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十年首席数字官带您认识-数字化系统与信息化系统的区别

2023/4/10 11:29:10

信息化系统与数字化系统的区别,让从事数字化转型行业的首席数字官,产品经理在设计数字化系统时能与时俱进,设计一套适合自己企业的数字化系统。

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01一、业务层面


  • 信息化系统:



  1. 大多采购自第三方的适用大部分企业的标准化产品,与企业的商业模式、业务流程匹配度70%-80%,剩下20%需要企业改变业务流程或增加岗位、降低效率来匹配软件系统的业务流程。

  2. 更多的强调合规性和流程规范、系统主要为企业管理服务;主要作用是标准化业务流程,岗位标准、权限职责。

  3. 很少考虑企业的个性化场景,个性化场景需要绕弯子或更低效的方式解决。

  4. 主要代表有SAP、金蝶、用友等传统ERP产品。



  • 数字化系统:



  1. 一般由企业根据自身业务场景自研,更加贴合企业业务流程,是企业区别于同行提升竞争力的工具。

  2. 数字化系统的宗旨是提效降本,赋能业务增长,同时会兼顾合规性。

  3. 会优先考虑员工,系统是为帮助员工完成工作任务的工具;其实才是为企业管理服务。

  4. 原来部分由人完成的工作,可能交给系统来自动完成,减少人操作的业务流程,从而达到提效降本目的。

  5. 目前还没有代表性的产品,不过大家都在朝这个方向靠拢。


02二、操作层面


  • 信息化系统:



  1. 交互设计上不考虑不同岗位人群的操作习惯,排版布局中规中矩,使用起来不够顺畅。

  2. 操作流程繁琐、复杂,一步能做完的工作,为了某些规范而要多次多界面操作。

  3. 缺少系统辅助完成如表单的自动补全填写,价格的调取等等。信息化系统主要靠操作人员输入信息为主。

  4. 不能根据用户习惯配置工作台、排 版布局。

  5. 总之信息化系统与人的交互不够友好,呆板机械;因为他的设计宗旨是为企业管理服务的,不是作为企业员工的工作助手。

  6. 信息化系统的操作需要专业实施人员或老员工的培训新员工才能熟悉操作,企业在招聘时甚至需要员工熟悉某某系统的操作。

  7. 信息化系统是人在线下完成工作,把结果登记到系统。



  • 数字化系统:



  1. 数字化系统在设计之初就会秉承成为员工工作助手的理念,在交互设计上更符合人的操作习惯。

  2. 在业务流程上会更多地使用自动化完成技术,尽量减少人的非必要操作。

  3. 通过如AI、策略配置等完成输入的补全、风险监控;尽量减少人对输入信息的审核工作。

  4. 通过弹框、自动提醒等等,以人机交互的方式引导操作人完成工作。

  5. 数字化系统会学习操作人的使用习惯,调整系统的排版布局、交互方式、辅助工作自动完成。

  6. 不需要专业实施人员或老员工的培训,新员工就能在系统的引导下完成工作。

  7. 工作在系统中完成或操作系统连接的物联网硬件设备,人按照系统的指导完成工作,尽量减少人的思考和决策。从听从领导安排转变成按照系统任务完成工作。


03三、决策、数据分析层面


  • 信息化系统:



  1. 不支持数据分析、辅助决策,需要通过数据治理后利用报表工具单独建数据分析平台。

  2. 不管数据分析,只管业务流程

  3. 不支持风险监控

  4. 有简单的报表看板,但仅仅只是展示结果,不具备深度挖掘分析能力。



  • 数字化系统:



  1. 目标、指标高度融合进业务流程中;员工在工作过程当中就能全方面的了解自己的目标进度,各个维度指标的健康情况。不需要通过专业的报表中台去分析数据。

    例如:销售人员在跟进自己的客户时,在客户列表就能很方面看出哪些客户健康,哪些不健康;而不是需要单独去做一个报表来分析客户的健康情况。在业务系统中它可能是一个标记,可能是一个归类。当我点开某个客户不健康标记详情时,系统会清晰地告诉我原因,以及改进方案和计划。

  2. 数据分析、业务、风险监控一体化;在工作过程当中完成决策。

    例如:销售人员在给客户报价时,系统会告诉你这个客户的成功率不高,建议销售人员不要耽误太多的精力在该客户身上;点开建议后,系统会告诉原因,以及改进方案。这其中就包含了历史数据分析,未来预测,风险监控。

    我们做数据报表中心的目的其实也是通过对数据进行分析,然后得出决策依据,那我们为什么不直接融合在业务系统中呢。


04四、技术层面


  • 信息化系统:



  1. 业务之间的耦合性高,迭代升级时牵一发动全身,对开发人员的非常不友好,开发人需要对整个系统的业务模块非常熟悉;否则改了一个模块会影响很多模块冒BUG。

  2. 以单体应用为主,在高可用上的支持比较差;不支持弹性扩容,只能通过不断的升级服务器配置来应付日渐增加的访问并发。

  3. 系统之间缺少统一的对接标准,烟囱式的API互联,运维要求高。

  4. 缺少统一主数据系统或数据中心,数据标准不统一,数据治理难度大。

  5. 没有对外开放接口,不支持上下游的生态互联。



  • 数字化系统:



  1. 业务架构上低耦合,降低模块之间的耦合性,减少开发人员对上下关联业务模块的熟悉要求。

  2. 技术架构上面向云原生、支持弹性扩容、高可用。如微服务架构、多节点部署。

  3. 统一的接口中心、数据中心,数据标准统一,没有数据孤岛和业务割裂,面向数据治理而研发。

  4. 更加友好和完善的对外开放接口,能快速连接上供应商、下游渠道和客户,支持打造产业互联生态。

  5. 集成更多的AI、自动化工具