一切皆可数字化。
最近元宇宙的大热，让数字化的定义超出最初范畴。“数字化很大，宇宙都能装得下”，部分企业误入歧途，陷入数字化如何着手的困惑。
理想很丰满，现实很骨感。企业数字化第一步从何做起？
从需求开始
数字化始于需求，形成产品或解决方案，落地于业务和管理。
先举个例子。A企业，接到某园区智慧化需求，奔赴园区现场找园区领导调研，调研完成后，A企业风风火火投入智慧园区建设，大干5个月后，将园区交付成果。园区领导找来入驻企业代表，找来园区运营人员，进行系统上线，希望大家把智慧园区系统用起来。结果企业代表认为表单太多，填写工作量大，还有部分涉及内部保密，拒绝使用。园区运营人员觉得系统流程复杂，不够简洁，也不乐意使用。A企业不得不对智慧园区系统进行回炉改造。
A企业的案例，在数字化过程中并不少见，需求调研和梳理不够扎实，大干快上建设，容易走偏。
梳理需求，不是让业务部门层层上报，也不是发个问卷调查让员工填写，更不是参照标杆照镜子自查。
需求梳理是项技术活，需求理不好，很容易走偏。比如：把症状当需求，或者把局部需求当成整体需求，或者把领导需求当成业务需求，最终导致数字化规划变形走样，成了“形象工程”。比如 A企业，把领导的话当成全部需求，忽略了其他用户的需求，导致系统回炉再造。
需求梳理，建议由数字化团队与业务专家结合进行需求梳理。推荐三个方法。
1.分应用场景梳理。
应用场景是什么？是什么地点，什么时间，什么角色，要做什么事，遇到什么样的问题，输入是什么，输出是什么。
比如：某个建筑设计师，接到一个新案子，想看看公司的历史设计库里有没有相似的案例，历史案例分散到公司200个设计师的电脑里，这200个设计师还分属于3个大的部门，设计师要么线下问其他设计师有无类似案例，要么通过微信群或者 QQ群问，这么做效率低，并且检索的精度低。这就是一个典型的场景式的需求。
2.分用户层梳理。分用户层的目的是不遗漏其他角色需求。一个应用场景，参与的角色需求不尽相同。比如：业务操作层，需要的可能是提升效率，足够简单，或者不易犯错，免予处罚；管理内控层，需要的是追溯业务全过程，控制进度风险，方便奖罚；决策层，需要的是了解全貌、调度和指挥。此外，分用户层梳理需求时，还要兼顾外部用户的需求内容。
上文提到的 A企业智慧园区系统，企业用户是外部用户，而园区领导和园区运营人员则是内部用户。
3.MECE分析法梳理。
MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，意为：相互独立、完全穷尽）来自《金字塔原理》一书。这里指按照不同维度（比如事前、事中、事后）对某个复杂需求进行细分拆解，做到无遗漏，不交叉。
比如智慧园区，可以拆分成空间感知、设备感知、人员感知、能源感知、车辆感知、环境感知等几大类别。
需求调研，除了访谈似的问一问、听一听、记一记，还要到现场走查，看一看、想一想。场景再现，能够了解到现场的环境，对需求有更深刻的认知。信息越全面立体，越利于做分析，做出的解决方案也更靠谱。
需要强调的是，调研需求的时候，不着急确定解决方案。需求调研完成，要进行汇总分析，如有遗漏，要进行补充调研。
需求汇总完成，放到整体规划中，先想想这个需求值不值得用数字化的手段去解决，如果值得做，则判断优先级，明确解决方案。
找准价值
数字化不是赶潮流，不是花拳绣腿，一定是基于价值而生。那么，如何找准企业数字化的价值点呢？分享三个视角。
1.客户全生命周期视角。
这是一个外部视角。即从服务客户第一个触点开始梳理，梳理出客户全生命过程中的所有触点，围绕触点进行数字化。以零售业为例，触点有：选品牌、选址、装修、员工招聘、组货、上架销售等。以制造企业为例，触点有：产品设计、生产资料采购、部件代加工、仓储物流、批发零售。这些都是大节点，可以进一步拆分到更细的节点。
阿里巴巴的商业操作系统，为合作伙伴提供品牌、商品、销售、营销、渠道管理、服务、资金、物流供应链、制造、组织和 IT系统等11个要素的数字化服务，这就是基于客户全生命周期视角服务客户。
2.业务协同全过程视角。
这是一个内部视角。即梳理业务内部协同从开始到结束的全过程，找到数字化的应用场景。比如售前、售中、售后。或者是投放广告、分析商机、招商、签订合同、订单履约。
比如，某供应链平台，涵盖了采购商入驻、供应商入驻、采购管理、合同管理、履约结算、供应链金融，实现了从采购到结算融资的全业务协同。
3.企业管理内控视角。
这是一个管理视角。即从组织管理视角，梳理人、财、物、业务的全过程，找到数字化的价值点。近几年比较流行的共享财务、业务财务一体化，都是从企业管理视角寻找数字化的价值。
要找准价值点，还要考虑业务的融合和新技术应用，这里补充两个结合点。
其一，与点、线、面、体结合。
从外部客户、内部业务协同、企业管理三个视角，分别与点、线、面、体进行结合，梳理数字化应用场景和价值点。点指岗位级，线指项目级，面指业务单元或企业级，体指产业生态。
B企业是一家工程咨询公司，员工超过1000人，员工需要将多款软件的数据手工转换成指定格式填报到监管系统，每次操作少则30分钟，长则2～3天。数字化团队将这项工作研发成工具软件，在云端部署，转换一个格式只需要1～10分钟，大大提升了工作效率。这就是典型的岗位级的需求。
C企业的 S2B2C平台，由平台接收用户的全屋定制需求，然后将订单分拆给装修公司、家具公司、家电公司等，订单最后汇总到平台，交付给定制用户。这是基于产业生态资源的协同平台。
其二，与新技术应用结合。
从外部客户、内部业务协同、企业管理三个视角，与新技术进行结合，梳理数字化应用场景。新技术指人工智能、物联网、区块链、VR、移动互联网、云计算等新一代信息技术。比如，将物联网与供应链结合，可以实现供应链的可视化；将 VR与教育培训结合，可以实现教育的多感官体验；将云计算和单机作业结合 ，可以大大提升单机作业的效率和协同度。
围绕客户生命全过程，持续提升客户满意度，黏住客户就是价值；围绕业务协同全过程，提升效率降低成本就是价值；围绕管理内控，控制住风险同样是价值。
此外，找准价值点还要结合企业所在的行业和所处的发展阶段。
不同类型的企业，对数字化的关注点不同。知识密集型行业，看重的是生产效率的提升和成果转化；资本密集型行业，看重的是风险控制；零售业，看重的是高周转率和客户黏性。
不同成长周期的企业，对数字化的关注点不同。创业型和成长型企业，侧重的是效率和营销获客；大企业关注全面数字化价值、组织重构和数字化塑造的科技感知度。
厘清价值之后，就可以制订整个数字化的规划了，这里不重点阐述，咱们另外开篇。这里只提一句，做规划要明确边界，确定做和不做的范围，有时不做比做更难，更重要。
厘清路径
信息化、数字化、数智化，是数字化演进的三重阶段，要迈向产业互联网，还有平台化和生态化。
做企业数字化，要知道此时身在何处，未来去往何方。企业数字化，基本有五种路径。
1.从无到有。即新成立的公司，或者老公司但信息系统基本空白，从无到有进行数字化的建设。
2.破旧立新。即老系统可用性差，需要推倒重做，这在企业数字化中也很常见。老的系统，架构太老、用户体验差，或者无法支撑企业商业模式变化，都需要重构。
3.从孤岛到互联。即公司信息系统基本完善，但系统各自运行，基础数据和权限管理都不统一，需统一基础数据、统一权限管理，为后续的多系统数据沉淀打基础。
4.从互联到数智。即公司各系统已经互联互通，但系统之间的交互没有形成数据沉淀，数据的价值低，需对数据进行建模，用于业务创新或者风险控制。比如美团的外卖调度、天猫的千人千面、抖音的精准推荐、金融公司的风控模式等，都是数智化的应用。
5.从自用到开放。即公司已经形成了数字化体系，将自身的数字化成果，包括信息化的产品和沉淀的数智模型对外开放。
企业要结合自身的现状、战略发展规划和资源配置，制定自身数字化路径。
常规来讲，数字化的路径是层层递进的，不建议一步登天。
一方面，商业模式和运营需求太复杂，参与者短期内想不明白；另一方面，缺少运营能力，武器造好了没有作战单元，最后变成老虎吃天无法下口。
此外，企业数字化，是企业能力与数字化能力的融合。数字化的每一步都要与企业能力进行融合，才能1+1>2。如果企业只有业务能力，缺少数字科技能力，比如没有产品经理，没有研发团队，没有产品运营人员，要通过能力构建补充进来，否则企业数字化缺少数字化人才要素同样无法落地。
最后，值得一提的是，数字化不是赶潮流，不是搞形象工程，要从需求和价值出发。
数字化是层层递进的，别想着一口吃成胖子，结合自身资源务实而为。
数字化是企业能力的重构，数字化是提升竞争力的方法，要与业务能力深度融合。
如果做好以上三点，那么一切皆可数字化。