说起数字化转型，不得不谈到大型传统企业的数字化实践。大型传统企业的业务条线复杂，组织结构完善，战略视野定位高，财务预算相对充足，无疑是数字化转型的良好“试验田”。从整个社会面的经济生态来看，也当之无愧属于“转型”的排头兵了。
各行各业的数字化转型实践，几乎都最先来自于大型传统企业的数字化实践工作。这些工作在大型企业数字化转型中起到了很好的示范作用和开拓作用，积累了丰富的宝贵经验，也“蹚”平了不少具体落地方面的“坑”。
关于大型传统企业数字化转型的核心难点与相应解决方案策略，大致可以梳理如下：
一是，业务复杂性高，技术资源难以“注入”（业务视角）
业务的复杂性往往使得企业的业务架构和信息架构在设计时，处于相对“割裂”的状态。
早期的信息化建设为了保证效率，业务人员和技术人员的工作职责边界“过于”清晰，最终，彼此对各自的领域几乎没有任何基本常识和理解，难以形成有效的能力协同。
而数字化转型工作，则需要利用信息技术手段为业务赋能，这就意味着业务、技术必须“同时抓”，两者统筹开展设计规划。在具体执行过程中，业务方容易对技术的能力边界“误判”，技术方容易“自以为是”，给出“想当然”的解决方案，但并不解决任何应用需求。
应对策略：
一般来说，可以开展业务、技术联动的“柔性团队”建设，建立以清晰数字化目标为中心的组织协同机制。技术人员负责定义数字化任务的规格约束，业务人员负责提供具体的策略方向和改良思路，各司其职。
二是，技术架构陈旧，前端需求难以“响应”（技术视角）
很多大型企业在数字化改革的伊始，已经积累了非常丰厚的业务信息系统，并将这些系统广泛应用于企业的生产与日常经营活动中。上述这些“信息化”时代的系统，为了适应当时的市场扩张需求，往往以陈旧的“烟囱式”的架构进行开发和部署。
各系统之间的信息无法共享、协同，系统功能难以动态扩展，同时系统的管理维护成本也十分高昂。“烟囱式”的架构难以对前端的数字化需求快速响应，同时，也无法充分发挥企业以数据要素为中心的新型管理创新模式，大量潜在的数据资源价值无法有效释放。
与此同时，数据链路没有打通，导致“数字化理念下”数据源的使用风险难以被承受——数据“不会用、不好用、不敢用”。
应对策略：
“中台化”的新型技术架构，可以更好地适应数字化时代的企业发展需求。中台建设是企业级的战略举措，不仅是技术能力的整合，数据资源的整合，也是运营能力的整合。
需要注意的是，短期内中台无法取代全部存量业务系统，系统的中台化是一个循序渐进的探索性过程，往往需要均衡业务痛点次序和远期战略布局，综合予以考虑。
三是，数据质量不足，数据资源难以“赋能”（数据视角）
面对数字化转型，企业的数据普遍存在质量不足的问题，因为之前只关注“存”，不关注“用”。
因此，数据缺少维护和确认。随着数字化时代到来，发现数据资源的准确性、完整性、可靠性均无法起到有效的业务赋能效果。
低质量数据的原因是多方面的：
一部分是数据来自于人工录入，由于先前没有数字化需求牵引，于是缺少数据采录标准和规范，导致人工录入的数据质量存在较多缺陷；
另一部分是数据多源问题，即由“烟囱式”系统架构引发的衍生问题，不同数据来源数据标准、数据内容不统一，数据统计口径也存在不一致。
应对策略：
通过数据治理，即对不同专题的数据按照业务优先级顺序，按照前端实际应用需求反馈，分批次、分阶段进行定向整改。
除了对存量数据整改以外，还需要对增量数据的采录标准进行严格规范和验证，确保“管住存量，控住增量”的质量管理效果。
值得注意的是，数据治理和数据标准制定，均需要以数字化目标为中心有序开展，切记盲目投入，整个实施过程需要不断产生“可见”效果，才能持续进行。
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