小錦說
2018年7月21日，“中國數字企業峰會——案例與實踐專場”勝利召開，200位數字化轉型探索者相聚天目湖，暢聊數字化時代企業的發展變革新趨勢，探討數字企業的創新與增長法則。
本次峰會中，錦囊專家特別邀請到專家委員會委員、ThoughtWorks數據&AI業務負責人史凱，從專家的視角對GE的數字化轉型進行總結分析，并和大家一起探討數字化轉型的正確姿勢。以下內容根據現場演講整理而成。
轉型這件事情沒有終點，我也不認為GE轉型失敗了。我將分享“GE的數字化夢幻之旅”，在總結分析的過程中，和大家一起對企業數字化轉型的正確打開姿勢進行剖析。

ThoughtWorks數據&AI業務負責人史凱

GE數字化轉型之路的回顧與分析

GE的轉型藍圖非常宏偉，希望打造全新的GE，并且達到三個目的。

第一， GE for GE，成立Digital部門，又將原來的IT部門和軟件部門合并，成立一個新的集團，去更好的支持自身業務本身的發展。

第二， GE for Customers，給GE的客戶提供更好的服務。

第三， GE for World，希望構建Predix為核心的工業互聯網平臺，把所有的工業設備，以及這些工業設備所沉淀的數據，都運營起來，愿景是運營整個工業化的世界。

在這個宏偉的藍圖基礎上，GE還有非常清晰且自信的目標——到2015年達到150億美元的收入。

在這樣的宏偉藍圖和自信目標下，GE又是如何做的呢？坦率來講，我認為GE的轉型措施非常的典型，可謂是穩扎穩打，全面布局。

從時間線上來看，從2011年啟動數字化轉型，到2013年用1億USD 投資Pivotal，GE在利用投資技術公司的方式去構建技術平臺底層的能力。

在2014年收購API HealthCare，就是GE在鞏固其在醫療行業的優勢——API服務能力。

2015年成立GE Digital部門，2016年Predix正式運營。

總的來說，從2011年到2016年，GE主要有五方面的舉措。

第一， 一把手掛帥，高層非常重視。

第二， 有非常清晰明確的戰略：工業互聯網戰略。

第三， 有非常巨大的資源投入，傾全公司之力去投入，甚至是賣掉原有的業務板塊來縮減成本進行投入。

第四， 有海量優勢的傳統業務，在行業占據領導地位，這給數字化轉型帶來了巨大的資源。

第五， 一邊是自身能力構建，在全球成立很多研發實驗室，招聘很多卓越的軟件工程師；另一邊是投資并購，快速的吸納很多它所需要的軟件工程能力。

GE最終的愿景是什么？

GE希望在2020年成為“全球排名前十的軟件公司”，并且讓Predix成為工業領域的蘋果商城——讓所有制造企業的核心設備和數據，都運行在GE Predix平臺上。

基于上述這些， GE其實是個非常好的數字化轉型的典型案例。

GE具體做對了些什么？

GE在技術層面選對了所有的方向。

自動規劃的物流，快速連接設備和產品，IOT智能生產環境，快速的工業級分析，APM管理，自動化運營優化，等等都是每一個制造業企業的完美夢想。

也就是說，GE在正確理解客戶需求的同時，也做了正確的事情，并且選擇了正確的技術。

GE Digital部門成立一年后，他們內部總結的理想中的數字化集團應該是這樣的：Digital部門員工4000人，全球員工15000人，2015年收入50億美元。這是個非常好的目標。

但結果呢？2016年GE的市值蒸發了1000億美元，一把手也離職了，相關部門主要負責人也都被一一更換。

GE轉型過程中，這四個地方不對勁

這看上去很不可思議，這么完美的、每一步都做得很正確的數字化轉型，為什么會得到這樣的結果？

我結合自己的分析理解和多年信息化、數字化轉型的經驗，發現GE轉型中有四個地方似乎有點不對勁。

第一，藕斷絲連的轉型。GE的Digital部門由原來的軟件部門和IT部門組合形成，內部組織結構、匯報關系都比較復雜。原來的軟件部門和IT部門，跟原有的業務版本本身是藕斷絲連的，實質上是清晰的甲方乙方關系，但數字化集團又有清晰的業績目標。因此，Digital部門就會有兩個身份：一個身份是要服務好原有的業務板塊，一個身份是要為數字化部門產生盈利。這是一種很容易精神分裂的情況，微妙的復雜關系實際上埋下了一些隱患。

第二，傳統的構建方法。GE先是構建了很多的研發中心，再構建軟件，再把這些軟件向各個業務板塊推去。這種從上往下一層一層的構建方式，投入資源非常大，但收益效果卻比較慢。

第三，缺乏安全的試錯空間。既然承諾并制定了非常激進的盈利計劃，這就意味著新的數字化公司、數字化部門，試錯空間非常小，期望非常高。一旦出現了一些問題或達不到期望的時候，很容易被質疑。

第四，當數字化轉型變成政治正確。只要涉及到數字化轉型的事情，那就是第一優先級，這看上去是非常好的現象和支撐。這也是一把手掛帥，每個CEO都希望有這種最完美的狀態。但是，數字化轉型的目的不是為了去做，一定要回到初心，否則的話就會變成一種形式。

另外，GE出現這種狀況還有一個很重要的原因——GE是一家上市公司，整個公司的財務現金流、財務增長狀況，都會直接決定轉型策略能不能被支持，轉型能不能堅持下去。

所以，我們不能輕易定論說他失敗了，他只是在這個階段沒有堅持下去。然而我們誰都不知道，也許再堅持一段時間就成功了呢？

從另外一個角度來看：如果是摩拜或者滴滴，會怎樣？如果換一個環境，GE是一家“摩拜”，是不是就可以成功？

工業互聯網的規則和消費互聯網的本質，是不是一樣？

我覺得，做實業的B端企業，上輩子可能都是折翼的天使，很辛苦的實實在在的做事情，卻得不到摩拜那樣互聯網企業的追捧和待遇。這個情況，不管在中國，還是在華爾街，都一樣。

從GE的整個轉型過程，我們再來看看轉型者的窘境。

明朝的張居正，曾經有一次跟學生講到，只有讓自己活得更久，才能夠達到最終的目的。作為轉型者、轉型的重要發動力和引擎，我們怎樣能夠讓自己在環境當中更持久的去迭代，怎樣去創造更好的環境，去實現每一步舉措，都是需要思考的問題。

打造轉型生態圈，企業數字化轉型三步走

過去這幾年做了一些數字化轉型案例，總結了一些發現。我們要在內部和外部打造一個轉型的生態圈。

 
圖片來源：史凱（凱哥）

第一步，定義目標藍圖，尤其是長期戰略和短期目標都要關注，短期目標是為了保證我們能夠活下來，從而去逐步實現長期戰略。

第二步，打造燈塔項目，快速的把一個轉型業務的效果呈現出來，爭取到業務的支持，幫助一起構建轉型生態。當你構建了影響力和轉型生態，所有人都愿意為轉型去努力，而不僅僅只是一個任務。這就成功了一半，大家都在一條船上。

第三步，快速迭代演進。

沃爾瑪比亞馬遜差在哪里？差在亞馬遜一年的產品發布速度是沃爾瑪的20倍以上。快速迭代，這也就是技術是第一生產力的核心原因。

數字化轉型的正確打開方式

數字化轉型的正確打開方式：誰的服務和產品迭代的更快？

首先是速度。速度為王，連接速度，反饋速度，創新速度，一定要實現快速迭代。創新的速度決定了每一個企業的競爭力，如何快速的產生創新想法，并且快速落地，快速反饋，快速投資運營成為優勢業務，決定了企業的生死。

其次是管理創新的三個地平線。現金奶牛的業務，支持創新的，他們的KPI、組織
結構、管理模式、技術框架，可能都是不一樣的，一點要切分出來。

圖片來源：史凱（凱哥）

從流程驅動到數據驅動的數字化轉型：構建持續、精益、快速的創新生態

數據驅動的數字化轉型，因為只有數據是最真實、最本質的，只有數據是不可辯駁的。

行業邊界的消失、市場的快速變化，越來越復雜的用戶需求，使得經驗型的傳統數字化轉型方法已經不足以洞察和發現創新價值。所有的業務、流程、現象、體驗，都已經數據化。在數據中發現創新，優化流程，驅動運營，是最本質、最高效、最實時的創新策略。

我們已經進入數據驅動的數字化轉型的時代，每個企業都需要具備四大能力。制定數據戰略，打造數據中臺，持續數據創新，構建智能應用，進入數據驅動的數字化轉型。

第一，要具備構建數據驅動的戰略創新的能力。這個戰略不是十幾年前那樣一個戰略做半年甚至一年，現在的戰略要在一個月內去快速迭代。這其中，制定企業精益數據戰略，包括數據治理體系、數據平臺架構，建立數據思維，打造數據創新實驗室。

第二，要具備構建數據中臺的能力。數據中臺，是把所有的數據資產、數據服務快速的產生創新、產生迭代產品的能力，是一種工程能力。這其中，采集匯聚，存儲治理，企業數據資產治理，數據處理，數據分析，人工智能能力，都是打造數據自服務體系。

第三，在數據中臺的上面，小前端一定要快，而且要用新的技術、用智能的技術，要用智能場景去快速落地。

第四，要具備持續的數據運營的能力。在數據中臺基礎上，持續分析和運營數據，建立持續的創新能力。

在此基礎之上，我總結了一個方法論，精益數據資產創新架構。

用一個月去定義出數據藍圖，數據創新的藍圖，然后快速地去實施，每個季度去迭代去優化。而每一個企業都需要這樣的數據驅動的能力架構去支撐自己的持續創新。這個架構實體化后，就是我們現在大家都在提的數據中臺。

圖片來源：史凱（凱哥）

數字化的本質是什么？

我認為，數字化的本質是連接和移動。

謝謝大家，我是凱哥，致力于利用數據和智能驅動數字化轉型。