数字化转型的前端产出 仿生型企业是数字化转型的愿景 ， 但我们也要明确想要做数字化转型的初心、目的是什么 ， 更要有核心的数字化战略来推动转型的实现 。 首先是要明确企业数字化转型最终的产出是什么 ， 我认为有三点：仿生型运营；个性化体验和客户关系；商业模式创新 。
一般来讲 ， 企业应用数字化有三个层面：后台、前台、商业模式 。 后台的数字化即仿生型运营 ， 例如企业的财务、人力资源、供应链等等 。 财务要核算成本、要做某一个客户或某一个区域的获利分析；人力资源要看什么样的人生产效率最高、用什么样的激励方式最有效；供应链要做需求预测、库存水平的设计、供应商的优化、采购策略的优化等等 ， 这些都包含在后台中 。 实现数字化转型后 ， 企业可以利用数据智能来整体提高数据分析的能力 ， 智能、自主、高效地进行运营决策 。

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第二 ， 前台 。 前台是指企业和客户、合作伙伴等打交道的界面 。 前台的数字化即帮助企业打破与客户或合作伙伴信息交互的壁垒、界限 ， 实现更密切的信息交互 。 让企业能够在竞争激烈的市场环境中为客户提供更贴心、更个性化的产品服务 ， 例如精准的商品推荐、精准的营销推送等等 ， 即实现个性化的体验和客户关系 。
第三 ， 商业模式的创新 。 通过数字化转型企业要用数据来重构价值链 。 例如滴滴在出租车行业的创新 ， 背后的内核就是数据 ， 以数据来重构了司机、乘客的商业关系 。 过去出租车司机要承租车辆、要办理牌照、要满大街跑寻找乘客 ， 乘客也遭受着打车不方便的困扰 ， 但现在滴滴用大数据 ， 用地理定位 ， 重构了这个商业模式 。
仿生型企业转型的技术核心 数据、人工智能会给企业带来业务的创新 ， 但无论是仿生型运营、个性化体验和客户关系、商业模式创新 ， 这些都是企业数字化在前端的产出 。 更重要的其实在背后的能力提升 。 想要成为这样的仿生型企业 ， 就要学会两条腿走路 ， 一条是技术 ， 另一条是组织和人才 。 今天智能决策峰会的主题也契合了这两条 ， 「乘云驾务」 ， 「乘云」是技术 ， 「驾务」就需要组织和人才 。
先简单的谈下技术 ， 在数据分析的技术方面有两个很核心要解决的问题 。
第一 ， 传统的信息系统是分散的 ， 数据与数据彼此割裂 ， 不同的业务数据在不同的系统中 ， 难以打通 。 我们要运用数字技术去解决的第一个问题 ， 就是打通割裂的系统数据 ， 让所有的业务数据可以在一个数据平台里统一管理、分析 。
第二 ， 通过数据分析平台要解决的与数据相关的三个环节的问题：一 ， 数据怎么取出来；二 ， 数据怎么存储、管理 ， 比如数仓、数据湖、数据的虚拟化等等；三、数据怎么用 ， 无论是BI还是更高级的分析工具 ， 或是数据可视化等等 ， 实际都在解决这个问题 。

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但我一直认为 ， 数据分析并不是某一个工具就能够搞定的 ， 很多人觉得企业建一个数据中台就能解决所有问题 ， 但数据中台实际也是由一系列工具构成的 。 数据分析其实是一条工具链实现的数据提取、管理、分析 ， 企业要将这些技术工具模块化 ， 并根据自己的业务需求、应用场景来灵活化组合 ， 搭建最适合自己的数据平台 。 这是仿生型企业转型的关于技术的第一个要素 。
第二个要素 ， 是要有领先的人工智能的算法 ， 以及算法的管理、生成等工具 ， 包括数据管理平台等 。