作者：沈锋 数据同学会专家（宝洁大中华区CIO）

数据同学会是阿里巴巴瓴羊与清华大学数据治理研究中心联手打造的数据行业活动，围绕“共享、共想、共响”理念，团结和聚集数据行业从业者，分享实战经验和前沿洞见，以产、学、研多方联动，让数据落地企业，让企业收获成果，充分发挥数据对经济发展的叠加和倍增作用。

在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着前所未有的转型挑战和机遇。数字化不仅仅是一种技术升级，更是企业策略转型的关键。在这个过程中，企业如何选择合适的数字化策略，决定了它们能否在竞争中脱颖而出。本文将探讨两种主要的数字化策略："应用为先"、"数据为先"以及AI的发展对于这两种策略的影响，希望能够帮助大家在推动数字化的过程中提供一个全面的策略选择框架。

01·应用为先策略·

在数字化建设的早期阶段，"应用为先"策略为企业提供了一种快速响应市场变化和客户需求的途径。通过开发和部署针对特定业务需求的应用程序，企业能够迅速提升运营效率和客户满意度。此策略的优势在于其直接性和实用性，能够立即解决眼前的问题，同时也为企业积累初步的数据资产。

02·数据为先策略·

随着企业数字化进程的深入和数据资产的积累，"数据为先"策略开始显现其长期价值。该策略强调利用数据驱动决策，优化业务流程，以及创新产品和服务。它要求企业建立健全的数据收集、分析和管理体系，以确保数据能够有效支撑企业战略和运营。"数据为先"策略有助于企业深化对市场和客户的理解，从而实现持续增长和竞争优势。

03·“应用为先”策略和“数据为先”策略对比·

将"数据为先"策略与"应用为先"策略进行对比，可以帮助我们更深入地理解这两种策略的侧重点及其适用场景。"应用为先"策略强调的是技术和解决方案的快速部署和实施，以追求即时的效率提升或解决特定的业务问题。以下是两种策略的对比：

1.侧重点不同：

• 数据为先：强调数据的收集、分析和利用作为决策的基础，注重通过数据洞察驱动业务发展和创新。
  
• 应用为先：侧重于快速开发和部署应用程序来满足当前业务需求，重点是解决特定问题或提升特定业务流程的效率。
  

2.长期与短期的区别：

• 数据为先策略更侧重于长期的战略规划和持续优化。通过建立一个以数据为核心的文化和体系，企业能够不断地从数据中学习和进步，为未来的发展奠定基础。
  
• 应用为先策略则可能更侧重于短期效益，通过快速实施解决方案来解决眼前的问题或挑战，可能会牺牲一些长期的战略考虑。
  

3.风险和收益的不同：

• 数据为先策略在初期可能需要较大的投入，包括建立数据基础设施、数据治理体系以及培养数据素养等，其收益在于能够为企业提供持续的洞察和优化空间，但见效可能较慢。
  
• 应用为先策略可能更快地看到成效，因为它直接解决了业务的即时需求，但如果没有良好的数据支持和分析，这些应用的效果可能难以持续，或者无法在更广泛的业务范围内复制成功。
  

4.创新与适应性：

• 数据为先策略通过不断的数据分析和学习，为企业提供了持续创新的机会，有助于企业适应市场的变化和长期发展。
  
• 应用为先策略虽然能够迅速解决问题，但如果缺乏对数据的深入分析和利用，可能会限制其在面对市场变化时的适应性和创新能力。
  

总的来说，"数据为先"与"应用为先"的策略各有优势和局限，企业在实际操作中可能需要根据自身的业务需求、资源状况以及长远发展规划，灵活地结合这两种策略。在某些情况下，快速部署应用以解决迫在眉睫的问题是必要的；而从长远来看，建立以数据为核心的决策体系和文化，则是企业持续成长和适应未来挑战的关键。

04·数字化建设的阶段性策略·

早期阶段：应用为先

在数字化建设的早期阶段，数据量通常不足以支撑复杂的分析和决策。此时，采取"应用为先"的策略，快速开发和部署应用系统，不仅可以解决企业面临的具体问题，提升运营效率，而且也是一种有效的数据积累方式。通过应用系统的运行，企业可以收集到各类业务数据，为后续的数据分析和决策提供原材料。

此外，"应用为先"策略还有助于企业快速响应市场变化，满足客户需求，构建竞争优势。在这一阶段，重点是实现数字化的初步转型，为企业的进一步发展打下基础。

中期阶段：平衡应用与数据

随着应用的广泛部署和数据的逐渐积累，企业将进入一个过渡阶段，这一阶段需要平衡应用开发和数据利用。在这个时期，企业开始重视数据的价值，通过分析收集到的数据，优化现有的应用系统，提升业务流程的效率和效果。同时，数据的分析结果也可以指导新应用的开发，使得应用更加贴合实际的业务需求和市场变化。

在这个阶段，企业应该开始构建数据管理和分析的基础设施，培养数据分析能力，同时继续开发和优化应用系统，确保二者相辅相成，共同推动企业的数字化转型。

成熟阶段：数据为先

当企业的数据积累到一定量级，数据管理和分析能力成熟时，企业可以全面转向"数据为先"的策略。在这个阶段，数据成为企业决策和创新的核心。企业不仅利用数据优化现有业务，而且能够基于数据洞察发现新的商业机会，引领市场趋势。

此时，企业应加大在数据分析、人工智能等领域的投入，利用先进的技术提升数据处理和分析的能力。同时，也需要建立健全的数据治理体系，确保数据的安全和隐私保护。

05·AI的发展对于策略选择带来了新的机会·

新的人工智能（AI）技术对于"应用为先"和"数据为先"的策略提供了新的视角和机会。AI技术的发展不仅能够加速数据的处理和分析，还能够提升应用系统的智能化水平，为数字化建设带来深远的影响。以下是新的AI技术对这两个策略的主要启示：

对“应用为先”策略的启示

1.快速原型和迭代：AI技术，尤其是机器学习和自然语言处理等，可以帮助企业快速开发和测试新的应用原型，通过迭代学习优化应用性能，使得"应用为先"策略更加高效和有效。

2.智能化服务：通过整合AI技术，应用程序能够提供更加个性化和智能化的服务。例如，使用聊天机器人自动回答客户咨询，或利用推荐系统为用户推荐内容，这些都能提升用户体验，加快企业数字化转型的步伐。

3.数据积累的优化：即使在早期阶段，AI技术也能帮助企业更有效地收集和组织数据。例如，通过智能化的数据捕获和分类技术，可以确保从一开始就积累高质量的数据，为后续的数据分析打下良好基础。

对“数据为先”策略的启示

1.数据分析的深化：AI技术，特别是深度学习，可以处理大规模复杂数据集，揭示数据之间深层次的关联和模式。这种能力对于实施"数据为先"策略至关重要，因为它能够提供更加深入的洞察，支持更精准的决策。

2.预测能力的提升：AI技术的预测模型能够基于历史数据预测未来趋势，这对于企业来说是一个巨大的优势。企业可以利用这些预测来优化运营、制定策略，甚至创造新的商业模式。

3.自动化和效率的提升：通过AI技术自动化数据分析和报告的生成，企业可以大幅提升工作效率，减少人为错误，让团队专注于更加战略性的任务。

新的AI技术为"应用为先"和"数据为先"策略提供了强大的工具和方法，使得这两种策略不再是相互独立或相继实施的选择，而是可以更加灵活和有机地结合。企业可以利用AI技术加快应用开发和部署，同时确保从一开始就高效地积累和利用数据。随着企业数字化转型的深入，AI技术将成为连接"应用为先"和"数据为先"策略，推动企业创新和成长的关键力量。

在选择数字化策略时，企业需要考虑自身的发展阶段、业务需求、技术能力以及市场环境等因素。对于初步进行数字化转型的企业，"应用为先"策略可能更加适合；而对于已经拥有一定数据资产和分析能力的企业，转向"数据为先"策略将更有助于长期发展。而对于那些寻求通过技术创新实现突破的企业，甚至可以选择"AI为先"策略开启一个全新的视角。

06·结论·

数字化策略的选择对企业的未来发展至关重要。随着技术的发展和市场的变化，企业应灵活调整其数字化策略，结合"应用为先"、"数据为先"以及"AI为先"的策略，以最大化其价值和影响力。通过综合运用这些策略，企业可以提高其在数字化时代的竞争力。