企业数字化变革与人才培养案例集 2024

03｜范珂：讨论数字化时代下数据驱动决策组织文化的打造04｜平安证券：数字化激励机制如何提升团队效率和挖掘人才05｜广发银行：银行线上平台的数据团队如何打造数据体系？08｜招商云：大型集团性企业研发团队数字化转型09｜华泰证券：数字化转型下的组织驱动与HTALENT人才发展体系540“企业正在失去传统的边界，这意味着过去大家熟悉的管理秩序也将会逐渐消失，企业需要经过探索、试点和创新去定义管理的新法则。德勤中国管理咨询合伙人秦芹女士在日前举办的DTDS全球数字人才发展线上峰会上强调，面对众多挑战，人才建设将成为企业数字化转型最为核心的要素；而面对数字化转型带来的企业必须构建能力型组织。随着“岗位”的边界消失，技能将替代岗位，成为员工和工作的连接点。对于企业而言，需要健全人才能力标签体系，从而更好的选人、识人、用人，最大化发挥员工价值。另一方面，企业也需要不断提升数字化人才能力，通过搭建数字化人才画像，实现能力和技术的共同提升。以下是演讲实录（经InfoQ进行不改变原意的在过去的12年中，德勤全球人力资源研究团队发布了一系列《全球人力资本趋势调研报告》，今天我会主要介绍一下我们在报告中的一些核心发现，以及在接下来数字化的工作当中，有哪些因素会影响人力资源的高级从业工作者。-5--6-那么，具体哪些边界在消失呢？我们总结出五第一，岗位的边界。岗位不再按照职能和职责划分，而是以技能为基础进行灵活迭代。比如说一个人才发展经理现在可能还要兼职某一个事业部BP，或者牵引企业内部数字化人才能力重塑得项目，并且还要在与数字化部门沟通协作的过程中扮演类似于产品经理的角色。他的岗位边界正在随着企业和社会的变化不断拓宽。第二，组织的边界。从明确且独立运营的组织，转变为合作共生的生态组织。第三，劳动力的边界。全职及单一归属的员工转变为兼职零工等多元的生态员工。比如打车平台司机、外卖骑手等等。第四，工作场所的边界。从固定、现实的物理空间，转变为非固定、混合现实的多元空间。如今大家已经适应了线上线下融合的工作方式，甚至在元宇宙当中工作。第五，现代公司的边界。当一个公司在社会当中发展越来越大，它肯定要为社会做出更多的贡献，而当它遇到挑战和危机的时候，也会有更多人帮助它。在这些变化之下，德勤今年的研究报告当中展现出三大趋势、九大法则。-7-第一个趋势是要求所有CHRO或者HRD能够要像研究者一样思考，因为在数字化时代，必这个趋势下包含三大法则：一是“岗位”的概念走向“终结”；二是科技赋能人才；三是激活未来工作场所。第二个趋势是共创新型关系，即组织和劳动力生态之间的关系。这个趋势下也包含三大法则：管理员工数据，在构建数据资源的同时又保护隐私；发挥员工的主动性，发挥人才的能力；解锁劳动力生态，把更大的生态为我们所用，实现灵活用工。第三个趋势是优先考虑对人的影响。这个趋势下同样包含三大法则：一是大胆行动，争取公平结果。也就是要以人为中心，要考虑人的多样性，才能更好地激发产出，优化员工的体验；二是推进可持续发展中人的因素，在双碳战略中，让每个企业、每个人都作出贡献；三是提升对人的风险关注，因为很多风险事件的发生，最关键的影响因素还是人本身。随着岗位边界消失，技能将成为员工和工作的连每一环都是环环相扣的。而现在的社会更多像一个球队，每个人之间、工作之间既各司其职又相互关联。企业要应对这种变化就必须构建技能型的组织。当然，并不是所有的岗位都不需要了。其中80-90%的岗位都还存在，只是边界在拓-8--9--10-德勤把数字化人才分为三个层次，包括数字化领其中，数字化领导者既要具备敏捷性又要具备适应性的领导力，并且能带着大家一起迎接变化、数字化应用人才需要拥有深入的业务洞察力，能基于不同业务场景应用新技术助力数字化转型，他们包括战略、营销、财务、人力资源等各个层数字化专业人才包括了数字化业务和数字化技术专家，比如专业领域专家、产品经理、架构师、数字化是端到端的，从前端包括如何理解内部人才、赋能人才，到后端如何通过数字化技术化去实现。这就需要又懂业务又懂技术的人才参与其中，谁能够端到端打通，谁就能在数字化时代占企业数字化转型过程有的是从上而下由领导者来发起的，有的则是自下而上由一线员工引入新的需要把这些共用的关键能力在各个的部门中进行需要强调的是，企业领导者如果在数字化转型过程中自己不发生改变，就会令数字化转型这件事模型。其中画红框部分是国内企业面对的比较大的挑战，比如多模式运营、敏捷性、技能要求不断变化、层级体系趋向扁平化并逐渐演变等等。对此，数字化领导者需要通过激励、授权、连结再来看一下人才。创新性复合型人才是市场非常稀缺的资源，下图这是一个T字型的人才发展路层级越高的人员需要具备的横向知识越广泛，比如智慧营销，要对产品、客群、生产、供应都有当然，这些人才在不同的层级之上，还是可以有比较清晰的人才画像和定义的。下图以某企业做示例，它就会分为数字化基础人才、数字化推进人才、数字化核心人才、数字化领导者。企业要-12-当然，在数字化转型之下，还会产生一些新的角色。比如用户体验工程师、数字化产品经理、大数据专家、解决方案架构师等等。企业需要基于场景化思维，结合数字化转型的不同阶段，明确新角色的数字化人才画像。人才画像是具有相似特征的一类人员的画像，为例，我们需要去看他在转型过程中有哪些新的技术应用需求，在工作中有什么样的痛点、卡点，企业做什么样的改进能让他更“舒服”，更容易发挥他的长处，甚至他的工作流程发生了哪些具体变化等等。当我们掌握这些信息之后，就可以对应地采取一些举措。也就是说，我们在选人的时候有标准，在发挥人才积极性的时候也有标准，如此一来才能弥补组织在转型过程当中面临的各种不确定。除了新生岗位之外，一些传统岗位在数字化转型背景下又会发生什么变化呢？比方说数字化转型的核心就是“以客户为中心”，那么，当客户消费习惯发生了显著变化，作为数字化营销人才就需要考虑如何把客户更好地吸引过来，完成销售，并且通过私域流量对他进行运营，甚至让他影响更多的消费者。发，挖掘数字化销售岗位的专业能力要求，并为他提供一些技术工具。比如有的公司会通过Chatbot告诉销售人员什么样的产品可能最适用于哪一类客户，帮销售实现精准化的运营和数据分析，促成成单以及售后的追踪等等。下图就是销售顾问画像的一个示例：-13--14--15--16-当然，数字化人才培养涉及方方面面的内容，需要企业更好地链接工作场景和职业生涯发展，充分应用数字化技术，打造开放、共享的人才发展新环境。以德勤为例，我们每个人手上都有一个APP，上面链接着我们的学习资源，既包括必修课程也包括选修课程，此外还有一些很有仪式感的进阶式培训。我们提供非常数字化的学习体验，能满足个性化、敏捷化、沉浸化、生态化，甚至一些游戏化的学习模式。与此同时，德勤还提供物理的学习空间，比如勤创空间Greenhouse创新实验室，这里接待了非常多的企业客户，可以提供沉浸式创新体验、全方位视觉和感官的激活、灵活多变的场景设置以及高科技支持，可以让大家更为扁平、更为融和地在一起工作，共同来激发灵感和创扫码添加小助手获取原文链接扫码添加小助手获取原文链接秦芹，德勤中国管理咨询合伙人，服务于组织转型及人力资本咨询业务线。秦女士拥有15及高端制造、高科技、互联网、金融服务等行业，对不同行业和不同发展阶段的企业，积累人力资源规划、任职资格、人才发展、员工体验、数字化人力资源转型、中国员工全球海外“自2023年上半年起，ChatGPT等大模型技术蓬勃发展，AI技术不断突破边界，展现出惊人的潜力和发展速度。从早期的逻辑推理、专家系统，到如今的深度学习、神经网络，AI技术显著缩小了科学与实际应用之间的鸿沟，展现知识问答、人机对弈、无人驾驶等众多领域实现了重大技术突破。AI不再只是一个辅助工具，而是逐渐成为推动各行业创新发展的核心技术，“AI全面化”概念被提到台前，但AI落地的实际情况却并不乐观。根据极客邦双数研究院、InfoQ研究中心发布的《AIGC行业应用及人才发展洞察》显示，即使是作为数字化转型重点行业，约40%的制造业企业内部仍然没有基于大模型做任何开发工作；约20%的企业没有基于大模型做任何研发工作。这些数据凸显了AI技术在实际应用中存在的难点和瓶颈。关键在于如何合理布局AI人才。为让更多企业能够快速实现AI的全面化应用并成功完成AI人才布局，极客邦科技深入调研了大量企业AI应用现状，结合政策导向和行业变革的时代背景，全面分析了企业对于AI技术的迫切需求以及AI技术所能带来的巨大价值。基于此，极客邦科技提出了“数智时代的AI人才粮仓模型”，旨在为企业构建一个系统、全面的人才培养和布局框架，该模型明确了数智时代下AI人才的核心能力要求和岗位设置。2024年4月，在QCon大会（北京）上，极客邦科技发布了《数智时代的AI人才粮仓模型从政策+行业变革等时代背景、企业需求、AI价值、AI人才模型及人才培养五个方面对“数智时代的AI人才粮仓模型”进行了深度解读，为企业提供一个清晰、可操作的AI人才布局指南，帮助企业快速构建起适应数字化时代需求的AI人才梯队，在激烈的市场竞争中占据先机。-18-国已迈入AI智能化高质量发展的新时代。政策的支持同时也进一步推动了AI技术的广泛应用和持续创新。珠三角、长三角和京津冀三大AI核心集群的形成，各产业领域在自身业务驱动下，完成AI产业创新，AIGC展现出了巨大的产业应用潜力。政策支持，需求喷发，企业“全面AI化”是大势所趋。目前国内超63%的企业正在构建企业大模型，将大模型与业务流程、产品功能紧密结合，2024年成大模型应用场景元年。但与此同时，企业面临着前所未有的挑战——战略不清晰、业务目标不明确、技术文化氛围保守、人才技能短缺等一系列问题，限制了AI技术在企业中的深度应用和价值发挥。对于尚未启动AI战略制定的企业，往往对于AI技术的认知尚停留在表面，未能洞悉其商业价值和对企业运营的深远影响；对于已经制定AI战略但内容不明晰的企业来说，内因和外因共同影响了战略的质量，难以追赶市场快速变化且将技术与日常业务紧密结合。关于企业AI战略的制定，多位在传统企业主导数字化转型的专家表示，“企业需要不断跟进新的技术趋势，做到对市场竞争情况有充分的了解和分析，加深对AI技术的认知，充分利用资源，优化组织文化和内部协作，驱动企业全员拥有AI思维，以制定出一个适应市场需求的AI战略。”只有想清楚业务与AI技术的融合和应用路线，才能“按图索骥”，找到合适人才，快速推动业务的迭代。《白皮书》对企业在AI战略制定中可能遇到的问题进行了深度分析，并提供了针对性的解决方案，详情请参阅《数智时代的AI人才粮仓模型解读白皮书（2024版）》。AI人才是市场竞争的核心竞争力。AI人才的数量、结构和培养体系，不仅关系到科技创新的速度，更决定了未来产业发展的高度。金融、零售、电商等行业都在积极布局AI领域，争取人才资源，以推动产业智能化升级。而算法工程师、产品经理、视觉设计NLP、图像算-19-法成为最为紧缺的几类人才岗位。目前，AIGC开发者人才版图整体呈沙漏分布。根据极客邦双数研究院、InfoQ研究中心发布的《AIGC行业应用及人才发展洞察》显示，应用层人才占比最大，核心是场景理解力；大模型层核心人才吸引力强，开发者聚集化倾向明显；基础设施层壁垒仍然高位，人才培养难就网络公开数据显示，即使AI人才的需求在2023年已实现了跨越式增长，但供应量却未能与之匹配，中国AI人才缺口已达到数十万的规模且未来这一缺口还将急剧扩大。同时，当前AI人才结构复杂，需求多样，如何有效地理解、分类和规划AI人才已经成为了当前企业亟待解决的问题。于是极客邦科技深度分析目前企业中不同AI岗位的职责、技能和需求，基于几十位行业专家的采访与多家企业的走访，总结并提出了“数智时代下的AI人才粮仓模型”，该人才模型根据分层人才数量，呈现“粮仓”状，向企业传达出了“AI人才如同粮食般不可或缺”的信号，而不同企业“层层积累和储备的人才”为AI领域的发展也提供了源源不断的发展动力。云计算、大数据、区块链、物联网、AR/VR、超级自动化、元宇宙、工业互联网、数字孪生、5G、AI原生等技术盘点矩阵作为该模型底座，是AI技术、AIGC场景应用蓬勃发展的基本原生”不仅是AI技术发展的新方向，也是推动AI广泛应用和落地的重要途径。AI人才粮仓模型可以十分帮助企业直观了解目前企业中AI岗位的职责、技能和需求。这四AI人才因岗位、背景和工作经验的不同而在企业内部的需求有所差异。企业在制定创新策略过程•对于AI思维管理人才，即推动企业实现智能是第一要务。为实现业技融合，企业需要对这类-20-的发展目标和业务需求，为企业构建和维护开放AI行业的专业性和高端性是未来人才培养的方进而驱动组织效能的提升，再结合企业自身行业AI人才梯队，企业可下载白皮书原文获取更为全在当今数字化时代，打造整体性的企业AI应用文化已成为企业智能化转型的核心要素。为了方针，从上到下完成“AI应用知识与技能”对员工业务的赋能，务必确保从领导层到基层员工，每一位成员都能深入了解和掌握AI技术。对此企业主要需要做好三件事。首先，领导层需明确AI技术在企业战略中的核心地位，并确立一系列明确、具体、可量化的计划和目标。这不仅有助于企业内部的统一认识，还能为后续的AI应用推广和技能培训提供明确的指导方向。其次，企业应积极推广AI应用知识，为全体员工提供全面的技能培训。通过内部培训、研讨会、在线课程等多种形式，员工可以系统学习AI技术的基本原理、应用场景及数据分析方法。同时还可以与高校和研究机构的深度合作，帮助企业快速实施引进先进AI技术和人才战略，快速提升企业业务竞争力。第三，企业推动所有岗位利用AI技术提升服务水平——通过运用AI工具优化业务流程、精准把握市场与用户需求，只有这样，企业才能够提供更优质、更具竞争力的产品和服务。要知道，在数智化时代背景下，当前几乎每家企业都在面临着AI人才招聘、评价及能力培养的重大挑战。为了构建科学、高效、数据驱动的人才管理机制，企业需要采取一系列创新策略。首先，建立数据驱动的招募流程和科学的评估标准，利用大数据和AI技术深度挖掘候选人信息，全面评估其综合素质与潜能，同时加强HR的专业素质提升和监管机制建设，确保招募与评价流程的公正性和透明度。其次，构建AI人才培养容错机制，鼓励员工在可控范围-21-搭建交流平台、加强培训与教育等方式支持员工的成长与发展。此外，为了保障企业AI人才的持续供给能力，企业还需要构建人才培养机制，并通过与第三方培训机构和高校的合作，共同推动AI人才的培养工作。这包括建立内部培训体系、引进外部优秀人才、与高校共建实验室和研究小组等，以确保企业能够源源不断地获得高质量的AI人才，为企业的长期发展提供有力支持。值得一提的是，这些策略的具体执行方案在《白皮书》中均有说明，企业可以下载并阅读白皮书原文，找到关于AI人才招聘、评价、能力培养等方面的最新策略和最佳实践，将帮助您的企业更好地应对数智化时代的挑战，实现可持扫码添加小助手获取原文链接-23-大家都知道因为石油的发现推动了第二次工业革命，后来因为互联网技术的发展，我们有了更多的工具和手段来收集数据，分析数据，用数据为组织去创造价值，所以数据受到了越来越多的组织的重视。根据波士顿咨询发布的报告，在影响组织变革的十二项力量中，其中一项就是人才需求变化方面的大数据和高级数据分析。随着有越来越多的手段可以去收集、分析数据，组织对数据分析方面人才的需求非常旺盛。越来越多的企业开始注重培养组织的数据分析能力，培养数据驱动决策的文化。不久前我读了一本书，这本书应该还没有在考》。这是亚马逊早期创业阶段的一位副总监写的一本书，他曾经参与了亚马逊早期电商平台的搭建。在书里面他提到，如果从亚马逊所有的成功因素里面挑出一个最重要的话，那就是数据指），-24-在亚马逊公司内部的决策流程里面，数据起到了非常关键的作用，亚马逊把对数据的管理落实到了每个月、每周甚至每天的工作中。通过对指标并不断改进；设计出一套体系和指标，以方便对业务的各个方面进行实时的监控和评估；召集以经营数据分析为核心任务的日常业务经营会，让所有利益相关方真正承担起责任并采取行动，从无独有偶，前谷歌首席人才官拉斯洛·博克所写的《重新定义团队》一书中，也花了很大的篇幅来介绍谷歌内部的决策文化，这种决策文化用一句话来概括就是数据驱动决策。我对他书里面的一来自哪个最佳实践，一定只会是来自内部数据的分析。”越来越多的组织开始讨论数字化转型。我们可以比较下传统型组织和完成了或者正在进行数字化转型的组织，两者在组织文化层面存在着以下四第一，决策方式。传统型组织更多的是靠经验、直觉去做决策，而在数字化组织里面，因为可以通过技术手段去收集和分析大量的数据，所以在这些组织里面一定是通过数据说话，通过数据分析对未来趋势做出预测，以此来影响商业决策。举个例子，曾经有人说到我们公司的品牌，凭感觉认为喜欢我们品牌的人可能会中年人居多，但是后来我们把后台的销售数字拉出来发现30岁-25-以下的年轻群体其实占了非常大的比例。我们的大量销售是通过电商平台完成的，所以可以很容易地去拉出消费者的数据。通过数据分析发现品牌的重点受众是年轻人群，那未来的产品研发和品牌营销等都应该瞄准年轻人群，这就是一种通过数字去驱动决策的方式。第二，组织设计。传统型组织的组织设计更偏向于科层式，也就是从上到下的金字塔结构。上级做出决定，然后一层一层地传递到基层。但是今天数字化组织面临着快速多变的市场环境，信息传递需要更加快速敏捷，因此，数字化组织的设计更加扁平化，缩短信息传递的距离。同时，在数字化组织里面，会更强调发展组织的数据分析能力，所以会把组织的各个部门划分为前-中-后台。其中在中台要建立一支非常强大的数据分析团队以支持前端团队。前端团队直接服务于终端消费者，后端则通常包括为整个组织提供基础设施的团队，比如法务、财务、人力资第三，管理方式。在传统型组织里面，因为是金字塔式的组织结构，所以更强调以严格的流程去管控决策。而在数字化组织里面，为了随时跟上外界的变化，它的管理方式更倾向于赋能一线，让一线能够去做出决定，让听得见炮火的人来做第四，人员能力。传统型的组织对人员能力的要求更多的是强调有效决策，团队管理能力、执行力比较强。数字化的组织模式则决定了对人员的能力要求更多的是创新和流程再造，也要求组织里的每一个人具备相应的数据分析能力。由于传统组织和数字化组织之间的这些区别，组织在寻求数字化转型的过程中往往要面临以下四接下来我分享一下关于组织人员数据分析能力的观点。组织的数据分析能力，一般根据难度、复杂度以及对组织带来的价值可以分为四个阶段。-26-指的是可以把组织里的大量数据所呈现出的趋势第二阶段，诊断性分析。即根据收集到的数据，推导可能出现的问题并及时解决这些问题的能力。就像医生给病人做诊断一样，根据数据发现问题、诊断问题，然后解决问题。第三阶段，预测性分析。可以根据历史数据来预测未来趋势。比如说大家如果登录淘宝、京东会发现，系统能够准确地把你可能喜欢的商品推送给你，原因就是系统可以根据用户画像去预测用户可能喜欢买的物品，这是预测性分析，目前预测性分析用到了很多相关的人工智能技术。最后一个阶段叫指导性分析。指导性分析是在预测性分析的基础又进一步，可以实现对数据自动处理及分析，还可针对组织面临的运营问题、销如今大数据时代下的数据分析相较传统的数据分析，更强调综合系统化的数据分析能力。传统的分析财务数据的时候，如果只看财务报表上面的数据，这就是一种很独立的数据分析。而当把财务、人力、销售、市场数据整合在一起，才能从普通的数据分析上升到系统的数据分析能力。系统化的数据分析不止可以反映表象，更能深入到数据的底层去挖掘其背后的联系和原因，找出原因才方便去解决问题。此外，系统化的数据分析可以在分析过去和现在的状态基础上更进一步最后一点，普通的数据分析更多的还是去做一些简单的图表呈现，比如我们经常会用PPT或者Excel做出一些简单的数据呈现。进入大数据的时代，要去做系统化数据分析的时候，就需-27-要借助先进的数据分析的工具，比如说常见的大量的数据分析；同时也可以通过PowerBI等工具将数据进行数据化的呈现。说完组织数据分析的能力，我们再聊聊数据分通常可以分成三阶。第一阶，数据信息的分析。这个岗位的职责是要保证数据的完整性和准确性，能够熟练地使用数据收集系统及时准确地、完整地去收集到公司所需要的数据，是最基本的一阶。第二阶岗位，商业分析。这个岗位需要既懂数据分析，也要懂商业领域的知识，能够透过现象去看本质，对数据更加深层次的分析得出有价值的结论或解决方案。Partner。在数据分析团队，其实也需要这样的BusinessPartner，基于对业务的深刻理解，通过数据分析的结果能够真正去影响业务的决以上是我对数据分析团队三个阶段的定义，大家可以对照看下自己组织的数据分析团队处于接下来，我们再聊聊如何发展个人的数据分析能力，我认为可以从以下五个方面入手。脱离业务去学习数据能力那就是本末倒置了，数据分析能力一定是要服务于业务目标的。二，通过学习统计学、数据科学建立基本的数据分析的能力。三，跨部门的知识和经验。只有实现真正跨部门的分析，分析结果才是真正有价值的。否则，很可能会因为缺失整个组织层面的视野而忽略一些非常重要的问题。四，商业咨询和商务沟通技能。对数据做出了分析之后，还需要组织好你的分析结果，形成逻辑清晰的商业报告，将结果有效地沟通给你的商业客户。-28-最后，当需要向高层领导或者说更高级别的受众去呈现数据分析结果的时候，高效的演示、演讲能力就显得尤为重要，需要从数字里提炼出生动的线索，以讲故事的形式有重点地呈现如果你所在的组织现在还停留在传统组织的层面，还没有真正转型为数字化组织，但又想在组织里面打造数据驱动决策的组织文化的话，应该第一个建议是要建立起一套完整的、充分的业务数据的收集体系。数据分析就像炒菜一样，如果没有合适的原材料，没有数据又何谈实现数字化转型？所以首先就要建立非常完整的数据收集体系。以人力资源为例，以前大家没有数据驱动决策意识的时候，人力资源同事在收集员工的人力资源数据的时候，只会去关注学历、年龄、籍贯这样的数据。但现在大家知道数据可以带来更大的价值，就会有意识再去收集员工喜好、性格特征、行为特征等更多的数据，这些都需要靠一套完整的数据收集体系才能够完成。第二点，要建立一套组织的核心绩效指标。这个绩效指标需要有结果指标，比如收入、利润等，同时还需要有过程指标，比如拜访了多少客户，开发了多少客户资源等。如果不关注过程只追踪结果指标的话，等到发现结果不好的时候，也错结果才能够得到保证。第三点，要把主要业务部门的数据系统打通来做数据分析，财务、市场、销售、人力等部门都需第四点，要在组织里面要建立起标准的周报和月报制度，通过周报、月报来跟踪结果指标和过程指标，当然主要是可以跟踪过程指标，当指标的-29-变化出现偏出常规的趋势的时候，可以及时介入去处理这些问题，解决这些问题，只有这样结果第五点，在整个的数据监控、数据处理、数据分析的过程中，绝不能放过任何一个表现异常的指标，而且绝对不能停留在表面上，要不断地去深的答案可能就浮现出来了。这也是在数据分析里面需要具备的一种意识，千万不要放过任何一个表现异常的指标。为什么这个月成本上升了？原为什么缺人？是不是因为组织的原因，或者是因为领导的原因导致人员的离职率偏高等。就是要一步一步地去深挖，通过不断地去问为什么找到问题的根源，从而才能解决问题。最后，在数据分析的过程中，一方面要跟自己组织的历史做对比，确保自己在不断地提升。另一方面还要横向地跟行业内的领先公司做比较。以我们公司为例，当竞争对手出了季报、半年报、年报之后，我们都会去把这些公司的市场表现、财报数据找过来，然后一一地去分析我们和竞对公司的成本、毛利率、人效等等。只有这样才会发现和这些行业领先公司之间的差距，然后去深挖原因，找到可以从哪些地方去做工作，给自己定出下一阶段的目标，从而不断缩小和行业领先公司之间的差距。管理就是在不断的精进过程中才能够真正得到提升，才能够最终实现整个组织的目标。范珂有着20多年丰富的中美两地工作经验，曾担任沃尔沃汽车亚太区人力资源总监、戴尔公司北美区人力资源经理、美国空气化学品公司全球薪酬经理、拓郎半导体亚太区人力资源总监、相宜本草化妆品公司首席人力官、天津开发区经济发展局外资科科长，在人力资源管理实践和数据引导扫码添加小助手获取原文链接-30-极客邦科技，以“推动数字人才全面发展，助力数字中国早日实现”为己任，致力极客邦科技，以“推动数字人才全面发展，助力数字中国早日实现”为己任，致力于为数字人才提供全面的、高质量的资讯、课程、会议、培训、咨询等服务。极客邦科技的核心是独特的专家网络和优质内容生产体系，为企业、个人提供其成功所必需的技能和思想。极客邦科技自2007年开展业务至今，已建设线上全球软件开发知识与创新社区InfoQ，发起并成立技术领导者社区TGO鲲鹏会，连续多年举办业界知名技术峰会（如QCon、ArchSummit等自主研发数字人才在线学习产品极客时间App，以及企业级一站式数字技术学习SaaS平台极客时间企业版，在科技人群、科技驱动型企业、数字化产业当中具有广泛的影响力。数字技术领域知识和技能个人企业极客邦科技以KaaS模式（Knowledge-as-a-Service知识服务化）服务数字人才全面发展数字技术领域知识和技能个人企业 资讯InfoQ极客t专女甘QconrchsummitQconrchsummit技术峰会技术峰会 同侪学习 同侪学习T60跟鹏會极客时间极客时间在线课程在线课程 企业培训 企业培训极客时间企业版-32-“千里之行，始于梦想，成于足下。以人为本的激励机制对于推动团队和个人朝着目标前进至关重要。在心理学领域，这一点同样具有深远的意义。一直以来，平安证券专注于研究如何提升团队的效率，鼓励团队成员不断创新和成平安证券设立领航数字化激励机制，通过“KPI+OKR＋微徽章”三位一体有效支持组织目标达成。该机制通过KPI明确目标，借助OKR分解行动路径和关键成果，辅以微徽章精准奖励个体贡献，激发个体内驱力，动态调整并高效完成关键成果，协同实现组织最终目标。本次演讲整理自平安证券信息技术中心首席信息官张朝晖在QCon2024北京的分享“平安证-33-•60后这一代人曾经历过物质匮乏的时期，他们即便在生活条件得到极大改善后，依然不愿意放弃工作。当被问及为何不离职时，他们的回答通常是：除非领导解雇，否则不会主动离•70后成长于中国经济的高速发展期，他们的工作虽然辛苦，但收获颇丰，因此工作起来充满干劲。当问到他们是否会离职时，他们甚至•80后被认为是最艰难的一代，面临人口众多和激烈的社会竞争，以及购房、教育等生活压力。对他们来说，只要薪资足够，他们就不会•90后更加追求工作带来的个人价值和意义，希望在工作中实现自我价值的提升，如果感到•00后生活在一个信息丰富、生活条件优越的时代，他们更加注重职场的性价比，在选择工•这些段子虽然不能精确地反映每个人的情况，人的需求和价值观存在差异。作为管理层，如何理解和满足这些不同的需求，是一个巨大的不同群体——管理层、业务用户和普通员工——希望自己的工作能够带来成就感，渴望从事有趣且具有一定灵活性的工作，不希望从事重复•业务用户期望能够通过合作创造最大的价值。他们希望产品或服务具有竞争力，成本低廉，户需要的是一种能够带来实际效益并支持灵活•管理层关注的是公司的盈利能力，他们希望团-34-要平衡这些需求，管理层需要深入了解每个群体的期望，并制定相应的策略。这包括提供员工培训和发展机会，增强他们的工作技能和灵活性；为业务用户提供创新和成本效益高的解决方案；同时，还要确保团队之间的协作和资源共享，以提高整体效率。通过这样的方式，可以更好地满可能会导致一些短期行为，比如为了实现"开门红"而采取的短期冲刺。短期冲刺虽然会在短期内带来一定的成效，但一旦活动结束，团队就会OKR则提供了实现这些目标的灵活路径和过程管-35-）：）：3、Endure（持久）：持久性是关键。一时的热是真正的挑战。软件开发和其他任何事情一样，）： 正的手表，而是一种比喻，指的是为每个团队成-36-平安证券信息技术中心的管理模式是以KPI引导化转型，IT主要是通过三大举措：一是开发分布续5个月交付零缺陷产品，将获得徽章。在测试章则奖励团队成就。公有徽章旨在促进跨团队协-37-领航荣耀系统（Glory）是由平安证券自主研发，-38-从员工的角度来看，采用了一种游戏化的管理模徽章体系也有助于缓解开发和运维团队之间的矛-39-人员积极参与并有效运用新功能，IT团队会授予子交易科技的领军人物，曾任职于华尔街美国银行董事总经理、瑞士信有限公司，担任首席信息官，带领团队打造国际领先的领航科技平台和电子交易系统、中后台业务系统等，多次斩获科技大奖，金融科技创新扫码添加小助手获取原文链接-40-“数据作为数字经济时代的新型生产要素，其重要性已经成为普遍共识。即便如此，业界对数据的认知仍然存在不少误区，很多企业错把数据资源但是由于数据体系建设和数据资产运营策略不清晰，导致最终数据价值难以被充分挖掘。为了实现从数据采集、分析、到管理决策的全流程服务，让数据资源转变为数据资产，越来越多的企业加紧成立数据相关部门，希望实现对数据资产全生命周期的持续运营和价值挖掘。然而，国内很多非互联网企业一直备受数据体系建设和数据团队管理等一系列问题的困扰。在日前的《超级连麦.数智大脑》直播节目上，广发银行信用卡中心商业智能负责人徐小磊围绕数据体系建设中的挑战如何解决、数据与其它团队之间如何高效协作、数据团队如何建设、未来数据体系如何规划等四大话题分享了广发银行信用卡中心的实践经验及其个人的深刻洞察。-41-台，比如自己的App、企业微信等，也有线下的2.产品选型：我们会选择合适的数据平台产品，4.数据分析和应用：在这个阶段，我们面临如何5.审计和管控：作为金融企业，需要定期对数据6.数据运营：持续维护数据，保证其真实有效，-42-徐小磊：分享一些常见的数据问题和我们的处理-43--44-第二种方法是在Excel中使用描述性统计和象限在春节期间进行活动投放时，可能会看过去类似-45--46-2.日常需求。在日常需求方面，我们会面临人力-47--48-举个例子，广发银行有一个名为“发现精彩”的-49--50-我们最看重的是技术能力，即技术基础是否牢能够快速理解企业的数据结构，并能迅速实现别，技术能力已经相对成熟，我们会开始考察分析师是否真正理解数据背后的业务含义。在面试中，我会询问他们关于他们工作中的指标-51-•5-7年或5-10年经验的数据分析个层次，我们会关注分析师对复杂业务的掌握程度。不同于初级阶段的事后分析，高级分析师需要具备预测能力，能够基于数据预测业务未来的趋势和风险，帮助企业做出更有针对性分析师，除了技术能力和业务理解，我们更看重的是他们的思考方式和战略视角。他们应该能够超越单纯的数据分析，从更宏观的角度审视数据，理解数据对企业战略的影响，并能够 是这样，而实际上这种判断往往是错误的。AIGC能够帮助我们弥补知识上的不完整和思维上的惯-52-产化应用实践方面有哪些进一步的计划？您-53-第三，我们将在业务层面实现一些突破。存量用但我坚信任何事情都值得用数据重新分析一遍。在重新分析之前，我们需要保持空杯心态，询问过去的做法是否仍然适用，如果不适用，我们需要寻找新的方向、新的策略和新的方法。这是我们作为决策部门和业务大脑的责任，需要向业务数据挖掘与人工智能硕士，前阿里巴巴数据专家，拥有15年数据分析和数据运营经验。同时兼任CDA（数据分析师认证）特聘行业专家，微软用户增长》一书，通过三部分内容，详细介绍了数据分析的方法、数据运扫码添加小助手-54-“数字化转型不仅关乎技术层面的革新，更涉及到组织结构和人才培养的深层次变革。在8月举行的FCon全球金融科技大会上，新 疆银行数字化发展部副总经理、资深银行数字化 转型专家田清明发表了题为《中小银行如何通过 组织力建设、人才培养构建数字化转型组织保障 时，不仅要关注技术本身，更需要深入理解其中 的核心——组织力提升和人才发展如何助力这一 本次分享还针对中小银行在数字化转型组织保障体系中组织和人才方面的不足和问题进行了逐一分析，并基于实践经验提出了解决建议和方案。今天我想讨论的主题是《中小银行如何通过组织力建设、人才培养构建数字化转型组织保障体系》，核心在于强调组织力和人才培养是数字化转型过程中至关重要的两个基础要素。首先我想与大家达成一个共识，这个共识对于理解整个话题至关重要：为什么我们要特别强调组织力提升和人才培养？它们与数字化转型之间为何存在如此紧密的联系？只有当我们在这些点上达成共识，我们才能更清晰地理解后续的内容。-55-数字化转型不仅仅是技术驱动的变革，它本质上大约在十年前，我坚信科技是引领业务发展的关键。但随着时间的推移，尤其是在我自己身份由为银行提供技术服务的乙方变为银行甲方后，我的观点发生了根本性变化。下面就开始我的内容首先，为迅速与大家对数字化转型的认识达成统到了2021年，浙江省政府在疫情期间的表现非常出色；同时，还有一个标志性的变化是，他们变革！转型是一个更温和的词，不会在变革开始的时候让大家感到害怕，一旦转型工作开展起来因此，我们第一个需要达成的共识是：数字化转或手段。对于任何企业，无论是银行、制造业还是其他金融行业，发展过程中都会经历业务转型或组织转型等。在过去，尽管没有提到数字化，但企业并没有停止转型和发展。例如，过去可能称之为会计电算化或信息化。当我们今天讨论数字化转型时，我们必须理解它到底是什么。它不是一个全新的概念。如果我们将重点放在“转型”上，那么数字化转型的意义就变得清晰：企业在实现业务转型，从而实现业务能力跃升的过程。我们在第一个共识的基础上以管理学的认知去剖人才、业务流程等方面进行重塑。以华为为例，自2000年以来的转型和跃升都是按照这种方式数据是新的生产要素，它们为转型提供了坚实的2022年年初，原中国银保监会颁布的《中国银保监会关于银行业保险业数字化转型的指导意见》文件中明确提出了数字化转型应具备的框架，包括战略、组织、人才、业务流程以及数据科技和风险管理等方面。这份文件印证了我们之前的观点：数字化转型不仅仅是数字化，它是一个全面的企业变革，涉及包括战略、组织、人才、业务我们针对上述文件构建的转型框架展开讲一下其内在逻辑：在管理实践中，一旦企业确定了战略方向，接下来的首要任务通常是调整组织结构。这是因为战略确定了企业的发展目标，而现有的-56-业务能力可能无法满足这些目标。组织结构的调整是为了重新定义职能边界，以便更好地支持战略。华为的做法是组织和流程同时调整，但大多数企业在战略确定后，首先调整的是组织，然后是人才或岗位。因为有了新的组织形态和定位，对人才的要求也会随之变化。业务流程的重塑需要经过组织和人才的调整才能完全承接和执行。如果只有业务流程的再造而没有组织、人才和岗因此，在讨论数字化转型时，需要关注组织保障与人才培养等组织力的提升，而不仅是科技和数据，这是有其内在逻辑的：尽管科技和数据在数字化转型中扮演着重要角色，相比之下，合理的组织保险机制和数字化人才梯队才是执行层面的关键要素。银行或任何企业在数字化转型中，应该根据业务发展周期、业务能力和管理能力来确定所需的数据和科技手段。这是一个自下而上的过程，而不是反过来。企业不能仅仅通过建立系统和对接数据来解决管理问题，这种做法是不切实际的。数据和科技的作用是加速转型过程，但它们并不是转型成功的唯一或决定性因素。如果企业没有通过组织管理和人员调配能力来识别和那转型注定会以失败告终。这种做法不仅无效，而且可能导致资源的浪费。组织和人才是数字化转型成功的关键，而科技和数据则是支持和加速特别的，我们在讨论数字化转型的过程中，要认识到文化是一个非常重要的方面，这一点在《中国银保监会关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中也有所体现。文件中提到了要注重数字文化的培育，这一点非常有意思。企业的数字文化是否建立起来，是衡量数字化转型成熟度的一个重要标志。当每个人都能够自然而然地按照新的工作方式，使用新的工具来完成工作时，这种-57--58-60%）与监管报送相关。尽管这些人员和工作被-59-1.缺乏可借鉴路径：由于这种组织形态在行业中2.转型思路不统一：由于职能众多，不同部门可3.线上产品刚起步：对于纯线上产品的开发，缺乏可以参考的经验，需要探索如何将线上与线下4.数字化人才缺乏：面对广泛的职能范围，缺乏-60-5.业绩融合弱：在执行多项任务时，缺乏有效的明确并授权数字化转型办公室、数字金融部以相在将组织工作的重心放在近期工作任务计划的同2.统一转型思路：持续开展对全行管理层、员工按统一认识的目标构建其对应岗位、层级建立不同的数字化转型知识培训体系，让上下逐步形成全行转型的统一认知，高效、高质量执行具体的3.建立产品管理体系：建立新产品孵化的管理体及时响应组织级工作协同需求，实现产品在创新4.引进和培养数字化人才：一是加大对专家型与高级数字化人才的引入，成为全行数字化转型工作重要的人才节点，带动全行重要转型任务的开并通过在实战中运用技能锻炼队伍，逐步形成数5.借助外力：在业务与技术融合能力较弱的情况但在寻求外部帮助之前，需要明确自身的痛点和-61--62-田清明，新疆银行数字化发展部副总经理资深银行数字化转型专家。现任新疆银行数字化发银行甲方、国际知名咨询方等不同身份长期服务于国有大行、股份制银行、区域性银行等数其中，作为两家银行数字化转型负责人，负责全行数字化转型战略规划制定，数字化转型任基于丰富的实践经验，为20余家区域性银行开展了所有高管层、中层的导；同时，注重理论研究，基于丰富的银行从业经验梳理创设了区域性银行数字化转型的方多次受多所大学邀请，为在校研究生、金融机构培训学员等授课“银行数字化转型”的课程；具有丰富的课题研究经验，多次承担负责人、课题研究报告撰稿人职责，带领课题组对监管部门、行业协会组织安排的课扫码添加小助手获取原文链接-63-涉及万亿元规模资产，华润集团数字化转型“团的总资产规模约2.3万亿元，年营业收入超过整体来看，华润集团旗下主要有六大业务板块，包括大消费、综合能源、城市建设运营、大健康、产业金融、科技及新兴产业，下设26不难想象，多元化的业务结构会使得华润的数字那么，华润为什么还要做数字化转型？一方面，其必要性来自于华润自身多业态的管理难度和业务升级的需求；另一方面，数字化转型是国家战略的一部分，而华润作为央企，服务国家战略是展大会上的最新演讲，其目前担任华润集团智数部专业总监兼华润数字化学习与创新中心执行主-64-华润的数字化发展历程整体分为两个阶段。第一年前，那个时候各业务单元都是独立进行数字化2008年，华润成立集团信息管理部，制定集团首个信息化战略，对产业各业务单元采用集中式管控模式，华润集团数字化发展历程自此进入第数字化转型之路。经过近四年的建设，集团整体的人均效能和人均利润相对2016年都实现了显在2022年，集团数字化创新业务收入占整个集节约了超过15亿元的成本和超过3000万个工-65-但也遇到了一些挑战。在过去的信息化时代，大家都可以借鉴成熟的套装软件和国外领先企业的最佳实践，然后通过软件直接将它们复制到企业中。然而，到了数字化时代，这种方式已经不再适用，因为数字化需要考虑更多产业、行业和业对于华润集团而言，此时其面临的挑战主要有以•意识不足。许多员工都习惯于过去的工作方式和方法，难以快速适应数字化转型，这是一个意识上的挑战。当人们已经适应了过去的工作方式并取得成功时，突然要求他们进行转变，•能力挑战。数字化技术不断迭代发展，应用场景发生了巨大变化，远超出我们的想象。华润已有85年的历史，所经营的许多领域仍然是传统产业，员工数字素养和技能有较大的提升空间，要将数字化技术融入这些传统领域充满-66-意识不足、能力挑战和投入产出不平衡，面对这三重挑战，华润推动数字化转型的一个关键举措为什么要关注人才培养？因为培养可以帮助解决意识和能力的问题。但华润意识到，传统的培训众所周知，数字化转型是一场业务的变革，它会触动到一些员工的利益和权益。因此，华润决定建立一支规模结构合理、素质优良的数字化人才队伍，以推动数字化转型工作的进行。其中，不同层级的员工需要不同类型的培训，从高层领导的意识改变到中层管理层的能力提升，再到基层员工的技能提升，都需要有针对性的培训方案。•高层领导：高层领导主要需要关注决策层面的-67-问题，因此他们的培养焦点在于改善意识。领导层如果具备数字化意识，将更容易推动数字化工作。因此，首要任务是确保高层领导对数•中层管理层：中层管理层在组织中扮演了承上•基层员工：基层员工在实际操作和执行工作中发挥着关键作用。他们需要具备特定的技能，以应对各种任务和挑战。因此，培训基层员工的关键焦点是技能提升。每个员工需要不同的为了培养数字化人才、提升全员数字化能力，华润从搭组织、建体系、找伙伴、树标杆、输能力专业职能线培训学院，由华润集团智能与数字化部运营管理，是华润集团首个职能条线建设和管一般在产业端成立培训学院很正常，但在集团的职能线成立学院在许多企业中是比较罕见的。最•建立产学研的通道，连接外部科研机构、培训•促进产业间的交流，解决产业方面的难点和痛在实际运营过程中，作为多元化的产业集团，华润是难以在某一个行业将培训走得特别深或特别实。意识到这点后，作为集团层面的机构，华润-68-数字化学习与创新中心进行了一些体系建设的安排，着重构建整个集团数字化学习生态圈。该生•平台运营：创建在线学习平台，成为大家学习和交流的渠道，同时也是资源集聚的地方。该学习平台展示出沉淀下来的课程和讲师，提供•内容运营：拥有平台是不够的，关键在于提供•项目运营：将集团内的数字化培训项目都纳入平台进行统一管理。比如在平台上组织的大数据和人工智能培训，得到了出乎意料的反响，•活动运营：除了建立平台和提供内容，还需要在平台上策划各种活动，以激发大家学习的热情。这些活动有助于提高人们学习新技术和知经过过去几年的积累，数字化学习与创新中心持续完善讲师体系、课程体系和运营体系，目前主-69-上述体系的建设是华润人才培养不断发展的关键因素。不过，如上文所述，华润集团是一个拥有数十万员工的多元化产业集团。在这个庞大的员工群体中，仅依靠集团层面的数字化学习与创新中心推动数字化知识的普及相当有难度。尤其考虑到培训需要根据不同层级和业务单元的需求进-70-在这个情况下，集团智数部开始寻找合作伙伴，这种合作伙伴关系的核心在于激发各业务单元内部的资源，使其更加积极地参与数字化培训。集团智数部需要思考如何引导业务单元充分认识到数字化培训的重要性，并提供所需的支持。数字所以如果智数部不能为他们提供足够的资源和支整体来看，集团智数部为业务单元提供了课程、培训师和学习平台等资源，包括直播平台和课程在这一过程中，仅仅提供支持是远远不够的。很多时候，数字化学习与创新中心也需要为员工打当谈及人力资源，很多时候都需要有一个能力素质模型，否则大家会感到困惑，不知道培训是否韩东辉表示，创建这个模型并不容易，因为在此之前，这个领域缺乏先例，很难在网上找到相关的资料。通过调研、访谈、研讨、对标，华润才最终总结形成了集团数字化人才能力素质模型和集团数字化领导力模型。其中，能力素质模型包含数字化管理、应用、专业等三大类共22个序列的人才能力素质模型及知识技能图谱，为全集此外，在数字化人才能力的行为倡议方面，华润也进行了探讨和尝试。集团智数部评定了过去十-72-多年中的数字化和信息化优秀人才，对他们的行为特质进行了分析，最终形成数字化人才的十大除了在集团层面输出能力和模型，在产业端找合作伙伴的过程中，华润集团也形成了一些具有特展了三个培训班，分别是星空、星火和星光班，比如“星空班”针对华润水泥厂的基地总经理，这个层面的领导需要“仰望星空，脚踏实地”，能制造领域担任专业角色的业务员工。如果这可能燎原，他们有能力带动周围的人，因为他们因为只有当他们变得专业，才能够为其他人提供据介绍，“华润水泥”这一培训体系的成果已经显现，经过两期培训，星空班目前已经完成了80多位基地总经理的培训。在这过程中，集团层面也提供了大量的支持，包括所积累的课程和讲师资源。-73-标愿景，计划通过两个阶段的建设来实现这一愿到2025年集团打造出一批具有行业特点的数字化企业；进入第二阶段后，通过十年的努力，在2035年华润百年华诞前夕，集团全面实现数字包括数据生态、互联网生态、超级产业生态以及平台生态，这些生态也将成为华润人才培训和发另外，华润明确定义了四大核心能力，这些能力基于创新的技术打造智慧新产品能力；基于数据分析的基础打造均好的智慧运营能力；基于行业-74-整体来看，华润数字化学习与创新中心将在以下•高效协同：作为一个多元化产业集团，数字化转型的成功依赖于协同合作。华润的人才培训将重点关注四种协同：能力协同，整合集团和产业内部的专业资源；知识协同，分享各行业独特的视角和技能；经验协同，汲取已经探索过的成功经验；资源协同，包括供应商和生态•优化课程：推动全员数字素养提升，将新技术变成员工的基础素养而不仅仅是专业素养。通识性的教育是关注重点，同时积极寻求合作，•闭环管理：培养数字化人才不是终点，华润追求的是将人才的培养与使用结合起来，实现闭环。华润将致力于创造更多拓展渠道，以让培据悉，围绕集团十四五智数战略的“治理智能化、产业数字化、数据要素化、技术平台化、数字产业化”，华润数字化学习与创新中心预计在2025年完成数字化人才队伍培养占全集团人数字化培训覆盖，但这只是一个起点，我们的目标是不断提高数字化人才的水平，以支持公司的数-75-2007年工学硕士毕业于厦门大学机电系测试计量技术与仪器专业，在校顾问加入华润微电子信息中心，2009年1月调入华润集团信息管理部，历任集团信息管理部IT战略规划部咨询顾问、咨询经理、高级咨询经理、咨询副总监、咨询总监，IT管控治理组专业总监等，全程参与和见证了华润集团信息理体系并进行了运营。2019年，结合集团数字化转型需要，牵头筹备智数学院，现为华润数字化学习与创新中心，作为华润数字化学习与创新中心执行负责人全力推动全员数字素养扫码添加小助手-76-“数字化转型是系统性工作，并不是靠一个平台就能完成转型，尤其是现在，伴随我工作经验的不断积累，明确感知到技术的力量是有一定边界的。目前，随着时间的推移，我的工作内容挑战性逐渐加大，在刚开始工作的时候，接一个需求，熬个夜就做完了。但是现在做数字化转型，光靠一个人的力量是完全不可能实现的，需要系统性的做筹划、准备、调研、设计、管理工作的。在开启转型之前，首先要解决技术路线问题，核心是技术要能够支撑业务使用，其次要足够了解公司业务，再次是企业上下游团队在数字化转型目标上需要达成共识。在转型的过程中，每一步都可能会有反对和质疑的声音，有人认为研发团队投入太大，建云投入太大，尤其是做实业的企业，比如做建筑公司，修高速公路，建成后会看到成果，但是做数字化转型短时间内是拿不出一个可见的成果，这时候有人就会觉得不靠谱。另外，有些领导希望数字化转型的周期越短越好，因为企业任职都是有时间限制的，大家都希望在自己任职期内实现数字化转型，但是往往大部分企业的数字化转型到最后都草草了事，这种期望是不符合管理科学规律的，数字化转型不可能也无法超越科学范畴。我现在在招商局集团供职，目前招商局的数字化转型处于基础能力平台建设完成后开始推广的阶段，面向业务建的招商云也已经起步，我招商云采用的是混合云，也是当下最广为采纳-77-的建设方案，其本质是一个核心私有云外加多套公有云做全球覆盖及能力补全。“数”就是数据湖，定数据规范，把集团的数据全归集汇总，便于进行数据打通和数据价值挖掘。“智”就是智能化，以AI+数据为业务赋能，提升业务的巡检等自动化，可以通过智能物联网解决。云、智能实施都需要研发团队。我们经常说技术推动业务做数字化转型，但是技术团队自己都没有做到数字化转型，是说不过去的。RPD彩铃业务，其实是华为里面Top5的明星产品，在阿里时我主要做大数据中台。2016年之后，我在美的做数字化转型，更偏向业务模式的数字化转型。在招商云我主要负责PaaS，做云原生平台，通过混合多云真正支持业务快速在各个云上切换。另外也在做研发一体化，就是用DevOps理念，把所有的产品串起来，甚至是把所有的数据串起来，如果数据只有业务逻辑，没有管理逻辑是有问题的，尤其是偏技术类、偏管理类，如果没有数据支撑，会很难说清楚自身价值，所以DevOps虽然是偏研发态的产品，但它是软件的源头，看着软件的全生命周期。偏实业的企业对云的依赖是有限的，招商云在2018年建好之后，用了两年推动集团上云，但是因为集团业务分散，不需要集中式的中心云，比如装机业务，有港口、公路、码头等，大部分业务都在现场，上云很难支撑现场实施和调度，如果没有边缘计算支撑，强行上云会导致业务形态变化。因此，目前招商云主要发力在云上做管理，边缘做运行，把AI能力和大数据能力用来支撑业务。从数字化转型的定义可以看出它比较偏技术，我从2016年开始做数字化转型，越做越困难，因每个公司在做数字化转型目的都不同，比如科技-78-以降本和辅助管理为主，因为有时候科技改变不数字化转型，是以数据为驱动，借助大数据、云不可能所有的东西都自己做，因此供需方之间有咨询公司告诉企业数字化转型带来的好处，之后企业根据自身的需求进行转型，再往下走有云厂商，主要提供数字化转型中的基础设施建设，再实业。它们面临的问题，第一个是人比较多，人效不高，技术落后，管理不够精细，很多时候是以人盯人的方式管理，无法系统化地管理，并且此外，以上企业的业务形态比较成熟，有完整的需要通过数字化转型寻找突破点。比如，很多的业务就会受到影响，所以需要通过数字化转型提我个人认为数字化转型成功的标志可以分为三个这样才能在市场上占领先机，我个人认为这是的-79-第二，有的企业业务上的成功可能是天时地利人和，或者单凭老板干出来的，但是老板的成功经验需要复制给大家，但是很难手把手教，这时候可以通过数字化转型，建平台把成功经验、业务流程固化在平台上，即使公司人员在流动时，公第三，通过平台提升竞争力，树立壁垒。科技驱动业务已经是趋势了，很多公司开始成立科技公司，包括国资企业都在成立数科科技公司，但是即便这样转型依旧特别缓慢。研发成为企业的动力引擎，如果企业业务很成熟，打破僵局的就是研发团队的数字化转型非常关键，只有研发团队1.团队分散，技术栈不统一，业务系统主要是供我们团队在转型过程中，面临最大的问题就是存量资源的问题，包括人力资源和设备资源。企业在做数字化转型的过程中，不可能将原有旧的岗位、机房机器等完全丢掉换新的，所以数字化转型首先要解决存量问题，其实很多问题都是存量有些技术在某个行业中推广不同，比如在金融行业Java栈用的比较多，在港口自动化调度很多还是C，技术栈非常不统一。此外，传统企业中不是所有信息化技术都是自建的，有很多是以供应商为主，如果企业转型都转到供应商去了，大2.缺少研发过程数据，缺少面向业务价值的运营企业中会存在一种现象，就是研发做了哪些工作另外研发的工作很多时候都是业务提需求就做，不管有没有价值，导致很多研发团队都是面向业-80-务需求，应付式交付，结果与业务运作不相符，应用标准是指企业内部分散式的团队和供应商都很多应用都是分布式的，管理系统涉及到云端，业务运作系统涉及到边端，两边运行、数据汇报运营标准指的是投入和产出的标准，数字化转型中运营标准的建设是最重要的，研发团队数字化转型也要建立起运营标准，研发需求需要哪些投当前整个行业最先进的软件研发管理理念是表着软件全生命周期管理，渐进式迭代发展，它是软件的源头。在做软件的时候，就知道要用什么数据，这时候从源头上定制标准、汇聚数据是在2020年之后，招商局所有应用的标准第一个数据运营标准，通过建设相当于手机应用商店一样的平台，让研发过程和运行过程分离，研发出来的东西交付在应用市场上面，按需提交，按需-81-据，软件运行的运维管理数据，以及软件业务运作数据，通过大数据技术汇聚分析，通过指标数据量化软件全生命周期的过程，驱动全过程优化改进，实现软件功能交付及软件价值交付的双线统一，驱动研发效能提升，产品质量的提升，甚目前在公有云上DevOps更多地偏向于开发，但是要通过DevOps做数字化转型，更多地是需要运营和数据部分，以应用为中心开发都很好办，也可以通过云原生很快地运维，但是要通过DevOps将数据纳进来的部分是重点难点。所谓运行时间、内容数据等指标都会按照一定的标准汇聚上来之后做闭环，这就是用DevOps理念做-82-3.精益敏捷项目管理：让产品规划，需求决策都应该知道需求的成本，需要的时间和周期等。这里我们引入了精益敏捷，它是在投入的时候就要考虑产出的方法论。比如说做每个东西，觉得值得做才做，不值得就不做，在研发需求上已经带研发把大的需求列出来之后，拆成专题和任务，并按照投入、产出、周期把数据完成好之后再开始排期，我们在做业务系统时都是这样执行的，1.通过建立代码质量指标，以数据驱动代码质量比如代码度量工具，如果想把研发过程质量提升就需要基于数据，所以代码是我们目前研究最深的。如果不管代码标准的话，研发的交付质量都这些都清楚之后，才能用来考核研发团队。招商云一般是集团建一个指标，二级板块可以在此基础上根据团队实际情况做加减，一般都是上下幅-83-在2020年之后，招商局所有外采系统都要达到最高水平，如果是买原码指标碰到的静态问题要全部解决，因为我们会很多的生产事故都静态问下一步就是研发上云，原来研发模式是在本地做研发再弄到云上去。这时候研发的架构不是特别顺畅，有些安全问题也无法解决，所以招商局在期过程数据及指标(包含研发效能指标，应用价其中北极星指标每个季度刷新一次，一旦这个指标达成之后，我们会确保这个指标一直保持，并选另一个指标继续推动完成。很多科技团队中的-84-项目经理能力还有待提升，把这个工具给他，相当于是给他赋能，让他具有更科学的方法去管理团队，管理软件研发，这就是用指标去推动研发在数字化转型过程中，其实很多人会问，到底是研发主动了解业务，还是业务主动了解技术？目过半年的培训，做数字化转型的思想导入，方法论的统一，之后将这些人分散到各个业务线，帮标准规范都带到业务中去，并不断地在实践中收集反馈转型过程中遇到的问题问题，之后集团每年再组织一次集中的培训，根据存在的问题重新另外，数字化转型中主数据特别关键，刚刚提到的指标数据是一类主数据，如果主数据出错了，各业务线都设置有主数据管理人员，确保主数据-85-在招商局，敏捷教练每年会在约50个重点项目中负责研发一体化研发的数字化转型工作。因为数字化转型是一个很复杂的工作，如果没有人带第二，通过内部技术沙龙，内部开源及联合研发机制，实现通用技术组件共享统一。-86-研发、项目外包、商业化软件采购也都有各自的企业在做个数字化转型之前，就应该知道做完研发一体化，研发效率、交付效率会提高多少，集-87-公司业务都会变，所以大部分情况下，数字化转第二，一定要让大家知道数字化转型是系统性工作，需要很大的投入，不是短时间内可以完成。如果没有这种前期思想认知转变，最后的结果是第三，在转型中业务对标不要局限于本行业，要第四，业务和技术要持续融合，这在数字化转型中一直是难点，企业中很难有一个人技术和业务能力都很强，所以要想加速数字化转型，培养业段嘉招商局金融科技招商云PaaS平台负责人资深产品经理、云技术专家；曾在华为、阿里云、美的等大型科技互联网公司任职，主导过大型公有云平台核心产品的产品规划、架构设计、产品研发和运营全过程，具有丰富的云计算产品设计和项目实施经验。目要聚焦在云原生，DevOps，边缘计算，物联网等云技术平台的规划及研扫码添加小助手-88-HUATAISECURITIES建系统？是基于业务需要，打造科技产品，建立第三，数字化转型在企业里怎么去推动和落地？在转型的过程中，我们要打造一个什么样的数字第二，为什么要数字化转型？我们的行业、我们我们到底愿意有多大的决心