数字化升级转型应该如何做？
数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层举卜管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部正悔穗门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连前手线成网”，统一进行管理。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
人人都在谈的数字化转型，究竟该怎么去做
数字化转型三法则
企业尤其是传统企业向数字化转型不是一蹴而就，也面临许多挑战和风险，但这不是墨守成规的借口，企业必须加速转
型。纪秉盟总结了企业向数字化转型的三条法则。
法则一：满足客户新需求
早在1973 年，现代管理学之父彼得・德鲁克 (Peter Drucker) 曾在书中写道，“满足客户的需求是每一个企业的使命
和宗旨。”这本是一个不言自明的道理，但很多企业（尤其是一些大型企业）深陷于内部的流程问题和权力斗争，而忽视了这一点。反倒是街头巷尾的那些小门店更懂得如何满足顾客的需要，因为相比大型企业，这些门店的店主对顾客的了解要深入得多。
数字化时代，行业之间的界限越来越模糊。传统上来说，有些企业只专注于一个领域，但未来的数字企业，需要关注更
多其他领域，开发新的增长点，从而满足客户的需求。例如，如果你身处零售业，那么你还需关注诸如物流、金融行业的发展情况。
为构建以客户为中心的体验，企业不仅需要集成世界一流的技术，还需要改变原来的组织结构和流程，包括企业的管理
层和普通员工都应接受企业的数字化转型，提高客户关注度，这样才能推动企业在数字经济时代实现长足发展。
2015年第二季度，阿里巴巴中国零售市场通过移动端达成交易的营收达79.87亿元人民币，约为12.88亿美元，同比
增长225%。这也是阿里巴巴移动端首次击败PC端，贡献51%的总成交额。如今，全球各地的客户把更多精力投在互联网搜索和社交媒体上。因为他们希望随时随地通过移动设备，灵活获取并快速利用这些信息。这场融合了Web、社交媒体、移动商务和云计算的完美风暴，正引发商务领域的巨变，而且在与企业的博弈中，客户将在很大程度上重新占据主导地位。
思路转变也是改变链条中的关键一环，企业的管理者和普通员工都需要拥抱全新的思维方式。建立一个数据驱动的思维
至关重要，要有实时明确地将数据分类，这样就能对竞争对手做出反应，对行业变化做出反应，企业的动作与速度必须越来越快。
