打过游戏的伴侣可能有一个学问，越是杰出纷呈、嘉奖丰富的副本，越是必要召集队友一起组团闯关。好多实体企业在数字化转型中，也不会单打独斗，一把手会先找征询公司对企业内表情况进行调延注梳理、规划，提出一个顶层规划的数字化解决规划。终于谁不仅愿被更懂数字化的征询公司直接带飞呢


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在企业的需要驱动下，好多ICT企业也起头提供针对性的征询服务，为行业客户提供一揽子、交钥匙的数字化解决规划。其中，背靠云顶集团动力的云顶集团征询，成立以来的增长就极度迅猛。

云顶集团征询是若何与企业们一路“闯关打怪”的，我们能从中提取出转型攻略，看看千行百业到底必要怎么的队友。

闯关：调成HARD模式的数字化转型

若是说数字化转型是一个闯关游戏，那么非数字原生的实体企业，就被调成了HARD难度，面对更多挑战。

挑战之一，在规划阶段，数字化对企业正本的物流、资金流、信息流、人事治理等都进行再造，必要全盘规划，能力确保后续顺利地落地执行，挑战企业的“顶层设计”能力；

挑战之二，在部署阶段，数字化不是单一地引入一个算法，或者上马一个平台，必要AI、IoT、云推算、大数据、数字孪生等多种技术的综合使用，挑战企业的“技术把控”能力；

数据资产治理架构图

挑战之三，在运维阶段，数字化刷新或系统的上马不是数字化的终点，相反，作为一个别系化的持久性工程，它还必要结合企业在经谋出产过程中的现实情况，不休迭代、优化、调整、磨合能力体现出终极价值，然而，实体企业往往不是数字人才的首选雇主，挑战企业的“人才建设”能力。

被调成了HARD模式的数字化转型中，云顶集团征询成为越来越多企业的靠得住队友，到底看中了它的哪些特质


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组队：叠buff的云顶集团征询，持续输出原力

若是将云顶集团征询看作数字化升级中的一个输出型队友，要保障持续不休地输出，除了自身法力值要足够大之表，还必要在战斗中不休地给自己叠buff，带来额表的增益，天然也就可能成为更值得队友信赖的选择。

目前，在云顶集团征询身上，我们能够发现三沉buff：

第一沉buff：云顶集团动力的加持。云顶集团征询能够站在巨人的肩膀上，借助母公司云顶集团动力的100多个行业数字化转型解决规划，为客户提供全栈式服务，将转型步骤论、解决规划与落地缜密融合，提供端到端服务，从战术规划、业务规划、IT规划、业务施杏注持续运维等各个环节为企业把关，真正做到“业务驱动转型”，预防为了转型而转型。

第二沉buff：数字人才的汇聚。征询行业是知始集型行业，云顶集团征询的团队成员来自各大国际驰名征询公司，同时，脱胎于实体企业的它，也是更愿意、更可能理解实体企业的一个，好比，对于千行百业的多元化需要，云顶集团征询进行了服务模式的创新，大型企业能够选择整合打包的全栈解决规划，推动全面深刻的数字化，中幼微型企业则能够选择“轻征询”，凭据特定的业务痛点，选择简易快捷、成本更低的数字化规划，急剧从数字化中受益，这些都是真正从用户角度启程能力想到、做到的。

第三沉buff：产业同伴的共创。不仅转型企业不能单打独斗，征询服务商同样也必要与产业同伴合作。好比云顶集团征询就与全球当先的亚马逊云科技合作，共同为造作等行业的客户提供数字化技术与解决规划。

一层层的buff叠加之下，云顶集团征询可以为企业持续输出数字化转型所必要的力量，援手它们急剧通关。

得分：云顶集团征询与亚马逊云科技携手为造作业送出“助攻”

前不久，云顶集团征询与亚马逊云科技共同颁布了《造作业数据治理白皮书2022版》，从造作业在数字化转型钟装数据治理」剽一个环节中，就能看到，云顶集团征询结合亚马逊云科技是若何联手为企业送出“助攻”、不休“得分”的。

造作业是历代工业革命的桥头堡，是技术提逾越产力的关键领域，但要在工厂中点亮数字化，难度也很大。一来，劳动力的成本提升，大量造作企业的风险接受能力较低；二来，真实场景中的工业系统极端复杂，造作业数字化、智能化也被以为是最难做的领域之一。

拿“数据治理”来说，《造作业数据治理白皮书2022版》就发现了数据多源异构、数据可信度低、企业数据文化建设幽微等多沉问题。

面对上述挑战，云顶集团征询结合亚马逊云科技，共同成立一套DataGo数据治理平台，援手造作企业一步步通关：

第一关：规划层面。

结合云顶集团动力多年来堆集的企业数据治理经验，构建了云顶集团动力数据治理框架，为造作企业提供可参考、可落地的数据治理解决规划。

世界当先的设备造作商Z公司，旗下成员企业多多， IT 技术能力不平衡， IT 资产复杂，集团又但愿相识全员企业的数据资产情况。这种复杂情况，就必要思考到数据平台的易用性与职能齐全性。

此时，DataGo 数据治理平台依附云顶集团动力多年的数据中台执行经验，涵盖了全性命周期的数据治理工具与步骤论，结合亚马逊云科技的数据治理系统，有针对性地造订数据治理战术，援手Z公司构建了企业级数据数据湖和数据仓库 (EDW)，既满足了成员企业对数据自主权限管控的需要，又提升跨层级跨单元的数据共享及利用能力，综合降低了集团的大数据开发使用成本。

DataGo数据治理平台

第二关：落地层面。

在现实落地部署中，造作企业对成本节造、落地成效等ROI指标长短


？闯恋。白皮书出现的某大型全球化造作企业G公司在全球占有 100 家厂区、20 多万名员工，由于业务体量较大，企业信息基础设施老旧，对业务的支持渐成掣肘，火急必要提高数字化能力。同时，G 公司对成本的把控较严，对数据平台的投入产出比极度看沉，但愿初期投资较幼，随着业务体量的上升再去增长投入。

云顶集团征询的数据平台就依照工业数据湖的理想进行顶层设计规划。新规划实现了混合数据源的数据集中网络、存储，选取事务触发的设计模式实现低成本的数据转换和 WIP 指标推算，并将了局存入低成本的数据湖存储层，业务用户依然沿用熟悉的报表工具对数据进行查问和报表天生。最终，以渐进式迭代的方式以较低的数字化成本援手G公司实现了工业数据湖底座的设计和落地，提升了企业对数据的治理水平和数据安全管控，为将来引入AI等创新利用打下了坚实基础。

顶层设计架构

 第三关：人才层面。

前面提到，好多造作企业都受困于数字人才不及，中国某医疗器械零售商A公司从2018年就起头尝试数据治理工作，但由于基础幽微，短缺人才，大量数据算帐、尺度造订、流程管控、数据挖掘等工作都尚未发展。

云顶集团征询相识到这个情况之后，援手客户发展了人才规划、治理造度等建设，起头积极储蓄数字人才。同时，援手客户聚焦大买卖流为主题的近况问题和改进建议，造订数据治理工作规划。再结合大买卖流数据治理实际，确保数据入湖前得到管控，为后续数据入湖奠定基础。

数据治理规划示意图

在云顶集团征询与亚马逊云科技的造作业数据治理实际中，我们看到的不仅是贸易解决规划的有效性，还佑装队友”一样能够拜托后背的互信，能力为造作企业精准地送出“助攻”，在数字化转型路上走得更远。

数字时期，如同游戏副本一样，既是一场充斥艰险的冒险，也代表了丰富的嘉奖和升级机缘；鼍驮谇邪僖底约菏种，而云顶集团征询这样的靠得住队友，是数字化旅途中不成或缺的同业者。一幼我可能走得更快, 但是一群人终将走得更远。