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1. 數字化轉型不是數據分析，也不是數據挖掘，而是對業務體系的重新設計。技術只是工具，業務才是目標。

2. 數字化轉型不光是技術的轉型，而是組織的全面轉型，船大不好調頭，歷史包袱的阻力不容忽視，大企業未必有優勢。

3. 數字化不是萬能的，企業有些問題數字化解決不了，根子的問題可能在于人才、管理、制度、模式、資金、文化。數字化咨詢代替不了傳統咨詢，兩者不是替代關系，而是互補關系。

4. 很多數字化咨詢項目從出發點就偏了，所以不受歡迎，要時刻想著解決實際業務問題，而不是賣軟件。

5. 數字化不是信息化，但是信息化是數字化的一部分。不經過信息化，沒法實現數字化，信息化產生數據，數字化使用數據。

6. 對于很多企業來說，不采納你的方案，可能不是因為你的產品不好，更多是因為沒錢。

7. 數字化轉型不在于建系統，而在于用系統。實際產業落地中，大多數的系統建設工作只是單純為了給領導交差，可能僅僅很少的比例是用來解決業務需求。

8. 系統不是萬能的，完美的數字化解決方案一定是人和機器的合作模式。機器的目的不是替代人，也不能徹底替代人，而是更好地讓人發揮出價值，做更有意義的事。

9. 數字化的理由有很多，核心就一條，降低成本，在市場趨于飽和的情況下，誰的成本低，誰就能活下來。要不要進行數字化轉型，本質就是在“算賬”。開發系統工具貴，還是人工干活兒貴，哪個便宜就用哪個模式。

10. 數字世界的效率是物理世界的10000倍，能在線上做的事情就別在線下做。數字化應用好壞的標準就在于，一個業務活動有多大的比例能在線上自動完成。

11. 數字化轉型不能當作外包來做，如果甲方自己都不了解自己，廠商就更不知道怎么辦，最終結果一定是“形式大于內容”。

12. 不是所有的企業都適合做數字化轉型，數字化不是不該做，而是不該馬上做。先活下去，再想著怎么活得好。

13. 數字化轉型是乘法，不是加法。主業務做的好，數字化轉型會給業務提速，主業務不及格，數字化只能讓企業死的更快。

14. 數字化轉型是風險型項目，只有一把手有能力負責和承擔，如果一把手不親自下場，主抓進度，轉型項目大概率沒法有效實施推進。

15. 對于大型企業來說，真正的問題來自于存量的問題。開發一個新系統不難，拋棄舊系統，給舊系統搬家，新舊系統過渡，才是最難。

16. 當前大多數的數字化項目，仍然停留在信息化階段，很多時候，把數據的查詢、統計、展示這幾塊基礎需求滿足，就已經相當不錯了。

17. 機器的智能化水平的確不斷在提高，但是完全依賴機器是“不可信”的，至少在可預見的時期內，數字化轉型還是要“以人為本”。

18. ChatGPT沒有想象中的那么強大，可以理解為搜索引擎的高級版本，有直接答案的搜索出來給你，沒有直接答案的，從不同數據源拼接出來也可以給你，對于自然語言大模型，其象征性意義遠大于實用性意義。

19. 數字化轉型有時候不是腦力活，而是體力活，就比如數據治理，如果沒有足夠的“理由”是沒法說服別人認真落實你的想法的。

20. 數字化的基礎在于連接，如果業務彼此連接不上，數據和信息自然就不能貫通，那么任何頂層“漂亮”的構建設想都是徒勞。

21. 數字化轉型是做乘法，其是否有價值，考慮問題的出發點是“業務是否可復制”，提取不出最大公約數，就沒法產生預期的規模效應。

22. 數據部門主導的數字化項目和業務部門主導的有什么不一樣?前者主要做平臺和治理，后者主要做升級和創新。

23. 數據中臺真正的難點不是大數據，不是高并發，也不是復雜的安全架構，而是平臺建好有用的數據接不進來。

24. 很多時候，做數據分析不是為了得到有用的結論，而是為了驗證領導想要的“假設預期”，完全“開放式”的數據分析可能并不會受到什么重視。

25. 技術部分好壞，關鍵看怎么用，給誰用。同樣的軟件產品包裝成不一樣的數字化場景來銷售，可能效果完全不同。

26. 數字化轉型的一切都是圍繞“降本增效”，也是評判好壞的唯一標準，有時候一些“短平快”的成績是必要的，這樣才能獲取長久的支持推動。

27. 數據“開放性”是阻礙數字化創新的很大因素，有時候在技術上根本不難，只是壓根不知道有這些數據;而在能接觸到這些數據的人眼里，很可能并沒有任何價值。

28. 數據不是展示的越多越好，對數據可視化來說，要適當的“斷舍離”;隱藏不必要的細節可以讓人更聚焦于核心問題，當然也可能產生惡意的誤導。

29. 不要期待讓數字化技術解決全部業務問題，能做到80%就好，剩下20%的長尾需求，不是還有“人工”兜底么?

30. 數字化轉型項目有兩種做法：一是找到業務需求，挖掘痛點，然后針對性地設計數字化場景;二是提出一個數字化的高大上概念，看和哪些正在推進的業務創新相關，直接“裝”進去作為成績。