本文包括两讲：第六讲和第七讲。
第6 讲 数据保护：怎样在安全和效率之间找到平衡？
这一讲谈的是数据安全问题。数字化转型有很多好处，但潜在的安全风险也是巨大的。
所有业务对象的全量全要素数据都被采集回来后，往往会被保存到统一的大数据平台或数据仓库中，那这些集中式保存的数据的安全性就成了大问题。既要保证数据资产的安全，还要不损害数据利用的高效率和用户体验。
为了实现安全和效率平衡这个目标，华为认为，企业必须建立起三层认知。
第一层认知，数字化转型时代的企业，要把安全的活儿干细。
华为内部有个安全作战地图，“五不两可”。“五不”指的是攻不进（边界防护）、看不见（核心数据的深度隔离）、看不懂（加密和伪装）、拿不走（发现异常后的阻隔系统）、毁不掉（实时告警和阻隔）。“两可”指的是可追溯和可恢复。
第二层认知是，数字化转型时代，企业安全必须要靠系统化作战。
企业的安全系统，要把客户、合作伙伴、供应商等对接的账号等周边最容易被忽略的元素全部纳入进来，实行系统化防范。否则，黑客可能从这些薄弱环节进入企业内部。
第三层认知是，数字化转型时代，安全问题没有终点。没有绝对的安全，只有相对的安全。
既然安全这么重要，企业是不是应该把最大的精力和资源都投入在网络安全
和数据保护上呢？其实这件事没有这么简单，它背后涉及到一个非常关键的问题
是，安全和效率是一对永恒的矛盾。
在有些传统企业，数据安全部门为了确保数据，设置层层数据管控措施，比如只能在指定机器上查看数据、对数据拷贝设置繁琐的流程、使用数据前需通过考试获得使用资质等。这些措施，确实能保护数据安全，却给数据的使用带来了重重困难，数据使用变得耗时耗力。
数据保护是前提，数据使用才是目的。切不可因噎废食。数据保护部门要从大局出发，设计具有强大功能、又有良好用户体验和效率的数据产品。
给企业的启示：
- 一定要重视数据资产安全，但要做到安全和效率的平衡。
- 数据保护是前提，数据使用才是目的，不可因噎废食。
- 要有系统化防范措施。
第7 讲 业务决策：怎样才能让数字化真正指导行动？
数字化转型很难。根据麦肯锡的报告，全球只有20%的企业认为自己的数字化转型是有成效的，而国内只有7%的企业说自己数字化转型成功了。
为什么数字化转型这么难呢？要发挥出数据的功效，其链条很长，其范围很广，时间也会很长。全量全要素的连接和实时反馈是基础，完善网络安全和数据资产保护是入门条件，而基于数据进行业务决策则是目的。
华为根据其数字化转型实践提出了三点认知。
第一点，数字化不是信息化，数字化要直接指导行动。
信息化为决策者提供决策依据，而数字化则要直接指导行动。如何理解呢？还是从课程举的企业内部的合同审核系统例子看起。
信息化的合同系统，主要功能是合同管理，同时提供一些数据给审核人员去参考，以便做出审核决策。这种系统，从性质上看，更多的是报表系统。提供增删改查合同等基本功能，然后给出多种样式的报表。在做订单履行的时候，负责这块业务的同事，每天就会面临客户发来的一大堆合同，他们上班的第一件事就是打开电脑看报表，看有多少个待处理合同，然后一个一个点开合同去查看订单的状态，是正常还是有风险。
而数字化的合同系统，能直接根据算法，把有风险的合同给挑出来。同事每天打开电脑看到的不是全量的合同，而是那些自动显示有风险或者异常的合同，并且系统还能主动告知合同的异常可能来自于什么环节。这样一来，员工直接就可以行动起来了。
可见，数字化区别于信息化的地方，它不是给员工一大堆的信息，而是自动指导员工完成行动。在上述合同管理系统例子中，“行动”就是“完成订单审核”。笔者以为，可以把“行动”理解为“业务目的”，数字化系统直接指导或承担部分或全部业务目的的实现。换句话说，这个业务的用户想干啥，数字化系统就要直接替他干啥，而不是间接地提供信息支持他干事情。
从这个层面看，数字化的本质是从信息提供到自动化的行动。
第二点，卷入更多的人。
信息化系统的用户，往往是业务管理者或决策者，种类是单一的。还是以前述信息化的合同系统为例，其用户是负责订单履行业务的同事，每个人一个系统账号。可见，的信息化系统往往功能是单一的，用户也是单一。
相对地，数字化系统，不只是决策者能用，而是产业链上的所有人都能用。课程中举了数字化手机维修应用系统的例子。
信息化的手机维修应用系统，用户是维修门店的维修人员，提供待维修手机登记、维修状态记录、维修收费等功能。
而数字化的手机维修App中，门店只要把手机的故障信息传到网上来，系统就会自动推荐这种故障属于什么问题，应该怎样维修。
这个手机维修应用系统，不只给华为自己的手机工厂提供了市场反馈（一重用户和功能），还给下游门店提供了手机维修这块业务的解决方案（二重用户和功能），同时也让消费者享受到了系统带来的更快更好的售后服务（三重用户和功能）。
可见，与信息化系统单一的用户和功能相比，数字化系统则纳入了产业链上的所有人或更多人，功能也更丰富。
从这个层面，数字化系统要在应用层卷入价值链条上越来越多的人。
第三点，卷入更多设备。
第三个新认知，数字化不只是在应用层卷入越来越多的人，还要把越来越多的设备也卷入进来。就是我们常说的万物互联。
数字化的应用系统，一定要把智能化、自动化的装备和工具纳入进来，因为应用系统往往是通过装备和工具来体现的。
在智慧交通的场景里，数字化先是卷入了基础的道路交通系统，然后再变成手机上的应用，再往前一层就要卷入汽车和硬件厂家，数字化也在这个过程中得到深化。
从这个层面看来，数字化要卷入更多的设备。
在笔者看来，信息化是直接的，也是单一的，直接从要解决的业务问题（业务需求）出发，到问题解决（系统功能）终止。而数字化的范围则广得多，它要能直接指导行动，要能卷入更多的人和设备，面对更多的场景，没有尽头。
因此，数字化实际上是一种理念的变革、思维的变革，要从与信息化不同的角度来考虑问题。这也印证了那句话，数字化只有起点，没有终点，只有天空才是它的尽头。这也是数字化艰难之所在吧。
第四点，回到主题“业务决策”，什么是业务决策类系统呢？
（以下内容来源：https://www.cnblogs.com/purple5252/p/14420716.html）
尝试着把应用系统分为三类：
- 第一类：报表型产品，为业务人员提供各类数据报表，帮助他们了解业务的运行状况，业务人员可以借助报表展示的数据进行分析和决策。
- 第二类，分析型产品，除了数据展示外，将成熟的业务分析思路嵌入产品，提供不同程度的数据分析能力，增强了辅助业务决策的能力。
- 第三类，决策型产品，利用数据、规则、算法进行自动化决策，极大提高业务的自动化程度和决策水平。
业务决策类产品是通过理解业务需求，建立业务模型，提供数据展示与分析，进而实现自动业务决策的产品。
决策型系统的核心要素有三个：模型+数据+策略。与此相对应的，为了能够让一个决策型系统成功落地，主要需要做好三件事：
- 构建领域模型，即要充分抓住决策型产品所解决的真实的业务问题，构建精准且可扩展的领域模型。
- 挖掘数据价值，即要从业务、流程、系统等各个层面挖掘数据价值，以数据驱动业务决策。
- 打造决策闭环，即要让决策系统是一个可以持续优化的闭环，以不断满足快速变化的业务需求。
而要将信息化系统编程决策型系统，需要卷入更多的人和设备，借助新一代ICT技术，让其具有指导行动的能力。
对企业的启示：
- 参考华为的三个认知，用更广的视角，用更新的理念，去设计数字化系统。
- 信息化系统往往是报表型和分析性系统，而数字化系统往往是业务决策类系统。
- 数字化没有尽头。一段时间内，信息化系统和数字化系统会并存。
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