“最后一公里”一词多见于各种报告、演讲中，听起来通俗易懂但真正做起来却困难重重。当谈起这“最后一公里”的时候已经意味着到了难以解决的时刻，难以解决的问题堆积在一起成为无法逾越的大山，很多企业往往在最后一公里功亏一篑。数字化的“最后一公里”是什么？
很多人往往想到的是技术，因为一些业务场景技术难以解决。比如买了各种系统最后发现孤岛严重，数据难以实现互通互联，还是要重复录入，很多人会说那简单做数据接口，但花费大量资金进行技术打通后发现数据还是不准，为什么？因为各系统数据标准不一，各业务部门为数据标准问题各不相让，最后发现打通了所谓的“一公里”发现还有“一公里”，这一公里其实便是各种问题的集合而非单一的技术问题。
数字化的“最后一公里”非技术，因为能用技术手段解决的问题都不是问题，从技术角度来说任何软件都可以用代码来生成，只是成本问题；往往是对数字化技术的错误认知才导致其实现过程困难重重，遇到一个问题就是所谓的“一公里”，比如很多人认为打通数据孤岛是数字化建设的最后一公里，而一些人则认为技术与业务融合才是企业数字化的最后一公里，那么企业数字化的最后一公里是什么？
如何让数字化产生价值的那一公里！因为任何偏离价值的数字化建设都是无用功！为什么做数字化这么多的“一公里”方向不对，努力白费！有多少企业做数字化不遗余力，投入大量人力物力，但最终都做的不伦不类，问题还是一个方向问题。试问有多少企业在数字化建设初期做了符合企业管理现状的数字化规划，做了规划又有多少企业能坚持如一，一些企业做数字化纯粹是为了领导所谓的政绩，在追热度、追流行，于是我们看到在舆论大谈数据化时很多企业上了花花绿绿的数据大屏，但大屏的背后不是管理逻辑而是“Excel”，今年初AI技术炒热的时候又有多少企业买了AI一体机服务器，最后发现可应用的业务场景几乎没有，只做出了一个知识库，还是错误百出，成为了昂贵的摆设，难道AI的最后一公里就是AI服务器或者大模型？所以认知错误，方向也就会偏移，数字化技术无论多努力其所展现的价值就有多糟糕！当一些所谓的专家在大谈“一公里”的时候，岂不知认知决定方向，差之毫厘,谬以千里，数字化的问题不是“一公里”，而是无限长。
“一公里”为什么难以逾越因为“最后一公里”下有太多的断层。数字化的“最后一公里”不是临门一脚就可以踹过去的，也并非一些领导想的那样可以“飞”过去，有此类想法的领导多为对技术缺乏敬畏之心。真正的“最后一公里”是业务与技术之间的断层，是制度与执行之间的断层，是管理与落地之间的断层。这些断层的背后看似是认知的差异，实则是利益的博弈与权力的重新分配。众所周知，当数字化技术遇到某些部门或岗位的既得利益时，往往这“最后一公里”显得格外漫长，一公里下的断层更是变的深不可测，然很多企业的信息部门往往看不透这“一公里”下的断层，想通过技术手段来打通，往往努力与投入被断层所吞噬，价值难以显现。
代码只能解决技术的实现问题，但解决不了管理与人性的断层，也难以跨越组织的高地。那么如何解决数字化的“最后一公里”？靠一把手？靠投入？还是靠技术？老杨认为很多企业一开始就做错了方向，或者说没有方向，在盲目做数字化，属于那种哪里需要买哪里那种，更缺乏一种正确的数字化建设方法论，所以大部分企业的数字化建设都没走到这“最后的一公里”位置，却已经看到了失败的尽头。因此老杨建设企业应该采取“价值倒推法”，从一公里的尽头价值来倒推、布局数字化建设的路径与方法，即：
1.从业务价值出发来倒推数字化建设路径，明确每一环节的产出与目标，避免为技术而技术；
2.从技术价值出发来倒推应用的逻辑，明确技术与业务的适配边界；
3.数据价值出发来倒推应用场景及治理路径，厘清数据在决策中作用；
4.从流程的价值出发来倒推重构节点，让流程成为业务场景的连接器而非障碍；
5.从组织的价值出发来倒推权责，明确权责边界，打破部门之间的管理断层；
只有提前明确价值才能预定结果，只有以结果为导向倒推过程才能明确路径，数字化的“最后一公里”不是距离，是企业各方面断层的结果，虽表面看似是长度单位，但其实是深渊与黑洞在不断吞噬前期的投入，“最后一公里”是一场攻坚战，既需要企业有过硬的技术与管理实力，又需要有创新与融合能力，走通了以后的数字化建设之路将更加顺畅，否则就在这“一公里”的路上反复不前。
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