数字赋能(数字时代的企业创新逻辑)

作者简介

苏钟海 浙江大学管理学院创新创业与战略系博士，主要研究领域为数字赋能、平台赋能创业。他与合作者基于严谨的案例分析，率先在学术层面提出数字赋能的概念，诠释企业如何从数据及数字技术中获益。他一直专注数字赋能研究，形成了相对完整的研究体系，相关成果发表在《南开管理评论》《管理科学》等期刊上。2018年以来，他为多个企业提供过管理培训或咨询服务，致力于企业数字赋能领先实践和相关研究成果的推广。

内容简介

数字赋能的概念基础 1．数字赋能的定义 就目前而言，相关研究较少涉及数字赋能的学术定义，同时研究者就其定义也尚未达成统一。现实研究中，很多研究者在开展数字赋能的相关研究时对其的运用都停留在个人主观层面，这严重阻碍了数字赋能研究的进一步完善和发展。这里梳理了几个相对严谨和贴切的研究观点。 Lenka等（2017）在研究数字能力赋能制造企业服务化的价值共创时，将企业的数据赋能能力划分为智能能力、连接能力和分析能力三个维度。其中智能能力主要是指企业的硬件内容在低人为参与情况下对信息的感知和获取能力；连接能力代表的是企业无线通信网络对接数字化设备的能力；分析能力指向企业对自身所拥有数据的分析及进一步的价值获取。换言之，企业智能能力、连接能力和分析能力协同的初衷是提高企业的数据获取、分析和运用能力进而获得赋能价值。 周文辉等（2018）在研究数据赋能促进平台企业的价值共创过程机制时，指出数据赋能是赋能范畴下资源赋能的核心，数据赋能促进平台企业价值共创体现在主体之间的连接能力（人与人，人与物，人与信息，信息与信息）、数据分析的能力（信息交换、信息处理和信息共享）和信息的运用能力（用户行为感知、动态资源分配、灵活分析服务）。显然，主体之间的联系来自相互之间的信息交流，是数据价值的一种实现方式和方法。进一步来说，作为数据更高形态的信息，无论对其进行分析还是运用，其最终目的都是让企业在整个过程中获得赋能价值。 孙新波和苏钟海（2018）在研究数据赋能与制造业企业敏捷制造的过程机制时，通过梳理和归纳总结前人研究的成果，例如网络赋能（戴浩，2015）、数字赋能（潘善琳和崔丽丽，2016）等，给出了数据赋能的明确定义——“数据赋能是指通过创新数据的运用场景及技能和方法来实现数据价值的过程”，并且指出数据赋能的三大关键是数据化、标准化和联网化。其中，制造企业的数据化直接使得其能够从智能产品和网络之中获得庞大的数据量（Opresnik and Taisch，2015），进而加入自身的经营管理优化中，标准化和联网化是制造企业采用信息技术和方法对数据进行处理进而创造价值。 综上分析，在已有对数字赋能定义的基础上，本书尝试对其进行完善：数字赋能是指企业从整体观视角出发，通过创新数据运用场景以及技能和方法以提升整体的能力，最终实现数字赋能价值的过程。其意味着，数字赋能的主体和对象将作为一个整体而被考察，数字赋能的过程就是赋能主体和对象相互协同的过程，数字赋能的价值产出也会被参与多方共享。 ☆今天提到创新，你可能经常会听到：必须充分发挥数字技术的赋能作用，必须创新管理的方法和工具，必须持续创新才能焕发活力…… 但真正的问题在于： 如何利用好数据及数字技术？ 需要从哪些方面创新管理方法和工具？ 如何构建创新思维，从根上掌握创新法则？ 本书写给想成为数字时代破局者却不知所措的你。 ☆战略定位+产品创新+制造创新+营销创新+组织变革+会计创新+协同创新 本书将向你呈现一张关于数字赋能全面全新的概览图，向你提供数字时代的思维方式和行动路线