Data+AI━━警惕！患上“数字心衰“，这份Digital Core诊疗指南请收好

前言

深夜,一位互联网公司CTO在办公室里发着愁。
“又是一个通宵改Bug的夜晚啊…” 他揉了揉发胀的太阳穴。看着显示器上密密麻麻的代码,他陷入沉思:明明上了那么多新技术,投入了那么多资源,怎么数字化转型还是这么难?
这个困扰并不是个例。据最新调研,83%的全球企业正在推进数字化转型,但真正取得显著成效的不到10%。问题究竟出在哪?
答案也许就藏在"数字核心"这个看似陌生又至关重要的概念中。就像人体离不开心脏,企业的数字化转型也离不开强大的数字核心引擎。
让我们一起揭开数字核心的神秘面纱,看看那些成功企业是如何破局的…

Data+AI驱动的数字核心:企业重塑的"发动机"

"老李,最近头疼啊。"一位互联网公司的CTO小王走进咖啡厅,和多年的技术顾问老李倒苦水。

“公司现在上云、大数据、AI样样都做了,但效果却不尽如人意。业务部门说数据打通难、AI应用落地慢,IT部门天天救火,创新项目根本没精力做…”

这样的困境并不少见。据统计,超过80%的企业都在推进数字化转型,但仅有不到10%能真正实现预期目标。问题究竟出在哪?

答案就在于:缺乏一个强大的数字核心(Digital Core)。

数字核心:重塑的"心脏"

而数字核心就像人体的心脏。它不仅要保持稳定运转,更要适应身体各个器官不断变化的需求,为整个生命体输送新鲜血液。

在技术层面,这个"心脏"由三大要素构成:

1.数据底座:打通数据孤岛,构建统一的数据资产管理体系

以某大型零售集团为例,他们原本拥有数百个独立信息系统,数据分散在各个部门。通过构建统一的数据底座,将商品、会员、交易等核心数据统一管理,不仅支撑了精准营销、智能选品等AI应用,更帮助企业在疫情期间快速实现线上线下融合。

2.AI引擎:将AI能力组件化,支撑敏捷创新

某领先的金融科技公司开发了模块化的AI能力中台,包含身份识别、风险评估、智能客服等数十个AI组件。业务部门可以像搭积木一样组合这些组件,将新产品的研发周期从月缩短至周。

3.业务中台:打造可复用的业务能力,加速创新

阿里巴巴以中台战略闻名,通过将订单、支付、物流等核心能力沉淀到业务中台,支撑了淘宝、天猫、聚划算等众多业务的快速孵化。

这三大要素不是孤立存在的,而是通过统一的治理体系紧密协同。正如人体的各个器官需要神经系统的统一调度,企业的数字核心也需要端到端的治理能力。

将数字核心比作心脏,企业的数字化转型就像一场精密的"心脏手术"。这不仅需要高超的"手术技巧",更需要对"病因"有准确诊断。

华为某长曾说:"数字化转型不是在原有系统上打补丁,而是要重构核心系统。"这句话道出了数字核心重塑的本质。

"手术"失败的三大致命伤

近期某调研显示,超71%的中国企业已启动数字化转型,但成功率不足20%。究其原因,往往在这三个环节栽了跟头:

技术债务积重难返

某大型制造企业CTO感叹:"光维护老系统就花掉了46%的IT预算,哪还有资源做创新?"这种情况并不罕见。技术债务就像慢性病,不知不觉中就压垮了创新的动力。

一位资深架构师打趣道:"有些核心系统像’古董’,写代码的人都退休了,没人敢动。"这种情况下,再先进的AI技术也难以发挥作用。

创新投入严重不足

调研数据显示,领先企业每年至少将15%的IT预算用于创新项目。反观多数企业,这一比例还停留在6%左右。

某互联网公司副总裁坦言:"大家都在谈AI转型,可真正愿意投入真金白银的不多。"没有持续的创新投入,数字核心就会逐渐僵化。

跨部门协同障碍

"数据就在那里,就是用不了。“这是业务部门最常听到的抱怨。原因在于数据资产缺乏统一治理,各个部门都是"数据诸侯”。

某银行在推进智能风控项目时,光打通内部数据就花了8个月。这种协同成本严重制约了AI应用的落地效率。

构建数字核心的突破之道

面对这些挑战,领先企业开创了行之有效的实践路径:

智能技术债务管理

某保险科技公司开发了"IT资产健康指数",通过AI持续监测系统运行状态,提前发现潜在风险。同时利用自动化工具逐步实现代码重构,每年节省30%维护成本。

腾讯云架构师表示:“与其被技术债务拖垮,不如主动管理它。我们会定期评估系统的’技术血压’,该淘汰的坚决淘汰,该升级的及时升级。”

数据资产跃迁

美团外卖通过构建统一的数据中台,将分散在各个系统的骑手、商家、用户数据进行整合。基于这个数据底座,他们开发了智能调度算法,将订单履约效率提升了40%。

阿里云智能某总认为:“数据要像流水一样,而不是一个个水库。企业要建立数据资产的统一视图,实现数据要素的高效流动。”

AI能力市场化

字节跳动将内部积累的AI能力以API形式开放,推出火山引擎。这种模式不仅创造了新的收入来源,更倒逼内部AI能力持续进化。

"AI不应该是少数专家的专利,而是要像水电一样,成为人人都能使用的基础设施。"这是AWS机器学习总监的观点。

新一代数字核心的演进趋势

随着生成式AI等新技术的爆发,数字核心正在进入3.0时代:

自适应进化成为核心特征

传统数字核心像是"预制装配式"建筑,而新一代数字核心更像有机生命体,能随环境变化自我调节、持续进化。

去哪儿网率先尝试将生成式AI引入核心系统运维,系统能自动感知业务波动,动态调整资源配置。一位架构师形容:“就像人体的自主神经系统,不用人工干预也能维持平衡。”

人机协同走向深度融合

某智能制造龙头将数字孪生技术与生成式AI结合,打造"超级工程师"。它不仅能诊断设备故障,还能提供修复建议,将设备维护效率提升80%。

"未来的数字核心应该具备类人思维。"微软亚洲研究院院长洪小文说,“它要理解业务意图,而不是简单执行指令。”

数据与AI形成共生关系

字节跳动提出"数智双轮"理念,通过AI提升数据质量,用高质量数据反哺AI模型。这种良性循环让其推荐算法保持领先优势。

滴滴某O表示:“数据是AI的燃料,AI是数据的催化剂。两者缺一不可,相辅相成。”

那么，对于渴望转型的企业,以下实践建议值得参考:

精准"问诊"是前提。"光知道要转型是不够的,还得知道往哪转。"某咨询专家建议企业先做Digital Core Assessment,评估当前数字核心的成熟度,找准短板。

化整为零渐进改造。携程将核心系统改造分解为数百个微服务,采用"绿洲"策略,一个个攻克,而不是大刀阔斧推倒重来。三年时间,订单处理性能提升10倍,成本降低40%。

持续创新投入是关键。智能电网先行者国家电网,每年将营收的1%投入数字化创新。"数字化转型是场马拉松,要靠长期主义。"国网数字化部主任这样说。

重视人才能力建设。某零售巨头专门成立数字化学院,培养"数据+业务"复合型人才。"光有先进工具不够,更需要会用工具的人。"这是他们的深刻体会。

数字核心重塑不是简单的技术升级,而是企业生存和发展的必由之路。

正如华为某长所说:"数字化转型就像爬山,一切刚刚开始。"在这条路上,只有持续积累、勇于创新,才能在数字经济时代立于不败之地。

未来,数字核心将继续演进,催生出更多令人期待的创新实践。对企业而言,现在正是构建面向未来的数字核心、实现跨越式发展的最佳时机。