1.1 资源有限性
根据Deloitte调研报告的数据，80%的企业数字化转型受限于预算、人才和技术储备，必须聚焦高价值场景。在有限资源条件下，企业需要精准识别关键环节，将资源优先投入到能够带来最大业务价值的领域，如客户体验优化、供应链效率提升和财务自动化等。
1.2 杠杆效应
优先改造核心环节可快速验证效果，为后续转型积累信心与资源。通过率先数字化高影响力的业务流程，企业不仅能提高运营效率，还能获得数据驱动的业务洞察，从而指导后续数字化策略的调整与优化。
1.3 竞争壁垒
在关键业务链上建立数字化优势，能更快形成市场差异化。企业通过智能化技术增强供应链管理、提升客户互动体验，或利用AI优化生产运营，可以在市场上获得独特竞争力，使企业在行业竞争中占据主动地位。
1.4 业务韧性提升
优先数字化还能帮助企业增强抗风险能力，应对市场不确定性。通过数字化手段提升业务透明度和运营灵活性，企业可以更快调整策略，适应市场变化。例如，供应链数字化可以有效应对全球供应链中断风险，而远程协作工具则能支持企业维持高效运营。
1.5 监管与合规要求
在金融、医疗、能源等高度监管行业，数字化有助于企业更好地满足合规要求。通过自动化的数据记录与分析，企业可以降低合规成本，并减少因不合规带来的法律风险，提高市场信任度
维度一：
业务价值：是否直接驱动收入或成本优化？
企业应优先数字化那些能够直接影响收入增长或成本优化的业务环节。高优先级环节包括，直接影响销售收入的环节，如线上营销自动化、智能推荐系统等；降低运营成本的场景，如智能库存管理、供应链优化等；提高客户体验的措施，如全渠道客户支持、AI客服等。
额外注意点：
此外，企业在评估业务价值时，还应考虑行业特点。例如，在制造业中，数字化的设备预测维护能够降低故障成本，而在金融行业，智能风控系统能减少坏账风险，提高利润率。
维度二：
实施难度：技术复杂度和组织阻力如何？
过往的文章中我们都有强调，数字化转型并非一蹴而就，企业应优先选择那些实施周期短、见效快、组织阻力低的项目。避免直接投入长期、复杂的项目，导致资源消耗过大，难以落地。
推荐策略：
-短周期
：优先选择能够在3-6个月内快速部署并产生价值的项目，如自动化报销系统、IoT监测设备等。
-易落地
：
避免大规模变革，优先采用增量式改进，如局部业务数字化、模块化升级。
-组织阻力低：
从痛点最明显、内部接受度较高的环节入手，如自动化重复性工作，而非一开始就推进ERP等大型系统改造。
此外，实施难度还与企业的数字化基础、员工技能水平、管理层推动力密切相关。因此，企业可以通过试点项目的方式，先在小范围内验证可行性，再逐步推广。
维度三：
数据基础：是否具备可挖掘的数据资产？
数据是数字化的核心驱动力，但许多企业在转型过程中忽略了数据积累的重要性。如果企业的业务环节尚未实现数据化，数字化项目将缺乏有效支撑。
警惕陷阱：
-数据缺失或不完整：
企业需要确保目标业务环节的数据已有一定积累，否则AI、大数据分析可能无从下手，难以发挥真正价值。
-数据孤岛问题：
许多企业在数字化过程中遇到不同系统间数据不互通的问题，这不仅影响数据的整合利用，也会阻碍整体智能化应用的发展。
数据质量问题：
数据标准不统一、缺乏治理机制，可能导致AI模型训练失真，影响预测结果的准确性。
推荐策略：
-数据治理优先：
在进行业务数字化之前，企业应先进行数据清理和治理，确保数据的准确性、完整性和一致性。
-构建数据中台：
打破数据孤岛，实现跨部门、跨业务流程的数据互通，提高数据利用效率。
-分阶段积累数据：
对于尚未数字化的业务流程，企业可以先通过基础系统（如ERP、CRM）进行数据积累，为后续的智能化分析奠定基础。
