數字化分為兩個階段：一個是數字化轉型，一個是數字化重塑。

做連接的目的就是要及時、準確的共享各方的狀態，這樣才能更高效、準確的決策。

“新基建”加速的利好，對于與數據、連接有關的產業創新方向有非常大的驅動作用。

長安汽車數據處處長胡林海：DDM三年成績單：現狀可見，問題可查

數字化分為兩個階段：一個是數字化轉型，一個是數字化重塑，我們現在處于數字化轉型向數字化重塑過渡的階段。”中國長安汽車集團（以下簡稱“長安汽車”）數據處處長胡林海如是說道。

長安汽車地處中國汽車產業名城重慶，距今已有一百四十多年的歷史。經過時間的洗滌、經驗的積累，長安汽車已然是中國汽車工業自主創新的領軍企業之一，其中企業一直堅持且不斷迭代創新的信息化和數字化建設發揮了巨大的作用。

長安汽車從2001年實施ERP開始，就拉開了整個信息化建設的序幕，經歷了“單系統應用”、“系統集成應用”兩大階段，現正進行大規模的“中臺模式應用”。長安汽車在2017年實現了核心業務信息化全覆蓋，自此通過數據來指導業務，推動業務的發展。并于2017年開始構建長安汽車的大數據平臺——DDM（數據驅動管理），進行“統一平臺”、“統一數據”、“統一運營”。這一平臺在長安汽車信息化向數字化轉型過程中具有重要的里程碑意義。

在DDM大數據平臺建設的過程中，同時開展數據治理，將包括互聯網數據在內的外部數據和企業內部數據從四個方面做了拉通整合。

一是統一客戶數據，因為長安汽車和C端有很多接觸點，存有很多客戶數據，需要統一整合，更好的為客戶服務。

二是融合互聯網數據，汽車行業在互聯網上有很多數據，這些數據反映了廣大汽車消費者的需求和用車感受，需要進行融合，用于企業的研發與營銷服務。

三是整合企業內部運營數據，研、產、供、銷、財務、HR等等。

四是集成IOT數據，包括工業大數據和車聯網的數據。

長安汽車通過這四個方面，在大數據平臺上進行整合，然后建立各種分析模型、指標，用數據驅動業務改善，驅動企業管理，驅動企業創新。

“如何用場景化來描述數字化在現階段的發展成果呢？”面對這個問題，胡林海表示可以從四個方面進行解釋，分別是現狀可見、問題可察、風險可辨和未來可測。而在現階段，已經基本實現了現狀可見與問題可查，而風險可辨與未來可測是我們目前的重點，并且需要時間進行驗證。

長安汽車數據處處長胡林海：為“智能駕駛艙域控制系統”奠定數據根基

2020年2月，工業和信息化部辦公廳發布了“新一代人工智能產業創新重點任務入圍揭榜單位”名單。由長安汽車股份有限公司提交的“智能駕駛艙域控制系統”項目成功入圍。

作為汽車智能化、信息化和網絡化的重要載體，智能駕駛座艙是智能化汽車的關鍵部分，是標志未來汽車智能化發展的“點睛之筆”。長安汽車提交的“智能駕駛艙域控制系統”項目，未來將是一個基于人工智能、大數據、云計算、工業互聯網等多學科交叉系統，包括數據平臺＋計算平臺＋3個開放的容器，實現千人千面與服務找人，從而最終構建智能全場景出行生態，滿足用戶個性化體驗的需求。

而智能駕駛艙域控制系統里提到的“服務找人”其重要的基礎設施也正是“大數據”。通過數據分析，對用戶進行畫像，鎖定需要服務的人群，能更明確服務對象的個性化需求。

優化調整：數字化轉型必經之路

數字化轉型到底轉什么？胡林海表示，“化”本身就是一個過程。數字化包括業務數字化和數據業務化，而現在更多強調的是后者這種具像化的場景。只有這種具像化的場景，才可能去打動決策者。“轉”是在數字化的過程中，用什么樣的策略、方法、路徑來實現目標，“轉”是企業從一個狀態到另一個狀態的抓手。

胡林海介紹到，長安汽車現在確定了幾個大平臺，包括基礎設施建設方面的云平臺、數據中臺、業務中臺，并不斷向這幾個平臺靠攏、優化、改進。

提到優化過程中的阻礙時，他表示，這對于CIO來說壓力是巨大的，因為CIO要背負技術債務。一個傳統的、正在良好運行的技術要向新技術靠攏并不是那么簡單的，需要制定可行的技術方案，并讓業務無感知地往這上面去做。由原來的企業總線，到現在靠數據中臺實現整合，這些都是需要時間與過程的，不能操之過急，需要一步步的來建設。