数字化的三大要素：

数据、连接、算法

要想把握所有系统，就看三个部分：要素、关系及准则。

要想充分发挥数字化系统的超能力，尤其是其强大的“系统性能力”，也需要三个部分——数据（对应要素）、连接（对应关系）和算法（对应准则）的合力支撑。

数字化的第一支撑是数据。

因为数字化是用数据的方式（即二进制），描述物理世界里的人事物及行为活动。

数据，只是“数字化描述”的形式。比形式更重要的是实质，即必须系统性地确保数据的“准确、及时和全面”。

如果还是主要依靠人工填报，层层汇总，那么传统信息化的种种弊端，比如数据的偏差、滞后、缺失及各种猫腻，仍然不会被改变。

什么是数据准确？就是要实现数据的自动采集、处理、校验、填报及上传，无修改、无掩饰地，如实如是地呈现真实情况。

什么是数据及时？就是要打破物理世界的时空阻隔（比如点多、线长、面广的大型项目就存在这个问题），突破人类大脑的容量限制，实现海量数据的实时获取，无延时、无丢失、无地理限制地在各组织层级及业务条线之间，按需实现数据的零时差共享。

什么是数据全面？就是要沿着行业的全链条、项目的全周期、业务及管理活动的全过程，实现数据的全覆盖。准确、及时和全面的数据，是数字化的根。

数字化的第二支撑是连接。

要把零零散散的数据单点、数据孤岛连接起来，改变过去的业务割裂、组织割裂。毕竟，碎片化的数据、局部的优化是解决不了系统性难题的。

数据的系统性连接，有三个维度：一是纵向打通组织层级，二是横向拉通职能条线，三是深度连接业务管理。

有了这样的连接，准确、及时和全面的数据才能帮我们在数字世界里，实现点线面体的全透明，实现高效运转的管理闭环。

数据的系统性连接，不是简单的技术问题，而是一定要与业务紧密结合，一定要能促进各相关方的高效协作，一定要与各层级、各条线管理者的权力和责任相匹配。

数据本身不是目的，连接本身也不是目的，通过准确、及时和全面的数据支撑和有效连接，帮助相关方及管理者提升业务及管理行为的效率和效果才是目的。

三个维度的系统性数据连接，是数字化的脉。唯有这样的拉通对齐，才能让天然具有超强连接力的数据真正流动起来，把企业融为一个“数出同源，一源多用”的有机整体。

数字化的第三支撑是算法。

相比数据、连接，算法对大多数人来说，似乎显得有点陌生且高深。然而，要让连接起来的海量数据真正发挥作用，让“透明立方体”高效运转起来，关键在于算法。

算法的本义是，解决某个问题或达成某个目的的具体步骤（a stepby-step procedure for solving a problem or accomplishing some end）；在数字化的语境中，算法是指计算机为实现某个目标而遵循的一系列规则（the set of rules a computer follows to achieve a particular goal）。

从应用的角度，我们可以把算法理解成，为解决某个问题或达成某个目标，制定的一系列业务及管理规则，用于指导计算机分析海量数据，判断和分析结果，做出行动决策，即能根据不同情况，触发不同的业务及管理行为。

这意味着，在算法的指导下，数字化系统有了目标，面对有机连接在一起的海量数据，学会了分析、判断和决策，从徒有一身本领的草莽英雄，变成了能对企业经营管理做出巨大贡献的战士。

举个我们司空见惯的日常生活的例子，来领略一下算法的强大威力。

比如，用户通过手机点外卖，外卖平台是如何做到在规定时间内完成送餐的呢？大致的过程如下所述：

系统接单后，需要实时分析下单买家的位置、接单商家的位置、外卖骑手的位置，商家备餐的时间、骑手到店的时间、骑手送餐的时间，相邻或同一买家的其他订单、相邻或同一商家的其他订单，以及骑手已接的其他订单等海量数据，根据预先设定的业务规则（算法），做出当下最佳的派单决策，以及最佳的取餐和送餐路径规划。

在订单执行的过程中，系统还会根据商家备餐的实际用时、骑手到店的实际时间及相关和相邻道路的实时路况，进行实时动态调整，高频系统优化（高峰时段，每小时优化次数可达几十亿次）。而且，随着时间的推移，数据及多渠道、多维度的反馈的积累，系统算法还可以持续优化，不仅越来越精准，而且越来越人性化。

毫不夸张地说，算法是数字化的魂。

未来，是数字化能力的竞争

根据Gartner的定义，纯粹技术层面的数字化转型是指，“将模拟信号变成数字信号的过程，也叫数字化实现”。

与企业经营视角更贴合的是业务层面的数字化转型，它指的是利用数字技术及其相应的支撑能力，创造出更具韧性的全新数字化业务模式的过程。

第二个定义中有三个关键词值得我们细品。

一是利用。这说明数字化转型的要义，不在于技术层面的发明创造，不是要重新发明轮子，而在要结合实际业务场景，针对实际业务难点和管理痛点，把先进的数字技术用起来。

二是韧性。在软件工程领域，通常会音译成鲁棒性，指的是系统在受到外部冲击时，还能维持其主要性能的稳定性。通俗来说，就是耐折腾、韧性强。

在这个充满不确定性的时代，很多行业备受“来源多、频次高、不可控性强的突发变化”困扰的行业，更具发展韧性的全新数字化业务模式，的确令人分外向往。

三是过程。这也印证了前文的分析，数字化转型不可能一步登天，一蹴而就，毕其功于一役。

从这个意义上说，数字化转型不仅要明确战略定位和目标，定义清楚什么是彼岸；还要把握好节奏，规划好路径，有步骤、分阶段地从此岸向着彼岸进发。

数字化转型应当是这样一种“利用”的思路，即如何利用好数字化这个认知世界、改造世界的新工具，解决企业的业务难点和管理痛点；

也应当有这样一种“韧性”的要求，即如何在这个充满不确定性的时代，系统性地应对各种突发变化，提升业务的韧性和组织的韧性；也应当是这样一种道阻且长的“过程”，即如何在工业化尚未完成、数字化刚刚起步、整体利润水平低、粗放式的传统模式难以为继的全方位挑战下，带领企业走向彼岸。

数字化的价值，在于帮助企业突破高度的系统复杂性和不透明性的重重障碍，将“黑盒子”变成透明、高效、持续进化的“数立方”。

这样的数字化转型能在两个方面创造巨大价值。

第一，提升对当期经营的掌控力，从而做到有效益的经营，提升存量业务的利润率。

有了“数立方”，我们可以在“看得见、看得全、看得清、看得准、看得远”的有力支撑下，系统性地实现岗位层的精细管理、项目层的前瞻优化和企业层的全局掌控，这必将改变过去的事后管理、疲于应对、扯皮救火的工作模式，打破“方差大、消耗大、压力大，均值低、效率低、效益低”的恶性循环，提升企业对当期经营的掌控力，实现降本、提质、增效，提升存量业务的利润率。

核心业务的高质量经营是创新拓展的前提。只有主营业务良性发展、持续盈利，企业才有余力和实力，才能拿出必要的资金资源和人才储备投入业务创新和拓展。

第二，提升对制胜未来的拓展力，从而做到可持续的增长，提升增量业务的增长率。

有了“数立方”，我们可以从新客户、新区域、新业务、新模式等多个方面，打造健康、可持续、更具发展韧性的动力引擎，系统性地提升企业对制胜未来的拓展力。

未来的竞争，不只是资本、人才的竞争，也必将是数字化能力的竞争。

成功完成数字化转型，需要做对什么？

数字化转型绝非易事。正如埃森哲调研结果所示，只有不到五分之一的中国企业在数字化转型方面取得了显著成效。

要想成功完成数字化转型，需要做对三件事：认知升级、业务升级、组织升级。

业务升级和组织升级都好理解，毕竟这是数字化转型的价值所在。那为什么还要特别强调认知升级呢？

改变观念往往是困难的，改变习惯常常是更加困难的，这是人之常情。

如果对数字化的理解还不到位，对数字化转型的价值还不清晰，对企业启动数字化转型的战略意图还不明确，就很容易被眼前的困难、客观的障碍与潜在的风险和损失干扰。

如果不能正视这些“人之常情”和认知上的欠缺，或多或少、或明或暗它们都会成为转型的阻力。

探索的道路往往是蜿蜒曲折的，这是规律。

如果对困难准备不足，很容易在过程中灰心丧气，半途而废；如果对问题视而不见，又很容易步子迈得太大，走得太急，在过程中引发剧烈的震荡与反弹，继而迫不得已地“拉抽屉”。

真正的改变需要深刻的理解和高度的共识。升级认知，建立正确的数字化理念属于“磨刀不误砍柴工”，一定不能省。

建筑企业数字化转型的本质，是什么？就是系统性重塑，提升掌控力和拓展力，增强发展韧性，实现高质量发展。

系统性难题需要系统性解法。不仅要在构建“数立方”时，秉承系统性思维，做到“数据、连接及算法”三个要素的系统性支撑；还要在推动数字化转型时，保持系统性思维，通过“认知升级、业务升级、组织升级”三个抓手实现系统性重塑。