数字化完全由单点的盘点业务需求驱动，不同部门和团队的数字数字化活动需要形成合力，企业的化转跨专业、跨层级、型最跨职能（业务、误区技术）单元资源无法有效整合，盘点无法形成工作合力与协同。数字

忽视IT架构设计过程中对数据价值的化转考虑，没有形成“数据驱动”的型最新型IT项目研发理念，数据资源没有被有效利用，误区导致数字化工作仅仅追求“面子”不同，盘点换汤不换药。数字

数据治理本质上属于决策层的化转数据活动，具有十分明确的型最目标导向，如果治理程度、误区治理边界、治理源头、治理阶段、治理维度、治理责任都不清晰，数据治理的效果一定是失败的。

数字化是一套以“数据价值”为中心的解决方案，建设系统、开发数据均不是目标，也不是必选项，而仅仅只是手段，一个项目是否归属为数字化转型的范畴，只取决于方法、模式、机制是否改变。

数字化转型的初始驱动力不应该只是基于某个愿景、情怀，亦或者是某个新鲜的概念和理念，而是需要抱着比较现实的需求开始的。如果企业不是面临着某个相对刚性的需求或发展危机，数字化一定无法很好地被“领导层”重视并认真地推进。

很多企业都有数据部、互联网部，或数字化部的设置，名称相近不代表这些部门必须牵头每一项数字化工作。数据相关部门往往负责制定数据标准、规范，并提供相应的监督与考核；而不少数字化应用改良或创新，甚至业务系统的数据治理工作，都更适合由贴近场景的业务部门来牵头。

外部团队会给企业带来新鲜的理念、方法、工具，以及技术资源，然而在数字化转型工作中，外部团队始终只是辅助角色。真正需要理解真实业务需求，并做出相应重大决策的一方，必须是接收转型的企业自身才行。

数字化转型十分依赖于投资，因此往往给企业带来比较高的决策门槛。有时候，企业因为没钱而错失转型良机，转不转型本质是方向问题，是需求驱动的，成本问题应该考虑，但不应该是最大的变量。

人工智能的发展给了人们很多关于数字化能力的幻想，有时候希望机器可以替代人完成所有事情。机器并不是万能的，机器要做的业务不是替代人，而是要让人更好地发挥核心的优势，“人-机结合”才是最好的搭配。

数字化必须由有经验的业务人员深度参与，很多企业把数字化的工作“本能地”排除在主线任务之外，为了不影响核心员工完成日常业务指标，仅安排边缘员工（比如新人，或非核心部门人员）参与数字化工作，导致数字化效果“大打折扣”。

这种方式曲解了转型的目标和意义，如果转型好坏只是看有多少个大屏，可视化界面是否漂亮，是不是有机器人在巡检，那么转型就变味了。真正应该思考、审视的是，公司的核心业务指标到底有没有因为“转型”而提升？

很多企业意识到不得不转型时，又会显得过于操之过急，力求通过大投资、大动作，一蹴而就。殊不知，业务是有惯性的，难以短期内撼动，同时，转型的方向也很难一次做对，需要不断尝试调整，循序渐进。

数据中台可以起到资源整合效果，因此数字化经常和“中台”被划等号。很多企业无法支付中台建设的高昂成本，因此天然排斥数字化转型的叫法以及相应的战略举措，从而错失转型机遇。

数字化转型工作蕴含了大量前沿的数据科学思想、方法、技术以及工具的使用，企业推动数字化工作很容易给基层带来额外的负担，同时，如果忽略了基层人员的基本素质（尤其是一些劳动密集、服务密集企业），不少先进的转型方案都无法落地，亦或者不能“保质保量”地实施。

数字化工作需要统一宣贯，这本毋庸置疑，但这件事不会因为仅仅靠说教就能达到理想效果。数字化难以形成合理并非大家认识不到其重要性，只是对于其实际能带来的效果心存质疑。因此，必须要用真实的成绩或案例来说话，特定业务试点的成功比“长篇大论”或许更有说服力。

数字化转型落地必须配套相应的考核机制，负责无法有效监督和评价，和其他任何工作一样，如果没有有效的激励或惩罚反馈，都相当于没有被安排。

数字化依赖于数据，但不是意味着数据越多越好。数据求质不求量，尽管大数据的方法越来越受推崇，但是如果一味追求多，那么可能会带来过高的数据处置（备份、存储、定期清理）成本和数据管理成本。与此同时，从过多冗杂的数据中找到有价值的部分，也会更加困难。

对于大型企业来说，组织结构复杂，不同层级单位对于数字化的理解和意义都是存在差异的，在推行数据化时，容易上传下不达，或上传下不解。因此，在制定数字化转型战略时，需要结合组织层级把任务分解的足够“接地气”。

数字化的目的是为了解决问题，而不是“炫”技术，一切技术应用需求必须围绕着业务流程来设计，否则就会本末倒置，这也是很多技术部门牵头数字化容易导致的结果。

数字化转型是企业级的大事，必须对组织中的资源进行有效协同与整合，任何转型工作都不是单纯业务方或技术方可以独立完成的，因此自下而上推动转型难度极大。无论怎样，必须能够有效“说服”高层领导者，解决资源贯通的问题痛点，“自上而下”推动转型工作。