信息化、数字化、智能化、数智化，这些概念的变化背后有有两个主要的推动力，一个是是技术日新月异的变化，一个是技术对业务的逐步渗透乃至主导支撑。

很多管理者企业对这几个概念的边界和区别并不是特别清楚，今天我们用一个最容易理解的生活实例简单说明一下从手工管理到信息化、数字化乃至智能化管理的进化过程。

这个实例就是“用车”：

从“业务数据化”到“数据业务化”的直观实例

在上个世纪80、90年代驾驶汽车还是一门专有技术、司机还是一个重要工种的时候，每个具备一定规模的实体企业几乎都有两类交通运输部门：负责行政用车的小车车队和负责货物运输的大车车队。

小车车队隶属行政部门分管，负责保管和驾驶“小轿车”，为领导们或职能部门的干部们的日常办公出行提供出行保障和后勤服务。

大车车队隶属生产或物流运输部门分管，扶着保管和驾驶“大货车”，为企业生产物资的采购和货物的发运提供车辆装载运输服务。

那个时候用车，一般需要提交“用车申请”并在车辆返回后填写“行车记录表”，一方面控制成本、一方面记录行程。

这个阶段，我们可以定义为纯粹的手工管理模式。这个时期，尽管有些单位编制了电子表格进行历程统计和燃油费交通费的计算分摊，也只是提高了计算和分发的工作效率，数据源还是依赖于手工记录，因此本质上还是手工管理。

手工管理模式下，只要填写的往返里程与用车目的地基本相符，就算是管理准确。如果公车私用，就另外编造一个理由填写到行车记录表上，管理者也无从查考。

后来技术进步，有了行车记录仪（姑且不管是否当年的彭宇案催生了“碰瓷”行业，带动了了行车记录仪的市场需求）。

理论上讲，有了行车记录仪之后，司机驾驶车辆出行的路线，不再依赖于事后的手工记录，而是在事情发展的过程中实时地以影像的方式拍摄车辆的行进路线。

在这种情况下，用车人员和司机想在数据上造假已经很难了，除非是行车记录仪发生设备故障。所以，各个厂商之间的竞争就主要在设备的储存容量、清晰度、可持续拍摄时长、静态环境下如何启动应急拍摄等参数上做文章。

行车记录仪还是单向的采集记录数据，并不能为驾驶车辆提供任何帮助。这种把实际业务数据通过录入或自动采集手段“翻译”成数据的方式，可以称之为“业务数据化”，翻译的效率越高、越准确，对管理者的帮助也就越大——当然这种帮助停留在事后汇总和分析的层面上。

随着GPS定位技术和移动网络技术、电子地图的发展，智能导航技术走上历史舞台，输入目的地、结合当前位置和驾驶偏好，自动计算出合理的行驶路线，并在行驶过程中实时地分析路况，给予驾驶人以动态的提醒。

譬如在某个路口出现拥堵路况，因为多台启用高德地图导航的车辆在此停滞，高德地图的后台会自动判断或邀请堵车用户参与调研，就可以语音提醒或把拥堵情况显示在路上的高德用户导航界面上，如果有更好的路线则会推荐驾驶人进行路线切换，这就实现了通过连接和计算多种数据源之后对业务进行优化的互动模式。

升维到这个阶段，用车人和驾驶人是否在行车里程上“舞弊”已经完全在管理者考虑的范围，如何更加高效地完成工作、创造更多价值才是各方面共同的追求和目标。

智能导航通过应用LBS定位和实时数据进行动态计算，提升了驾驶人的工作效率，节约了行车时间和燃油成本，同时也可以完成行车路线数据的采集，可以说是非常典型的“业务数据化”。

与“业务数据化”的单向采集数据不同，“数据业务化”是把数据作为生产资料、把算法作为生产工具，用数据来优化甚至设计业务，数据也逐渐成为影响乃至主导业务的驱动要素之一。

在智能导航的基础上，“辅助驾驶”技术开始出现，通过自动识别路况和交通标识、自动预判驾驶人状态和行为习惯，提前提醒或实时纠正车辆在行驶过程中的偏差，在车辆行驶过程中起到了防范风险的关键作用。

技术再发展，基于精准定位、智能感知和快速AI计算的“无人驾驶”技术逐渐成熟，数据智能会进一步主导业务，真正解放人的体力和脑力劳动，这个时候，人们用车就不再依赖于驾驶人的技术水平和时间，只要告诉系统自己的目的地就可以在车上从事自己的工作或安心休息，从而到达“随需用车、无感用车”的阶段。

当“数据业务化”进化至数据主导业务的阶段，“数据即业务、业务即数据”，甚至“无数据不业务、无业务不数据”。企业借助数字化、智能化技术手段可以创造的价值已经不能用原有业务模式下的标准来衡量，管理者要做的是尽快用新的技术手段突破原有业务模式的天花板，用数据思维去重新审视、理解、设计自己的业务，用新的标准去衡量、管理、运营自己的企业，从而获得更高、更快、更好的成长机会。

读到这里，相信各位朋友已经可以清楚地知道“信息化、数字化、智能化”的差异以及如何实现从“业务数据化”到“数据业务化”的升级转变：

从应用数据的层次看，是单向的采集或翻译数据还是双向的连接和应用数据，是事后汇总数据分析数据还是事中连接数据并借助数据优化业务，是被动地应用数据还是主动地设计数据，对管理者来说不单单是对技术和工具的理解，更是对业务的重构甚至是对组织的重塑。

管理者如果只能在事后总结分析，无异于“看着后视镜开车”，而借助主动设计的数据埋点来采集数据、并实时地基于数据进行动态计算来修正和优化业务，管理者就等于启动了“智能导航和辅助驾驶”模式。

这两者的差异，根本上源于管理者对“数据和业务关系”认知上的差异，这种认知，不仅仅是技术层面的选择，更是基于对经济政策、市场环境、组织运营和系统规划的深度思考，绝非选择和实施一个软件系统来替代手工管理这么简单的事情。

致远商学院在2022年“组织绩效万里行”推出的《实体企业数字化重塑的三堂必修课》，就是在这样的背景逻辑下，基于二十多年服务于中国实体企业从手工向信息化、数字化、智能化转型升级的经验提炼出的一门面向高层管理者的专题课程，目前已经在全国各地陆续走近伙伴、走进企业，并已经在部分企业的转型实践中成功落地实践，帮助企业成功切换到用数据优化和驱动业务的“数智化运营高速公路”！

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