打过游戏的朋友大概都知道一个规律——越是奖励丰厚、挑战刺激的副本，越是需要组队才能通关。放到实体企业的数字化转型这件事上，道理是一样的：很少有企业能靠自己“单刷”成功。一把手通常的做法是，先找一家咨询公司，从头到尾捋一遍内外情况、做一轮诊断规划，再拿出一套顶层设计的数字化方案。说白了，谁不想被更懂数字化的队友直接带飞呢？

需求摆在那里，不少ICT企业也顺势推出了自己的咨询业务，给行业客户打包一整套“交钥匙”级的数字化解决方案。这其中，背靠软通动力的软通咨询，成立以后增长势头相当猛。

那么，软通咨询是怎么跟企业一起“闯关打怪”的？我们不妨从它的打法里提炼出一些转型攻略，看看千行百业到底需要什么样的队友。

闯关：被调成HARD模式的数字化转型

如果把数字化转型比作一个闯关游戏，那非数字原生的实体企业，开局就被系统调成了HARD难度——要面对的挑战比想象中多得多。

头一个挑战来自规划阶段。数字化对企业原本的物流、资金流、信息流、人事管理这些环节都要重新洗牌，没有通盘规划，后面根本落不了地。这考验的是企业的“顶层设计”能力。

第二个挑战在部署阶段。数字化不是简单引进一个算法或者上一套平台就完事了，它需要AI、IoT、云计算、大数据、数字孪生等多种技术综合运用，技术把控的门槛很高。

（数据资产管理架构图）

第三个挑战，运维阶段。数字化改造或系统上线不是终点，它更像一个长期工程，需要在生产运营中不断迭代、优化、调整、磨合，才能体现出真正的价值。可问题是，实体企业往往不是数字人才的首选雇主，人才建设这块短板尤其突出。

被调成HARD模式之后，软通咨询为什么能成为越来越多企业信赖的队友？它们看重的是什么？

组队：叠buff的软通咨询，持续输出原力

如果把软通咨询看作数字化升级中的一个输出型队友，要想保证持续稳定的输出，光靠本身法力值大还不够，还得学会在战斗中给自己叠buff——叠得越多，增益越强，队友自然也越放心。

目前来看，软通咨询身上至少叠了三重buff。

第一重：软通动力的加持。软通咨询是站在巨人的肩膀上起步的。母公司软通动力积累了100多个行业的数字化转型解决方案，软通咨询可以直接拿来用，给客户提供全栈式服务。从战略规划、业务规划、IT规划，到业务实施和持续运维，每个环节都有人把关，真正做到“业务驱动转型”，而不是为了转型而转型。

第二重：数字人才的汇聚。咨询本身就是知识密集型行业，软通咨询的团队不少来自国际知名咨询公司。但更关键的是，它脱胎于实体企业，更愿意也更能理解实体企业的真实处境。比如面对千行百业的多元化需求，软通咨询在服务模式上做了创新：大企业可以选整合打包的全栈解决方案，推动全面深入的数字化；中小微企业则能选择“轻咨询”，针对特定业务痛点，用更简单、成本更低的方式快速尝到数字化的甜头。这些做法，都是从用户角度出发才能想到、做到的。

第三重：产业伙伴的共创。转型企业不能单打独斗，咨询服务商也一样。软通咨询跟全球领先的亚马逊云科技合作，共同为制造等行业客户提供数字化技术和解决方案——这种协作本身就是一种buff。

这一层层buff叠下来，软通咨询就具备了持续输出转型所需力量的能力，帮企业快速通关也就顺理成章了。

得分：软通咨询与亚马逊云科技携手为制造业送出“助攻”

前不久，软通咨询与亚马逊云科技共同发布了《制造业数据治理白皮书2022版》。我们不妨从制造业数据治理这一个环节切入，看看这两家是怎么联手给企业送“助攻”、不断“得分”的。

制造业历来是工业革命的桥头堡，也是技术提高生产力的关键领域。但要在一座座工厂里点亮数字化，难度确实不小。一方面，劳动力成本上升，大量制造企业风险承受能力有限；另一方面，真实场景的工业体系极其复杂，制造业数字化、智能化被很多人认为是“最难啃的骨头”之一。

拿“数据治理”来说，《制造业数据治理白皮书2022版》就列出了几大痛点：数据多源异构、数据可信度低、企业数据文化建设薄弱等。

面对这些挑战，软通咨询跟亚马逊云科技一起，搭建了一套DataGo数据治理平台，帮助制造企业一步一步通关。

第一关：规划层面

结合软通动力多年积累的企业数据治理经验，团队构建了一个数据治理框架，给制造企业提供可参考、可落地的解决方案。

举个案例：世界领先的装备制造商Z公司，旗下成员企业非常多，IT技术能力参差不齐，IT资产也很复杂。集团想摸清所有成员企业的数据资产情况，这就要求数据平台既易用，功能又得完整。

这时候，DataGo数据治理平台派上了用场。它依托软通动力多年的数据中台实施经验，涵盖全生命周期的数据管理工具和方法论，再结合亚马逊云科技的数据治理体系，有针对性地制定策略。最终帮Z公司建起了企业级数据湖和数据仓库（EDW），既满足了成员企业对数据自主管控的需求，又提升了跨层级、跨单位的数据共享和利用能力，整体降低了集团的大数据开发和使用成本。

（DataGo数据治理平台）

第二关：落地层面

制造企业对成本控制和落地效果这些ROI指标盯得很紧。白皮书中提到的某大型全球化制造企业G公司，在全球有100家厂区、20多万员工。业务体量太大，加上信息基础设施老旧，对业务的支撑越来越吃力，迫切要提升数字化能力。但G公司对成本把控也很严格，希望前期投入小一点，等业务量上来了再逐步加码。

软通咨询的数据平台按照工业数据湖的理念做了顶层设计。新方案实现了混合数据源的集中收集和存储，采用事件触发的设计模式，低成本完成数据转换和WIP指标计算，结果存入低成本的数据湖存储层。业务用户照旧用他们熟悉的报表工具查询数据和生成报表。最终，以渐进式迭代的方式，用较低的数字化成本帮G公司完成了工业数据湖底座的设计和落地，数据治理水平和安全管控能力都上了一个台阶，也为将来引入AI等创新应用打下了基础。

（顶层设计架构）

第三关：人才层面

前面提到过，很多制造企业都卡在数字人才不足这个坎上。中国某医疗器械零售商A公司从2018年就开始尝试数据治理，但基础实在太薄弱，又缺人，大量数据清理、标准制定、流程管控、数据挖掘这些工作根本推不动。

软通咨询了解到情况后，帮客户做了人才规划和管理制度建设，开始积极储备数字人才。与此同时，聚焦大交易流这个核心场景，梳理现状问题和改进建议，制定数据治理工作规划。再结合大交易流的数据治理实践，确保数据在入湖之前就得到管控，为后续工作铺平了道路。

（数据治理规划示意图）

在软通咨询与亚马逊云科技的制造业数据治理实践中，我们看到的不仅是商业方案的有效性，还有一种“队友”般的互信——企业可以把后背托付出去，对方则精准送出“助攻”，让制造业在数字化转型的路上走得更稳、更远。

数字时代，就像游戏里的副本——既是一场充满艰险的冒险，也藏着丰厚的奖励和升级机遇。机会就在千行百业自己手里，而软通咨询这样的可靠队友，正是数字化旅途中不可或缺的同行者。一个人可能走得更快，但一群人终将走得更远。