很多數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有明確的目標，有些是當作一個 IT 項目，交給 IT 主管負責，有些著重做電商前臺，有些認為是數(shù)字孿生，或者是 AI/ML/IOT 的應(yīng)用。IDC 有個定義個人覺得蠻貼切的, 它認為「數(shù)字化轉(zhuǎn)型是以客戶為中心的業(yè)務(wù)策略」，當然需要技術(shù)賦能。各個行業(yè)與企業(yè)會有不同的關(guān)注方向，每個公司策略當然要公司自行制定，在沒有頭緒或者需要梳理的前提下，這邊建議幾個方法，也是驗證過的方法，可以幫助讀者理清策略方向與業(yè)務(wù)重點。
在大中華地區(qū)，中臺的概念很普遍，如產(chǎn)品中臺、訂單中臺、促銷中臺、數(shù)據(jù)中臺等等。中臺的建立是為了服務(wù)業(yè)務(wù)全渠道前臺，性能可以彈性擴展。在歐美地區(qū)，好像沒有中臺的說法，但2016年 Gartner 發(fā)表的一篇報告 Pace-Layered Application Strategy，似乎有前中后臺的縮影，有異曲同工之妙。這也是公司打造數(shù)字化應(yīng)用的參考架構(gòu)。 ?前臺系統(tǒng) Systems of Innovation
支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新, 靈活性，更改快速，系統(tǒng)周期短。
?中臺系統(tǒng) Systems of Differentiation
打造差異化，產(chǎn)品、訂單、客戶、存貨等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合，業(yè)務(wù)與技術(shù)性能可擴展，支持全渠道業(yè)務(wù)。
?后臺系統(tǒng) Systems of Record
主數(shù)據(jù)來源，要求穩(wěn)定，系統(tǒng)應(yīng)用周期長。
最后要提到的是，現(xiàn)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)賦能免不了AI ML 大數(shù)據(jù)等應(yīng)用，在營銷數(shù)字化已經(jīng)可以跳脫以往手動定屬性、貼標簽的營銷活動，AI 個性化的顆粒度可以到微群（micro segment）甚至個人，做海量的促銷，與線上線下業(yè)務(wù)直接對接。
