数字技术在现代经济中扮演着游戏改变者的角色。对于大多数公司的挑战在于：如何捕捉花样繁多的科技所带来的价值。因为无法对这些数字技术的价值进行全面的评估，制定一个能够充分利用科技价值的数字化转型战略也不容易，企业只能假设任何数字技术都可以引领数字化转型。很多企业对使用数字技术进行了特别的决策和大量的投资，但收效甚微，有的甚至难以维持当前的竞争力。

要了解数字技术可以提供的全部价值，请考虑以下四个例子，每个例子都强调了在不同层次的数字转型中可以获得的战略优势。

福特汽车通过增强的虚拟现实、物联网 IoT 和人工智能，在其工厂采用新的自动化视觉技术检测油漆工序。利用这些技术，该公司改进了缺陷检测并提高了生产质量。在这个案例中，数据由工厂设备上的新技术所产生，AI 使用这些数据来实时检测和预防制造缺陷。

Caterpillar 在其生产的建筑施工设备上安装传感器，以跟踪每个产品在建筑工地的使用情况。研究发现，施工单位使用平地机平整较轻砾石的几率比平整较重的泥土更频繁。利用这种数据洞察力，Caterpillar 推出了一种经济高效的平地机，主要用于平整砾石而不是泥土。

与福特从运营效率中获益一样，Caterpillar 提高了产品研发的创造力。不同的是，Caterpillar 的传感器数据来自使用其产品的客户，而不是来自制造其产品的工厂设备。这一层的效率提升超越了对自有资产的利用，当然这种来自客户层面的提升肯定充满了额外的挑战。

GE 利用 AI 实时分析来自喷气发动机的传感器数据，为飞行员提供实时指导，以优化飞行过程中的燃油效率。GE 会统计它一年为客户节省了多少燃油，然后从节省的总额中抽取一部分作为回报。换句话说，客户除了为发动机产品支付的购买价格外，还会向 GE 支付了一部分从燃料效率优化中节省的费用。

这种情况下，需要将主流商业模式从生产和销售产品转变为向数字客户提供数据驱动的服务。通用的 R&D、产品开发、销售和售后服务部门全部数字化连接，实时接收、分析、生成、共享和反馈来自数千种离散产品的传感器和物联网数据。这不仅仅提高了运营效率，更创造了新的收入来源。

Peloton 成立于 2012年，是一家以家庭健身为主营业务的健身科技公司。它利用健身设备产生的数据，将无数的健身者连接到一个社交网络中，并根据每个健身者的情况为其匹配合适的培训师。Peloton 的产品生成用户交互数据，然后让用户能够使用这些数据与第三方实体之间进行交流。比如通过分析产品-用户之间的交互数据，人工智能算法将特定用户与合适的教练进行匹配。这与 Uber 为乘客找到合适的司机类似。

和 GE 一样，通过将“产品”扩展到数字平台，Peloton 正从其数据驱动的服务中产生新的收入。对于工业时代的传统公司，它们具有价值链驱动的商业模式，但对数字平台几乎毫无经验。对这种公司而言，这一层的数字转型是最具挑战的。

要正确思考这四个转型层次，需要认识到现代数字技术具有两个显著的价值驱动因素：数据扮演的新角色与新兴的数字生态。让我们依次简要探索它们。

过去数据是偶发的（由离散事件产生，如从供应商运送零部件），但现在越来越多地变成交互式的(由传感器和物联网持续生成以跟踪信息)。这种对资产及其运行参数的持续跟踪可以提高生产率。如果在钢水过热时使用传感器来跟踪和保持温度水平，就可以提高质量和产量。如果你在某些产品中嵌入传感器，就可以彻底改变用户体验。想想智能床垫如何跟踪用户的心率、呼吸模式和身体运动，然后实时调整它们的形状以改善用户的睡眠。或者嵌入汽车的传感器如何提供反馈，帮助人们更加谨慎地驾驶。

更重要的是，这种交互性颠倒了产品和数据的角色。传统上，数据支持产品，但现在越来越多的是产品支持数据。产品不再仅仅提供功能、帮助建立品牌或产生收入；它们现在也成为数据交互的渠道和新客户体验的源泉。为了利用交互式数据的扩展角色，企业还需要数据生成者和接收者的网络。这种网络可以源自传感器和物联网连接，相当于一个数字生态系统。

有两种主要的数字生态系统，在数字时代之前，这两种生态系统都不存在。

一种是生产生态系统，包括企业价值链中的数字连接。比如，将汽车的传感器和物联网数据，与零部件供应商、仓库和服务经销商联系起来，汽车公司可以提供预测性的维护服务。

另一种是消费生态系统，包括企业价值链之外的网络。想想美国街灯上用来感应枪击的智能灯泡：它们的消费生态系统包括摄像头网络、911接线员和救护车，所有这些都共同帮助提高街道安全。

生产和消费生态系统都以交互式数据为动力，推动新价值。如下图所示，这构成了上面讨论的数字化转型的四个层次。前三层依赖生产生态系统，第四层依赖消费生态系统。

选择适合的

要确定最佳的数字转型策略，需评估公司在上面四个层次中的参与程度，然后专注投资于交互式数据和数据生态。

第一层是必须的，大多数公司都可以从有效运营中受益。大部分数字化转型计划都发生在这一层，如果运营效率是公司战略的重要组成部分，这一层尤其重要。例如，石油和天然气企业经营需要投资价值数十亿美元的油井、管道和炼油厂。如果这些公司决定使用物联网设备和人工智能来寻找储量，并维护管道和炼油厂资产，他们可以节省高达 60% 的运营成本。这一层的主要挑战，是在现有资产中安装新设备，生成与获取广泛的交互式数据，以及打破数据孤岛并实现数据共享。

因为可以通过数据获得超越第一层的竞争优势，第二层对于那些销售产品，并有潜力从产品中获取用户互动数据的公司来说必不可少。很多销售品公司都属于这一类，当前的用户交互数据主要被用来提升广告效果或提升产品开发效率，而非创造新的收入。如果获得的数据无法用来进一步创造收入，这类公司就将止步于此。

第三层主要针对那些认识到自己可以（从产品和价值链中）产生以数据驱动服务的公司。这些公司必须丰富其生产生态系统，以扩大从运营效率到数据驱动的新服务之战略优势。在这一层的公司跨越了一个重要的障碍：不仅为了运营效率而使用数据，更多是为了创收。如果你的公司无法涉足消费生态系统，第三层就是你的最后一站。举个例子，配备传感器和人工智能的洗碗机，可以预测可能发生的组件故障并提供维修服务，但它们很难以数字方式连接到互补对象（无法像健身者一样通过数据连接到第三方教练，从而产生进一步的互动），并扩展到数字平台。也就是说，许多公司错过了这一层的机会。他们忽视了产品的消费生态系统，或者认为将产品扩展到数字平台风险太大。Peloton 和 Nordic Track 的许多竞争对手都陷入了这个陷阱。

从战略层面讲，第四层对于任何拥有新兴消费生态系统的公司都很重要。关键挑战是如何将原有的产品体系扩展到数字平台。如果整个产品体系还留在原有生态中，那公司将面临生存风险。

并非每个公司都希望或有能力在所有四个层次上进行转换，有些可能会选择只专注其中的一个或几个层面，但每个公司都必须保持对各种可能性的关注。机会比比皆是，了解本文的数字化转型框架，并深入思考自己的数字化转型战略，将有助于公司在充满竞争的现代世界中保持竞争力。