不做转型“孤勇者”,软通咨询为制造业带来的“助攻”

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数字时代,如同游戏副本一样,既是一场充满艰险的冒险,也代表了丰厚的奖励和升级机遇。机会就在千行百业自己手中,而软通咨询这样的可靠队友,是数字化旅途中不可或缺的同行者。一个人可能走得更快, 但是一群人终将走得更远。

打过游戏的朋友可能有一个常识,越是精彩纷呈、奖励丰厚的副本,越是需要召集队友一同组团闯关。很多实体企业在数字化转型中,也不会单打独斗,一把手会先找咨询公司对企业内外情况进行调研、梳理、规划,提出一个顶层规划的数字化解决方案。毕竟谁不希望被更懂数字化的咨询公司直接带飞呢?

在企业的需求驱动下,很多ICT企业也开始提供针对性的咨询服务,为行业客户提供一揽子、交钥匙的数字化解决方案。其中,背靠软通动力的软通咨询,成立以后的增长就十分迅猛。

软通咨询是如何与企业们一起“闯关打怪”的,我们能从中提取出转型攻略,看看千行百业究竟需要怎样的队友。

闯关:调成HARD模式的数字化转型

如果说数字化转型是一个闯关游戏,那么非数字原生的实体企业,就被调成了HARD难度,面临更多挑战。

挑战之一,在规划阶段,数字化对企业原本的物流、资金流、信息流、人事管理等都进行再造,需要通盘规划,才能确保后续顺利地落地实施,挑战企业的“顶层设计”能力;

挑战之二,在部署阶段,数字化不是简单地引入一个算法,或者上马一个平台,需要AI、IoT、云计算、大数据、数字孪生等多种技术的综合运用,挑战企业的“技术把控”能力;

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数据资产管理架构图

挑战之三,在运维阶段,数字化改造或系统的上马不是数字化的终点,相反,作为一个体系化的长期性工程,它还需要结合企业在经营生产过程中的实际情况,不断迭代、优化、调整、磨合才能体现出终极价值,然而,实体企业往往不是数字人才的首选雇主,挑战企业的“人才建设”能力。

被调成了HARD模式的数字化转型中,软通咨询成为越来越多企业的可靠队友,究竟看中了它的哪些特质?

组队:叠buff的软通咨询,持续输出原力

如果将软通咨询看作数字化升级中的一个输出型队友,要保证持续不断地输出,除了本身法力值要足够大之外,还需要在战斗中不断地给自己叠buff,带来额外的增益,自然也就能够成为更值得队友信任的选择。

目前,在软通咨询身上,我们可以发现三重buff:

第一重buff:软通动力的加持。软通咨询可以站在巨人的肩膀上,借助母公司软通动力的100多个行业数字化转型解决方案,为客户提供全栈式服务,将转型方法论、解决方案与落地紧密融合,提供端到端服务,从战略规划、业务规划、IT规划、业务实施、持续运维等各个环节为企业把关,真正做到“业务驱动转型”,避免为了转型而转型。

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第二重buff:数字人才的汇聚。咨询行业是知识密集型行业,软通咨询的团队成员来自各大国际知名咨询公司,同时,脱胎于实体企业的它,也是更愿意、更能够理解实体企业的一个,比如,对于千行百业的多元化需求,软通咨询进行了服务模式的创新,大型企业可以选择整合打包的全栈解决方案,推动全面深入的数字化,中小微型企业则可以选择“轻咨询”,根据特定的业务痛点,选择简易快捷、成本更低的数字化方案,快速从数字化中受益,这些都是真正从用户角度出发才能想到、做到的。

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第三重buff:产业伙伴的共创。不仅转型企业不能单打独斗,咨询服务商同样也需要与产业伙伴协作。比如软通咨询就与全球领先的亚马逊云科技合作,共同为制造等行业的客户提供数字化技术与解决方案。

一层层的buff叠加之下,软通咨询可以为企业持续输出数字化转型所需要的力量,帮助它们快速通关。

得分:软通咨询与亚马逊云科技携手为制造业送出“助攻”

前不久,软通咨询与亚马逊云科技共同发布了《制造业数据治理白皮书2022版》,从制造业在数字化转型中“数据治理”这一个环节中,就能看到,软通咨询联合亚马逊云科技是如何联手为企业送出“助攻”、不断“得分”的。

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制造业是历代工业革命的桥头堡,是技术提高生产力的关键领域,但要在工厂中点亮数字化,难度也很大。一来,劳动力的成本提升,大量制造企业的风险承受能力较低;二来,真实场景中的工业体系极度复杂,制造业数字化、智能化也被认为是最难做的领域之一。

拿“数据治理”来说,《制造业数据治理白皮书2022版》就发现了数据多源异构、数据可信度低、企业数据文化建设薄弱等多重问题。

面对上述挑战,软通咨询联合亚马逊云科技,共同建立一套DataGo数据治理平台,帮助制造企业一步步通关:

第一关:规划层面。

结合软通动力多年来积累的企业数据治理经验,构建了软通动力数据治理框架,为制造企业提供可参考、可落地的数据治理解决方案。

世界领先的装备制造商Z公司,旗下成员企业众多, IT 技术能力不均衡, IT 资产复杂,集团又希望了解全员企业的数据资产情况。这种复杂情况,就需要考虑到数据平台的易用性与功能完整性。

此时,DataGo 数据治理平台依托软通动力多年的数据中台实施经验,涵盖了全生命周期的数据管理工具与方法论,结合亚马逊云科技的数据治理体系,有针对性地制定数据治理策略,帮助Z公司构建了企业级数据数据湖和数据仓库 (EDW),既满足了成员企业对数据自主权限管控的需求,又提升跨层级跨单位的数据共享及利用能力,综合降低了集团的大数据开发使用成本。

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DataGo数据治理平台

第二关:落地层面。

在实际落地部署中,制造企业对成本控制、落地效果等ROI指标是非常看重的。白皮书呈现的某大型全球化制造企业G公司在全球拥有 100 家厂区、20 多万名员工,由于业务体量较大,企业信息基础设施老旧,对业务的支撑渐成掣肘,迫切需要提高数字化能力。同时,G 公司对成本的把控较严,对数据平台的投入产出比十分看重,希望初期投资较小,随着业务体量的上升再去增加投入。

软通咨询的数据平台就按照工业数据湖的理念进行顶层设计规划。新方案实现了混合数据源的数据集中收集、存储,采用事件触发的设计模式实现低成本的数据转换和 WIP 指标计算,并将结果存入低成本的数据湖存储层,业务用户仍然沿用熟悉的报表工具对数据进行查询和报表生成。最终,以渐进式迭代的方式以较低的数字化成本帮助G公司完成了工业数据湖底座的设计和落地,提升了企业对数据的治理水平和数据安全管控,为将来引入AI等创新应用打下了坚实基础。

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顶层设计架构

第三关:人才层面。

前面提到,很多制造企业都受困于数字人才不足,中国某医疗器械零售商A公司从2018年就开始尝试数据治理工作,但由于基础薄弱,缺少人才,大量数据清理、标准制定、流程管控、数据挖掘等工作都尚未开展。

软通咨询了解到这个情况之后,帮助客户开展了人才规划、管理制度等建设,开始积极储备数字人才。同时,帮助客户聚焦大交易流为核心的现状问题和改进建议,制定数据治理工作规划。再结合大交易流数据治理实践,确保数据入湖前得到管控,为后续数据入湖奠定基础。

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数据治理规划示意图

在软通咨询与亚马逊云科技的制造业数据治理实践中,我们看到的不仅是商业解决方案的有效性,还有“队友”一样可以托付后背的互信,才能为制造企业精准地送出“助攻”,在数字化转型路上走得更远。

数字时代,如同游戏副本一样,既是一场充满艰险的冒险,也代表了丰厚的奖励和升级机遇。机会就在千行百业自己手中,而软通咨询这样的可靠队友,是数字化旅途中不可或缺的同行者。一个人可能走得更快, 但是一群人终将走得更远。

责任编辑:张诚
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