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信息化、數碼化、智能化、數智化，這些概念的變化背後有有兩個主要的有助于力，一個是是技術日新月異的變化，一個是技術對業務的逐步滲透乃至主導支撐。

很多管理者企業對這幾個概念的邊界和區別並不是特別清楚，今天我們用一個最容易理解的生活實例簡單說明一下從手工管理到信息化、數碼化乃至智能化管理的進化過程。

這個實例就是「用車」：

從「業務數據化」到「數據業務化」的直觀實例

在上個世紀80、90年代駕駛汽車還是一門專有技術、司機還是一個重要工種的時候，每個具備一定規模的實體企業幾乎都有兩類交通運輸部門：負責行政用車的小車車隊和負責貨物運輸的大車車隊。

小車車隊隸屬行政部門分管，負責保管和駕駛「小轎車」，為領導們或職能部門的幹部們的日常辦公出行给予出行保障和後勤服務。

大車車隊隸屬生產或物流運輸部門分管，扶着保管和駕駛「大貨車」，為企業生產物資的採購和貨物的發運给予車輛裝載運輸服務。

那個時候用車，一般需要提交「用車申請」並在車輛返回後填寫「行車記錄表」，一方面控制成本、一方面記錄行程。

這個階段，我們可以定義為純粹的手工管理模式。這個時期，儘管有些單位編制了電子表格進行歷程統計和燃油費交通費的計算分攤，也只是提高了計算和分發的工作效率，數據源還是依賴於手工記錄，因此本質上還是手工管理。

手工管理模式下，只要填寫的往返里程與用車目的地基本相符，就算是管理準確。如果公車私用，就另外編造一個理由填寫到行車記錄表上，管理者也無從查考。

後來技術進步，有了行車記錄儀（姑且不管是否當年的彭宇案催生了「碰瓷」行業，帶動了了行車記錄儀的市場需求）。

理論上講，有了行車記錄儀之後，司機駕駛車輛出行的路線，不再依賴於事後的手工記錄，而是在事情开展的過程中實時地以影像的方式拍攝車輛的行進路線。

在這種情況下，用車人員和司機想在數據上造假已經很難了，除非是行車記錄儀發生設備故障。所以，各個廠商之間的競爭就主要在設備的儲存容量、清晰度、可持續拍攝時長、靜態環境下如何啟動應急拍攝等參數上做文章。

行車記錄儀還是單向的採集記錄數據，並不能為駕駛車輛给予任何幫助。這種把實際業務數據顺利获得錄入或自動採集手段「翻譯」成數據的方式，可以稱之為「業務數據化」，翻譯的效率越高、越準確，對管理者的幫助也就越大——當然這種幫助停留在事後匯總和分析的層面上。

隨着GPS定位技術和流動網絡技術、電子地圖的开展，智能導航技術走上歷史舞台，輸入目的地、結合當前位置和駕駛偏好，自動計算出合理的行駛路線，並在行駛過程中實時地分析路況，給予駕駛人以動態的提醒。

譬如在某個路口出現擁堵路況，因為多台啟用高德地圖導航的車輛在此停滯，高德地圖的後台會自動判斷或邀請堵車用戶參與調研，就可以語音提醒或把擁堵情況顯示在路上的高德用戶導航界面上，如果有更好的路線則會推薦駕駛人進行路線切換，這就實現了顺利获得連接和計算多種數據源之後對業務進行優化的互動模式。

升維到這個階段，用車人和駕駛人是否在行車裏程上「舞弊」已經完全在管理者考慮的範圍，如何更加高效地完成工作、創造更多價值才是各方面共同的追求和目標。

智能導航顺利获得應用LBS定位和實時數據進行動態計算，提升了駕駛人的工作效率，節約了行車時間和燃油成本，同時也可以完成行車路線數據的採集，可以說是非常典型的「業務數據化」。

與「業務數據化」的單向採集數據不同，「數據業務化」是把數據作為生產資料、把算法作為生產工具，用數據來優化甚至設計業務，數據也逐漸成為影響乃至主導業務的驅動要素之一。

在智能導航的基礎上，「輔助駕駛」技術開始出現，顺利获得自動識別路況和交通標識、自動預判駕駛人狀態和行為習慣，提前提醒或實時糾正車輛在行駛過程中的偏差，在車輛行駛過程中起到了防範風險的關鍵作用。

技術再开展，基於精準定位、智能感知和快速AI計算的「無人駕駛」技術逐漸成熟，數據智能會進一步主導業務，真正解放人的體力和腦力勞動，這個時候，人們用車就不再依賴於駕駛人的技術水平和時間，只要告訴系統自己的目的地就可以在車上從事自己的工作或安心休息，從而到達「隨需用車、無感用車」的階段。

當「數據業務化」進化至數據主導業務的階段，「數據即業務、業務即數據」，甚至「無數據不業務、無業務不數據」。企業藉助數碼化、智能化技術手段可以創造的價值已經不能用原有業務模式下的標準來衡量，管理者要做的是儘快用新的技術手段突破原有業務模式的天花板，用數據思維去重新審視、理解、設計自己的業務，用新的標準去衡量、管理、運營自己的企業，從而取得更高、更快、更好的成長機會。

讀到這裏，相信各位朋友已經可以清楚地知道「信息化、數碼化、智能化」的差異以及如何實現從「業務數據化」到「數據業務化」的升級轉變：

從應用數據的層次看，是單向的採集或翻譯數據還是雙向的連接和應用數據，是事後匯總數據分析數據還是事中連接數據並藉助數據優化業務，是被動地應用數據還是主動地設計數據，對管理者來說不單單是對技術和工具的理解，更是對業務的重構甚至是對組織的重塑。

管理者如果只能在事後總結分析，無異於「看着後視鏡開車」，而藉助主動設計的數據埋點來採集數據、並實時地基於數據進行動態計算來修正和優化業務，管理者就等於啟動了「智能導航和輔助駕駛」模式。

這兩者的差異，根本上源於管理者對「數據和業務關係」認知上的差異，這種認知，不僅僅是技術層面的選擇，更是基於對經濟政策、市場環境、組織運營和系統規劃的深度思考，絕非選擇和實施一個軟件系統來替代手工管理這麼簡單的事情。

南宫NG28建设商學院在2022年「組織績效萬里行」推出的《實體企業數碼化重塑的三堂必修課》，就是在這樣的背景邏輯下，基於二十多年服務於中國實體企業從手工向信息化、數碼化、智能化轉型升級的經驗提煉出的一門面向高層管理者的專題課程，现在已經在全國各地陸續走近夥伴、走進企業，並已經在部分企業的轉型實踐中成功落地實踐，幫助企業成功切換到用數據優化和驅動業務的「數智化運營高速公路」！

行動出真知，期待更多夥伴和企業管理者攜手並進，共同實現數智化轉型升級！