从一瓶可乐在超市上架，到一辆汽车下线送达4S店，每个环节都会产生数据，并反哺到最上游的生产环节。过去十年，数智化深入中国企业的组织层面，成为企业准确决策的助力。
这并不简单：要建立数据标准、分辨数据价值、处理数据、数据决策……而数据流、商业流、工作流留存的海量数据，系统之间林立的数据孤岛，更会变成棘手难题，刺痛着每一个想要推进数智化转型升级的企业。
几十年间迅速发展的中国企业，集合了各个阶段的经营状况，拥有大量数据应用场景。“在全世界范围内，中国的数据行业和数智化走在非常前列，是没有答案可以抄的。”阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇曾表示。
不过在行业领先的数智化实践中，总有“高分答案”可以参考。因行业而异，它们又呈现出了不同的特点。一财商学院联合瓴羊发布的《102个增长实例——数智化增长领头羊》切入四大行业——零售行业、酒水饮料、金融行业、通用行业，详细介绍了16个典型企业的数智化实践，以及其中的巨大挑战、应用场景和数智化解决方案。
一、零售走向全域，数据成为关键要素
在零售企业数智化转型过程中，面临五个关键问题：
搭建数智基础设施：内部数据系统，全流程数字化；
洞察消费者需求：全渠道消费者一把抓并实现分层运营管理；
线上线下全域协同销售布局：从线下到全域协同作战；
精准营销：预测营销环节，有的放矢地投放与数据回收；
生产端及时响应需求：让消费者反馈作用于产品生产。
在零售行业场景，数据要素在其中起到前所未有的关键串联作用。
以知名服装企业雅戈尔集团为例，其经历了数据治理的重要阶段，将冗余数据转化为业务价值。1979年成立以来，在多品牌多渠道布局的战略下，系统内部催生了巨量的数据，累计超过3亿行数据表，还有十多个独立的数据孤岛，调用数据需多套用户名和密码，数据使用效率非常低。
雅戈尔在数据建设、数据治理层面采取三个关键动作，让数据又重新“活”了起来：
启动数据中台，切入核心业务场景，建设统一数据指标；数据治理统一标准、划分边界；数据应用在门店场景，辅助管理层决策、减轻店长行政工作。
具体拆解下，雅戈尔整合了共16个系统，900多个报表和400多组指标。不仅内部统一标准，也明确了业务边界。数据看板呈现的全景数据视角减轻了门店店长60%-70%的日常行政工作，数据中台提供实时数据支持，辅助店长日常工作。
二、酒水饮料行业，用数智化提升线下经营效率
于酒水饮料行业而言，线下渠道是销售的重中之重，但存在着诸多难题，主要为三类：
1. 经销商成百上千，如何高效评估优质经销商以及分层管理，对优质经销商重点投入资源？
2. 全国终端门店数百万，如何做实力评估，保证资源投入到高潜门店？不同城市如何精准拓店？
3. 品牌如何穿透终端门店运营消费者，拉升门店动销率？
因此，酒水饮料企业要做彻底的数智化转型，重点要啃下经销商这块“硬骨头”。
作为中国规模最大、产品品类最全的乳制品企业，伊利有着超长的供应链，500万个销售网点，13亿消费者。因此，伊利搭建“大营销”和“大供应链”体系，目标将丰富产品精准匹配消费者，加快履约速度，缩短供应链的周转周期。
在供应链侧，完整拉通七大场景数据，实现全局可视化智能履约，通过数据分析提供分钟级最优决策，保持供应链高效运转；在营销侧，灵活配置人群标签，精准圈选目标消费人群，强势驱动业务增长。
中国酒企“300亿俱乐部”成员之一的洋河股份则通过经销商识别、分层运营管理超8000家经销商和超五十万个终端门店。
对此，洋河股份先定位目标，再找出解决方案：设置三类管理目标优化经销商的结构分布，识别优质经销商，提升潜力经销商的能力；建设经销商五力评估模型，洞察目标达成、库存周转率、网点覆盖、费效比、利润贡献占比、市场秩序等关键指标。
通过内部组织数智化+外部经营数智化，洋河股份实现了一块屏管理8000+经销商，可查看总部管理、各层级营销看板、运营指挥调度。
拆解酒水饮料企业数智化动作，可以形成一套方法论：一是建立经销商评估体系；二是做深做全终端，提升ROI；三是精细化运营，提升门店动销。
在这个过程中，数智化赋能业务提效、管理提效，并将成果量化为数字，为传统的酒水饮料行业打样。
三、金融行业严格管数据，简单看数据
对行业敏感度较高的金融行业而言，数智化存在三个关键难题：
数据标准化：金融企业必须建立统一的数据治理框架和标准，确保数据的一致性、准确性和可靠性；
数据资产化：金融企业将数据视为核心资产，通过数据资产化策略，将数据转化为可量化、可管理和可利用的资源，充分利用数据提供服务；
数据普适化：用数据、看数据的门槛，由一线员工决定，数据工具必须好用、易用，才能提升员工效率。
因此，金融行业的核心诉求指向了严格管数据、简单看数据。
成立于1988年的台州银行深耕小微金融，90年代起就用当时领先的风控技术为小微企业提供便捷的贷款服务。为了解决各部门数据不互通的问题，台州银行从两个场景入手：统一数据中台连接三大体系，落地数据管理标准；数据看板普适化。
前者打通了行方用户体系，连接各个产品、OA系统接口，实现了数据治理体系落标以及全流程数据管理贯标；
后者统一了数据、数据标准、数据目标，搭建可视化驾驶舱。台州银行业务人员、中层管理者、行长不同的数据权限，让不同需求的人员都可以通过统一的数据看板取数、用数，形成可信的业务报表，提高了工作自主性和业务响应速度，帮助台州银行数据人才成长。
金融行业数智化的三个关键点可以总结为：打通数据标准，统一数据“度量衡”；将数据沉淀为数据资产，并且可以灵活取用；实现数据可视化，让数据更可用。
四、通用行业，用互通、准确的数据提升效率
除了以上特点鲜明的行业，大部分企业数智化转型的过程中，都存在着几个共性：
一是数据驱动决策。各行业企业都在积极利用数据分析来指导战略规划和日常运营，通过实时监控关键业务指标，实现数据驱动的决策。企业通过构建统一的数据指标体系和分析模型，快速识别问题并作出预警，从而优化业务流程和提升服务质量。
二是系统互通与技术集成。企业致力于打破信息孤岛，并且通过系统互通和集成，实现数据和资源的共享，提高内部管理效率。通过与现有业务系统的无缝集成，企业能够提供统一的数据看板、业务报表，咨询入口和智能客服，简化员工和客户的服务体验。
比如外企德科，作为中外合资人力资源服务企业，全国服务人数超200万，员工每日需要处理庞杂的数据，还要跟踪现金流等核心指标。
数智化较早的外企德科，日常工作要使用多个不互通的国外BI系统，复杂的系统逻辑拖慢了业务的工作效率。
外企德科重新进行数据建设后，使用一个开放集成的Quick BI工具融入其他BI系统，将数据简化为7张报表，呈现在1张数据看板上，同时还针对现金流核心指标搭建了经营管理驾驶舱与预警系统，实时对异常数据做出预警，大大降低了业务人员的工作难度，提升了效率。
五、构建数智化未来
整体而言，企业数智化趋势呈现了两个特点：
一是高效、及时。复杂量大的行业数据，往往需要投入大量人力和时间进行处理。打通各个业务系统，集合为一个数据口径，并实时反哺业务，支持业务人员查看数据、产出报表、接收预警，根据指标做出高效决策。
二是精确、精准。在企业缺失的数据维度和信息上，企业需要补全和校准。从数据洞察到用户旅程管理，赋能企业触达精准人群，完成服务。
麦肯锡发布的《2024年科技趋势展望》中，将“构建数字化未来”作为五个大方向之一。势如破竹的AI技术加速了企业全方面的数据应用，也引发了企业的危机感。数智化驱动下，把控数据安全，建立数据标准，规范数据管理至关重要。
“今天，做生意已经不可能仅依靠经验主义。依靠数据理解和预测市场、判断经营结果、做出科学决策，成为企业经营的必备能力。”一财商学院院长黄磊表示。
本文涵盖的所有企业案例，均在案例册中有更详尽的呈现。
