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發布時間：2023-06-29 01:58:21
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人員數字化能力建設是企業數字化轉型和業務數字化轉型的基礎。數據維護的責任方和使用方是業務部門，業務部門要求業務人員進行數字化能力建設和升級，通過業務人員數字化能力的建設和升級，協助企業完成系統的標準化建設，擴展更多維度的數據源并沉淀，更高效地使用現有系統和數據，對當前系統中存在的問題和缺失的數據進行反饋，實現從業務場景出發，反饋到業務場景的閉環數據應用。
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構建數字化能力模型的整體思路：按照數據使用的流程和邏輯，構建數據采集、數據分析、數據沉淀、數據共享四個一級指標。數據獲取基于業務場景和分析決策需求，以及定義所需數據源、數據指標和數據標準的能力；數據分析是基于業務場景分析和應用數據的能力，例如基于數據監督、評估、預測、構建和優化策略的能力。數據沉淀是各崗位人員在提高自身數字化能力的同時，通過各種方法、工具和系統沉淀數據和分析方法的能力。數據共享是每個崗位的人在同崗位序列的人之間、部門內部、部門之間共享能力，積極參與和支持團隊整體數字化能力提升的能力。
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我知道怎么用，但我的能力達不到：制造企業人員的數字化能力差異很大，企業希望通過牽引推動數字化轉型，提升組織和人員的數字化能力，但在實施過程中沒有突破。企業的數字化轉型最終需要實施人員能力的提升和轉型。但是目前的制造企業雖然在這方面下了功夫，但是整體的成果卻很少。企業人員數字化能力的提升大多停留在培訓層面，業務人員賦能主要通過開展數據分析課程，結合業務人員的實際工作和業務場景受限，課程參與者很難產生共鳴帶來業務價值。此外負責企業數字化賦能的部門多為中后臺部門，缺乏足夠的話語權數字化能力的提升沒有與員工的績效、獎金、晉升掛鉤，導致業務數字化轉型牽引不足，培訓流于表面，難以充分激活業務團隊的數據化創新能力和精細化運營能力。
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以產品退市為例：傳統制造企業需要不斷優化產品結構、管理SKU量來進行產品退市決策，以平衡產品收益大化和工廠產能優化配置。然而，如何準確地做出產品退市決策(退回真正沒有價值的產品)一直是制造企業的難題。在升級數據驅動的業務應用場景的情況下，通過以下步驟將數據應用到業務場景中。了解實際退市涉及的業務環節，在現有產品退市規范的基礎上梳理產品退市的業務邏輯，確定剛性紅線指標，如產品質量指標、利潤指標等。第二步：整合清理產品銷售過程中沉淀的數據，用數據說話挖掘與產品銷售相關的預警指標。從產品流量獲取、流量轉化等維度。
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數字化生存，要求人力資源管理模式與企業戰略高效匹配，而傳統 的基于職能部門的模式卻因為不能較好地貼近業務和靠近戰略，顯得力不從心；目前流行的人力資源三支柱模式在尋求協同管理與尋找企業內外部共同生長空間方面的效果并不理想，因而企業對人力資源管理實踐提出了新的要求。同時對于90后、95后的新生代員工的管理研究也已經得到了更多的管理學研究的實證。新生代員工更追求自由和主張個性表達，數字化時代下，新生代員工的個體價值崛起并開始在組織間頻繁流動。為此，組織需要新的方式方法保留人才并激活其價值。
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在制造企業迫切需要通過數字化轉型滿足市場需求快速變化，保持和提升自身市場份額的背景下需要從企業的實際業務場景出發，通過業務流程中各種數據的沉淀和開放，實現市場需求的快速識別和跟進，業務資源的精細化交付。同時也要充分認識到人員能力的數字化轉型是企業數字化轉型的底層支撐，業務的數字化轉型將通過人員數字化能力的提升和建設來實現。應用場景的落地和人員數字化能力的建設，也是構建數字化時代企業新競爭優勢的戰略布局點。