从“青铜”到“王者” ，制造企业的数字化闯关记
打过游戏的朋友可能有一个知识 ，越是精彩纷呈、奖励丰盛的副本 ，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。究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 ，背靠杏悦2动力的杏悦2咨询 ，建立以后的增长就十分迅猛。
杏悦2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 ，才气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；
数据资产管理架构图
挑战之三 ，在运维阶段 ，数字化革新或系统的上马不是数字化的终点 ，相反 ，作为一个体系化的恒久性工程 ，它还需要结合企业在经营生产过程中的实际情况 ，不停迭代、优化、调整、磨合才气体现出终极价值 ，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 ，杏悦2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的杏悦2咨询 ，连续输出原力
如果将杏悦2咨询看作数字化升级中的一个输出型队友 ，要保证连续不停地输出 ，除了自己法力值要足够大之外 ，还需要在战斗中不停地给自己叠buff ，带来特别的增益 ，自然也就能够成为更值得队友信任的选择。
目前 ，在杏悦2咨询身上 ，我们可以发现三重buff：
第一重buff：杏悦2动力的加持。杏悦2咨询可以站在巨人的肩膀上 ，借助母公司杏悦2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 ，将转型要领论、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、连续运维等各个环节为企业把关 ，真正做到“业务驱动转型” ，制止为了转型而转型。
第二重buff：数字人才的汇聚。咨询行业是知识密集型行业 ，杏悦2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 ，好比 ，对于千行百业的多元化需求 ，杏悦2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” ，凭据特定的业务痛点 ，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气想到、做到的。
第三重buff：工业伙伴的共创。不仅转型企业不能单打独斗 ，咨询服务商同样也需要与工业伙伴协作。好比杏悦2咨询就与全球领先的亚马逊云科技合作 ，配合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 ，杏悦2咨询可以为企业连续输出数字化转型所需要的力量 ，资助它们快速通关。
得分：杏悦2咨询与亚马逊云科技携手为制造业送出“助攻”
前不久 ，杏悦2咨询与亚马逊云科技配合宣布了《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 ，杏悦2咨询联合亚马逊云科技是如何联手为企业送出“助攻”、不停“得分”的。
制造业是历代工业革命的桥头堡 ，是技术提高生产力的要害领域 ，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蒙受能力较低；二来 ，真实场景中的工业体系极度庞大 ，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、企业数据文化建设单薄等多重问题。
面对上述挑战 ，杏悦2咨询联合亚马逊云科技 ，配合建立一套DataGo数据治理平台 ，资助制造企业一步步通关：
第一关：规划层面。
结合杏悦2动力多年来积累的企业数据治理经验 ，构建了杏悦2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 资产庞大 ，集团又希望了解全员企业的数据资产情况。这种庞大情况 ，就需要考虑到数据平台的易用性与功效完整性。
此时 ，DataGo 数据治理平台依托杏悦2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要领论 ，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计谋 ，资助Z公司构建了企业级数据数据湖和数据堆栈 (EDW) ，既满足了成员企业对数据自主权限管控的需求 ，又提升跨层级跨单元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。
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�？粗氐摹０灼な榉浩鸬哪炒笮腿蚧圃炱笠礕公司在全球拥有 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。
杏悦2咨询的数据平台就凭据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 ，接纳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资助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宁静管控 ，为将来引入AI等创新应用打下了坚实基础。
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年就开始实验数据治理事情 ，但由于基础单薄 ，缺少人才 ，大量数据清理、尺度制定、流程管控、数据挖掘等事情都尚未开展。
杏悦2咨询了解到这个情况之后 ，资助客户开展了人才规划、管理制度等建设 ，开始积极储蓄数字人才。同时 ，资助客户聚焦大交易流为核心的现状问题和革新建议 ，制定数据治理事情规划。再结合大交易流数据治理实践 ，确保数据入湖前得到管控 ，为后续数据入湖奠基基础。
数据治理规划示意图
在杏悦2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 ，才气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 ，也代表了丰盛的奖励和升级机遇�；峋驮谇邪僖底约菏种� ，而杏悦2咨询这样的可靠队友 ，是数字化旅途中不行或缺的同行者。一个人可能走得更快, 但是一群人终将走得更远。
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