數字經濟正逐漸成為世界經濟的主流趨勢，大陸數字經濟規模也從2012年的11萬億元增長到2021年的45.5萬億元，占GDP比重由21.6%提升到39.8%。無疑，數字化的步伐已勢不可擋。
與此相對的，是中國企業數字化的進展絕對稱不上平順。有人說，業界缺少具有普适性的數字化範式經驗與操作标準；有人認為，數字化缺少足夠的重視、預算、資源與人才；甚至有人猜想，中國缺少數字化創新的産業基礎……
如何定義成功的數字化甚至數智化、誰應該為數智化創新負責、數智化創新的預算從哪裡來、如何才能最大可能的提升數字化轉型的效率與成功率？……這些問題我們與行業人士一樣好奇。
是以，我們36氪數字時氪團隊（微信号：digital36kr) 正式啟動了《數智前瞻. 數智化十問》這個系列。我們邀約了行業内長期關注數智化創新的創業者、投資人、從業者，與我們一起探讨這些當下數智化創新領域的熱點問題。
本期是我們《數智前瞻. 數智化十問》的第十一期内容。我們邀請了StartDT奇點雲首席資料科學家張溪夢。
奇點雲成立于2016年12月，是獨立第三方的資料科技服務商，專注于用大資料和人工智能技術提升企業商業能力。2022年4月，奇點雲并購GrowingIO，重組為StartDT資料科技集團，為客戶提供「資料雲+分析雲」的數智産品與服務。至今，StartDT已服務1500+客戶，覆寫泛零售、制造、金融、政府及公共服務組織等行業。
GrowingIO創始人張溪夢，踐行資料驅動增長20餘年，曾就職于eBay和LinkedIn。2013年，Data Science Central評選其為「世界前十位前沿資料科學家」。2015年5月，回國創立GrowingIO，緻力于幫助企業提升資料驅動能力，實作增長。伴随奇點雲與GrowingIO并購重組，張溪夢出任StartDT首席資料科學家。
在采訪過程中，張溪夢對36氪講述了他基于衆多數字化項目所得的觀察。他認為，
• 數字化最關鍵的是企業内部有團隊、有能力，把資料在企業經營、日常工作中持續用起來。在這個層面，組建團隊、培養企業自己的人才，會天然優于外采。
• 從IT預算裡拿出一部分做數字化建設，這種做法往往不足以支撐企業數字化轉型。
• 好的企業，多個部門、各級員工都會為數字化創新負責。最佳狀态是非中心化的，「自上而下」、「自下而上」，兩個方向都要發生數字化創新。
以下是專訪部分（經36氪編輯）：
從IT預算裡拿出一部分做數字化建設，這種做法往往不足以支撐企業數字化轉型。
36氪：企業應該以什麼比例去設計數智化的預算投入？
張溪夢：企業數字化投入的影響因素比較多，其中尤為關鍵的是「其商業模式與數字化的關聯度」，商業模式決定了你在數字化上要投入多大的資源。例如，網際網路公司、科技型公司，在數字化上投入的預算比重通常遠高于傳統企業，因為這類企業的營收、利潤就來自于數字化的産品和服務，來自資料。
我們今天講數字化轉型，大多數情況讨論的是偏傳統的企業。這一類企業商業模式對數字化沒有強依賴，比例自然就會相對偏低。從現狀上來看，國内傳統企業在數字化轉型上的預算通常約為3%。
企業拟定數字化預算，取決于企業的數字化規劃是着眼短期還是中長期，衡量預期時間段内的投入産出比。例如，隻是想解決單點的、小而輕的問題，那麼不需要很大的投入；如果想對企業進行整體的數字化轉型，包括涉及到長期資料能力的建設，投入的絕對值必然高許多。（談絕對值，是因為有一些企業本身業務體量大，不需要拿出很大比例的預算，也能夠推動數字化。）
數字化建設的預算不僅要覆寫軟硬體采購，也要用于支援内部團隊建設、外部專業能力引入等等。外部專業能力指咨詢顧問、營運「帶教」等，前者幫助企業找到數字化轉型的方向，為實踐指路、避坑，後者則幫助企業員工掌握數字化的方式方法，在場景中以資料驅動營運，并内化為企業自身的能力。對内，則涉及流程再造、組織重塑、人才引入等等，都需要各方共同的投入和支援。
是以，從IT預算裡拿出一部分做數字化建設，這種做法往往不足以支撐企業數字化轉型。
一個比較理想的狀态是需求驅動，總部及各業務部門向DT部門提需求，提供預算，DT部門則負責統籌規劃、消耗預算、解決問題。
消耗預算也有「門道」。尤其是對于預算比較受限的企業，可以采用「資料驅動增長」的方法，小幅試錯，快速疊代，看到一個可見的結果後再确定下階段的投入，能夠規避「一次性高投入而産出不如預期」的風險，這樣企業的數字化轉型節奏是比較健康的。
36氪：企業數字化應該自研還是外購？
張溪夢：自研和外購都需要。（如果企業有非常完備的自研能力，那它的數字化水準已不在「轉型」的讨論範圍内了。）
對于絕大多數沒有高精尖研發團隊的公司而言，完全自研是「事倍功半」的。且不談資料平台這類大型産品的研發難度，資料科技在高速發展，業務和市場環境也在快速變化，可能還沒研發出一款足夠易用的資料産品，就已經跟不上企業自身業務需求了。
軟體是一種思想，一種管理的方法。成熟的軟體沉澱了很多企業的管理方法和最佳實踐（無論是業務層還是技術層）。依托軟體，能幫助企業少走很多彎路。是以，當企業想獲得一些比較前沿的技術、新的能力時，可以考慮引入外部廠商來加速自己的發展，「他山之石可以攻玉」，對企業來說是比較有效率的選擇。
但數字化并不是能完全「外采」的。我認為未來數字化能力應該成為企業的基本功。
通常來說，外采的軟體廠商隻能提供工具和傳遞實施，咨詢服務商提供方法論的指引，而數字化最關鍵的是企業内部有團隊、有能力，把資料在企業經營、日常工作中持續用起來。在這個層面，組建團隊、培養企業自己的人才，會天然優于外采。
是以内外結合是非常必要的，具體可以根據企業經營的需要、數字化階段來衡量。
36氪：企業數字化是否必須以資訊化為基礎？
張溪夢：從曆史發展來看，基本是「資訊化—線上化—數字化」的演進路徑。
· 資訊化伴随着PC（個人電腦）普及而開始普及，例如企業建了ERP，開始管自己的貨（進銷存）；
· 線上化對應從網際網路到移動網際網路的階段，例如24小時開放的電商平台，又如員工合同不再是掃描存儲在HR電腦本地，而可以線上簽約，并通過OA系統對人員狀态進行實時管理；
· 數字化階段，則指用資料真實地反映業務流程，依托資料來了解業務、賦能業務，進行科學的分析、洞察、輔助決策，進而優化供應鍊、商品管理、業财、組織等各個環節，依托數字化的手段來放大價值點。例如我們最為熟悉的使用者增長、使用者精細化營運，就依賴數字化來進行。據悉，有70%的企業都數字化預算花在了增長相關的子產品，這也是企業轉型路上相對好入手的。
· 其實接下來還有一個階段，「智能化」，現在一些企業已經開始在探索了，讓機器去完成過于複雜、突破人腦極限的計算，譬如「智能推薦」、「智能決策」、「智能調貨」等等，将經驗和規律沉澱到算法裡，通過資料智能放大千萬倍，拉動增長飛輪。
是以如果企業沒做資訊化，那離數字化還是有一段距離。
線上化是數字化的基礎環節，如果隻是做了電商，可以通過線上交易商品，但沒有任何的資料行為，也不能完全稱為數字化。
數字化四階段
在一家企業内，同時做資訊化、線上化和數字化的情況确實有可能出現，不同條線通常有不同的節奏。但項目同時進行，要求上司者有較強的戰略統籌能力，能對不同進度的項目進行整體規劃，并能較早地把資料相關的要求植入到線上化建設中，利于後期數字化治理提效。
數字化轉型最佳狀态是非中心化的，「自上而下」、「自下而上」，兩個方向都要發生創新。
36氪：誰應該為企業的數字化創新負責？
張溪夢：好的企業，多個部門、各級員工都會為數字化創新負責。最佳狀态是非中心化的，「自上而下」、「自下而上」，兩個方向都要發生創新。
為什麼說「非中心化」？
因為許多業務線都有着巨大的數字化創新機會，而各條線往往最了解自身業務、最能挖掘需求。以我曾經工作的一家甲方企業為例，當時資料用得好的幾個部門，并不是老闆「拍」下來的，而是他們自己提出需求并推動落地的。
如果隻把創新的要求放在個别部門或個别崗位（例如CDO）上，一方面會對企業的數字化程序産生阻礙，讓創新受限，另一方面也不利于員工能力成長，創造力受限，止步于執行。
當然，「非中心化創新」這件事需要一把手的支援，并有一個中心化的組織（例如CDO或資料科學家帶領的資料創新部門）将這些創新收斂起來，沉澱為可複用的能力（例如軟體工具），避免重複造輪子。
36氪：CIO和CDO有哪些不同？
張溪夢：CIO（首席資訊官）這個崗位已經存在很多年了，伴随企業資訊化的普及，在中國至少有20年。
CDO（首席資料官）則比較新。2012年，陸兆禧出任了阿裡巴巴集團的CDO，這是我們比較熟悉的。
美國一家機構的調查顯示，2012年，受訪企業中有12%的企業設定了CDO這個崗位，而到了2021年，有CDO的企業已經占比65%。目前我們國内企業設CDO的比例還相對較低，從現狀上看，有些企業會讓CIO、CMO承擔一部分CDO的職責，這主要與企業的數字化程序及其商業模式相關。
我們說IT時代正在走向DT時代，但不意味着CIO的職業通道要走向CDO。在企業中，CIO與CDO應該是2個職能，雙方協同配合：
CIO負責一家公司的IT建設、資訊化，讓公司流程能通過IT跑通、跑完善。從背景上看，大部分CIO此前在技術部門裡任職，充分了解各類型的IT系統和軟體（例如ERP、CRM、費控系統等），具備一定的研發、運維等知識，對供應商也有很強的管理能力。
CDO則要從資料視角，建立公司資料戰略，依托資料優化企業對内對外的營運。他們可能出身資料科學家，也可能有管理咨詢或統計學的背景，他們需要具備資料及相關技術（例如大資料平台、商業智能、算法模型等）的專業了解和實踐經驗，有複雜項目的管理能力，并對商業有認知，能以資料的能力支撐業務發展，産生價值。
首先選擇「明星項目」來投入，它的效果就相對能脫穎而出，被大家認知到「成功」。
36氪：如何評價當下中國企業的數字化進展？
張溪夢：其實很多企業已經取得進展了，例如在使用者營運層面，依托數字化的手段優化使用者體驗，進而提升留存及轉化；又如在供應鍊和商品層面，完成線上線下一盤貨，借助模型實作自動化的調補貨，大幅降低了物流費用。
哪怕是最基本的打通資料孤島，建立統一的名額體系，各部門對同一名額有了同樣的了解，而不再依賴人工在各部門手動對資料、拉表格，把枯燥乏味還容易出錯的大量時間節約下來，就是很大的進展。
感覺上覺得成功案例少，我覺得可能有兩個原因。
其一，「短期内得到巨大回報」這樣的案例不多。
國内傳統企業的數字化剛剛起步，有些業務線可能還處于線上化的階段，我們對「成功」的要求不能「一步登天」。我們對數字化應有合理的期待，就像資訊化、線上化的建設一樣，數字化也是需要一些時間的。如果希望借助數字化轉型快速孕育出新的業務，那也不太現實。希望大家能給數字化一定的耐心。
其二，企業數字化有它自己的方法，沒有找對路徑确實不容易成功，這也是為什麼我們一直會分享一些「避坑」的方法和行業成功案例。
例如，盲目一窩蜂上項目，找來最頂級的技術和産品，結果企業内組織流程有很多不适應，這就好比買了一艘航空母艦，停在公司門口的小河邊，最後隻能「爛尾」。這種情況有廠商造勢吹風的影響，也可能有企業追熱點的原因。
此外，在不同行業、場景，往往有着不同類型的「明星項目」。例如，品牌商近年在資料營銷領域有比較多的成功案例（DTC、私域等等），汽車行業則在供應鍊的數字化轉型有較多成功案例。企業在數字化建設的過程中，首先選擇「明星項目」來投入，它的效果就會相對能脫穎而出，被大家認知到「成功」。
36氪：如何評價數科公司模式？
張溪夢：數科公司通常是較大的集團企業（例如金融企業、央企等等）會考慮設立。一方面，組織更獨立，更有利于培養企業自有的資料人才；另一方面，希望把自己的數字化能力外化，賦能給産業鍊上下遊或同類型企業夥伴。
目前确實沒有看到數科公司能力外化特别成功的商業案例，原因或有以下3個方面：
1. 企業在選擇服務商時，往往希望服務商及時響應、面面俱到，能滿足更細節的需求。而一家中心化的數科公司，已需要服務其母集團多條業務線，對外的響應速度會相對不足；
2. 數科公司在組織上相對獨立，可能與業務單元關聯較少，就較難從業務上做出價值；
3. 從母公司孵化出數科公司，如果想服務同行業的企業，天然受限（友商不願采購同行的服務）；如果想跨行業服務，能力象限則可能不足以覆寫。
通常來說，企業能擁有一個中心化的資料團隊，深入企業各環節持續推動數字化建設，就已經很不容易。是以集團企業是否要設立自己的數科公司來外化能力，是值得審慎評估的。
36氪：經濟寒冬，對數字化廠商有哪些影響？
張溪夢：2020年以來，受到疫情的影響，我們的生活方式（例如購物習慣、社交習慣）、企業的管理與協作方式及政府機關的服務方式，都發生了很多變化。其中最顯著的變化就是「線上化」。
線上化沉澱下資料，給數字化帶來了大量機會。是以我們可以看到2020-2022年，數字化發展有一種「反周期」的擡頭。
此外，外部環境的不穩定更推動企業去尋找「确定性」，需要數字化對突發事件進行有效的預測和防護。這種「确定性」的需求今年在供應鍊領域尤為顯著。
回到企業服務這個層面，寒冬之下，數字化預算降低是比較正常的現象。不僅僅是數字化，各方面的成本支出都在控制，這是企業非常合理的管理行為。
但我們的客戶即使在「經濟寒冬」，也非常堅決地在做數字化建設。一方面，數字化是剛需，轉型已經迫在眉睫，應對未來的不确定性；另一方面，經濟都有周期，它并不是持續下行的，從企業經營的角度我們可以有優先級地推動數字化項目，把預算先花在刀刃上，修煉内功，為未來的市場競争做準備。
36氪：您怎麼看待中國的數字化未來？
張溪夢：我覺得可以稱2023為「資料年」。
正如前面談到的，疫情影響下，2020年開始，很多企業或被動或主動地開啟了「線上化」。線上化到一定程度後，要把其紅利充分發揮出來，就必須要數字化。
2023年，企業已經積累了大量資料，包括資料治理、資料分析、資料應用在内的資料相關需求将持續增加，甚至爆發。
從市場大環境到企業的經營管理方式，整體都趨于理性，也就更需要資料來支撐決策。例如在營運上，最起碼要知道效果如何，什麼地方需要改進，如何優化提升，又如用資料（而非依托人工）直接進行營銷、營運、精細化服務，這些都是很紮實的需求。同時，也将出現資料技術上的挑戰，譬如在存算上，海量的複雜資料怎樣更劃算地存下來、更高效地計算。
此外，伴随着資料相關需求爆發，資料領域的人才缺口也會愈發明顯。這樣的人才不僅将來自學校，也會來自企業，培育自客戶自身。作為資料科技的服務商，我認為我們有傳播專業知識與經驗、培養DT領域人才的責任。
最後補充談談下個階段「智能化」。以海量資料為基礎，再往後幾年，對資料智能的強需求将規模化湧現出來。有些企業已經開始實踐了，通過機器學習、算法模型等深入挖掘資料價值，探索創新性的「化學反應」。而全面走向智能化，中國企業可能還需要三到五年。
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