毫無疑問，數字經濟時代，數據將成為重要的原材料和生產要素之一，而物聯網、云計算、智能算法將成為這一波創新和顛覆的首要推手。

古代先賢提倡“節時于政，與時往矣，與物俱長”，講的是任何事情要隨著形勢、地點、時間變化而變化，要與時俱進，具有開明和創新思想。 數字經濟時代，對于企業來說，需節時于“政”，與“物”俱長， 需應時而變，及時調整企業戰略。適應甚至領導變革決定一個企業是否要成為潮流的追隨者還是創造者。毫無疑問，數字經濟時代，數據將成為重要的原材料和生產要素之一，而物聯網、云計算、智能算法將成為這一波創新和顛覆的首要推手。

數字經濟下的商業世界

我們正在見證一個無與倫比的真正的業務創新時代。逐漸成熟的突破性技術和規模化給未來世界帶來顛覆性的變化。從計算機角度來看，數字經濟時代五大重要技術趨勢將重塑未來：

1。超級計算機 – 20世紀的計算機限制成為過去，以SAPHANA為代表的新一代內存計算的數據庫和計算技術，與傳統計算機技術相比可以快百萬倍，從而可以實現商業級別上真正意義上的即時計算。它也使交易數據和分析數據第一次可以在同一個系統完成。這一新技術的誕生使原來不可能實現的算法場景變成可能，并且為人工智能打開了新的創新大門；

2。萬物互聯 – 隨著傳感器， RFID等數字采集端以及傳感網技術的快速發展，人、機、物的互聯發展日異月新，大量數據的產生為新商業機遇的產生帶來了堅實基礎，萬物互聯將驅動物、服務、人、知識和資本更加有效的資源配置和新商業模式的創新；

3。云計算 – 以IaaS、PaaS和SaaS為代表的云計算革命浪潮席卷各個行業。云計算將加速時間價值，快速實現業務價值鏈；

4。智慧的世界 – 我們處在或將面臨更加智慧的世界，未來將有更加智慧的產品、更加智能的機器人和更加優越的3D打印機產生，這些將給整個世界帶來巨大變化；

5。網絡安全 – 在萬物互聯時代，網絡安全至關重要。打造一個安全、高效的安全網絡是智慧世界必不可少的要素。這里蘊藏極大商機，也是數據經濟時代的重要推手之一。

五大技術推動數字經濟的到來和發展，它將滲透社會的方方面面，并將直接或間接導致商業模式、商業運營流程以及工作形式的革新和轉型。在數字經濟時代，商業模式、商務流程、工作形式都將被重新定義。商業網絡和數據驅動型商務將推動商業模式的發展；可預測性軟件、驅動型客戶互動、優化的供應鏈將重構商業流程；預測性技術和自主學習、交互技術的應用，以及在數字化經濟下建立起的全新的契約形式將帶來工作形式的變革。

1。我們熟悉的商業模式發生變化：數字化顛覆不僅只是技術的轉換，而是新型商業模式對傳統模式的顛覆。數字商業模式使得行業的界線變得越來越模糊，行業最有可能被來自其它行業的外來者顛覆。Under Armour不僅只售賣襯衫和鞋，他們在一個數字化健康平臺上連接著3800萬用戶；Facebook不僅只是社交網絡，即使其不生產內容，但依然是世界最大的媒體公司；Uber不是一家傳統意義上的出租車公司，它沒有自己的車輛，而且在往“城市物流”公司轉型，其傳遞量已達200,000件，幾乎是 UPS投遞量的兩倍。商業模式在數字經濟時代將被徹底改變。也可以想象，未來飛機渦輪機制造商以全新的服務模式運營，即不再僅僅銷售產品給飛機制造商，而是租賃給航空公司，簽訂按小時提供動力的合同。

2。商業流程和運營模式發生變化： 隨著計算機技術的發展，人工智能廣泛應用，企業可以對公司的運營進行預測，分析，干預，從事后處理模式走向事前干預模式。例如SAP幫助一家經營農業設備的全球領先企業將業務從維修故障服務延展到可預測性服務； 通過新一代的董事會決策系統對公司運營實時監控，預測，及時調整經營策略；

3。員工的工作性質和員工期望發生變化。預測性技術和交互技術應用到員工的發展之中，真正實現個性化的自主學習。1:1的雇傭關系可能遇到很大挑戰，人力資本的共享成為未來趨勢之一。到2019年，美國大約四分之一的勞動力將成為臨時性勞工；到 2030年，隨著技術的進步，20億個職位將會消失 – 約占全世界所有工種的50%，與此同時也會有大量新工種產生；2015年至2030年，私人和商用機器人的使用將增長2000%，創造一個$1900億的市場；78%的員工將意識到在一家數字化驅動或引領數字化轉型的公司工作的重要性；目的導向和價值導向的組織將以15:1的比率超越其競爭對手；

適應或者領導數字經濟時代的技術變革，將改變競爭格局。到2027年，75%的標準普爾500上市公司將會從名單上消失；96%的營銷人員認為基于數據的決策與顛覆性同等重要；到2030年，10%的美國最大的公司將擁有虛擬勞動力。

數字經濟時代的新商業機遇

從上述可以看到，數字經濟時代，顛覆與商機無處不在，先導者將贏得先機。時不我待，企業究竟該如何抓住機遇，成功轉型？

未來的新商業機遇會繼續發生在各個行業創新過程中，但是應該看到物聯網、云計算、大數據以及人工智能將進一步促進產業間的融合，跨界已是大勢所趨，即行業+“物云大智”將孕育新商機。顛覆式的新商業機遇可能更多發生在物聯網、云計算、大數據、人工智能與傳統行業深度融合的交叉處。傳統行業例如醫療+物聯網/云計算/大數據/人工智能帶來新一代的醫療觀，即變病后診斷為病前預測和干預；工業制造+物聯網/云計算/大數據/人工智能帶來智慧工廠和智慧產品， 即德國提倡的工業4.0；舉例來說， SAP利用物聯網、云計算、大數據幫助某空氣系統技術的全球領先企業轉型，從售賣壓縮機到售賣壓縮空氣；幫助某在線碟片租賃領導企業轉型，將其辦公面積從 5700平方英尺減少到僅12平方英尺。成功的企業通過物聯網上的實時信息，運用端到端的技術實現全網絡大規模部署，對數據善加分析和利用，打造全新的商業模式。未來發生的變化無處不在，例如未來的汽車行業也許會出現產品設計由谷歌、蘋果這樣的公司負責，而傳統汽車廠商負責生產執行的局面，就像今天的富士康一樣。社會分工將在跨越公司界限的更大范圍內進行。產業發展如歷史洪流般勢不可擋，企業想要立于不敗之地必須做到及時覺醒并積極轉型， 根據自己公司的具體情況制定轉型路線圖，尋找符合公司情況的切入點，發現新的商業機遇，強力推進實施，使企業立于不敗之地。

如果說互聯網過去十幾年領導潮流，那么未來十幾年，物聯網、云計算、大數據和人工智能以及它們與行業深度融合產生的機遇將是最大的風口。其典型特征是融合，以及融合帶來的技術創新、商業模式創新和運營模式創新。融合帶來的變革面對的是企業級的應用，講的是行業效率的提升和行業的升級換代，提倡的是可持續發展，因此與互聯網時代的免費模式——流量和贏家通吃，羊毛出在豬身上，即所謂互聯網思維不同。未來幾十年，每個行業都有機會，一定會出現新的各個行業的融合狀元，重塑行業的生態體系。

數字經濟時代的新生產要素

未來將是數據驅動創新的時代。數據將成為“生產要素”并具有極大價值，公司之間的競爭已被動態數字化生態系統的競爭所取代。這場結構性的數字革命，甚至比蒸汽機和電力的引入更具革命性。數字化時代代表了一個前所未有的機遇，幫助企業重新構想和實現業務轉型，因此，企業需要充分重視數據驅動的顛覆性商業模式，了解‘一切皆為服務’是大勢所趨。

在數字經濟時代，數據的重要性和價值毋庸置疑，但是加工和利用數據的能力以及開放的數據生態體系更為重要。怎樣更好的利用數據， 有兩個方面的思考： 一是數據挖掘，二是利用數據對未來進行分析和預測。數據挖掘固然重要，但是我個人更看重的是利用現在的數據對未來進行分析，預測和行動， 它能夠產生顛覆式創新。歷史數據挖掘就像開車需要看后視鏡，看看車后方交通狀況如何，沒有它，開車肯定心中不穩，但是，如果司機只專注后視鏡，那一定也會有問題。司機應該更多地通過車前大窗戶，把車前路況錄入腦中，及時處理，判斷，調整駕駛行為。通過數據對未來進行分析，預測和行動就如同司機通過車窗看前方一樣，它可以對未來商業運營、未來發生的事情做出判斷和預測。

舉例來說，SAP在全球與4500 個城市合作打造智慧城市。每個城市都有自己的特色，每個城市也有各自的挑戰和痛點。怎樣精準地找到城市的痛點，避免面子工程，是解決問題的第一步，也是建設美好城市的最根本出發點。SAP通過DesignThinking(設計思維)和聯合創新思路與客戶一起尋找切入點。有些城市的切入點是交通問題，有些城市切入點是醫療問題， 每個城市訴求千變萬化。而城市最突出的特點是擁有大量數據。例如我們根據現有交通數據，融合包括城市的規劃、人口的變遷、經濟的發展、社區的建設等等因素，把各種各樣的數據維度，統統考慮到一起，建立一個未來的模型，對于未來的交通情況發展做規劃，最后產生一個可執行的方案，主要給四方面的使用者提供服務：第一，城市規劃者，城市規劃局利用預測方案更有效的規劃未來的建設，包括公交車線路設施，地鐵線路的建設等；第二是市民出行，包括突發事件管理；第三是精準的交通運營；第四是城市的可持續發展。在維保方面，某鐵路公司利用物聯網和大數據前沿技術，連接數以百萬計的傳感器，通過對所產生的每年數百TB數據進行實時分析，可在有效預測火車運行狀況的基礎上建立具可操作性的維保建議，而非按照標準計劃實施維保。在醫療領域，通過物聯網、內存計算和商務智能分析、云平臺和移動技術，醫療衛生組織能夠幫助改善患者的生活質量，同時提高醫生對患者重要醫療數據的掌握。

未來的數字化社會將由技術基礎設施、物理網絡平臺、軟件平臺和服務平臺構成，這四層架構再加上智慧型人才，就構成了數字化生態系統。數字化生態系統還將進一步演化為數字化平臺，成為數字化基礎設施的一部分。與這四層架構相對應的分別是智能空間、智能產品、智能數據和智能服務。其中，“智能產品”是數據驅動的經濟轉型的關鍵，因為智能產品產生的數據形成了新商業模式的基礎，從而使得智能服務成為可能，智能服務提供商能夠越來越準確地預測客戶的意愿。在接下來的幾篇文章中，我將與讀者做進一步分享。