《变革》看GE数据化转型变革之路：大象也要跳踢踏舞- 大数跨境

范羡Eva商业笔记

2021-08-30

导读：现在数据化转型的话题，深入到各行各业，特别对于传统企业和创业公司，缺乏数据化的加持，将会让企业缺乏持续的竞争力。制造业巨头GE的数据化转型之路《变革》，或许对于企业数据化转型破局有所启发。

现在数据化转型的话题，深入到各行各业，特别对于传统企业和创业公司，缺乏数据化的加持，将会让企业缺乏持续的竞争力。

上周六参加了耶鲁大学举办的创新创业主题峰会，这个话题再次被提及。如何才能真正做到数据化赋能呢？

制造业巨头GE的数据化转型之路《变革》，或许对于企业数据化转型破局有所启发。

GE韦尔奇时代的繁荣，是通过直接收购业务，从传统制造业转向以金融业务为中心的成功。由于雷曼危机的冲击，来自IBM、亚马逊等数据化转型巨头的竞争压力，“软件行业占领世界”的产业变化，韦尔奇时代的战略已经不能发挥作用。新一任CEO伊梅尔特，在任期2年后，从重点的金融领域回归制造业，提出三个战略：

第一，数字化改造GE的生产线，提高自身制造业的生产效率：“工业互联网”和“增材制造”。

第二，将GE的制造业务转向数字化服务。

第三，面向没有合作关系的客户，向其提供制造业数字化而开发的各种软件。-溢出收益

试想一下，一家125年的制造业国际企业，信息化的应用在各事业部门为数不少。这些软件是服务于每个事业部具体业务，与“数字化制造”是完全不一样。

另外，从一个事业部或者局部改变，是不会产生数据化变革的共振价值。但是，从全局一起变化，事业部的经营风险很高，且牵扯各方的利益，很难推进。

GE在硅谷建立软件中心，选拔比尔.鲁赫为负责人。比尔选择，设立数字化转型的试点项目，首先树立成功的典范，产生正面的影响力，然后再加速推进数据化。

2、学习平台，结合行业特色：数据孪生预测故障

对于GE来说，一个零部件的维修，可能到达几十万，甚至更大的金额。所以，对于出错的控制要求很高。

GE学习平台服务Airbnb的smart pricing定价策略，不是像过往，通过人群画像，简单的做出统计预测。而是，通过在平台中的行为和内容，预测客户的行为，从而达到精准推荐的目标。

所以，GE也希望通过预测的方式，利用传感器收集大量数据，来提前预测机器发生故障，防止忽然停机。

但是，机械的预测和平台不一样，很多数据收取，会被“污染”，稍微的偏差对机器的预测就不产生价值。

为了避免这样的错误，GE建立了一个“数字孪生”的测试，通过线下“物理模型”和“数据模型”结合。线下物理模型，从观察中得到在数据模型中缺失的内容，例如灰尘的影响，修正和补充数据模型，更加紧准地对故障进行预测。

3、转变行业思维：从制造业定位转向客户服务思维

GE认为，硅谷创业公司成功的关键并不是自身的想象力和优秀的创造力，客户反馈意见才是它成功的源泉。

所以，GE会要求彻底观察客户，“共感”客户所处的情况，生成客户所需要的想法。而不是问客户有哪些需求，或者通过内部的想象推测需求。与客户共同探讨后，制作小规模测试样版，精细化确定客户的实际需求。

以上仅仅是书本的一些让我印象深刻的小点，在不同的时刻，会由于经历不一样，再去阅读这本书，关注的内容就会有所不同。

数据化转型的道路上，《变革》从GE的战略全局定位，到逐步推进的细节，都有较为细节的思考。适合传统企业正在的数据化落地，以及初创企业如何理解和投入数据化的影子。

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