엔터프라이즈 디지털 전환이란 디지털 운영 체계를 구축하여 엔터프라이즈 IT 아키텍처 업그레이드 및 관리 시스템 재구성을 포함한 엔터프라이즈급 변화를 실현하는 것을 말합니다.
IT 아키텍처 업그레이드는 엔터프라이즈 정보 시스템의 업그레이드 및 최적화를 의미합니다. 기업 정보 시스템 구축 업그레이드는 일반적으로 전자, 정보화, 디지털화의 세 단계를 거칩니다. 전자화는 초급 단계, 즉 기업이 단일 부서 어플리케이션을 위한 정보 시스템을 구축하고 오프라인 트랜잭션을 온라인으로 마이그레이션하며 운영 데이터를 "무에서 유무로" 운영합니다. 정보화는 안정적인 전환 단계로서 각 부서의 정보 시스템 통합으로 업무 중앙 집중화, 표준화, 표준화, 운영 데이터 "유무에서 통통" 을 지원합니다. 디지털화는 고급 단계로 엔터프라이즈 데이터 중심 비즈니스를 정밀하게 재구성하고 인공지능, 빅 데이터, 중대 건설 등의 기술 지원에 의존하여 기업이 운영 관리, 생존 발전을 위한 최적의 솔루션을 발굴하고' 데이터 자산' 의 가치를 발휘할 수 있도록 지원합니다.
경영 시스템 개조는 기업 경영 관리 지능을 가리킨다. "데이터 침투 및 공유" 기반 관리 시스템 구축, 적절한 IT 인프라스트럭처 기반, 기업 운영 데이터 자동 수집 및 광범위한 연결, 데이터 기반 비즈니스 본질 이해, 가치 창출 프로세스 통찰력, 비즈니스 의사 결정 및 민첩한 조치 수행, 비즈니스 혁신 및 린 관리 추진, 관리 "변화" 실현
디지털 전환은 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 기계 학습과 같은 최첨단 기술 수단에 의존하여 문화 선행, 조직 능력, 인재 지원 및 메커니즘 견인을 추진함으로써 기업이 내외부의 발전 저항을 극복하고 기업 관리 향상을 촉진할 수 있도록 지원합니다. 디지털 변환 후 기업은 일반적으로 네 가지 전형적인 특징을 보여줍니다.
기업의 효율적인 관리는 시스템과 데이터와 불가분의 관계에 있습니다. 현재 대부분의 기업은 이미 내부 정보 시스템 건설을 통해' 정보화' 를 실현하였다. 이러한 정보 시스템은 일반적으로 프로세스 중심의 소프트웨어 제품군으로, 사전 정의된 프로세스 처리 시나리오에 따라 긴밀하게 결합된 데이터 모델을 구축하고 데이터 수집, 규칙 제어 및 비즈니스 처리를 표준화하여 정보 출력을 형성합니다.
만물이 상호 연결된 디지털 시대에는 효율적인 의사 결정, 린 가치, 유연한 대응 필요성, 기존 정보 시스템의 모듈식 프로세스 지원 능력 간에 충돌이 있었습니다. 동시에 장기 경영 관리 과정에서 부서 간 시스템에 데이터 표준과 구경의 불균형으로 인한 정보 시너지 장애 축적이 심각하다.
기업이 직면한 구조적' 난국' 은 나날이 두드러지고 있으며, 주로 다음과 같은 측면에 나타난다.
디지털 전환은 파국과 대결을 위해 현실 세계와 디지털 세계의 융합과 상호 작용을 실현하고, 디지털 세계에서 연기를 시뮬레이션하고, 전략적 착지를 촉진하고, 경영 의사결정을 최적화하기 위한 것이다. 흩어져 있고 관련이 없는 데이터는 자산이라고 할 수 없으며, 데이터 자산의 가치를 깊이 높이기 위해 엔터프라이즈급 데이터 표준을 재구성하는 것이 필수적입니다. 기업 사업부와 기술 부문은 데이터 논리를 빗질하고, 데이터 지도를 구축하고, 데이터 표준을 명확하게 하고, 데이터 링크를 열고, 데이터 통찰력 및 데이터 애플리케이션을 전개함으로써 * * * 구축 * * * 이 필요합니다. 엔터프라이즈 데이터를 중심으로 기능응용 서비스, 구성 요소, 유연한 비즈니스 요구 사항 지원 데이터 융합에 기반한 가치 네트워크 구축, * * * 가치 증가 공간 창출
엔터프라이즈 데이터 맵
디지털 변환은 엔터프라이즈급 통합 및 변화입니다. 데이터는 변화의 원동력으로서, 일부 기능에만 서비스를 제공한다면 반드시 그 모든 가치를 발휘할 수 없고, 데이터는 관통해야 하며, 데이터 표준도 기업 내에서 통용되어야 한다. 기업은 비즈니스 맥락을 바탕으로 비즈니스 논리와 데이터 관계를 종합적으로 정리하고, 기존 프로세스, 제도, 시스템을 최적화하고, 안정적인 데이터 관계 커널을 형성하고, 시스템 아키텍처 최적화를 유도하고, 데이터 사용 효율성을 높이고, 데이터 자산의 가치를 높이고, 빠른 데이터 출력으로 관리 능력을 달성해야 합니다.
엔터프라이즈급 데이터 표준 재구성 관행에서는 통합 데이터 표준을 시작으로 프런트 엔드 비즈니스 프로세스 개조를 점진적으로 개선하고 소스에서 의미 통합, 논리적 명료함, 높은 표준 고품질 데이터를 생성하는 세 가지 단계를 따릅니다. 견고한 데이터 자산 기반을 구축하다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터)
0 1. 부서 간' * * * 동일 언어' 를 형성하는 엔터프라이즈급 데이터 표준 설정
엔터프라이즈 비즈니스 본선을 중심으로 비즈니스 시나리오를 정리하고 다양한 정보 및 양식 요소를 해체하고 정련하는 것이 엔터프라이즈 데이터 표준을 구축하는 기초입니다. 데이터 표준을 통합하는 과정에서 재무 정보를 시작으로 단일 재무 기록을 통해 해당 비즈니스 장면으로 드릴다운할 수 있습니다. 제품 유형 및 제품 생산의 전 과정을 경락으로 하여 비즈니스 논리를 명확히 하고 경제 비즈니스 시나리오를 원소 해체합니다. 관리 대상, 거래 기록 및 비즈니스 레이블의 세 가지 수준에서 데이터 요소를 규범화하여 명확한 데이터 관계를 형성합니다.
관리 대상 수준에서 단일 및 교차 전문 관리 객체를 고유하게 식별합니다. 단일 전문 관리 객체의 경우 기업 경제 문제의 전체 시나리오를 중심으로 각 전문 관점에서 가장 작은 단위의 세분화 및 비즈니스 속성 설명 요구 사항을 통합하고 관리 객체를 중심으로 자유롭게 조합할 수 있으며 멀티 뷰 컨버전스를 지원합니다. 전문 관리 대상의 경우 기업 조직, 고객, 자산 장비, 프로젝트, 비즈니스 파트너 등에 대해 전문 * * * 전체에서 사용되는 관리 대상 및 비즈니스 속성 설명 요구 사항, 데이터 정보 분류, 통일된 공통 데이터 표준 설정 등을 중심으로 합니다.
관리 객체 수준에서 데이터 요소를 정확하게 표현합니다
거래 기록 수준에서 거래 정보 전달 프로세스 및 경로를 규제합니다. 비즈니스 가치 사슬에 따라 거래 기록 규칙을 분류하고, 모든 종류의 문서에 대한 정보 필드를 표준화하며, 전문 * * * 과 함께 따르는 프로세스 관리 사양을 설정하고, 비즈니스 거래를 중심으로 데이터 연결 관계를 강화합니다. 예를 들어, 기업 내 계약, 주문, 송장 정보의 동족연계를 구축하고, 완벽한 수집 출처를 구축하고, 명확한 데이터 입력 기준을 구축하고, 다양한 문서의 무결성을 강력하게 통제할 수 있습니다. 이를 바탕으로 비즈니스 운영 및 온라인 기록 규칙을 명확히 하고, 데이터 소스를 동적으로 업데이트하며, 다양한 유형의 데이터 정보를 규범적으로 전달할 수 있습니다. 마지막으로 관리 객체를 정확하게 일치시켜 전체 문서 및 정보 체인으로 비즈니스 관리 프로세스를 정확하게 디지털 방식으로 재현할 수 있습니다.
업무 라벨 수준에서 규범적이고 통일된 라벨 체계를 세우다. 비즈니스 레이블을 구축하는 목적은 유사한 비즈니스 속성에 대한 전문 설명 간 접근 방식을 통합하여 관리 구경의 통일을 실현하는 것입니다. 엔터프라이즈 비즈니스 레이블을 작성할 때 다음 네 가지 원칙을 따릅니다.
명확하고 완전한 데이터 요소 및 데이터 관계에 의존하여 기업 경영 데이터 지도를 구축하고, 비즈니스 활동에 수반되는 데이터의 실시간 자동 기록을 실현하며, 비즈니스에서 가치로의 전환을 명확히 하고, 회사 운영 프로세스를 시각화하고, 디지털 건설 요구 사항을 정확하게 파악합니다.
데이터 표준 설정 방법의 예
02. 완벽한 데이터 침투를 달성하기 위해 비즈니스 프로세스 변환 수행
기업 재무 기반 디지털 변화에서 산업 재무 링크를 빗질하는 것은 데이터 할당 관리를 실현하는 중요한' 다리' 입니다. 재무, 비즈니스에 대한 데이터 정리 및 프로세스 개조를 통해 비즈니스 소스에서 재무 끝까지 각 데이터 항목의 생성 및 흐름 프로세스 규칙을 명확하게 설명하고 데이터 간의 상속 관계를 사용하여 실제 비즈니스 발생 프로세스를 재현합니다. 각 관리 객체에 다양한 링크의 데이터를 합산합니다. 이 과정에서 기업은 세 가지 영역에 초점을 맞춰야 합니다.
03. 유연한 출력 능력 관리를 위해 풍부한 데이터 응용 프로그램 시나리오
데이터 통찰력, 다중 시나리오 애플리케이션 실습 구축, 증분 혜택 집중, 비즈니스 행동으로 비즈니스 혁신 및 관리 변경 사항 달성 유연한 출력 방식으로 데이터의 의미와 가치를 깊이 파고 데이터의 축적과 검증 과정에서 다중 계층, 다중 도메인, 다중 시나리오의 비즈니스 관행을 형성합니다. 가치 신호로 관리 행동 변화를 주도하고 효율성, 효율성, 혁신 및 * * * 승리의 네 가지 측면에서 가치 창출을 이끌어냅니다.
기업 운영을 정밀하게 묘사하고 다양한 장면 정보 요구 사항에 따라 데이터를 유연하게 처리합니다. 다중 채널 보고서 및 애플리케이션 시나리오를 매개로 다양한 기본 데이터와 동적 데이터를 분석하고 비교하며 양적 평가를 제공하고 정보 출력을 지능적으로 최적화하며 의사 결정 및 비즈니스 의사 결정을 관리합니다. 기업 비즈니스 개발, 자산 관리, 고객 서비스, 조직 인센티브 등의 관리 분야를 중심으로 가치 데이터와 비즈니스 데이터의 집합 분석을 통해 기업 경영진 및 각 부서에 효율적이고 투명한 데이터 서비스를 제공합니다. 비즈니스 동기부터 시작하여 정확한 평가, 정확한 투자, 정확한 인센티브, 기업 경영에 대한 예리한 통찰력과 효율적인 의사 결정 능력을 향상시킵니다.
응용 프로그램 장면 만들기는 일반적으로 다음 다섯 단계를 따릅니다.
1. 시나리오 요구 사항 파악: 어플리케이션 시나리오에 서비스가 필요한 부서와 인력을 식별하고 비즈니스 요구 사항 및 시나리오 적용 예상 결과를 파악합니다.
2. 응용 프로그램 주제 설정: 응용 프로그램 장면의 목표와 주요 내용을 명확히 하고, 응용 프로그램 장면이 건설이나 서비스에 사용하는 중점, 요점을 파악합니다.
3. 데이터 소스 명확화: 응용 프로그램 장면과 관련된 비즈니스 프로세스를 빗질하고, 시나리오에 필요한 데이터 범주, 계산 방법, 데이터 소스 시스템 및 해당 비즈니스 논리 관계를 명확히 합니다.
4. 출력 방법 결정: 장면 결과의 온라인 또는 오프라인 출력 및 디스플레이 형식을 명시적으로 적용하여 장면의 향후 구현 사양 및 반복 규칙을 개발합니다.
5. 데이터 서비스 설정: 어플리케이션 시나리오 요구 사항에 따라 데이터 링크 정보를 정리하고 플랫폼 또는 시스템을 통해 관련 데이터를 호출 및 분석하여 장면 서비스 기능을 설정합니다.
데이터 표준 재구성 과정에서 기업은 "세 가지 변환" 을 실현할 수 있습니다. 첫째, "데이터" 에서 "정보" 로의 전환, 데이터 뒤의 관리 정보 디코딩, 보다 완벽한 상태 설명 형성 두 번째는' 정보' 에서' 통찰력' 으로의 전환으로, 정보 뒤의 상승가치를 발굴하고, 더욱 과학적인 예측 분석을 하는 것이다. 셋째,' 통찰력' 에서' 행동' 으로의 전환은 데이터 가치로 의사 결정을 내리고, 기업에 보다 지능적인 의사 결정 건의를 제공하고, 업무 관리 향상을 돕는다.
데이터 구현의 "세 가지 변환" 에 대한 심층적 인 통찰력을 통해 기업은 데이터 수집, 데이터 융합, 데이터 권한 부여의 어려움에 효과적으로 대처할 수 있으며, "비즈니스 각 말" 에서 "통합 데이터 언어", "데이터 패치 워크 세트" 에서 "데이터 통합", "비즈니스 데이터 관리"
0 1. 디지털 포용을 심화시키고 문화적 정체성을 키워라
언제나 어떤 기업의 변혁도 문화적 정체성에 기반을 두어야 한다. 조직 상하가 변화 이념에 대해 포용적인 태도를 취하고 디지털화된 이념을 기업 발전의 문화 혈액에 깊이 녹여야만' 수동적' 에서' 능동적' 으로, 내생동력이 변화를 지속할 수 있다. 기업은 개발 전략의 일환으로 디지털 변환을 심도 있게 배포하고, 적절하고 명확한 전략, 최상위 설계 및 로드맵을 개발하고, 각 계층 단위, 업무 부서, 직원 간에 보급을 선언하고, 디지털 건설에 대한 기업 직원의 참여감을 높이고, 변화의 실효에 대한 경험을 강화하고, 인재 팀을 이끌고 디지털 기술의 돌파구를 만들어야 합니다.
02. 사양 데이터 관리, 강력한 데이터 정보
일부 기업은 낮은 디지털 온라인, 낮은 데이터 소스 품질, 과거 데이터 오프라인 조각화, 데이터베이스 관리 패러다임이 떨어지는 등 데이터 수집 및 관리 병목 현상이 발생하여 기업의 높은 수준과 높은 품질의 데이터 애플리케이션을 제한하는 경우가 있습니다. 이러한 기업의 디지털 변환에는 데이터 통합 관리 기관 설립, 강력한 데이터 기반, 데이터 표준 표준화, 역사적 데이터 규범 거버넌스, 기본 데이터 및 성과 지표에 대한 인위적인 개입 감소, 디지털 변환의 원활한 구현 보장 등이 있습니다.
03. 글로벌 관점을 기반으로 비즈니스 통합 촉진
조직 구조가 비교적 크고 복잡한 일부 기업은 부서 간 의사 소통 조율이 어렵고, 데이터 * * * 공유 프로세스가 복잡하며, 콘텐츠 제한, 디지털화 및 비즈니스 컨버전스가 낮은 문제가 있을 수 있으며, 기업은' 비즈니스 간 컨버전스 협업 강화' 를 디지털 전환의 중점으로 삼아 조직 내 수평 및 수직 관통을 추진하고, 전문 간 장벽을 허물고, 컨버전스를 구축해야 합니다. * * 비즈니스 통합을 통해 기업 내외부의 자원 흐름에 대한 저항을 약화시키고, 내부적으로 전문 장벽을 깨고, 사업 경계를 넓히고, 전반적이고 업계 전반의 시각을 형성하다.
04. 디지털 애플리케이션 강화, 레이아웃 민감성 운영
전통적인 생산 요소 가치 창출 성장 모델이 안정화되는 상황에서 지식과 데이터 요소의 거대한 발전 잠재력을 충분히 발굴하고 가치 창출 차원을 확대하는 것이 관리 향상의 돌파구가 되었다. 기업은 심층적이고 입체적이며 정교한 데이터 관리 애플리케이션 시스템 구축, 데이터 컴퓨팅 분석 방법 반복 향상, 다양한 시나리오 애플리케이션 확대, 품질 향상 및 관리 향상을 고려할 수 있습니다. 점대선, 선대면, 결국 데이터 자산의 가치 창출 능력을 전체 가치 사슬, 산업 체인까지 확대해 기업 디지털 생태 네트워크의 핵심 역량을 증설할 수 있게 해 줍니다.
05. 인재 관리 심화, 전문 팀 단조
현재 일부 기업의 디지털 변환에서 인재의 병목 현상은 여전히 두드러지고 있다. 대규모 데이터 분석 및 데이터 통계 분석 전문 기술을 갖춘 기업은 인재가 적고 출처 채널이 부족합니다. 이러한 상황에 대응하여 기업은 지속 가능한 발전을 위한 기술 훈련과 인재 전략을 실시하고, 디지털 인재를 적극 도입하고, 기업 임직원 간부의 능력 개조를 심화시키고, 중점 전문 분야의 인재 양성을 강화하고, 직원 팀의 인재 구조를 최적화해야 한다. 내부 인재 양성에 초점을 맞추는 것 외에도 기업들은 외부 전문 서비스 역량, 빠른 학습, 업계 최고의 개념 기술 및 관리 관행 적용, 내부 및 외부 모두 수리, * * * 디지털 변환을 수행할 수 있는 전문 인력 팀을 단조할 수 있습니다.
디지털 변환은 향후 5- 10 년 동안 중요한 관리 변화의 방향이 될 것이며, 기업에게는 기회와 도전이 공존할 것이다. 한편, 디지털 중심 혁신은 기업이 내부 발전 저항을 극복하고 관리 향상을 촉진할 수 있는 기회를 제공합니다. 한편, 변화는 한 번에 이뤄질 수 없으며, 그 장기성과 복잡성은 기업이 조직, 기술, 문화, 관리 등에 대해 전면적인 조정을 해야 한다. 디지털화를 지속적으로 구축하는 과정에서 기업 자체의 발전에 적응하는 경로, 데이터 정보의 효과적인 집계를 실현하는 방법, 조직 내 직원 수준, 기술 능력 및 운영 능력 향상에 대한 디지털 관리의 요구를 어떻게 충족시킬 수 있는지 지속적으로 탐구해야 합니다. "신은 분명하고, 그 사람은 그대로 있다." 변화의 물결 속에서 변화에 대한 기업의 신념, 끈기, 급속한 진보에 대한 기술은 반드시 왕성한 활력을 불어넣어 독창적이고 혁신적인 디지털화의 길을 빠져나갈 것이다.
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