从“有法可依”到“有章可循”——制度闭环逻辑

数字化建设最大的风险之一，不是没有发现问题，而是发现了错误的问题。---数字化转型

看一个我曾经接触过的案例：

客户的管理层认为系统已经运行多年，功能不足、体验较差，导致很多业务部门不愿意使用，希望对现有平台进行全面的数字化升级。希望通过新一轮建设解决效率问题，

在前期沟通调研过程中，我们发现系统确实存在一些体验问题，但这些问题并不足以影响企业整体运营效率。真正影响业务协同的原因，是不同部门之间的业务流程设计存在大量断点，同一项工作需要跨多个部门反复确认和传递信息。即使重新建设一套系统，如果流程不调整，问题依然会存在。

最终，客户在顾问的沟通说服下并没有立即启动新的系统建设，一个系统建设项目转变成了管理提升项目。通过完成流程梳理和优化，半年之后，很多原本认为必须依靠系统升级解决的问题，通过管理机制的优化得到了改善。

当然也会有一些例外的情况，让我们看另一个客户的案例。

这个客户自身的流程复杂度高，于是投入大量精力开展流程优化，希望通过重新设计流程提升效率。但在实施过程中却发现，不同部门对于同一个指标的理解完全不同，业务数据来源不一致，统计口径长期缺乏统一标准。

流程优化进行了很多轮，但讨论问题时大家依然各说各话。最终才意识到，真正的问题并不在流程，而在数据。如果数据基础不统一，再优秀的流程设计也很难发挥作用。

上述类似的情况在数字化建设过程中并不少见。

有的客户觉得问题出在系统，实际上问题出在流程；有的客户认为问题出在流程，实际上出在数据；还有一些客户认为是技术能力不足，最终发现真正制约发展的其实是组织协同机制。

从结果来看，似乎一直在解决问题。但从本质来看，很多企业解决的是表面现象，而不是根本原因。这也是为什么有些企业数字化建设投入越来越大，但效果始终不明显。

因为方向错了。---数字化转型

所以如果要真正地理解企业的数字化转型和数字化能力建设，在认知层面需要了解数字化建设和其他投资有一个很大的不同。如果判断错误，后续所有投入都可能建立在错误的基础之上。

所以不要系统有问题，就投入几百万甚至上千万元建设新平台；不要认为流程有问题，就启动大规模流程重构项目；不要认为数据能力不足，就开始建设数据平台和数据中台。这些工作本身都没有问题。问题在于，作为企业数字化转型的推动者是否真的找准了问题。

如果问题判断错误，那么投入越大，偏离目标的距离可能越远。很多在这些方面踩过坑的企业在数字化建设过程中都经历过这样的现象。

项目结束了，系统上线了，报告提交了，验收通过了。业务部门仍然觉得效率没有明显提升，管理层仍然看不到想要的数据，信息技术部门仍然承受着越来越大的运维压力，项目看起来成功了，但问题依然存在。

这种情况背后，要解决的往往不是数字化能力的问题，而是数字化转型诊断能力的问题。---数字化转型

在没有充分了解自身现状的情况下，就已经开始讨论解决方案了。这就像一个人生病之后，还没有完成检查，就已经开始讨论吃什么药。

药可能是好药。但如果病因判断错误，再好的药也很难发挥作用。

因此，真正成熟的数字化建设路径，第一步往往不是启动项目，而是先认识自己。企业需要知道：

目前处于数字化发展的哪个阶段？

系统能力存在哪些短板？

流程协同存在哪些障碍？

数据治理是否已经具备基础条件？

组织管理是否能够支撑后续建设？

这些问题看似简单，但很多企业其实并没有清晰准确的答案。也正因为如此，越来越多客户开始重视数字化成熟度评估。

成熟度评估的价值，并不仅仅是打一个分数。

对于企业而言，更重要的是通过系统化的分析方法，识别影响数字化发展的关键因素，找出真正制约企业发展的短板所在。

系统问题归系统问题。

流程问题归流程问题。

数据问题归数据问题。

组织问题归组织问题。

只有先把问题找准，后面的投入才有意义。

很多企业数字化建设效果不理想，并不是因为投入不够，也不是因为团队不努力，而是在项目启动之前，没有看清楚自己真正的问题在哪里。

因此，如果要总结这些年数字化咨询工作的一个经验，我更愿意把它归纳成一句话：

数字化转型，第一步不是建设，而是评估。因为只有知道自己站在哪里，才知道下一步应该往哪里走。---数字化转型

下一篇文章，我们继续聊一套真正有价值的数字化成熟度评估，到底应该评什么？