20世紀70-80年代，傳統IT技術曾給企業帶來了顯著的效率和效益。80年代，特別是90年代后，商業世界的復雜性急劇上升，傳統IT技術越來越難以有效應對這一復雜性。

從產品來看，產品本身越來越復雜。一個簡單的機械產品，逐步演變為智能互聯的產品。從需求來看，消費需求越來越走向個性化，企業從大規模生產、大規模定制到個性化定制，其研發、設計、生產面臨一系列的復雜挑戰。

“數智化”原本只是可有可無的戰略規劃，如今，卻關乎生死存亡。

而在技術突飛猛進的發展下，企業數智化轉型的瓶頸已經不在于技術或工具，而在于人，尤其在于高管團隊能否想清楚如何使用科技實現戰略轉型和業績增長，和能否打造支撐科技落地的組織能力和模式，確保團隊發揮出新科技的威力。

實現需求端數據智能

數據作為數字經濟的生產要素，或數字經濟的“石油”與“血液”，已經是全社會的普遍共識。但從現實情況來看，大部分企業的會員數據、商品數據，能夠實現線上線下打通的比例都還處于初級階段，線上線下一體化運營更是遠未到來。如何基于數據中臺支撐實現需求端數據智能，成為企業數智化轉型的關注焦點。

過去20多年來，在購物、娛樂、餐飲、家居、出行等多個領域，我國需求端數字化已有了長足的進展。需求端全場景的高度數字化，為企業探索需求端的數據智能，提供了良好的條件。

從現狀來看，眾多企業已經開始了對多端跨場景下的需求端數據智能的探索：整合自身在電商平臺、自有官網和APP、微博、微信等的數據，以實現需求端數據的跨端、跨場景的整合。同時，一些企業對需求端數據智能的探索，也已經取得了顯著進展。以精準營銷為例，有企業結合自身數據、外部商業數據、社會宏觀數據等，圈選出不屬于該企業但有可能轉化的潛客群體，并結合多方數據(如：從廣告投放到點擊瀏覽，從各類粉絲到電商交易數據)，對客戶實現“A(認知)—I(興趣)—P(首購)—L(復購)”的精細化洞察，進而實現“千人千面”的精準化營銷等。而從未來演變看，企業與外部數據源之間共享的不是數據本身，而是數據智能的能力和商業結果。

企業數智化轉型的挑戰

增長趨緩：粗放模式難以為繼。中國經濟正在轉入中低速增長的新階段，GDP年均增速和社會消費品零售總額均有所放緩。另一方面，從中長期來看，中產階層在我國的崛起，消費市場仍然孕育著巨大機遇，市場也將迎來品牌大爆發的歷史性機遇。但新環境下的新機會，并不必然屬于所有企業。只有成功擁抱和實現數智化的企業，才能在未來的市場上抓住機遇，實現新一輪的增長。

競爭加劇：新勢力重新定義新行業。數智化浪潮讓新勢力快速崛起，舊的商業格局被極大地動搖。在此可以簡要梳理出三大新勢力：第一類是基于互聯網平臺和數字經濟基礎設施，在各個層次上展開大規模高效創新并快速崛起的企業，典型表現就是各類新銳品牌的超速發展。第二類是是利用新技術、開辟和定義新產業的企業群體。他們全面利用數智化升級，重新定義產品形態、使用方式、商業模式和競爭規則，給傳統企業帶來了越來越大的變革壓力。第三類則是一部分國際大品牌和中國老字號內部涌現出來的擁抱數智化變革的新勢力，在自我革新的過程中，也在引領產業變革新方向。

需求分化：消費者主權崛起。近年來，消費需求正在呈現出多元化、細分化、個性化等特點，這意味著消費者主權正在加速崛起。消費的多元化和個性化，讓市場競爭越發激烈。在這樣一個市場上，只有積極創新的企業才能有所收獲。

C端倒逼：B端變革亟待加速。中國消費者(c端)的消費、工作、生活、學習、娛樂等行為，已經高度數字化，呈現出線上線下多渠道、多觸點全面融合的特點。相比之下，我國企業(B端)的數字化，要遠遠落后于C端，在" 消費者-零售-批發-生產-設計-采購" 的產業鏈條上，數字化程度依次遞減。B端加速開展數字化和進一步的數智化，必將是未來幾十年里我國數字化領域的主要命題。