数字化转型，有五个层级，看看你公司在第几层
昨天由于天气的原因，飞机不能按时从深圳起飞，我们乘坐的从西安飞深圳的航班就晚点了，具体晚到什么，尚不确定。原定于18:07起飞的航班，到了18:25时我收到了一条短信，说19:40可以起飞，最后真正的起飞时间，是20:30分。
结合我最近在读的一本书，这个事情很有启发。这本书是华为公司的数据管理部写的，书名叫做《华为数据之道》，凝结了华为从2017年开始数字化转型以来的经验与案例。
数字化转型的理论依据，是“数字孪生”。
2003年，密歇根大学的Michael Grieves教授首次提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，并给出定义：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置并可以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。该概念源于对装置的信息和数据进行更清晰的表达的期望，希望能够将所有信息放在一起进行更高层次的分析。数字孪生（Digital Twin，DT）即由此概念衍生而出并沿用至今。
前两天我读到一篇文章，说特斯拉是全球市值排名第一的车厂，这个第一究竟又多厉害呢，它的市值超过了第2名、第3名、第4名和第5名的总和，可是作者却发现一个很诡异的事情，特斯拉的研发费用连第2名的1/10都不到，为什么差距这么大？！
文章给出的观点，是特斯拉的很多事情，例如车辆碰撞测试，是在计算机上通过数字模拟完成的，从而节约了大量的成本，在研发费用上与第2名远远地拉开了差距。
特斯拉从数据孪生的理论出发，将现实的物理世界，搬到了虚拟数字世界，从企业运营的观点来看，这是一种数字化的转型，大大地提高了运营效率。
华为的“质量与流程IT总裁”陶景文给了一个5层级模型：
1. 全要素的连接，在端到端流程上，采集所有环节的要素数据
2. 数据是实时的
3. 数据是随需的
4. 数据是自助的
5. 数据是社交化的
在信息时代，企业的各个部门都有自己的数据，但这些数据都是以孤岛的形式存在，数字化转型的第一个层级，就是把孤立的数据连接起来，形成一个“数据湖”；第二个层级，则是改变信息时代事后录入的做法，实现对数据的实施采集。一般的企业，能够做到第二个层级，就已经相当了不起了。
我能够在18:25的时候，收到一条短信，说明有关方面的信息化已经做得很好了，之所以实际起飞时间与预计起飞时间有50分钟的Gap，我思考了一下，原因可能是没有采集地勤的数据，飞机到达西安之后，需要经过清洁、调度、排摆渡车等一系列的地勤服务，乘客才能登机。
我之前还读到一篇文章，是关于深圳机场的数字化转型的，深圳机场对于数据的采集到了什么程度呢，他们连跑道上的助航灯信息，都已经采集到了系统之中。
深圳机场依靠与华为的合作，实现了端到端业务流程的“全量全要素”数据的实时采集，即便如此，在这次的晚点事件，我似乎也看到了一个Gap，为什么深圳机场始终给不出飞机起飞的确切时间呢，很大的原因他们没有采集气象数据，不知道昨日的雷暴要持续多久。
对于气象数据的采集，已经超越了深圳机场的组织边界，是属于组织与组织之间的实时数据交换，这个事情需要国家层面的推动。
2019年的十九届四中全会通过的《决定》，首次将“数据”列为生产要素，2020年4月的《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化陪孩子体制机制的意见》发布，提出了“土地、劳动力、资本、技术、数据”共5个领域的改革方向。
我是出生在算盘时代的人，大学毕业后赶上了信息时代的浪潮，如今潮水尚未褪去，数字时代已来，我们需要做点什么储备，才能继续抓住这波浪潮？
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