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數字技術在現代經濟中扮演著游戲改變者的角色。對于大多數公司的挑戰在于：如何捕捉花樣繁多的科技所帶來的價值。因為無法對這些數字技術的價值進行全面的評估，制定一個能夠充分利用科技價值的數字化轉型戰略也不容易，企業只能假設任何數字技術都可以引領數字化轉型。很多企業對使用數字技術進行了特別的決策和大量的投資，但收效甚微，有的甚至難以維持當前的競爭力。

要了解數字技術可以提供的全部價值，請考慮以下四個例子，每個例子都強調了在不同層次的數字轉型中可以獲得的戰略優勢。

福特汽車通過增強的虛擬現實、物聯網 IoT 和人工智能，在其工廠采用新的自動化視覺技術檢測油漆工序。利用這些技術，該公司改進了缺陷檢測并提高了生產質量。在這個案例中，數據由工廠設備上的新技術所產生，AI 使用這些數據來實時檢測和預防制造缺陷。

Caterpillar 在其生產的建筑施工設備上安裝傳感器，以跟蹤每個產品在建筑工地的使用情況。研究發現，施工單位使用平地機平整較輕礫石的幾率比平整較重的泥土更頻繁。利用這種數據洞察力，Caterpillar 推出了一種經濟高效的平地機，主要用于平整礫石而不是泥土。

與福特從運營效率中獲益一樣，Caterpillar 提高了產品研發的創造力。不同的是，Caterpillar 的傳感器數據來自使用其產品的客戶，而不是來自制造其產品的工廠設備。這一層的效率提升超越了對自有資產的利用，當然這種來自客戶層面的提升肯定充滿了額外的挑戰。

GE 利用 AI 實時分析來自噴氣發動機的傳感器數據，為飛行員提供實時指導，以優化飛行過程中的燃油效率。GE 會統計它一年為客戶節省了多少燃油，然后從節省的總額中抽取一部分作為回報。換句話說，客戶除了為發動機產品支付的購買價格外，還會向 GE 支付了一部分從燃料效率優化中節省的費用。

這種情況下，需要將主流商業模式從生產和銷售產品轉變為向數字客戶提供數據驅動的服務。通用的 R&D、產品開發、銷售和售后服務部門全部數字化連接，實時接收、分析、生成、共享和反饋來自數千種離散產品的傳感器和物聯網數據。這不僅僅提高了運營效率，更創造了新的收入來源。

Peloton 成立于 2012年，是一家以家庭健身為主營業務的健身科技公司。它利用健身設備產生的數據，將無數的健身者連接到一個社交網絡中，并根據每個健身者的情況為其匹配合適的培訓師。Peloton 的產品生成用戶交互數據，然后讓用戶能夠使用這些數據與第三方實體之間進行交流。比如通過分析產品-用戶之間的交互數據，人工智能算法將特定用戶與合適的教練進行匹配。這與 Uber 為乘客找到合適的司機類似。

和 GE 一樣，通過將“產品”擴展到數字平臺，Peloton 正從其數據驅動的服務中產生新的收入。對于工業時代的傳統公司，它們具有價值鏈驅動的商業模式，但對數字平臺幾乎毫無經驗。對這種公司而言，這一層的數字轉型是最具挑戰的。

要正確思考這四個轉型層次，需要認識到現代數字技術具有兩個顯著的價值驅動因素：數據扮演的新角色與新興的數字生態。讓我們依次簡要探索它們。

過去數據是偶發的（由離散事件產生，如從供應商運送零部件），但現在越來越多地變成交互式的(由傳感器和物聯網持續生成以跟蹤信息)。這種對資產及其運行參數的持續跟蹤可以提高生產率。如果在鋼水過熱時使用傳感器來跟蹤和保持溫度水平，就可以提高質量和產量。如果你在某些產品中嵌入傳感器，就可以徹底改變用戶體驗。想想智能床墊如何跟蹤用戶的心率、呼吸模式和身體運動，然后實時調整它們的形狀以改善用戶的睡眠。或者嵌入汽車的傳感器如何提供反饋，幫助人們更加謹慎地駕駛。

更重要的是，這種交互性顛倒了產品和數據的角色。傳統上，數據支持產品，但現在越來越多的是產品支持數據。產品不再僅僅提供功能、幫助建立品牌或產生收入；它們現在也成為數據交互的渠道和新客戶體驗的源泉。為了利用交互式數據的擴展角色，企業還需要數據生成者和接收者的網絡。這種網絡可以源自傳感器和物聯網連接，相當于一個數字生態系統。

有兩種主要的數字生態系統，在數字時代之前，這兩種生態系統都不存在。

一種是生產生態系統，包括企業價值鏈中的數字連接。比如，將汽車的傳感器和物聯網數據，與零部件供應商、倉庫和服務經銷商聯系起來，汽車公司可以提供預測性的維護服務。

另一種是消費生態系統，包括企業價值鏈之外的網絡。想想美國街燈上用來感應槍擊的智能燈泡：它們的消費生態系統包括攝像頭網絡、911接線員和救護車，所有這些都共同幫助提高街道安全。

生產和消費生態系統都以交互式數據為動力，推動新價值。如下圖所示，這構成了上面討論的數字化轉型的四個層次。前三層依賴生產生態系統，第四層依賴消費生態系統。

選擇適合的

要確定最佳的數字轉型策略，需評估公司在上面四個層次中的參與程度，然后專注投資于交互式數據和數據生態。

第一層是必須的，大多數公司都可以從有效運營中受益。大部分數字化轉型計劃都發生在這一層，如果運營效率是公司戰略的重要組成部分，這一層尤其重要。例如，石油和天然氣企業經營需要投資價值數十億美元的油井、管道和煉油廠。如果這些公司決定使用物聯網設備和人工智能來尋找儲量，并維護管道和煉油廠資產，他們可以節省高達 60% 的運營成本。這一層的主要挑戰，是在現有資產中安裝新設備，生成與獲取廣泛的交互式數據，以及打破數據孤島并實現數據共享。

因為可以通過數據獲得超越第一層的競爭優勢，第二層對于那些銷售產品，并有潛力從產品中獲取用戶互動數據的公司來說必不可少。很多銷售品公司都屬于這一類，當前的用戶交互數據主要被用來提升廣告效果或提升產品開發效率，而非創造新的收入。如果獲得的數據無法用來進一步創造收入，這類公司就將止步于此。

第三層主要針對那些認識到自己可以（從產品和價值鏈中）產生以數據驅動服務的公司。這些公司必須豐富其生產生態系統，以擴大從運營效率到數據驅動的新服務之戰略優勢。在這一層的公司跨越了一個重要的障礙：不僅為了運營效率而使用數據，更多是為了創收。如果你的公司無法涉足消費生態系統，第三層就是你的最后一站。舉個例子，配備傳感器和人工智能的洗碗機，可以預測可能發生的組件故障并提供維修服務，但它們很難以數字方式連接到互補對象（無法像健身者一樣通過數據連接到第三方教練，從而產生進一步的互動），并擴展到數字平臺。也就是說，許多公司錯過了這一層的機會。他們忽視了產品的消費生態系統，或者認為將產品擴展到數字平臺風險太大。Peloton 和 Nordic Track 的許多競爭對手都陷入了這個陷阱。

從戰略層面講，第四層對于任何擁有新興消費生態系統的公司都很重要。關鍵挑戰是如何將原有的產品體系擴展到數字平臺。如果整個產品體系還留在原有生態中，那公司將面臨生存風險。

并非每個公司都希望或有能力在所有四個層次上進行轉換，有些可能會選擇只專注其中的一個或幾個層面，但每個公司都必須保持對各種可能性的關注。機會比比皆是，了解本文的數字化轉型框架，并深入思考自己的數字化轉型戰略，將有助于公司在充滿競爭的現代世界中保持競爭力。