传统企业数字化转型为什么这么难 如何实现研发数字化转型？
如何实现研发数字化转型？
引导各级财政资金加大对传统产业数字化改造的投入，加强对数字经济重大平台、重大项目和试点示范的支持；积极落实数字经济领域惠企相关政策，确保有效落地。
在人才要素方面，要完善人才激励机制，支持股权激励和科技成果转化试点。通过产学研用结合，强化要素资源优化配置和重点保障。
失败率高达80%，数字化转型如何正确完成战略规划？
数字化转型应实现以下几个方面:
1.来实现数据。企业要想为此做好规划，需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心的数据，还是更注重企业运营？它需要制定这样的计划，然后将数据保存在企业的生产经营中。即使是现在看似无用的数据，在未来也可能有巨大的价值。要成为大数据企业，第一步一定是实现数据。
2.企业要培养一些大数据概念或者小数据挖掘团队。大数据，企业规模不一样，要求也不一样。如果企业足够大，比如电信运营商或者电力、银行等行业，可能会组建大数据团队。如果不是，比如简单的服务企业，那么形成一个想法就足够了。
3.企业必须做好自己的外部数据储备。我们都说 "当书被使用时，我们讨厌少 "。对于很多企业来说，比如像服装销售这样的传统行业，我想买的商品在淘宝和天猫上怎么卖？在淘宝和天猫，其竞争品牌的价格是多少，如何销售？对于这样的数据，在必要的时候发现往往已经来不及了。同理。比如银行给中小企业贷款，想知道它的用水量、用电量、生产和运输数据。比如它可以通过一个摄像头知道这个企业有多少辆车在跑。这些数据对于中小企业做出贷款决策可能非常重要。但是当你想贷款的时候，就没有机会再问了，或者说成本太高了。我们建议企业要学会通过公共渠道或者数据交换的，根据自己的业务需求，量身定制自己的外部数据和战略数据。
4.企业应该建立自己的大数据管理和应用平台。对于很多企业来说，做大数据不等于自己建数据中心。随着云计算和云数据中心的出现，使用外部数据中心的成本已经很低，数据存储的成本也呈指数级下降。但要做大数据，企业在IT基础设施上必须有好的数据办公架构，使用更大的工具如数据分布式存储、Hadoop等。重点企业不仅要有一个数据中心的硬件，还要考虑与企业业务方向的结合，不仅包括数据采集、数据库架构、向上分析模块、向上API数据导出、横向一。一些业务模块并导出这些东西。为了做企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣。企业首先要搞清楚自己的商业形态是什么。
5.大型企业必须具备数据检测能力。有创新思维的人需要随时思考这些问题，比如企业拥有的数据对外能起到什么样的大作用。就像我们经常以雅昌艺术中心为例，它存储了很多艺术品的数据，所以最后可以发布艺术指数。同样，国家电网也发布了两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝有它的CPI指数，也有很多企业的一些数据，其实可以发挥出难以想象的价值。
6.一个大数据企业，包括未来的现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面企业需要把自己的很多问题社会化，另一方面企业也要尽量通过一些平等的方法互相分享，形成数据交换。
7.企业也应该对数据进行战略投资。边肖认为有三种更先进的模式。
一种模式叫产业链布局。比如海尔、长虹可以投资物联网，投资物联网企业的创新。比如中信集团，可以关注医疗，寻找这方面的相关数据应用。
第二个方面是技术。你需要知道什么是硬技术创新，尤其是在基础设施层面，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析。这方面的很多创新也能形成大规模。
第三种模式是数据集投资。我们知道，阿里巴巴投资高德是为了数据，投资新浪微博不仅是为了投资，也是为了购买数据。所有这一切的本质是移动数据流去做更大的事情。这种投资是为了整合数据，强调数据的移动性。这些投资有几点需要注意。第一，要重视企业的数据价值。第二，要注重早期投资，长期指导而不是短期追求回报。最后，要多关注传统行业。
大数据的本质不在于数据有多少，也不在于是否是异构数据，而在于数据是相关的，整个数据是可以流动的。跨域关联，通过一加一产生远大于二的价值是大数据的本质。
当然，数据本身并不产生价值。只有通过大数据分析解决问题才是价值，大数据在企业营销中的作用可大可小。但是，在这个以大数据为概念的时代，企业还是要做好。为大数据的布局做准备，和大数据公司一起实践。
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