数字化转型，既是助企纾困之举，也是提升企业竞争力的关键措施。广大中小企业积极实施数字化转型，在市场竞争中获得更大的主动权。新形势下，实现中小企业数字化转型已不再是“选择题”，而是“必答题”，必须想方设法加快推进中小企业数字化转型。

回顾世界信息技术发展历程，经济社会的发展脉络跃然眼前，数字化、网络化、智能化已成为经济社会转型发展的新动能，以5G、大数据、云计算、人工智能等为代表的新型信息技术，正加速与实体经济深度融合，推动产业数智化进程，数智经济时代的大幕已全面开启。与此同时，随着整个社会的产业数智化向深层次推进，企业数字化转型的步伐也在不断加速。

近日，ITPUB 有幸采访到鸿雪科技的 CTO 孙杰老师，一起探讨数字化转型的发展趋势，数字化转型中的工作思路，并给数字化转型从业者一些独到见解和经验。

问题 1：您好，孙总！很荣幸有机会采访到您，先简单介绍一下您自己！

大家好，我是孙杰，中国软件行业协会信息主管（CIO）分会专家委员，中国计算机学会CCF专家成员，北京鸿雪信息科技有限公司CTO，原昆仑数智科技有限责任公司数字化能力中心技术总监、数字化转型专家、云计算专家;《云原生基础架构》译者，《企业私有云建设指南》作者，《油气行业数字化转型》编者，阿里云MVP，腾讯云TVP，2019年度数字化转型专家奖项获得者，数字产业创新研究中心专家组成员，《2019中国数字企业白皮书》主要编者之一。

企业实施数字化转型的基本思想是基于数字技术驱动的改进来改变工作和业务流程，提升效率降低成本高质量发展。因此，将人工智能视为数字化转型过程中的变革驱动力是显而易见的。数字化转型下人工智能的作用表现在诸多方面，人工智能机器学习通常用于捕获大量数据的系统中。例如，智能能源管理系统从贴在各种资产上的传感器收集数据。然后通过人工智能机器学习算法将大量数据置于情境中，并交付给公司的决策者，以更好地了解能源使用和维护需求。数字化转型下的人工智能机器人可以自动挖掘客户分析，以跟踪和更好地了解客户行为和需求，有助于帮助销售作出精准决策，从而帮助转化客户。数字化转型中的企业正在采用人工智能和大数据加持下的数字业务战略来加速智能转型，并且数智化转型的企业将比传统的互联网企业具有更强的核心竞争力。

数字化转型不只是技术的升级迭代，是一项复杂的系统工程，更加强调系统设计、全员参与，企业要在数字化转型的过程中，应用新的数字技术的同时调整组织流程和管理机制，通过企业内部大规模网络协同和智慧决策中枢建立敏捷型组织和共同型管理，激活人的创造力和积极性，只有每个人都投入到转型中，才能顺利开展走向成功。

问题 3：您认为2023年数字化转型中值得关注的有几大趋势？人工智能有哪些趋势？低代码和人工智能将如何共存？

简单来说有3大趋势，趋势一就是大量采用自动化降本增效。在经济充满不确定性的时代，自动化是一种经过验证的可靠的成本节约方式。企业为了加速数字化转型进程和实现降本增效，对超级自动化的投资将激增以获得更高的收益。趋势二就是云原生优先战略。随着技术的发展，越来越多的企业将迁移到云端，尤其是在过去上云速度缓慢的传统行业，也开始采用云技术提高可访问性，降低运维繁琐度。趋势三就是自适应安全的人工智能。人工智能是数字化转型重要的技术之一，它可以帮助企业使用数据为客户创造个性化体验，使员工从繁琐的活动中解放出来，并协助高管做出明智的判断。

人工智能在快速发展，未来会在各行业垂直领域深度应用，具有巨大的潜力。驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。当然人工智能市场要发展起来，也受到IT基础设施、云计算及数据能力建设水平的制约。未来，随着智能手机及智能穿戴式设备、智能交互的普及，自然语言处理（NLP）应用会占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有就是汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等都会快速发展。

AI技术发展越快，对技术掌握越少或者无法将业务知识与智能系统相结合的企业就被甩得越远，这就造成了“数智化鸿沟”。如何弥合这个“鸿沟”？需要对症下药，即降低系统技术门槛，让人重新成为主角，让业务与技术充分融合，让系统平台更好的服务业务。AI加低代码开发的新模式，将会帮助企业实现降本增效、快速满足用户需求。通过低代码应用程序加AI驱动流程可以释放工人并更大程度地减少工作量，日常业务用户可以使用低代码软件来快速，轻松地启动并运行自动化和AI驱动的解决方案。没有复杂的编码，意味着集成人工智能的整个过程被自动简化，并且可以供各种业务部门和规模的众多员工使用。在应用程序实现之前进行测试的能力，意味着企业能够通过访问AI的功能，在其他地方投入宝贵的时间和精力。这为人工智能在一系列功能领域的发展开启了一波新的可能性。随着AI技术能力的应用普及，将会有更多的泛自动化、智能化能力赋能到企业应用中，正因如此，低代码+AI的能力会更加凸显。低代码+AI这一套组合拳，将提高企业运营的自动化、智能化水平，成为企业数字化转型的矩阵，是企业和个人提高工作效率、提升价值的重要工具。

问题 4：数字化转型中，如何改进数据库 DevOps 以加快步伐？对于 DevOps 系统工程中，组织架构上如何更好地设计？如何构建与转型适配的组织架构和管理制度？

数字化转型中，企业要应对在复杂的相互依赖环境中快速变化的客户需求。对软件开发人员来说，这是一个巨大的挑战。如果使用传统的瀑布式开发方法来应对这些挑战，就会发现，在线性的项目进展过程中，繁琐的流程导致项目的发布周期延长，从而不能迅速响应客户的需求，并造成市场份额的流失。同时，延迟的反馈循环常常导致构建的功能与客户需求并不一致。DevOps敏捷的迭代和增量方法旨在解决产品开发过程中的不确定性。DevOps完全拥抱敏捷，通过一系列工具，帮助组织实现更快的反馈循环，缩短生产周期，并终为客户和业务创造更高的价值。

在开展 DevOps 转型的过程中，一个不容忽视的重点就是调整团队的组织架构。之所以说团队的组织架构十分重要，这是因为团队的组织方式会影响工作方式，从而终影响到工作的质量。康威定律发现了组织架构与产品架构的一致性。用一句更简单的话来说明康威定律：软件的架构和软件团队的结构是一致的，也就是说团队的组织结构决定了软件产品的结构。由市场决定产品，市场型组织结构往往能带来令人满意的结果。软件行业中市场型组织结构通常是这样的，在极端情况下，以市场为导向的团队不但要负责特性开发，而且在整个应用生命周期中还要负责测试、安全、部署和生产环境的运维，但这样的组织结构带来了一系列的好处：

1、独立运作：这些跨职能团队可以独立运作——能够设计和开展用户实验，构建和交付新特性，在生产环境中部署并运行服务，不依赖于其他团队就能修复任何缺陷，从而加快行动的步伐。很多小团队能够安全、独立地工作，并快速地向客户交付价值。

2、易于转型：转型为市场型组织结构，不需要进行自上而下的大规模重组，那样往往会造成大范围的破坏、恐惧和停滞。相反，只需要将工程师及其专业技能嵌入每个服务团队，或者向团队提供自助服务平台，其功能包括配置类生产环境、执行自动化测试或进行部署。

问题 5：随着数字化转型的不断发展，云原生成为云计算发展的新阶段，也成为支撑数字化转型的坚实底座，成为驱动数字基础设施发展的强大引擎。伴随全行业上云的逐步深化，企业数字化转型的进程将进一步加速。云改变了 IT 和商业世界，但当误用或滥用云时，可能适得其反，导致严重的业务挫折，或者受到长期的损害。在高风险、快节奏的业务环境中，确保正确使用云至关重要。上云过程中如何更好的融合业务？

随着中国企业数字化转型不断深入，云计算已经脱离简单的市场扩张、让企业上云用云的早期阶段，逐步进入到云原生重构IT架构、上云用云兼顾优化治理、原生安全加速应用的深水区。如今，云原生技术也正在向应用场景、技术、生态三个方面快速演进，并将扩展到更多应用场景，比如在混合云和多云管理领域，以及边缘层的应用等。在业务应用价值方面，云原生能够支撑业务应用的通用技术能力下沉到基础设施，在业务应用完整生命周期中提供持续稳定服务，使其更大化实现云的价值，让企业在资源配置、产品交付、系统架构等方面获得更高的效能，从而可以将更多精力放在业务视角的响应、分析和决策中，使企业在竞争激烈、需求多变的市场环境中具有更强的创新优势。

问题 6：您认为“业务中台是企业数字化转型发展的重要支撑，企业数字化转型的根本是提高生产力，在企业数字化转型的过程中，业务转型是根本。通过构建企业业务中台，沉淀共享服务能力，可为企业提供快速、高效、低成本创新的能力“。如何建设数据中台？建设数据中台的过程中遇到哪些难题？是如何进行解决的？

首先领导层要认同数据中台的价值，只有取得领导层的信任与支持，建设数据中台的工作才能顺利开展。而数据只有持续利用起来，才能体现它的价值。数据中台并不是具体的产品或技术架构，而是一种综合解决方案或运营理念。数据中台的核心在于构建标准的数据体系和快速支撑前端应用的能力，通过数据来驱动业务的创新和变革。要构建标准数据体系并达到相应能力，必须结合产品、技术、数据、业务及组织力量来保障企业的综合运转和高效运营，这样数据中台才能发挥出巨大的价值。

企业在建设数据中台的过程中，会遇到9个常见问题：

1.数据标准建立和协调困难。业务板块和业务线众多，数据标准难建立，协调扩展困难。

2.技术选型困难。技术选型众多，不同业务方有不同的数据需求，技术选型时依据这些客观需求及主观偏好，会选择不同的计算框架和数据组件。

3.数据需求多样。业务部门需求多样化，包括报表计算、可视化看板、数据探索、数据服务、结果推送、数据采集及迁移、A/B测试、标签体系、用户触达、数据应用等。

4.数据需求多变。为应对市场的快速变化，业务方的数据需求也是多变的，看板必须能够按需调整，标签必须能自主配置，诸如此类的需求需要有大量自助工具来支撑。

5.数据正确性难以确定。随着数据的复杂度越来越高，数据链条越来越长，数据源越来越多，保证数据的正确性及验证数据将成为一个很耗时的问题。

6.数据管理复杂。业界对数据的可解释性、可管理性要求越来越高，各种新存储架构的加入，使得元数据管理和数据流程标准化更加复杂。

7.数据安全管理复杂。如果无法保证数据安全，数据就是不可用的，数据合规使得数据安全成为刚需，这里要求能够支撑多级数据安全策略、数据链路可追溯、敏感数据可加密。

8.数据权限管理。在数据赋能的体系中权限控制是很关键的功能，需要实现各种级别的数据权限，组织架构、角色、权限策略自动化，以及对新的计算架构的权限管理。

9.数据成本高，难以量化。数据成本包括集群成本、运维成本、人力成本、时间成本等，持续系统地计算这些成本需要在系统架构中加入相应的统计接口，而现有的大多数中台并没有将这些接口考虑在内。

如何解决这些问题呢？首先数据中台是面向场景而非面向技术的，这种与客户的业务、企业的结构和信息化发展阶段有着紧密的相关性的业务基础架构，是很难买一个大而全的产品来一劳永逸解决的。企业可以考虑利用低代码平台内置的组件及场景，通过“拖拉拽”轻松构建3D可视化界面，实现高效、高质量软件开发，同时结合数据中台的开发工具，为低代码平台所搭建的场景应用提供数据。以数据中台结合低代码平台的思路，可让所有人（特别是管理者和业务人员）都有能力开发在线的协作和管理工具，从小数据、小场景做起，使组织的效率和协作能力获得根本性提升。当低代码平台兼具低代码数据平台和低代码开发平台能力时，可以使企业数字化管理得到高效进展。坚持自主建设，企业一把手亲自挂帅，拉通业务和技术，真正的从企业业务本身出发，才能够体现核心的商业价值。业务在“天上飞”，技术永远是坚实的底座，坚持自主建设是硬道理。同时，这是一个不断优化重建、花费较大跨部门沟通成本、长时间进行技术打磨的过程，需要我们认准核心价值，死磕到底，用时间和努力来构造一道坚不可摧的商业护城河！

问题 7：中小企业数字化转型的工作思路是什么？如何在数字化转型中使用 ChatGPT？

中小企业数字化转型的工作思路主要有四个方面：

一是从易到难。中小企业需充分运用小型化、快速化、轻量化、精准化的应用和订阅式服务，降低数字化转型门槛。优先推动数据资源采集和汇聚，再逐步挖掘数据价值。优先应用成熟的数字化产品服务满足基础共性需求和行业特性需求，同时逐步提升自身数字化能力，满足企业个性需求。

二是由点到面。中小企业数字化转型投入资源有限，需明确数字化转型优先级，合理规划转型路径。可以优先从基础扎实、潜在价值高的环节切入，再逐步扩大数字化在业务环节和管理环节的覆盖范围，实现数据贯通和业务协同。

三是长期迭代。数字化转型是渐进发展、螺旋上升的长期过程。中小企业应适时对转型进展和成效进行评估，因时因势优化转型策略，按照“评估-规划-实施-优化”的逻辑闭环，量力而行、尽力而为、久久为功。

四是多方协同。中小企业数字化转型不能“单枪匹马”，需多方协同发力。中小企业需增强数字化转型意识和自身能力。数字化转型服务供给方应立足自身优势，提升产品服务质量。地方各级主管部门要做好政策引导和公共服务建设，营造良好发展环境。

在数字化转型方面，ChatGPT可以发挥重要的作用。首先，ChatGPT在智能交互方面可以发挥重要作用，随着学习数据不断的增多，以及人工智能总结归纳的能力也不断增强，基本上如果你有问题，它就可以自动产生结果。其次，以往创作短视频要花费两个小时，现在将ChatGPT和Midjourney的功能结合起来，基本上一分钟就可以生成了，大大提高了创作效率。再次，它在数据分析和报告方面也有强大的优势， ChatGPT可以根据数据以及数据本身的内在逻辑，对数据进行分析和解读，从而生成报告。此外，在企业级 AI 中，ChatGPT 还可以用于数字化劳动力、IT 运营和网络安全等。通过构建一系列企业 AI 工具、应用程序和解决方案，我们可以将技术和咨询服务结合到一个经过验证的框架中，解决客户和企业紧迫的业务问题。在ChatGPT不断发展进步的大背景下，行业人员要学习新技能、适应变化，去关注怎样创新，怎样跨学科结合从而发挥出新的商业的机会。

问题 8：如今企业的IT架构在数字化转型中发挥的作用越来越大，您认为多云管理平台如何更好的服务企业？多云管理平台在企业里的应用，需要做好哪些工作，才能更好的助力企业数字化转型？

随着云计算应用的不断深入，越来越多的企业意识到单一种类的云或者服务商难以满足自身复杂的业务与创新需求，多云和混合云架构被广泛采用，而在混合多云管理过程中许多企业都遇到各类困扰与难题亟待解决，由此多云管理平台应运而生，并成为企业用好云与管好云的好拍档。多云管理平台可以应对各种复杂的多资源、多组织、多场景、多应用、多环境，实现标准化、协同化，打通信息孤岛实现互联互通，从而做到统一门户、统一服务、统一管理，并为企业提供面向资产、性能、成本、效率等多方面的优化建议和交付能力，助力企业在数字化转型中不断提升洞察力、协同力和敏捷力。

未来各种平台之间一定要能做到无缝整合，这就要求多云管理平台不能大而全，要有所取舍，明确定位。深刻理解需求，合适的产品定位才是正确选择。

首先，多云管理是资源纳管平台，实现基础设施资源统一管理和调度。云管对于小企业可能是没必要的，面对的客户应该是大中企业，大中企业才可能会建设或购买使用多种不同的云平台，从而实现容灾、备份等需求。这就要求能够方便地将应用或数据从一个云平台调度到另一个云平台，而多云管理需要具备这样的能力。比如说，在阿里云运行的应用需要在华为云上也部署，从而实现备份和容灾等需求，而对客户来说，在云管平台上阿里云和华为云只是两种不同的资源类型而已，可以自由的调度应用到阿里云或者华为云上，这就屏蔽了异构云细节，可以实现秒级的资源调度。

其次，云管提供场景化标准资源交付，提升资源交付效率。不同企业有不同的业务场景需求，比如说中间件集群部署场景、数据库集群部署场景、应用高可用部署场景、应用弹性伸缩场景、跨云部署场景等；不同业务应用对资源的需求也是不一样的，比如说 GPU 机器学习深度学习场景、高 CPU 计算场景、高内存缓存场景、大数据存储场景等等。通过预先定义提供不同场景的资源服务，有针对性地快速支撑企业不同的业务需求，从而提升资源的匹配性和利用效率，也减少资源准备时间，提升资源交付效率。

第三，基于多云的应用部署不能放在多云管理平台建设。多云平台承上管下，定位在 IaaS 资源管理和资源服务，它理论上还是 IaaS 层。应用的部署和管理放在 PaaS 平台上，位于 PaaS 层，因此跨云的应用部署和管理不要放在多云管理平台来实现。云计算的三种服务（三层服务）给我们一个很好的启示，企业在 IT 建设中架构要分层，无论云计算的三层服务，或者前、中、后台架构，其实都是要进行分层，从而实现复用，避免重复建设，节省成本，提升效率。

第四，多云成本管理。云管作为一个独立的产品，需要考虑多云资源使用的计费，从而根据需要调度到合适的云平台，实现成本优化。这也是智能运维的一部分关键能力。不过如果云管跟 PaaS 有机整合在一起的话，计费和成本管理可以上移放在 PaaS 平台，由 PaaS 平台根据计费规则、成本规则以及资源可靠性、有效性指标等来进行智能调度，实现优的资源调度和成本平衡。

多云管理平台以上几个方面做好了，才能更好的助力企业数字化转型。

问题 9：数字化转型是否对传统行业带来机遇？数字化转型的好实践和案例有哪些？

数字化转型可以为传统行业带来新的机遇和发展方向。随着科技的不断进步和消费者行为的改变，越来越多的传统企业正在采取数字化转型策略，以提高生产效率、降低成本、增强竞争力，并更好地满足消费者的需求。数字化转型可以帮助企业实现更高效的业务流程，通过云计算、物联网、大数据分析等技术来提高生产效率和管理水平。同时，数字化转型还可以帮助企业更好地了解消费者需求，提供更加个性化、智能化的服务。此外，数字化转型也需要企业具备战略眼光和前瞻性，能够把握未来发展趋势，及时调整战略和业务模式。因此，数字化转型可以为传统行业带来新的出路和机遇，但企业需要认真评估自身的条件和准备工作，制定适合自身的数字化转型策略，以确保能够成功实施数字化转型并获得更大的商业价值。

数字化转型已经成为了许多传统企业迈向未来的必经之路。在数字化转型中，成功案例可以作为其他企业的借鉴和启示，因此在这里，我将介绍3个数字化转型成功的传统企业案例。

宝洁公司（Procter & Gamble）

宝洁公司是一家全球知名的日用品制造商，成立于1837年，总部位于美国俄亥俄州辛辛那提市。宝洁公司在数字化转型中的成功，源于其强大的数据分析和营销能力。宝洁公司在数字化转型中应用了大量的数据分析技术，包括基于云计算和人工智能的数据分析系统，以及对顾客数据的实时跟踪和分析。同时，宝洁公司还采用了新的营销策略，比如利用社交媒体和移动应用来与客户进行交互，并提供个性化的产品推荐。

沃尔玛（Walmart）

沃尔玛是一家全球知名的零售商，成立于1962年，总部位于美国阿肯色州本顿维尔。沃尔玛在数字化转型中的成功，源于其对供应链数字化的重视。沃尔玛利用大数据和人工智能技术对供应链进行了数字化改造，建立了更智能和高效的供应链管理系统，从而提高了生产效率和客户体验。此外，沃尔玛还推出了自己的移动应用和在线商店，以便更好地与顾客进行互动。

长庆油田

长庆油田基于地面一体化智能集成装置的规模化应用，自主研发企业级大科研、大运营、大监督三大集成应用智能平台，实现了8.3万余口油气水井数字化全覆盖、2400余座中小型场站无人值守，支撑年产油气当量从2000万吨快速攀升到5700万吨。同时配套优化了组织形式，形成了“无人值守、集中监控”的创新生产管理模式，实现经济效益明显提升。

问题 10：您在数字化转型方向有非常专业的经验和见解，您对于数字化转型从业人员有什么好的建议？对于企业的数字化转型，您有哪些建议？

随着数字化的深入推进，职场正在发生着不可逆转的变革。一些传统行业正在逐渐消亡，一些新兴领域则呈现出蓬勃发展的态势。在这样的背景下，如何提升职业竞争力，成为了每个人都需要思考的问题。

首先，我们需要关注数字化的趋势和变化。数字化正在改变着我们的生活和工作方式。我们需要了解数字化的基础技术和应用场景，以抓住数字化带来的机遇和挑战。同时，也需要关注数字化时代的新兴职业和领域，积极拓展自己的职业发展方向。其次，我们需要提升数字化技能和能力。数字化时代需要具备不同的技能和能力。比如，数据分析、人工智能、云计算等。我们需要不断地学习和掌握这些技能和能力，以提升自己的职业竞争力。后，我们需要注重自我营销和品牌建设。在数字化时代，个人品牌和自我营销变得越来越重要。我们需要通过社交媒体、博客、公众号等渠道，展示自己的专业知识和能力，建立起自己的品牌和影响力。在数字化时代的职场转型中，我们需要关注数字化的趋势和变化，提升数字化技能和能力，注重自我营销和品牌建设。只有这样，我们才能在数字化时代的职场中获得更多的机遇和成功。

对于企业数字化转型的建议：

一、就内部视角而言

1、一定要让员工知道为什么要进行数字化转型。时代发展的车轮滚滚向前，数字化是不可逆转的趋势，要树立全员意识与紧迫感，使命感。让员工知道公司的数字化变革对企业对个人有很大帮助，通过数字化变革可以让企业与个人变得更有竞争力。

2、借助数字化工具与信息化建设，目标管理与激励机制来强化数字化变革，工具在变革过程中，其作用是显而易见的。

3、促进新老团队的融合。不要幻想新老团队能快速融合，这两者之间是没有连续性的。只有发挥各自优势进行迭代与升级。先分而治之，后合而融之。

4、需要不断提升员工数字化能力，打造数字化环境，能线上解决的绝不线下，用数据决策，用效率说话。如有条件，企业可成立数字化训练营与培训成长机制。

二、就外部视角而言

1、数字化对于外部而言，是一种生态环境的打造，生态是互相滋养的，而非单方面强大。首先你要思考你的上下游是否具备数字化能力？你能否帮助你的客户或者供应商加速数字化建设，提升他们的数字化能力？这个事情做好了，是一个极大的功德，行业会因你而精彩，业务合作也会顺理成章。

2、运用数字化改造传统营销模式，例如如何实施营销在线化，在拓客，活客，转化，留存等方面如何借助数字化营销工具与运营手段来突破？让数字化营销大放异彩，提升企业段位与实施业绩增长。企业推进数字化转型的过程中，业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果，建立多维度的企业数字化成熟度评估体系，用于判断企业所处的数字化阶段，找准差距精准发力，实现数字化转型的能力提升和不断前进！

嘉宾介绍：

· 「名人堂」鸿雪科技 CTO 孙杰  ·