数字化转型的核心目的是以客户价值为核心，将所有的运营职能都争取变成能力支撑或者直接产生价值。
ERP系统的时代，有一句话，“ERP代表着先进管理经验的”。
套装软件，商业化软件代表的都是市场上比较成熟的，可以模式化，标准化，70%照搬的流程和经验。实施ERP的过程，其实是将先进的管理经验落地到企业的过程。
而到了今天，业务越来越复杂，特别是中国的企业的高速发展，场景极其丰富，很多领域已经没有能够直接照搬的流程和经验了，这种情况下，套装商业软件已经不足以全面的支撑和解决这类问题。
借鉴Cynefin的框架，参见文章《利用Cynefin框架提升底层管理能力》：
ERP，是一个比较成熟的问题域，有参考的最佳实践（best practice）和好实践（good practice）来解决，比如实施一个套装软件系统。
数字化转型，就是一个复合域和混乱的问题，同样的转型路径，别的企业可能适用，但是换一个企业，换一个时间点就不行，这是需要具体拆解和分析的。
企业外部的环境越来越复杂，越来越宽广，边界越来越模糊，领域越来越融合，所以，所有跟用户，消费者相关的业务，都不是简单问题，所以试图用一个套装软件来解决这类问题，是不现实的。
根据Cynefin框架的指导，数字化转型是一个复杂问题，面对这类型问题的解决办法，是探索，反馈，优化的路径，这样就需要对ERP这样的相对固定的，刚性流程进行优化，让流程变得响应力更强，更快迭代。
四、霞光初现：从流程驱动到流数融合，数据驱动
凯哥认为，经过多年的信息化建设，企业已经进入了流程驱动和数据驱动的融合时期，过去信息化时代，企业的业务是如下的形式进行的：
图3 流程驱动的业务
首先是物理世界里的业务，被业务人员，管理人员梳理，变成业务流程，然后为了提高效率，加速业务的发展，管理的标准化，业务流程被设计成业务应用，业务实现了在线化，数据化。
随着物理世界的业务越来越复杂，原来点状支撑业务的软硬件系统，应用越来越全的覆盖了业务的全链路，这个时候，业务逐渐的全面的被存储在系统里的数据所描述，也就是“一切业务数据化”。
但是，在商务智能时期，由于数据技术的局限，数据反哺给业务，给业务提供价值的形式大部分还是传统的数据可视化形式，也就是我们通常所讲的报表，图表。而这些报表图表都无法被应用所直接调用和识别，还是需要业务人员去阅读，学习，参考和理解。
这个过程的价值损耗非常大，不同的人对于同一个数据洞察的理解是完全不一样的，所以最后到底数据在这个过程中起到了什么样的作用，产生了什么样的价值，是无法被精确客观度量的，这也就是为什么过去数据的价值总是很难被讲清楚的原因。
并且，这个过程中，业务快速发展，外界的竞争越来越激列，更重要的是企业的业务已经走上了在线化，数据化的高速列车，无法在回头，对于数据的诉求越来越多，传统的OLAP的数据分析型服务已经不能够满足业务的需求了。
这时，业务与数据的关系，变成了下图4 所示：
图4 数据驱动，流数融合的业务
当企业的大部分业务都用软硬件系统的形式呈现的时候，业务流程就与技术融为一体，或者说，业务流程的过程用代码的形式呈现出来，最终以数据的形式存在。
比如，财务系统描述的是财务领域的业务，物资系统描述的是设备屋子领域的业务，电商渠道等系统描述的是市场销售的业务，各个不同领域的业务系统的数据，最终汇聚在一起，就形成了企业的整体业务蓝图。
这些数据，经过建模，分析，会形成很多对业务有价值的洞察和指令，比如路径优化，动态价格，客户画像等，这些洞察不再以图表的形式出现，而是以各种数据产品（Data As A Product）的形式出现，直接被业务系统所调用，直接参与业务，实时的指导业务。
这样一来，企业的业务就进入了数字化阶段，这和信息化是有很大区别的，如下图5 所示：
图5 从信息化进化到数字化
左侧是凯哥描述的信息化时代的企业的业务，这个时期，大部分的业务都是线下的方式进行，传统的纸质流程，物理世界的生产设备，人工的沟通协调，只有少部分特别需要提高效率，大量数据计算的环节使用软硬件系统来进行提效，也就是信息化系统。
随着信息化建设的持续深入，企业的业务越来越多的被技术所覆盖的时候，就进入了数字化阶段，这个阶段，就如图5，右边所示，所有的业务和流程都已经线上化，以各自的软硬件应用的形式呈现。
在这个阶段，如果业务要做一个调整，最终都是需要修改软硬件系统，来实现，业务已经变成了一个个的企业系统去执行，去呈现。
这个阶段，企业的全局业务最终的呈现是数据，因为业务系统是割裂的，是各自负责各自的领域的，只有数据是可以被打通和融合的（虽然很多组织正处在无法打通和融合的阶段），这样一来，数据将成为企业的业务的存在形式。
企业的业务就从原来的流程驱动，走向了数据驱动，流数融合。
这个底层逻辑的认知非常重要，业务流程的确依然是企业数字化转型最重要的工作，但是它们的形式已经发生了变化，从原来的纸质的审批流，岗位职责，流转规律变成了数据形式的呈现。
数字化转型，已经从流程驱动进入数据驱动、流数融合，这个阶段，业务与技术融合成为了所有企业面临的新挑战。
