企业数字化转型战略制定：如何避免“盲目上云”陷阱？

1．政府推动下的“政策跟风”

在数字化转型的浪潮中，政府为了推动企业的发展，出台了一系列鼓励企业上云的政策。然而，部分企业在这一过程中出现了“政策跟风”的现象，即未明确目标就盲目上云。

许多企业在政府政策的推动下，没有深入思考“为什么上云”以及“在云上做什么”，就匆忙踏上了上云之路。例如，某传统制造企业，在当地政府的鼓励下，为了享受政策优惠，迅速将部分业务迁移到云端。但由于缺乏对云服务的深入了解和对自身业务的精准规划，该企业在云上只是简单地复制了线下的业务流程，并没有充分发挥云的优势，如弹性计算、数据共享等。

从短期来看，这种政策驱动的上云行为可能会让企业获得一些政策红利，但从长期来看，却存在诸多隐患。一方面，企业可能会因为盲目上云而造成资源浪费。例如，企业为了满足政策要求，购买了超出自身业务需求的云服务资源，导致成本增加。另一方面，这种缺乏明确目标的上云行为可能会使企业的数字化转型与实际业务脱节，无法真正提升企业的竞争力。

2．老板驱动的“圈子跟风”

在商业活动中，老板们经常参加各种会议、论坛和商业圈子，在这些场合中，“上云”成为了热门话题。部分老板在听到他人分享上云的好处后，便在没有充分调研和战略规划的情况下，要求技术部门推动企业上云。

根据一项企业调研数据显示，约有 30%的企业老板是在参加会议或与同行交流后，决定推动企业上云的。例如，某中小企业老板在参加行业论坛时，听到其他企业分享上云后提高了生产效率、降低了成本，便立即要求技术部门进行云端化改造。然而，由于老板缺乏对企业数字化转型的整体规划，技术部门在执行过程中面临诸多困境。业务部门和技术部门的目标出现冲突，业务部门更关注业务的稳定性和效率提升，而技术部门则更注重技术的先进性和创新性。这种目标冲突导致企业在转型过程中出现了混乱，不仅没有达到预期的效果，还浪费了大量的时间和资源。

3．技术偏执下的“工具崇拜”

技术部门在企业上云过程中扮演着重要的角色，但部分技术人员存在“唯先进论”的选择误区，他们追求最贵、最先进的技术工具，而忽视了业务的实际需求。

例如，某企业技术部门为了追求技术的先进性，选择了一款高端的云数据库，但该数据库的功能远远超出了企业的实际业务需求。在使用过程中，企业不仅需要支付高额的费用，还需要投入大量的人力和时间来维护和管理该数据库。而实际上，企业只需要一款功能简单、成本较低的云数据库就可以满足业务需求。这种“技术最优”与“业务适配”的差异，导致了企业资源的浪费和业务需求的未满足。

二避免盲目上云的五大核心原则

1．技术与业务适配原则：从需求出发，循序渐进

在企业数字化转型过程中，“业务需求是技术选择的第一标准”，这是确保技术与业务适配的关键。以媒体公司视频转码场景为例，不同规模的媒体公司业务需求差异显著。中小企业日常业务量相对稳定，偶尔会有高峰需求。对于这类企业，选择性能适中的云服务器，如 r5、c6 系列，就能满足日常视频转码需求。在业务高峰时，可以灵活启用 spot 或者边缘弹性节点来应对突发业务量，这样既能保证业务的正常运转，又能有效控制成本。

企业应遵循“渐进式技术升级”的实施路径。先从边缘业务入手进行上云迁移，因为边缘业务对企业核心业务的影响较小，即使出现问题也不会对企业造成重大损失。在边缘业务迁移过程中，企业可以积累上云经验，了解云服务的特点和优势。随着经验的积累和技术的成熟，再对核心系统进行优化和迁移。例如，某电商企业先将客服系统、营销活动管理等边缘业务迁移到云端，通过一段时间的运行和优化，掌握了云服务的使用技巧和管理方法后，再对订单处理、库存管理等核心系统进行上云改造，从而实现了平稳的数字化转型。

2．战略清晰化原则：无战略，不选择

数字化转型战略是企业技术选型的指南针，明确的战略目标能为技术选择提供标准和方向。企业在进行数字化转型时，要明确核心目标，如“提升客户体验”“降低运营成本”“提高生产效率”等。以提升客户体验为例，企业可以通过数字化手段优化客户服务流程，提供个性化的服务和产品推荐，从而增强客户满意度和忠诚度。

战略拆解是将数字化转型战略转化为具体实施步骤的重要方法。

· 短期（1 - 2 年）：聚焦于优化现有业务流程，通过引入数字化工具提高工作效率，如采用协同办公软件提升团队沟通效率，优化供应链管理系统降低采购成本。

· 中期（3 - 5 年）：实现数据驱动的决策，建立数据采集和分析体系，通过数据分析挖掘业务价值，为企业决策提供支持。

· 长期（5 年以上）：迈向智能决策阶段，利用人工智能、机器学习等技术实现业务的自动化和智能化，提升企业的核心竞争力。

3．业务应用导向原则：业务主导，技术引导

“技术为业务服务”是企业数字化转型的底层逻辑。协同办公、生产管理等云服务都应紧密贴合业务场景。例如，浙江某制造业企业在数字化转型过程中，从业务需求出发，引入了一套适合自身生产流程的云制造管理系统。该系统能够实时监控生产进度、设备状态和质量数据，帮助企业及时发现和解决生产过程中的问题，提高了生产效率和产品质量。

“技术主导”往往会带来一系列问题。技术人员可能更关注技术的先进性和创新性，而忽视了业务的实际需求，导致系统功能冗余。业务部门对系统的功能不熟悉，使用起来不方便，从而产生抵触情绪。例如，某企业为了追求技术的先进性，引入了一套复杂的企业资源规划（ERP）系统，但该系统的功能与企业的业务流程不匹配，业务部门需要花费大量的时间和精力来适应系统，导致工作效率下降。

4．技术闭环原则：数据采存管用，形成“滚雪球”效应

数据闭环包括数据采集、存储、管理和应用四个环节，这四个环节相互协同，形成一个有机的整体。数据采集是基础，企业通过各种传感器、业务系统等渠道收集业务数据。数据存储是将采集到的数据进行安全、高效的保存，以便后续的分析和应用。数据管理是对数据进行清洗、整合和分析，挖掘数据的价值。数据应用则是将分析结果应用到业务决策中，实现数据赋能业务。

数据闭环的协同逻辑如下：数据采集环节收集到的原始数据，经过存储环节的保存后，进入数据管理环节进行处理和分析。分析结果反馈到业务应用环节，为业务决策提供支持。业务活动产生的新数据又会重新进入数据采集环节，形成一个“滚雪球”式的闭环应用体系。在这个过程中，数据不断积累和增值，为企业带来更多的业务价值。

5．业务、技术与组织能力适配原则：技术落地，能力先行

组织能力不足会对技术价值的发挥产生严重制约。即使企业引入了先进的技术工具，如果员工不会使用，这些工具也无法发挥其应有的作用。例如，某企业为了提高生产自动化水平，引入了一套先进的智能制造系统，但由于员工缺乏相关的操作技能和知识，无法熟练使用该系统，导致系统的运行效率低下，无法达到预期的效果。

企业应采取有效的能力建设路径来提升组织能力。