數字化轉型是一個復雜但至關重要的過程，以下是一些常見的入手點：

一、戰略規劃

1、明確目標與愿景

企業需要先確定數字化轉型的長期目標和愿景。例如，是提高運營效率、提升客戶體驗、開拓新的業務渠道還是創新產品服務等。

目標要具體、可衡量、可實現、相關聯、有時限(SMART原則)。可以將目標分解為多個階段性的小目標，如在第一年完成線上商城的基礎建設，實現一定比例的線上銷售額;第二年優化線上購物流程，將客戶滿意度提升到一定水平等。

2、評估現狀與差距

對企業現有的業務流程、技術架構、人員能力和數據資產進行全面評估。了解當前企業在各個環節的數字化程度，包括是否有自動化的生產設備、信息化的管理系統、數據分析工具等。

找出與設定的數字化目標之間的差距。例如，發現企業的供應鏈管理還依賴人工記錄和溝通，導致信息傳遞不及時、庫存管理不準確，這就是與數字化供應鏈目標的差距所在。

二、技術基礎建設

1、硬件升級

根據企業的規模和業務需求，考慮升級服務器、存儲設備、網絡設施等硬件。如果企業有大量的數據存儲需求，可能需要投資大容量、高性能的存儲系統，如磁盤陣列或云存儲服務。

對于制造業企業，可能還需要引入先進的物聯網(IoT)設備，如智能傳感器來監測生產設備的運行狀態、產品質量等信息。

2、軟件系統選型與實施

選擇合適的企業資源規劃(ERP)系統、客戶關系管理(CRM)系統、供應鏈管理(SCM)系統等核心業務軟件。

在實施過程中，要確保軟件系統與企業現有的業務流程相匹配，同時對員工進行充分的培訓，使他們能夠熟練使用新系統。可以組織內部培訓課程、編寫操作手冊，甚至邀請軟件供應商的專家進行現場培訓。

三、數據管理

1、數據收集與整合

建立統一的數據收集機制，整合來自不同部門、不同業務系統的數據。

利用數據接口、中間件等技術手段，打破數據孤島，使各個系統之間的數據能夠互聯互通。這樣企業就可以全面了解客戶的行為軌跡，從最初的市場推廣接觸，到購買產品后的售后服務評價等整個過程。

2、數據質量提升

制定數據質量標準，包括數據的準確性、完整性、一致性等要求。例如，規定客戶聯系方式必須是有效的手機號碼或電子郵箱地址，產品規格信息必須完整且符合行業標準。

定期進行數據清洗和驗證，清除錯誤數據、重復數據等。可以通過數據清洗工具和算法，對大數據集中的錯誤數據進行識別和修正。

四、流程優化

1、業務流程梳理

對企業的核心業務流程進行詳細梳理，繪制流程圖，分析每個環節的價值和效率。

運用流程再造的方法，去除不必要的環節，簡化復雜的流程。

2、自動化與智能化應用

引入工作流自動化軟件，實現一些重復性任務的自動化處理。例如，在財務報銷流程中，通過光學字符識別(OCR)技術自動識別發票信息，然后根據預設的規則自動進行費用分類和審批流轉。

探索人工智能(AI)技術在業務流程中的應用，如利用聊天機器人提供客戶服務，或者通過機器學習算法進行銷售預測、風險評估等決策支持。