京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在企业数字化转型过程中,信息部门是当之无愧的主力军,不仅为企业提供技术能力的支持,同时还要肩负数字化项目从立项、实施到后期运维的全过程,所以随着企业数字化进程的不断深入,信息中心的规模也是在不断的扩大,这个时候问题来了,虽然企业都清楚数字化转型建设离不开信息部门,但一直以来信息部门被认为是成本投入部门也是不争的事实,于是在当前高度不确定的环境下,信息中心会面对规模化与成本化的矛盾,投入与产出的价值疑问,时不时还要面对人资部门的绩效与人均产值询问,此时面对的不仅有日益扩大的数字化规模与缩编的矛盾,同时也会面对如何扩大队伍以满足数字化需求的难题,所以CIO不仅要善于与人力资源部门沟通,更要有能力向上沟通的能力,体现信息部门的价值及能力,这对CIO来说是一个严重的考验。
当前大部分传统企业信息部门面临的尴尬局面就是:一方面企业高喊数字化转型,也将数字化提升至“战略”高度,但真正落实的时候却雷声大雨点小,所谓的战略高度也只是高层领导在意识里有了数字化的概念而已;而另一方面就是因为企业高层领导的所谓重视,所以成立了信息部门,但就信息部门的定位、职责其实是模糊的,更不懂从运营的视角来做数字化建设;所以从以上两个方面就造就了在大部分企业中信息部门定位不清、地位不高、无话语权的尴尬局面。
那么面对如此的局面,CIO该如何做?躺平还是破局?
在老杨接触过的CIO中大部分都是怀着一颗赤诚之心来做企业的数字化转型,奈何在企业的内卷下不断的被“按地摩擦”、甩锅,虽深有感慨万千,却也一往无前的继续推动数字化建设,所以CIO们需要做的第一件工作就是如何引起领导的重视,重视数字化、重视信息部门。
这个时候问题来了,为什么很多CIO在数字化建设初期颇受重视,但随着时间的推移慢慢被打入了“冷宫”?很多情况下是因为CIO太过于急于求成,和领导一样乱了致命的错误--轻敌、贪功冒进,或者CIO为了急于展示其能力,而答应了一把手不切实际的建设目标,结果当初的豪言壮语未实现,搞的自身狼狈不堪,整个信息部门也被搞的疲于奔命,难以体现自身的价值。
在数字化转型过程中,企业如果不清楚目标是什么就盲目开战,数字化这场战疫从一开始就输了。CIO如未就数字化的战略规划、建设方向、难度与所需资源与一把手、高层领导达成共识,那么仅靠豪言壮语也是难以实现的,最后自己挖的坑自己跳。
战争,需要的是稳扎稳打步步为营,如果盲目开战,四面出击,战线过长,什么都想得到,结果就是什么也得不到。数字化转型也是如此,CIO在数字化建设初期就应该让一把手知晓:如果企业贪大求全,想一次性解决所有数字化的问题,而不考虑企业自身的数字化能力,业务管理水平,技术与业务的融合能力,其结果就是项目有多大烂的就有多灿,什么都做结果就是什么都做不好。
所以在企业数字化建设初期CIO的首要任务就是给一把手、高层领导“降温”,让其了解数字化转型的本质、内涵及难度,共识很重要,只有对数字化的认知达成全面共识,一把手及高层领导才能在心理上正视数字化、在行动上重视信息部门。
在当前的大部分传统企业,其实一把手还是很“重视”信息部门的,而老杨在这里所说的重视是指在成本上的重视,很多CIO认为做数字化转型只要“钱到位”其他那都不是事儿,其实这是一种很片面的思想,老杨认为做数字化建设资金固然重要,但在当前高度不确定的环境下如何以低成本开展数字化转型建设并取得成果才是体现CIO能力并引起领导重视的条件。
古人云:兵马未动,粮草先行,打仗打的是钱粮;资金投入是企业数字化建设的重要保障条件之一,但在当前降本增效模式下,数字化面临着重大的考验,一方面企业急需利用数字化模式寻找管理升级、提升效率的突破口,另一方面面对数字化建设过程中高昂的技术投入而止步不前,在这种矛盾下,投入的合理性、准确性显得格外重要,饱和攻击式的资金投入模式已不再适合当前大部分的传统企业的数字化建设,所以在资金不足、方向不明、人工数字素质不高的情况下,一个精准的数字化切入点显得格外重要,赢则获得信心乘胜追击,扩大战果,败则CIO位子不保。
信息部门一直以来为什么难以被重视?其中一个重要的原因的就是信息部门大都是理工男,CIO也不例外,在技术的专业程度自然不言而喻,但在管理上的能力缺失确是大部分传统企业CIO的通病,例如一个最简单的企业数字化现状分析报告可能都会要很多CIO头痛不已,虽然心理清楚,但难以用最系统的最专业的文字描述出来,一个报告质量的优劣也直接关乎领导对信息部门的印象及重视程度,那么问题来了该报告如何编写?
老杨认为应该包括如下主要内容:
第一,当前企业数字化现状;
主要内容体现当前企业数字化建设情况,可从软件应用、硬件、网络安全、数据、员工数字化能力等多个方面进行描述;
第二,当前企业信息部门现状;
主要体现的内容有信息部门的组织架构、人员职责、分工、工作内容等;
第三,本年度信息部门绩效考核内容及完成情况;
这部分顾名思义,就是信息部门本年度的绩效考核内容及当前任务完成的情况,存在的问题描述;
第四,当前信息部门工作量清单;
在大部分情况下,部门的实际工作量是大于绩效考核内容的,所以此部门要描述信息部门实际的工作量清单,重点体现部门的人均能效,工作饱和程度;
第五,当前信息部门可改进之处;
这部分也顾名思义,就是描写当前信息部门在数字化转型工作中的可改进之处,内容要客观;
第六,资源需求计划及成本测算、预估价值;
这部分是最重要的,引起一把手及高层领导重视的最后结果就是为了获取更多的企业资源支持,所以此部分要根据企业的数字化战略及当前现状,列出所需资源,需要注意的是资源并一定是资金,也有可能是其他方面的支持等,最后不要忘记进行成本核算、数字化预估价值体现。
以上的报告内容需要注意的是一定要调理清楚、思路清晰,重点体现相关数据,切忌长篇大论,空洞乏味,既要体现问题,又要有解决方案,切忌将问题抛给领导。
综上所述,信息部门想要引起一把手及高层的足够重视,CIO要主动学习,除了学技术、学管理,更要主动学业务,融业务,不断提升自身的技术能力、沟通能力等综合实力。CIO要清楚的认识到,数字化转型并不是单一的数字化技术,而是一个相互融合、复杂的、体系化的工程,需要的是具有综合能力的数字化管理者,数字化转型建设需要技术,更需要策略。
以上文章来源于湘江数评 ,作者老杨
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13