随着企业数字化转型的不断深入，作为数字化转型的业界标杆，华为总结出一套数字化转型的内容框架，即一套方法、四类场景、三个平台。同时华为在实践中，围绕数据为核心，探索出了一条基本路径，即实现“3个数字化”：业务对象的数字化、业务过程的数字化以及业务规则的数字化。
笔者在此基础上，结合传统企业数字化转型的实践经验，总结出企业数字化转型的内容框架体系，详见笔者文章>>数字化转型的2个方面、1套方法、4类场景3个数字化、3个平台、4个保障，同样将3个数字化融入到转型内容框架中。如下图，供大家参考。
在上述数字化转型内容框架中，尽管在《华为数字化转型之道》一书中也提及了这“三个数字化”的概念，却未详尽展开其具体实施策略。本文旨在对此进行简要的阐释，以期为读者提供一个初步的理解框架。
笔者在过往项目中有幸深入实践了这“三个数字化”的精髓，积累了一定的经验与洞见，其中不乏值得分享的宝贵案例与心得。然而，鉴于篇幅所限，难以在此一一详尽阐述。对于对此话题感兴趣的伙伴，请留言进行更深入的交流与探讨，共同探索数字化转型的理论与实践。
今天笔者就与读者分享一下，如何围绕数据进行数字化转型的实践路径，即围绕数据的3个数字化：业务对象的数字化、业务过程的数字化以及业务规则的数字化。
一、业务对象数字化
业务对象是指在企业运营与管理活动中，用以描绘现实世界中的实体、事物或抽象概念的模型化表示。它们既可以是具象的实体，诸如产品、设备、原材料等；也可以是非实体的抽象存在，例如订单、合同、客户投诉等。在企业范畴内，业务对象扮演着举足轻重的角色，对于企业的顺畅运作与管理具有不可或缺的重要意义。其作用如下：
整合数据定义：业务对象作为核心，将某一业务实体的相关数据进行集中且统一的定义。以客户业务对象为例，它整合了客户的基本信息（如姓名、性别、年龄等）、购买历史、投诉记录等全方位信息，构建了一个全面的客户数据视图，极大便利了企业的数据管理，实现了对业务对象的统一认知与掌控。
确保数据一致性：业务对象作为业务实体的抽象化表达，在对其进行操作时，能够严格遵循数据一致性的原则。例如，在调整订单业务对象的价格属性时，与之相关联的销售记录、库存价值记录等均可依据预设规则同步更新，有效降低了数据不一致的风险，提升了数据的准确性和可靠性。
流程自动化的基石：业务对象的行为模式与业务流程紧密相连，为流程自动化提供了坚实的基础。在供应链管理的实例中，当“采购订单”业务对象的状态转变为“已收货”时，将自动触发库存更新流程，实现商品库存数量的即时调整，显著提升了业务流程的自动化程度和效率。
沟通与协作的纽带：业务对象在企业内部各部门间扮演着沟通桥梁的角色。以“订单”业务对象为例，销售部门负责创建和更新订单的客户信息及产品需求，而物流部门则依据订单的发货要求执行配送任务。通过共享和协作订单业务对象，确保了订单处理流程的顺畅无阻，促进了部门间的协同作业。
分析视角的拓展：业务对象成为业务分析的基本单元，为企业提供了丰富的数据分析视角。通过对业务对象的属性进行深入分析，企业能够挖掘出有价值的信息以辅助决策。例如，对产品业务对象的销售数据（包括销售量、销售额、销售地区等）进行综合分析，有助于企业精准把握产品的市场表现，从而灵活调整产品策略，如推出新品、优化现有产品或调整价格策略等。
业务场景模拟的利器：业务对象在模拟不同业务场景方面展现出强大的功能。在金融机构中，通过对“贷款申请”业务对象进行多因素模拟（如调整客户的收入水平、信用评分等），能够全面评估贷款业务的风险水平，为信贷决策提供科学依据，助力企业做出更加稳健和明智的决策。
同时，在数字化转型实践中，业务对象不仅是数据架构、应用架构设计与实践、数据管理职责划分与履行的关键所在，同时也是数据质量评估与优化的核心驱动力，更是推动变革规划的重要输入要素以及变革实施中的核心设计内容。
业务对象涵盖了三大核心要素：属性、标准与行为。属性构成了对业务对象的详尽描述，以电商业务为例，“商品”作为业务对象，其属性详尽地涵盖了商品名称、价格、库存数量、品牌、尺寸等关键信息；标准则是对这些属性所应遵循的规范化要求；而行为则涵盖了诸如上架、下架、价格调整等一系列操作。
业务对象数字化的过程，实质上是将企业在业务运作与管理中所涉及的产品、客户、订单、资产等业务对象，由传统的物理或模拟形态向数字形态的转变，并通过先进的信息技术手段进行存储、处理、传输及应用。这一过程并非仅仅局限于简单的数据录入，而是涵盖了业务对象的全面数字化建模，旨在精准地捕捉并反映业务对象的属性、行为、关系等多重特征，从而为企业带来前所未有的数字化洞察与管理效能。
业务对象数字化建模主要包括属性（含标准）、行为/状态和关系三个方面：
第一个方面是属性数字化：在业务对象的数字化描述中，其核心在于对各种特征属性的精准数字化表达。
以产品业务对象为例，其物理属性诸如尺寸、重量、颜色等，均可通过精确的数字和代码体系来呈现。具体到服装产品，尺寸属性可通过标准化的数字尺码（例如S码对应155/80A，M码对应160/84A等）进行数字化描述，而颜色则可通过RGB颜色代码（如红色为#FF0000）来精确表达。这些经过数字化处理的属性，极大地便利了计算机系统的识别、存储与高效处理。
业务对象的属性可依据业务特征的差异，进行有序的分类组织，进而形成逻辑数据实体。逻辑数据实体作为业务对象某一特定业务特征的属性集合，为数据的结构化管理与应用提供了坚实的基础。
为确保业务对象数据的一致性，必须对其属性进行严格的标准化定义。这要求面向业务对象，制定详尽的属性描述标准，即数据标准。这些标准不仅涵盖了属性的命名、格式、取值范围等关键要素，还确保了属性在不同系统、不同部门间的无缝对接与高效协同。
值得注意的是，在数字化时代背景下，业务对象的属性已不再局限于传统的结构化数据。随着业务作业模式的不断演变，非结构化数据信息的融入变得愈发重要。以华为的“站点”业务对象为例，在支撑站点勘测的过程中，可能需要引入图像信息来直观展示现场状况；而在实现在线验收时，则可能需要更多的视频信息来全面记录验收过程；若需辅助安装和设计，则所需的信息量将更加庞大，涵盖了图纸、报告、说明文档等多种非结构化数据类型。因此，在业务对象的属性数字化过程中，必须充分考虑非结构化数据的整合与应用，以满足复杂多变的业务需求。
第二个方面是行为数字化：在业务流程的每一个环节中，业务对象的行为均被详尽地数字化记录。
以订单业务对象为例，从客户下单的初始阶段（详细记录下单的具体时间、所选择的支付方式等关键信息），到商家对订单的确认，再到商品的发货环节（精确记录发货的时间节点、所选物流公司的信息以及运单号等核心数据），直至客户签收（准确记录签收的时间），这一系列行为在系统中均被赋予时间戳、状态码等数字化标识。这些丰富的数字化行为数据，不仅实现了对业务流程中业务对象状态的实时追踪与监控，还精准地计量了业务量的承载情况，为企业的运营决策提供了有力的数据支撑。
第三个方面是关系数字化：在数据模型中，业务对象之间的相互关系被抽象为概念数据模型。概念数据模型作为变革项目高阶设计的核心输出，其数据元素依据对象间的实际关系进行精心关联。
以企业供应链为例，产品与供应商之间存在着紧密的供应关系。这种关系通过数字化的手段得以构建和表达，即为每个产品关联其供应商的编号、采购价格、合同期限等详尽的数字信息。同样地，客户与订单之间则建立了明确的购买关系，通过数字化手段可以精确地记录每个客户的订单数量、订单总金额、购买频率等关键数据，从而清晰地勾勒出业务对象之间的关联网络，为企业的客户关系管理、供应链管理以及业务优化提供了有力的数据支持。
二、业务过程数字化
业务过程数字化，是指借助先进的数字技术，全面改造企业的业务流程——从业务的发起、执行直至结束的每一个环节，将其从传统的人工操作和纸质文档依赖，转变为以软件系统和数据驱动为核心的全新数字化业务形态。在这一转型过程中，数据跃升为业务流程的核心驱动力，而各类业务活动则通过工作流系统、企业资源规划系统、客户关系管理系统等信息技术手段，实现自动化与智能化的高效处理。
业务过程数字化的首要步骤，是对企业当前业务流程进行深入细致的梳理，明确每一环节的输入项、输出项、参与角色以及业务规则等核心要素。以制造企业为例，需详细梳理从原材料采购、生产排期、车间加工、质量检测直至产品入库的完整生产流程。在此基础上，利用建模工具（如Aris等）将业务流程转化为数字模型，为后续的数字化改造奠定坚实基础。
业务流程中，业务活动主要围绕业务对象（例如订单登记）及其关联关系（如订单与验收单之间的验收核销记录）展开。因此，业务过程数字化需面向业务流程，在业务对象数字化定义的基础上，将线下活动迁移至线上，并整合各业务系统，确保业务信息能够在IT管道中实时、一致且准确地流动。
在业务过程数字化通过IT应用支撑主业务流集成贯通的同时，我们还应积极探索如何利用数字化手段提升业务活动的效率与质量。例如，通过RFID、二维码、OCR+AI等先进技术，优化数量盘点、自动录入等业务流程，实现效率与准确性的双重提升。
此外，业务过程数字化还能全面记录业务活动产生的数据，实现作业即记录、记录即数据、数据即业务的无缝衔接，为端到端流程运营与经营管理提供详尽的数据支撑。因此，业务过程数字化不仅是企业数字化转型的基石，更是推动业务创新与管理升级的关键所在。
三、业务规则数字化
“以规则的确定性应对业务的不确定性”，是业界数字化最佳实践的总结。
业务规则，作为业务处理的核心要素，与流程中的业务活动紧密相连，为业务活动提供明确的指导和依据。它们通过限制业务事实和行为，使业务人员能够依据规则判断业务状况，并采取相应的行动。
业务规则的数字化，是指将企业在业务运营过程中遵循的规则、策略、标准和规范等，通过先进的数字化技术进行表达、存储、管理和执行的过程。这些业务规则涵盖了业务处理规则、定价策略、审批流程、合规性要求以及数据质量规范等多个方面，是企业确保业务活动有序、高效且符合预期目标的关键所在。
实现业务规则数字化的首要步骤，是从现有的流程文件、政策制度中提炼出业务规则，并以类自然语言、决策表、决策树、关联关系表、评分卡等易于理解和应用的形式进行结构化表达。随后，将这些表达根据实际需求转换为逻辑数据实体形式的规则数据，并将其融入业务应用中。在业务运行过程中，数据将触发相应的规则，确保业务操作的准确性和合规性。
业务规则数字化的实施，能够确保企业内部所有业务操作都遵循统一的标准。以费用报销为例，一旦制定了明确的报销标准规则，所有员工的费用报销都将依据这一规则执行，从而避免了人为因素的干扰和误差。在受到严格监管的行业（如金融、医疗、制药等），数字化的业务规则更是企业确保业务活动符合法律法规和监管要求的重要工具。
此外，业务规则数字化还为企业探索新的业务模式或产品提供了极大的便利。通过修改和添加业务规则，企业可以灵活地调整业务策略，以适应市场变化和客户需求。例如，共享经济企业可以通过不断调整租赁规则来优化用户体验和业务运营模式，从而推动业务创新和发展。
更重要的是，业务规则数字化将业务规则嵌入到业务过程中，实现了数据驱动的自动决策。在信贷审批等关键业务流程中，银行可以根据客户的信用评分、收入水平等数据，结合数字化的信贷审批规则，自动做出审批决策。这不仅提高了决策效率，还降低了人为干预的风险，为企业带来了更大的竞争优势。
写在最后：
在企业内部，从数字化转型的内容框架中，我们可以看出，企业数字化转型是围绕这4类场景（作业过程、运营管理、交易过程、协同办公）的一项覆盖端到端业务流程的全面重构与革新，旨在通过数字化技术的深度应用，不断精进业务流程，以期实现效率跃升、质量强化及业务风险的显著降低。这一转型之旅始于业务需求的深刻洞察，其归宿则在于构建高效协同的IT系统体系。在此过程中，笔者深刻认识到数据扮演着至关重要的核心角色，作为连接业务与技术的桥梁，引领着转型的每一步深化。
但，遗憾的是，众多企业在历经多年的信息化建设后，往往面临着信息孤岛的困境，数据难以汇聚成全面、准确的业务镜像，无法为决策提供有力支撑。究其根本，乃在于对数据价值认知的不足与缺失，未能充分挖掘和利用数据的潜力，以驱动业务与技术的深度融合与优化。因此，深化对数据本质的理解，洞悉围绕数据进行3个数字化构建的精髓，把握其在数字化转型中的枢纽地位，成为了企业跨越信息孤岛、迈向智慧运营的关键所在。
另外，企业数字化转型即对企业业务的全面解构与设计后进行数字化构建，其前提就是面向业务流程的全面体系化地梳理与设计。而对业务流程中数据的系统性梳理，构成了精准定义业务框架的先决条件，同时也是确立IT应用架构与设计IT系统开发蓝图的基础性步骤。主流程的顺畅集成与贯通，其核心本质在于实现标准数据的无缝集成与高效流通。
业务流程的核心内容覆盖业务实体即业务对象、构成业务流程的业务活动也就是业务过程及业务活动运行规律即业务规则等，这就是笔者与大家分享的三个方面：业务对象、业务规则、业务过程。在企业数字化过程中，本质上是遵循这三个数字化的路径，这其中数据管理不仅是流程优化与信息技术融合的交汇点，更是处于整个体系中的核心枢纽地位。因此，赋予数据管理以充分的重视与关注，是确保流程与IT系统高效协同、推动企业数字化转型成功的关键所在。
笔者前面曾经介绍过华为的“业务与IT的V模型”如下图，详见笔者文章>>读懂华为V模型：连接业务与IT，用V模型指导服务化设计，从模型中可以看出连接业务与IT的正是用于表达业务的“业务对象”，而业务对象属性的基本定义就是数据。
业务对象数字化
这也进一步印证了三个数字化的核心即围绕着数据进行业务对象、业务过程、业务规则的全面数字化构建，形成覆盖作业过程、运营管理、交易过程、办公协同四类场景的全面、准确的数字镜像，为IT应用设计与落地、全面推动企业数字化转型进行精准支撑。这一企业数字化转型的底层方法与逻辑值得我们深度探究，为正在进行数字化转型的企业找到精准的切入点与实施路径提供参考思路。