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苏广民:企业数字化转型,对决策者有哪些要求?

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来源:华夏基石e洞察(ID:chnstonewx),书享界(readsharecn)
作者:苏广民,历任华为终端供应链副总裁、华为终端拉美业务部总裁、华为终端战略与Marketing总裁。

导语

如果说信息化以明确信息为前提,那数字化则以海量数据为基石。数字化看似绕开了明确信息,但却走通了信息化曾绕开的路。

华为:以数字化提升管理能力

 

Q:1995年底,华为已经引入了Oracle ERP系统,当时是什么样的背景下,做了这样的决策?这一系统的引入对后来的数字化或者信息化有哪些意义?

 

A:华为的信息化数字化建设起步非常早。在1993年初(当时300多人)就在内部建立了有十几人以研究生为主体的专职MIS(管理信息系统)开发团队,我是其中第一批成员,1993年7月我就被提拔成该部门主管。

 

当时华为的业务重心是销售与研发,主要销售酒店/企业的小用户交换机,同时开发乡镇用的电信局用交换机,而加工制造完全通过送料委外加工来实现。大家的工作重心就是忙销售,拼产品开发进度,赶交货,而且那时的人员基本也都是直接从学校毕业,或者在内地企业干了没几年的技术兵。大家对公司大的管理体系/理念/方法论等都没有多大的认知,在业务实践中边干边学。

 

我们的管理信息系统开发主体是在PC机上用FoxPro数据库管理系统来做,为市场/生产/采购/库房/财务/人事等业务职能部门编写计算机辅助处理程序。项目来源于业务主管的现实需求,功能主要是简单的数据收集处理及报表生成,非常零散,要求也经常变化,效率很低,价值感也不够强。

 

当时的华为生产计划体系也“开创式”地引用BOM(物料清单)理念与物料编码来管理生产体系,并通过计算机来管理,这样BOM的生成、录入、维护等数据管理也被安排在我们这里,内部组建BOM小组来具体负责这块业务。

 

任总对计算机信息化管理非常重视,我们每个月的部门例会只要他有时间都会来参加,主要是一大段时间的即兴讲话(包括他在参观考察中看到/认识到的各种信息化“智能化”应用)。在业务上他非常关心物料的条码与员工卡管理这些“实物化”应用,并指示我们要花些钱把它们做出来。这驱动我们在1994年就招聘专才,集成开发了这方面的应用系统,在1994年底就自主开发出库房出入库条码管理系统及员工考勤及门禁等系统,这在当时还是挺先进的。

 

金蝶第一套财务软件出来以后,有一次任总碰到我时说:市场上出来了财务处理软件了,10来万一套,这个我们能用吗?我说:这个财务软件是按照国家会计标准开发的,功能也很全,只是它卖的都是运行软件不卖原代码,我们后续软件的修改维护会有问题。任总又说:它们有那么大的团队来编写维护,只要能保证我们用起来就行了,可以不用我们自己干吧?你们去看看能不能买来用。下来我就带人和财务一起与金蝶联络,很快买了一套回来,并在金蝶的指导下,与财务部门一起顺利地把这个系统建起来了。这个项目也让我们认识体会到商用软件的快捷与高效。

 

我们的信息化主体业务开发还在按部就班地进行中。1994年招聘的新员工中有一位从台资大厂过来的骨干,来了以后说他们在原来的台资厂里用了一套美国SSA公司的ERP系统,业务功能非常完整强大,并给了我几厚本该系统应用说明书。我从里面看到企业的计划、生产、采购、仓储、销售、财务被完整地集成在一起,有非常详细的业务理念、业务流程逻辑、信息系统架构、各模块的详细功能/处理逻辑算法/模块内外的数据标准与接口,认识到企业管理也是有这么完整的套路与标准可以充分“借用”的。于是,我带着几个团队骨干挤时间开始了ERP的选型之旅。

 

1994年底国内ERP市场还刚刚开始,SAP只关注与几家大的外资或中外合资企业,我们沿着已有的线索来调研学习,很快也锁定到了美国SSA公司(在当时的IBM AS400小型机系统上开发,在中国设立了销售服务体系,已有几十家国内企业实施应用)作为主要选择对象。

 

我们深知管理信息系统开发还是服务业务主体,所以在ERP选型阶段,拉着业务部门一起学习消化ERP管理理念,并聚集了计划、生产等业务主管一起去开展了SSA中国代表处考察调研培训、去SSA的国内相近客户进行参观交流学习。

 

在1995年中,Oracle公司开展在中国推广其ERP产品,并主动与华为联系介绍推广其产品。在这个时期UNIX系统小型机发展迅猛,Oracle/Sybase等大型通用数据库应用越来越主流,SSA的ERP完全依托于IBM AS400封闭系统开发的弊端也越来越突出,我们与SSA表达的“如何保证我们的系统跨计算机平台升级”的诉求,一直没有得到肯定的回复。

 

Oracle系统的开放性,在国外已经得到广泛规模的应用,全面布局中国市场的决心深深地打动了我们。同时华为在ERP系统选型的认真态度及学习做事的能力都得到了Oracle中国高层的充分认可,并认为华为的应用一定会成为其在中国ERP应用的最佳范例,从而大大加快它在中国这一块业务的发展。最后Oracle公司主动提出免费赠与华为64个并发用户全功能ERP系统,并承诺指派其台湾地区首席实施顾问来领衔华为ERP实施以确保项目成功,以及授权华为在自身成功实施后,做为其ERP系统的合作伙伴(代理及应用实施)。这一系列的支持与决心最后打动了华为ERP项目决策团队,华为于1995年底签订了ERP项目合同。为保证该项目对华为管理能力上一个大台阶,华为为该项目付出了50万美元的顾问及实施咨询费用,范围包括项目实施范围的业务梳理,业务逻辑流程设计,软件系统架构、功能软件包选择确定、系统应用上线等,借此构建出一个完整ERP应用管理体系。

 

华为终端供应链的数字化建设的4个阶段

 

Q:您曾负责华为供应链端的数字化转型,您认为在供应链的转型大约分为几个阶段?

 

A:华为持续重视自身企业的信息化工作,踏踏实实地通过业务管理变革来同步进行IT系统建设。1998~2003年与IBM合作开展的IPD/ISC/财务四统一的业务变革,就包括在IBM指导下配合IPD变革引进应用PTC公司最新的产品数据管理PDM系统来支撑研发管理,I2公司的供应链高级计划排产APS系统配套支撑集成供应链ISC管理能力落地。这两个系统的应用在当时都是非常超前的,全球范围内的行业领先企业也是刚开始用没几年。

 

由于华为终端的业务特点与华为集团的主体系统级设备非常不同,所以华为终端业务在开始时就是独立运作的,供应链也是授权终端自己搞,包括流程及信息系统建设。2009年前还是处于业务发展的探索阶段,那时的供应链管理也处于贴着业务跑的手工管理阶段。

 

我个人认为终端供应链的信息化数字建设可以分为4个阶段:

 

一是信息系统建设补课阶段(2009~2013年);

 

二是MES系统建设与供应链业务数字应用深化阶段(2012~2015年);

 

三是数字治理阶段(2009~2016年,实现数字清洁,支撑财务与主业务流打通);

 

四是供应链数字化转型阶段(实现数据的可视与共享,支撑供应链转型的客户体验/价值创造/降本增效目标)。

 

2009年下半年开始,终端供应链启动业务“正规化”能力建设。我们当时启动了终端自己的全球订单管理OM系统(将订单录入前移到各区域代表处),高级计划排成APS系统建设,加上一直沿用集团的ERP与产品数据管理PDM/PLM系统在终端供应链业务应用的集成与优化。

 

另外我们也在集团公司的领导下,围绕BI(商业智能)在内部经营分析管理上的应用,同步开展起数字化治理工作,从数据仓库、主数据管理、数据标准层层向下展开,体系化地构建基础数据管理能力。

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华为终端:以数据为核心来支撑制造,管理制造

 

Q:在2009年到2016年期间,您负责交付管理和系统建设,还主导了华为终端的MES系统建设,这其中是否有一些与数字化转型相关的事情?从现在往前看,哪些决策对华为的数字化转型有推动意义?

 

A:华为终端的MES项目是在2012年6月开始的,也是在我们业务层面充分认证了“到底要不要搞,怎么能搞好”,并充分达成共识的基础上动手的。

 

一是因为华为终端当时在生产制造上是纯外包模式,集团的制造体系逻辑上都是终端供应链的制造外包商,实打实要内部结算的,而且价格还挺高。而MES本质是制造的内部管理的重要支撑,华为集团制造体系根据自身业务特点及需求在2004年左右就开发完成了。

 

2012年智能手机还处于技术/工艺/功能及产品形态快速发展的阶段,差不多每款产品都有各种“新”,而且产品生命周期很短(大多数活跃期不到1年)。新产品上市必须快速上量,每个产品里面的物料种类都上百种,绝大多数物料都有几家元部件供应商来做,制造工艺质量的过程管理非常复杂。另外我们的EMS合作伙伴的管理能力也参差不齐,有些企业有完整的MES,有些企业有的是“假MES”(只有少数的功能,落地也不实),有些企业还没有。

 

这也意味着我们的产品质量只能根据EMS伙伴的各种能力及产品的加工制造的“难易”程度,匹配合适加工厂家(就高不就低)来保障,在过程中还要投入大量的人力(我们新产品投产期,相应加工工厂的研发体系驻产人员往往都有十多个),以应对各种“救火/救急”,体系性的预防控制能力很难沉淀,也严重影响了我们终端制造管理能力打造提升。另外由于没有自己的MES系统,生产制造的大量过程数据没有及时有效收集,只能通过关键工位的100%检测筛选来构建最后的产品质量,质量成本也很高。

 

在论证过程中,我们很快认识到,华为终端需要一个自己独特的MES系统:建立Center

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MES(中心MES)来负责基础信息、作业方案、作业指示、出货管理;加工制造过程“透明”管理必须以我为主来构建,这就需要用工厂级MES,来主管生产过程的物料管理、IQC管理、工序管理、包装管理、生产质量管理。这实际上是以数据为核心来支撑制造,管理制造。每天会把几个TB的非常完备的产品制造过程数据收集传回到华为的数据中心,作为研发、制造管理与售后服务体系的数据资产来使用(这可是个大数据金矿,有效支撑各种根因分析、优化改进……)。

 

在产品选型上,我们发现承担三星MES开发的麦康公司(三星自己的信息化公司)已在中国拓展其MES产品销售,接触发现其包含了三星对制造管理的深刻理解及管理方法/手段,以及完整的开发软件中间件,可以满足我们的N多诉求。麦康也希望通过华为终端的成功应用快速打开中国市场,双方都诚意满满地携手建立成了华为终端的MES系统,并于2015年完成了自己所有的EMS合作工厂的部署

 

这个系统完全补齐了华为终端在制造能力上曾经的短板(相对于三星),并使用各种标签/身份管理、条码/工序及位置/制造与检测数据完全被收集与管理,每天的产出好几个TB回传到华为内部的数据中心,为下一步终端全面数字化打下了非常坚实的基础。

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数字化转型案例:西门子

 

Q:最近几年通过与西门子的交流,您认为西门子在数字化转型中做得最好的几点是哪些?

 

A:1.首先西门子本身是综合数字化解决方案提供商,拥有50多年自动化经验和数字化经验,其数字化工厂集团中心提供了制造行业非常完整的工业软件/工具及工厂自动化控制产品及部件/数字化孪生技术及落地方案。

 

  • 西门子数字化工厂集团整合虚拟世界和物理世界

  • 纵向集成:西门子数字化企业软件套件产品

  • 支持企业进行涵盖产品价值链的整合及数字转型

  • 西门子在自己的制造工厂也前瞻性地打造了3个世界级智能制造示范工厂(中国成都、中国南京),有力地解决制造企业数字化转型的技术及应用落地实践。

 

2.西门子在自己的制造工厂也前瞻性地打造了3个世界级智能制造示范工厂(中国成都、中国南京),有力地解决制造企业数字化转型的技术及应用落地实践。

 

Q:如果向西门子学习,传统制造企业应该如何来推进企业的数字化转型?有哪些方法论可以借鉴,有哪些坑需要避开?

 

A:西门子以产品设计制造一体化平台,架构系统完整,结构化/功能化/模块化清晰明了,并有3个示范工厂可以感受,其最新的南京工厂更高大上,是传统制造企业对标来系统学习了解制造业数字化和智能制造的内涵与发展路径的大金矿。

 

西门子自身作为制造企业综合数字化解决方案提供商,涉及到产品设计/产线规划/工程/制造/服务。但具体到单一产品而言,都有其强有力的竞争对手。所以传统制造企业要用战略与架构来规划自己的数字化/智能制造的顶层架构、建设步骤及关键应用的实施计划,对成熟的商业软件要尽可能地选用(找准找足相关产品的市场西门子的竞争对手们,积极邀请,开发交流,仔细比较,在充分竞争的基础上选购实施),从而保证自己的数字化创新进程高效率/高效益(价值)。

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数字化转型不仅是一场技术革命,更是认知革命,是人类思维方式与行为模式的革命

 

Q:信息化和数据化到底应该怎么看?企业的数字化转型,对企业的决策者有哪些要求?

 

A:在社会发展的历程中,人们掌握了F=ma、E=MC²、工程经验公式、机器工作原理、生产执行策略、政治经济学、企业管理学等丰富的运行规律。基于这些机理,计算科学一出世,人们就迫不及待地开发了相应软件,于是科学计算、工程验算、MES、ERP、PLM、PM、MRO等软件相继涌现。这些软件的出现,大幅度提升了人类的工作和生活的效率和质量。

 

之所以用“信息”一词,是因为我们掌握了机理之后,只需要少量的数据“喂”给软件,就可以获得足够好的反馈。这些少量的数据就是初始条件和边界条件。大量复杂的计算工作和内部数据流传,软件就全部完美无误地完成了。信息是控制论中大行其道的概念,该词的本意就包含对大量数据进行提炼总结而形成的最有价值的少量“数据”。信息不仅包含了明确的运行机理,还包含了清晰的初始条件和完整的边界条件,即信息包含机理、初态和环境。

 

在这个过程中,人们也发现新科技(特别是大数据与AI技术)可以在海量数据中总结出具有一定明确程度的机理、初态和环境(姑且称为“准信息”),而且随着数据量的增加和进一步分析学习,“准信息”可以越来越明确。

 

准信息更接近纯数学的表达,未必像人类总结的信息那样具有显而易见的物理意义和业务含义,这让人们可以回归到信息的本源——数据层面,发现靠人脑不曾发现的机理,总结机理需要的初态和环境,于是数字化时代拉开了序幕。

 

如果说信息化以明确信息为前提,那数字化则以海量数据为基石。数字化看似绕开了明确信息,但却走通了信息化曾绕开的路。

 

从数据中识别总结确定性信息(机理、初态和环境)是数字化的使命,人类终究还是要像牛顿、爱因斯坦那样取得真正的具有物理含义和业务意义的终极模型,才能获得实质性的根本进步。

 

当我们掌握了明确的机理、完备的初始条件(初态)和边界条件(环境)时,用信息化帮我们提高效率和质量。当我们的研究对象超越了我们理解,机理、初态和环境不完备时,则需要用数字化来突破我们局限,实现创新。

 

最早走上数字化之路的领域是仿真(或CAE),CAE方法让人们可以建立复杂结构的数字化的完整空间,从研究对象的完整数据出发,获得接近真实世界的机理、初态和环境,从而实现了对理论和经验公式的突破,复杂结构的运作机理得以透视。由于数字化历程的长期积淀,让仿真的确定性越来越高。

 

另一个是三维CAD/CAM,当年甩图板的二维CAD走向三维CAD,相当于从信息化走向了数字化。

 

当人们使用三维空间完整数字化模型数据来进行产品的设计时,出现了成效斐然的突破与创新,长期困扰人们的高度复杂结构的形心、重心、装配、干涉、尺寸链、公差链、物料成本等问题迎刃而解。当下流行的创成式设计是其更进一步的发展,我们只需要提供必要的设计限制,其余的完全交给算法来创造。

 

最近出现的大量的数字化应用是在生产制造过程、运行维护、企业管理、数字经济中,利用完整的生产数据、供应链数据、运行数据、企业数据、经济数据来预测以前MES、ERP、MOR、CRM、SCM等信息化软件只能绕开的场景,深挖数据中的信息,实现业务和管理的突破,耳熟能详的预测性维护便是典型实例。

 

另一方面,通过大数据技术,数据的“广度、宽度、深度”正呈几何式的增长,人类认识有了更深更广的数据基础。其中,“广度”是指以标签化描述数据更多的特征;“宽度”是指数据类型除了量化数据,还包括了非结构化的图片、视频、文字等;“深度”是指通过知识图谱,形成了数据关系的认识网络。

 

【数字化营销案例】

 

如何描述目标客户画像,可以从不同纬度去分析。从零售业角度,可以从七个维度去描述客户画像:

 

一是地域:也就是用户所在的地区,在市场营销策略中,不同的地区有不同的文化习俗,不同的语言和思维模式,这些都会产生不同的影响。

 

二是性别:男女不一样,消费需求肯定有差别。比如社交电商平台的小某书86%用户是女生,这对于通过该平台宣传其产品或服务的品牌具有重要的参考价值,有助于选择更适合的内容进行营销。

 

三是收入:品牌在制定或修改市场营销策略之前,必须明确目标用户的收入水平,否则即使再好的产品,如果远远超过了用户期望的价格或与用户收入水平不符合的,也不能将产品售出。

 

四是年龄:不同年龄接受新鲜事物的能力不同,需求的痛点不同,对产品或服务的兴趣不同,找出不同年龄层消费者感兴趣的东西,将会提高营销成功率。

 

五是教育程度:文化程度不同,生活态度不同,关心事物不同,文化、风格、形式等在人群中也会有所不同,受教育程度越高的用户,对营销内容就越过分严格地在细节上找毛病。

 

六是行业特征:对于不同行业的消费者而言,产品或服务的关注点也是不同的;了解各行业人们的需求和痛点,可以开展精准营销。

 

七是使用场景:产品或服务的使用场景是非常关键的一环,首先我们要明确下面几个关键信息,即时间、地点、出现了何种情况、对象用户、用户需求、通过何种手段达到目的。

 

【企业家的数字化认知】

 

马明哲认为,数字化不仅仅是一种技术革命,更是一种认知革命,是人类思维方式与行为模式的革命。通过科技的赋能,认识可以从表面到本质,从独立到联系,从感性到理性,从经验到科学,数字化将把人类认识客观世界、把握发展规律的能力提升到新的水平。数字化将在战略、组织、管理、运营、人才、服务等方面,为企业带来思维模式上的巨大颠覆与产业实践上的系统变革。

 

所以,数字化技术是一个人类“驾驭”世界的新方式,它让曾经理论上“高大上”的信息化在企业层面更接地气,也更有战斗力。这同时也意味着,到现在为止信息化还非常差的传统企业,你更需要赶紧补课,因为目前信息化里沉淀的系统性企业管理逻辑理论方法你一定还没能很好的用起来。企业核心的数字资产,包括产品/工艺/成本/客户主数据、交易数据,这些与业务相生相伴也是现在各大信息化的支柱,你没有能力驾驭他们成功的现在,也一定没有能力驾驭更加复杂与挑战的数字化的未来,数字化的价值与难度/投入(资金、人才、时间、管理能力)呈强正相关性。

 

未来的企业数字化转型,一定会推动信息化更好更高效的发展,这里面包括信息架构进一步完备与高能/高效,工业软件进一步丰富、进一步集成与升级……

 

数字化转型本身来源于国外顶级咨询公司的洞察与“主张”,有越来越完整的方案论支撑,是当今伟大的企业更高层次的发展方向。对比前几年火了一时的工业4.0与智能制造,它们更多地还是在“未来方向”与国家/行业的能力要素规划层面。这次数字化热潮里用到了“转型”这个词,意味着必须/急迫与强关联性,就是数据/信息领域关键能力提升,可以全方位提升企业的整体价值;“转型”这个词也意味着是真地很难,一定要采用战略管理来驱动,有愿景、目标、策略与节奏,从顶层设计到分阶段分步骤地展开,有组织/落责任/投资源。

 

没有一定信息化数字化基础的公司轻易不要把“转型”叫得太响,首先要能决心去好好补课,否则那些对你而言有价值的数据怎么管起来,用起来?谁合适来做“主官”?组织与人才怎么建?诸如此类的问题不胜枚举。

 

目前的分析报告是全球优秀公司的转型失败率超过60%。我理解的全球优秀公司首先表明其信息化是成熟了的,该有的ERP/PLM/APS/MES/WMS/人力资源管理/销售管理等系统都有了,为数不少的还应该都是用了一些年了,也有相当强的IT专业组织。

 

因为企业信息化过程本身会带动大量的企业的管理数字,但是由于信息化系统是在解决各种专业领域问题,由专业高人发展起来的,他们的数据很容易采用自我闭环来管理。这就造成了越是信息化程度高的公司,越容易非常多的被各个信息系统定义管理的“重复”数据,在自己系统孤岛上野蛮生长。解决这个问题,业界自然而然形成了两条路线:

 

一个是信息化巨头Sap、Oracle们,不断用收购手段来丰富其解决方案,并用自有的数据标准与接口来衔接各专业系统,在一个更大的业务范围内解决数据孤岛的问题,但这条路径就是随着巨头自己竞争力的强大而出现的“店大欺客”的情况,对中小企业往往意味着更高的成本,得不到更应该有的技术支持。

 

一个是从专业化的数据管理的角度出发,对已有的信息系统产生使用的数据进行分析研究,从公司整体业务的角度来明确定位/定义各主要数据的标准、产生源头、使用对象、处理逻辑来进行管理。最早采用数据仓库,现在采用数据湖来进行集中管理。在使用方面,为了减小信息系统编程的困扰,把数据应用的“算法”装到元数据里直接调用,延展这条路径逐步发展到公司数字治理体系,越做越多,“独自”(脱离原信息系统)使用价值越大,最后形成了“功高盖主”(或者叫“众徒弟打倒师傅”)的局面,这对于公司内部的投入及专业数字治理能力要求极高。

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非数字化原生企业数字化转型的案例:华为与美的

 

Q:如何看待传统企业的数字化转型?除去西门子之外,有哪些值得其他业界借鉴的公司或者案例?

 

A:相伴着“数字化转型”的概念,业界还产生了非数字化原生态企业、数字化原生态企业两个名词。

 

数字原生企业在设立之初就以数字世界为中心来构建,生成了以软件和数据平台为核心的数字世界入口,便捷地获取和存储了大量的数据,并开始尝试通过机器学习等人工智能技术分析这些数据,以便更好地理解用户需求,增强数字化创新能力。

 

部分数字原生企业引领云计算、大数据、人工智能技术的发展,推动了数字化时代的发展。在这些数字原生企业中,整个企业的战略愿景、业务需求、组织架构、人员技能、管理文化、思考方式都是围绕着数字世界展开的。

 

数字化原生企业,业务管理就是天然搭建在信息/数字化平台基础上的企业,比如:阿里、腾讯、百度、今日头条、京东……等等。数据化是其核心竞争力支撑。

 

与数字原生企业不同,非数字原生企业在成立之时,基本都是以物理世界为中心来构建的。绝大部分企业在创建的时候,是围绕生产、流通、服务等具体的经济活动展开的,天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口,这也就造成了非数字原生企业与数字原生企业之间的显著差异。传统企业基本上都是非数字原生企业,华为公司作为其典型代表,在数字化转型过程中面临着与大多数非数字原生企业相似的问题。

 

据说华为集团当时的CIO在2013年左右去阿里总部参观交流,由于阿里的天猫是华为终端一个重要电商销售渠道。他们在说到华为的客户特性(华为手机的各价格段产品被哪些客户群购买了?年龄/区域/职业分布)、产品质量、客户的手机品牌认知度/接受度都非常具体翔实,华为CIO问他们怎么搞得这么清楚的?随后的参观环节,他们在一块显示屏上展现了这些完全数据化的分析结果。这把华为当时的CIO也震撼到了。在华为后来进行的数字化转型中,阿里等众多数字化原生企业也一定是华为某一方面对标的对象。

 

作为完整的制造企业数字化转型案例而言,华为做得非常系统、完整与到位,既有清晰的发展脉络、完备的方法论及系统应用加持,也有战略管理来驱动的以业务价值为目标的运作管理实践,有利于系统性的学习研究。

 

作为非数字化原生企业数字化转型的对标借鉴对象,我认为美的也非常值得推荐。美的的数字化转型,战略规划驱动,实施步骤清晰,一把手方洪波亲自挂帅,其经历的过程艰难痛苦及大投入,也是绝大部分制造企业数字化转型必备属性,但最后换来了近几年业务指数级的增长。

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