智思CEO王存
王存認為， 國內企業處在“信息化中期”和“數字化早期”二者並存的階段 ， 當今很多企業，連基本的信息化都不能真實地實現，更不用說把業務變成壹個在線的孿生體。在他看來，當前企業基本上都是打著數字化名義在做信息化，企業的信息化系統技術架構陳舊，與業務實質上已經脫節。
王存提出兩條補救措施 ： 壹是數據采集的觸點應先行利用數字智能化手段，逐步將“交作業系統”變為“作業系統”；二是先行先試改造壹些數據智能場景，逐步讓系統更加地智能。
他表示，時代在變， CIO 的格局要上升，只有跟老板同頻，很多事情才可能做得更長久、更正確。
以下為正文：
這兩天大家都在談數字化，感覺我們已經進入了非常高階的數字化階段。剛才演講嘉賓耿峰的壹句話很有道理：我們大多數企業連基本的信息化階段都沒有走完。
我曾說過，我們在“信息化中期”和“數字化早期”二者並存的階段，阿朱老師認為在早期階段的信息化。為什麽這麽講？因為當今很多企業，連基本的信息化都不能真實地實現，更不用說把業務變成壹個在線的孿生體。
在這樣的情況下，我們要更加務實地思考，當前的重點到底在什麽地方。
認清當前的階段
為什麽說它又是壹個數字化的早期階段？前段時間網上流傳壹個小視頻，有人剛進銀行打劫，接著大堂經理手機就有信息跳出來了。這是在不同場景下，借助 AIoT 能力所做的融合。過往的信息化以錄入為主，事後體現出它的協作、***享、管控和分析的價值。與此相比，AIoT 的融合要更加精準和實時。
數字化階段到底有沒有什麽路徑？轉型沒有固定的形態和公式化的路徑，轉型所要達到的目標也隨企業實際情況的不同而千差萬別，因為每家企業所處的階段、環境和自身的基礎都不壹樣。
我認為， 人、工作方式、數據和技術這四個詞中，技術的獲取是最不重要的。
在數字化轉型過程中，我們壹定會面臨人才系統的重構以及組織和工作方式的變革。哪怕是在主動式運維中，組織新的工作流程和工作方式也變得更加重要。
我們怎麽通過數據來反推信息化或場景化構建的思路？因為要看 A 數據，A 數據通過 A 場景獲得 ，A 場景通過 A 流程和 A 系統來獲取，然後我怎麽獲得這個技術？通過供應商合作還是自己來研發？
但今天我又看到壹個特別不好的現象， 企業 CIO 都想往 CPO 去轉，其實這是壹個非常不經濟的模型。 就像當年在壹個固定的空間裏看分眾傳媒的廣告，很多人會在出租車後面貼傳媒，會在廁所裏貼傳媒，為什麽都沒有成功？因為千人觸達成本和密度都不壹樣。
大多數企業並不是數字化企業，只是要做企業數字化而已。 我們養壹幫 IT，先不說專業技能能否持續叠代，妳做這件事養壹百人成本怎麽分配？妳的效率怎麽可能會很高？
如果我們壹定要談數字化的轉型路徑，商業創新路徑能不能通過技術來實現？什麽樣的數字化手段、場景應用可以支撐主營業務的增長？比如疫情期間壹下有那麽多直播、主播、網紅帶貨，其實這是“場景+手段”來支撐業務的增長。
最後是智能化的運維。在此過程中，我們壹定要去思考，像 CEO 壹樣思考。人和工作方式能否匹配？如果不能匹配，怎麽轉型？
所以，當前基本上都是打著數字化名義在做信息化。過往很多企業的信息化系統技術架構陳舊，趕不上快速變化的業務，這套系統與業務實質上已經脫節。
但是企業的現狀是什麽？A 只要在位，不大可能輕易把這套系統換掉。他要麽就是換人，要麽找新名詞重新做預算，打著數字化的名義，重新去做那些已經破爛不堪的、基礎的信息化系統，這是很好的由頭，也是現狀。
假設要補救的話，有兩個方向：
壹是數據采集的觸點應先行利用數字智能化手段，逐步將“交作業系統”變為“作業系統”。
二是先行先試改造壹些數據智能場景，逐步讓系統更加地智能。
系統內的數據是不是在場景中發揮價值？比如做調薪，這是壹個數據流程。但如果今天系統自動告訴妳，在研發序列中哪些工程師目前低於平均值 30%，應該加薪。告訴妳壹個數據統計的結果，當妳給 A 調薪的時候，它又告訴妳，這個崗位目前績效在什麽等級，怎麽調更有價值。
我們過往很多系統都要沿著這兩個方向去改造，但這兩個方向的改造又有壹個前提條件：過往的很多系統根本不支持這樣的能力，我們需要去擁抱新技術架構的系統在線化和智能化。
回到 SaaS，坦率地講，CIO 是最大的障礙。我們 CIO 思考的原點並不是組織的 KPI，更多是部門級的 KPI，是讓自己變得更被需要。
我做過 CIO ，我也明白，比如為什麽要選擇 SAP？很簡單，對我有價值，我能理解。但時代在變，CIO 的格局要上升，壹定要上升到組織是否需要，跟老板同頻，很多事情才可能做得更長久、更正確。
看到***性的問題
To B 本身是壹個“妳剛好需要，我剛好有能力提供”的價值交換。但企業現在對 IT 的投資不足，有兩個問題：
第壹，莫名其妙高價值，供應商在比誰更“賤”，最後妳會發現它是給投資人看的。 但問題是，由於妳今天比“賤”，客戶對這壹套系統到底用多少錢，他不明白也不專業。最後就造成這個 遊戲 無法形成壹個長期的正向的價值循環。
由於 SaaS 公司壹直比“賤”，不能從客戶那裏持續收費，產品也不能很好地叠代，最終就變成雙輸，客戶可能也掉坑裏去了。
客戶往往不具備專業的能力，他看到 A 廠商有某些功能，B 廠商也有某些功能，這其實是業務走向前臺帶來的另壹個困惑，SaaS 往往是業務選型，但他不知道背後的邏輯差異。
第二，業務選型永遠覺得選便宜的好像就是對的，因為他覺得省錢了，他應該在老板心中得到認可。 坦率地講，這種認知是錯誤的。其實老板投壹塊錢，他最終關心這壹塊錢是否花得值？所以甲方、乙方都屬於不成熟的階段。
這兩年我們看到壹個好的現象，更多的乙方去了甲方，尤其今年看到特別多的“四大”的人去了乙方。這樣的話，雙方對壹件事情本質的洞察與識別能力會有提升。
業務部門走向前端還面臨壹個問題——缺乏整體規劃。 我們不壹定要選過去大壹統的系統，但是系統之間的數據邏輯關系還是要思考清楚。
比如在 HR 領域，有招聘、薪酬、人事、績效、組織發展等職能，每個人可能都會選擇壹套系統。問題是，老板今天是割裂地去看壹個人嗎？數字世界的這個人，這些信息是不是這個人身上的必備組成部分？如果是，之間的相互影響關系怎麽處理，要不要想清楚？如果想不清楚，這可能就是該階段的真實狀況。
回到零售行業，能把每天的庫存搞對的不多，業財壹體化搞定的幾乎沒有，這就是現狀。別看我們號稱到了“數字化階段”，大多數都搞不對數字這件事情。搞不對，系統中的數據就是垃圾，就看不到有效的數據。我們認為，壹個小的領域，它的系統很可能都是密密麻麻的。
最後，我想給乙方講的是 SaaS 解決方案。
任何廠商的產品都應該是目標客戶的解決方案，太多的 SaaS 廠商都希望通吃客戶，花壹萬也是客戶，花壹百萬也是我們的客戶。那請問企業，市場本身就是壹個網格化市場，妳沒有定位嗎？
目標客戶的定位永遠是創業公司首先要思考的，目標客戶到底是誰？如果沒有目標客戶，怎麽可能有產品的解決方案出來？所以，我建議大家選擇正確的客戶，因為只有正確的客戶，大家才有***同的價值認定和***同的做事邏輯。在 SaaS 時代，要更講究選擇客戶，把客戶服務到位，做它長期的合作夥伴，不要去“濫交”。
這是 Gartner 的壹個案例，它從數據和機會成本的角度來看待 ROI，未來評判不同系統是否創造了不同價值，這是壹個比較好的公式。
我覺得這壹段是每個領域數字化都可以借鑒的路徑。 第壹步，我們需要將物理世界線上化、編碼化，然後讓數據流動起來，數字化有時候取決於整個 社會 環境的數字化。
比如，HR 的數據流動起來，可能某些場景要做個人征信報告，怎麽讓基於全互聯網不同的 HR 整合起來，讓壹個場景更加智能化和自動化，後面就是場景化的記錄。
這裏有壹個資源、人和機器進行匹配，最後壹定是 AIoT，我認為任何壹個領域的 SaaS，最後都是調度系統。