一体化网络”。过去，当人们去政府窗口做生意时，他们可能不得不去许多佣金局，但现在他们可以在一个窗口中一次完成所有工作，有些人甚至可以在互联网上自己完成所有工作。“一网办”主要解决政府各部门之间的协调问题。政府部门既有部门也有部门，每个部门都是下属的，都是复杂的。现在我们需要高度合作。如果我们真的重新制定了政府的工作流程和职责，那么部门的权利和职责就意味着重新制定了政府的工作流程。这个过程漫长，挑战巨大。通过数据中心的方式，不涉及核心数据的统一聚合，而是在业务层面实现部门间的数据对话，在不改变现有组织结构的情况下解决协作问题。
例如，不久前，我的一位同事刚刚生了一个孩子。当这位母亲躺在病床上时，护士告诉她，可以安装一个政府应用程序，所有的新生儿程序，如户口和保险，只需点击一下即可完成。与过去的许多窗口相比，这种体验出乎意料。这种协调是地方政府不同职能部门之间的协调。不同区块的部门之间也有协调，如省际事务、省际医保结算等。通过数据中心的架构思想，可以快速完成线路和区块之间的协作。因此，我认为数字化转型的第一步可能是以这种方式完成高效的业务协作，最终走向组织协作和组织变革。
利用数据洞察力推动管理决策
第二件事是利用数据洞察力推动管理决策。今天，我们将从数据统计转向数据洞察。数据统计基于当前的信息系统。制作了一些数据统计报告，但数据洞察力必须清晰。得出了什么结论：这份数据报告意味着什么？当我们知道这些数据时，我们能做什么？这就是datainsight的答案。
从当今工业数字化发展的角度来看，我认为没有办法直接从数据和信息的全自动处理到更高层次的知识和智能，这在技术上是做不到的。因此，未来应该从简单的数据统计到深入的数据洞察。企业的业务分析应基于人工处理数据统计的结果和数据洞察的结论。最后，这取决于企业的资源应该如何配置。如何解决管理效率问题？在过去，决策是以经验为指导的，在未来，决策应该以数据为指导。从经验指导转变为数据指导是未来领导力最不同的部分。我们不依赖基于个人决策能力的知识和经验，而是基于组织能力产生的数据。
例如，在每家商店建立展示和服务标准的过程是相同的。连锁店可能负责每家店的质量检查。它可能不符合标准。过去，车间检查工作是用纸质表格填写的，存在时间滞后和准确性低的问题。数字化和在线完成后，它可以更精细、更即时地管理每家门店的运营。再比如，当门店推广活动时，总部需要知道每家门店的活动材料是否到位，商品陈列是否合理，某商家的新产品是否上架。基于实时客流分析，我们还希望比较促销活动当天营销政策的有效性。
过去，由于缺乏数字化手段，营销政策的反馈相对滞后。如果我们能够按小时反馈营销政策的效果，那么营销政策就可以按小时进行调整，并创造出许多新的商店游戏方式。
今天，在城市建设中，有许多建筑工地，许多工人在工地上参与施工。然而，在过去，这些工人是否按照安全要求进行施工，例如他们是否戴安全帽和安全背心，取决于管理者。如果我们今天通过数字化手段来规范工人的施工安全，实行全面监督而不是抽样检查，我们可以加强对不同施工区域的管理。就现场安全而言，死亡人数可能会减少。同时，它还可以实现员工工作的数字考勤，使真实工作情况透明，避免欺诈。这些工作量统计数据与工人的薪酬有关，因此现场经理不容易掩盖事实。我们相信通过数字化管理它将更加透明和公平。
利用数据资源降低成本并提高效率
第三，我认为这是通过数据资源来降低成本和提高效率。刚才我们讨论了数据的价值。目前，中国已明确将数据转化为重要的生产要素。在这种情况下，我们经常会遇到资源不足的问题，需要资源来弥补。一些固体废物焚烧企业每天焚烧大量垃圾。在其设备的实际生产情况下，一旦蒸汽量波动较大，就会造成不稳定和安全隐患。因此，一般设备旁边将有一个小房间，值班人员将分三班工作，观察锅炉蒸汽量的波动，并及时调整参数。这东西很累。过去，工作人员必须在四小时内操作锅炉30次。如今，在为它们制定了一个数字方案之后，通过1400多个数据源开发了70多种算法。目前，基本实现了自动报警和再响应，员工的疲劳程度降低了80%。这实质上是数据资源向人力资源的扩展，一个人可以做更多的事情。在生产经营过程中开发数据资源是企业未来降低成本、提高效率的重要途径。
结语
最后，我认为所有事情的成败取决于成本。这件事今天是否值得做取决于背后成本的投入产出比。这让我们回到了数字系统的建设。
如前所述，我们不能盲目跟随。我们今天在构建数字系统的过程中也做了同样的事情需要根据业务目标考虑成本。例如，以垃圾焚烧为例。如果最终投资比雇佣人员更昂贵，那么这可能很难做到。从企业的财务数据来看，除非有其他价值，否则可能不值得这么做。
对于数字转型，企业和政府的情况都是一样的。最后，它可能是整个事情的投资收益，这决定了是否有可能形成一个积极的循环，以有效地实施和推广。因此，我们不应该盲目地建立一个数字系统，而应该根据业务目标。
这是我从各行各业的数字转型过程中学到的。我们需要新的想法和新的工具来帮助我们进一步发展并进入下一阶段。(完)
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