얼마 전, 한 네티즌이 자신의 창업 경험을 공유했다.
3 년 동안 먹고 마시고 노는 데 20 만 달러밖에 들지 않았지만 창업은 200 만 달러를 잃었다. 먹고 마시고 놀기만 하고 창업을 하지 않으면18 만원을 버는 것과 같다. 알고 보니 먹고 노는 것이 큰돈을 벌 수 있는 방법이었다.
이 경험은 우스갯소리처럼 보이지만, 전염병 상황에서 대부분의 기업들이 어려운 창업 환경을 부각시키고 있다.
더 많은 상업적 권위가 전염병 중 최악과 가장 수익성이 높은 업계의 비교를 열거합니다.
비교에서 우리는 모바일 인터넷 시대에 디지털 전환이 기업이 직면하고 해결해야 할 문제가 되었다는 것을 쉽게 알 수 있습니다.
디지털화란 무엇입니까?
이 전염병은 사람들의 흐름 (인간의 공간 흐름, 사람과 사람 사이의 대면 상호 작용, 군중 집단의 종합적인 의사 결정 과정 등) 을 재검토하게 한다. ) 이것은 우리가 비즈니스 운영에서 간과했던 것입니다.
전염병은 지역 간 인력 이동과 인력 집결 결정을 직접 차단하여 비즈니스 협상, 생산 개시 등 일련의 활동에 직접적인 영향을 미쳤다.
인력 이동이 제한되면 인적 접촉이 없는 이러한 데이터 전송은 매우 중요해집니다. 개인 접촉이 없는 이러한 데이터 전송은 디지털화의 중요한 부분입니다.
디지털화는 전염병 상황에서 기업의 문제를 적절하게 해결할 수 있습니다. 즉, 장비 운영 상태에 대한 기업의 이해, 예비 작업 수행 방법 등이 있습니다. , 데이터를 통해 나타낼 수 있습니다. 수치에 따르면 현재 디지털 경제가 국내 GDP 성장에 기여하는 비율은 이미 67% 를 넘어섰으며, 디지털 전환은 기업의 두 번째 성장 곡선에 견실한 날개를 제공할 것으로 보인다.
모든 지능형 제조 및 인공 지능의 첫 번째 단계는 생산 프로세스를 디지털화하고 데이터를 렌더링하고 이동하는 것입니다.
간단히 말해서, 사장이나 관리자로서 나는 회사에 없지만, 나는 여전히 핸드폰이나 컴퓨터를 통해 기업의 전반적인 상황을 실시간으로 파악할 수 있다.
정말 좋아요
다음으로, 디지털 변환의 다양한 문제와 돌파구에 대해 살펴보겠습니다.
기업의 디지털 변환에서 어떤 문제가 발생합니까?
1. 규모가 크고 주기가 길다
대부분의 기업 정보화 기반이 약하고, 디지털화 전환은 그룹 전략적 차원에서 시작되어야 하며, 비용은 특히 높다.
2. 이것은 매우 어렵다
전통 기업은 최근 몇 년 동안 기술을 중시하기 시작했다. 새로운 기술로 효율성을 높이려는 동시에 기본적인 정보 플랫폼을 구축해야 합니다. 이런 상황에서 디지털 변환을 빠르게 실현하는 것은 여전히 어렵다.
3. 이해가 투철하지 못하다
일부 기업은 신기술에 대해 투철한 이해가 없다. 예를 들어 신기술은 인공지능처럼 기업의 디지털화 과정에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 산업 디지털화의 본질은 디지털 기술을 통해 데이터를 처리하고, 데이터의 가치를 발굴하고, 산업 체인에서 데이터 피드백을 수행하고, 감성적인 경험적 의사결정을 합리적이고 정확한 데이터 예측으로 대체하는 것이다.
기업의 디지털 변환에는 어떤 돌파구가 있습니까?
전반적으로 기업 디지털 변환은 다음 네 가지 영역에서 획기적인 발전을 이루어야 합니다.
1, 디지털 더블
디지털화 전환을 완료하려면 기업선 아래 대부분의 업무 및 관리 활동을 디지털화하여 실제 운영 환경과 완벽하게 미러링되는 디지털 운영 시스템을 구축해야 합니다. 디지털 쌍둥이는 많은 분야, 특히 제품 설계, 제품 제조, 의료 분석, 엔지니어링 건설 등에 적용될 수 있는 일반적인 이론과 기술 체계입니다.
2. 내부 및 외부 연결
디지털화 대세의 오늘, 어떻게 디지털화 전환을 완성하고, 내외부 디지털화 협동을 실현하여 중국 기업이 시급히 넘어야 할 문턱이 되었다. 산업 인터넷 플랫폼에서 기업은 외부 연결을 유지하고, 디지털 마케팅 수단을 통해 고객에게 접근하고, 마케팅 활동을 완료하는 동안 고객과 실시간 연결을 유지하고, 고객 요구 사항과 조언을 얻고, 제품 R&D 시스템을 지속적으로 개선하고 최적화해야 합니다.
3, 실시간 모니터링
디지털 기술의 강력한 지원으로 국가 정책, 경제 발전, 사회거버넌스, 고객 수요 등 외부 환경의 모든 변화는 기업에 전달될 것이며, 기업은 각 업무 라인, 각 부서에서 병력을 파견해 서로 조율하고, 각 분야의 발전 추세와 데이터 통찰력을 실시간으로 모니터링하고, 어떤 돌발 사태에 대해서도 속마음을 가질 수 있다.
4, 지능형 의사 결정
전통적인 기업의 의사결정 방식은 이미 시대에 뒤떨어진 것이 분명하며, 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 판단과 결정이 왕도이다. 수집되고 파악되는 데이터가 늘어남에 따라 기업 관리자는 기업의 실제 경영 상황에 대해 더욱 포괄적이고 상세한 이해를 갖게 되었습니다. 비즈니스 인텔리전스, 데이터 센터, 지식지도 등 다양한 데이터 인텔리전스 접근 방식을 활용합니다. , 데이터의 가치를 깊이 파고, 데이터 뒤의 비즈니스 논리를 정리하고, 비즈니스 관리자의 시야를 넓히고, 성과 성장을 촉진합니다.