数字战略大未来
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作者［印度］莫汉·苏布拉马尼亚姆（Mohan Subramaniam）
出版社中译
ISBN9787500173601
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价79元
货号1202841969
上书时间2024-06-10
商品详情
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作者简介
［印］莫汉·苏布拉马尼亚姆（MohanSubramaniam），全球著名战略管理学家，瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD）的战略与数字化转型教授，曾任波士顿学院管理学教授，其研究重点是传统企业的数字化转型以及数字时代竞争优势的新来源。其研究赢得了战略管理学会、美国管理学会、国际商业学会、决策科学研究院和麦肯锡公司的多个奖项。他曾在多家顶尖的期刊上发表论文，如《战略管理杂志》《美国管理学会期刊》《管理杂志》《国际商业研究期刊》，以及《哈佛商业评论》《斯隆管理评论》等。
目录
推荐序一 李纪珍
推荐序二 项兵
推荐序三 徐二明
自序
导言
第1章 建立数据储备：我们能从数字巨头那里学到什么？
· 数字平台的兴起：数据的赋能作用
· 数字巨头的整固：数据的核心作用
· 本章学习要点
第2章 利用数据储备：关于 API，我们应该了解些什么？
· 什么是 API ？
· API 的工作原理
· 数字巨头如何发挥 API 的价值
· 通过内部聚焦发挥 API 的价值
· 通过外部聚焦利用 API 的价值
· 本章学习要点
第3章 传统企业的数字生态系统结构
· 什么是数字生态系统，为什么它们很重要？
· 为什么行业很重要？
· 行业网络
· 从价值链网络到生产生态系统
· 从互补网络到消费生态系统
· 生产生态系统和消费生态系统之间的差异
· 数字生态系统和工业 4.0
· 本章学习要点
第4章 从生产生态系统释放数据价值
·源自生产生态系统的经营效率
·使用产品和用户数据获取进阶经营效率
·利用生产生态系统跨越数字转型的前三个层次
·本章学习要点
第5章 从消费生态系统释放数据价值
·系留数字平台
·传感器数据的属性
·系留数字平台框架
·战略要点
·本章学习要点
第6章？ 数字客户
·扩大传感器在产品中的采用程度
·为什么数字客户不一样？
·数字客户的战略意义
·本章学习要点
第7章？ 数字竞争者
·数字生态系统的竞争动态
·对抗数字竞争者的分析框架
·数字竞争者情报
·本章学习要点
第8章？ 数字能力
·战略目标
·资源
·流程
·战略范围
·建立数字能力
·本章学习要点
第9章？ 迫在眉睫的数据之争
·马萨诸塞州 2020 年投票提案：问题 1
·关于数据力量日益强大所引起的的社会担忧
·塑造数据作用的监管力量
·传统企业该怎么做？
·本章学习要点
第10章？ 数字竞争战略
·数字竞争战略：一个分析框架
·新兴数字生态系统的数字战略推动力
·数字竞争的战略选择
·制定行动计划
·结束语
致谢
译后记
注释
内容摘要
竞争战略是企业战略不可或缺的一部分，传统上，它着眼于在企业涉足的行业市场上建立并维护竞争优势。然而，亚马逊、谷歌、苹果和脸书等少数数字巨头凭借其数字平台驱动的商业模式迅速崛起，形成庞大的数字生态系统并对传统企业实施“降维打击”，使得数字资源产生的大部分价值都被这些新晋的巨头所垄断。面对这种商业价值秩序的颠覆，人们开始质疑价值链驱动的传统商业模式及“五力模型”等传统竞争战略分析方法对现实商业活动的指导价值。从新近发现的数据潜力中受益、充分释放数据的价值由此成为传统企业转型的关键。
在此背景下，本书作者呼吁传统企业改变战略思维，从传统的行业竞争走向数字经济时代的生态系统竞争，借助现代化技术从数据中获取竞争优势。作者为此提供了多个方面的关键知识：对数字技术如何改变现行的数据利用方式的新认识；对把商业环境作为数字生态系统的新理解；形成战略上的新思维方式和框架，以建立数据驱动的优势，在数字生态系统中竞争。此外，本书还为当下企业可能遇到的数据隐私和共享壁垒等问题发出提醒。
精彩内容
推荐序一 李纪珍2023年伊始，全世界都见证了人工智能技术发展的重要里程碑。由美国OpenAI开发的人工智能聊天机器人ChatGPT，在两个月内便吸引了过亿的活跃用户，成为历史上用户增长速度最快的应用程序。其依赖大语言模型（LLM）、超强算力、万亿单词的人类语言数据，带来了颠覆式的人工智能（AI）交互体验，将“数字智人”的大幕缓缓升起。
面临“后互联网的数字智人”时代，人类生活方式、经济运行模式和社会组织形态都将迎来巨大的变革。当人们在线询问ChatGPT哪些职位会被替代，“数据输入和处理、客服、翻译任务、报告撰写和内容生成”是它给出的答案，而人们也预测许多知识型工作者，包括程序员、法律工作者、教师、会计师等十大职业也都可能被替代。那么，企业又将面临怎样的挑战，需要做好哪些准备以应对未来？《数字战略大未来》这本书，为企业家们提供了很有洞见的思考框架，比如以下三个原则：认识数据的新潜力、理解数字生态系统、为数字战略培养新思维。
数据是“数字智人”的血液系统，是数字世界的基础构成，是数字经济的关键要素。2020年，美国、欧盟、中国相继发布数据战略政策，突显了数据的战略价值。即使是传统企业，现在也必须高度重视大数据特性及其价值范式，紧跟数据智能产品服务的大趋势。作者敏锐地提出数据使用方式正在从“偶发性”向“交互性”转变，伴随着物联网传感器、网站浏览跟踪和App端用户互动的普及，智能技术的广泛应用让数据分析与反馈实时完成。这不仅帮助企业动态调整产品服务，还通过“精准个性化”的关联产品实现智能交叉营销，具备彻底颠覆传统的广告营销模式的潜力。产品由此成为用户交互数据的渠道，数据也变身为企业重要的创收来源。
本书还从企业竞争战略的高度，提出面向未来的商业数字竞争战略框架，面对以微软、谷歌为代表的大型科技企业的平台经济模式与人工智能技术的双重优势，企业将通过建立数据驱动型优势，在数字生态系统中开展竞争。本书所提出的“数字变革”的四个层次，清晰勾画出传统商业中相互分离的生产系统与消费系统，如何在数字生态体系中被有机组合为并行、循环体系。产业界可以选择“用魔法打败魔法”的变革战略，以垂直行业数据资源整合的方式，构建数字客户、数字竞争者、数字能力的行业大数据平台。欧盟正在打造行业数据公共空间，如医疗、交通等行业，发挥欧盟工业产业优势，以数据驱动数字化产品服务创新体系，就是书中战略框架的重要案例。
2022年12月19日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出要逐步形成具有中国特色的数据产权制度体系，制定全国统一的数据交易、安全等标准体系，降低交易成本等目标。国家充分重视数据资源的流通与价值发现，为数字化、智能化提供数据源动力。期待这本《数字战略大未来》能帮助更多中国企业提升数字战略意识，抓住数据要素红利，加速数字化转型，让中国从制造大国走向智造强国。
李纪珍2023年3月于北京清华园…………序言
三十多年前，我攻读博士学位时即与竞争战略领域结缘。在那个时候，产业组织经济学对这一领域产生了重大影响。它助力企业在自身行业背景下制定竞争战略。行业特征影响企业的盈利能力，因此，企业必须按照行业力量与自身优势的最佳整合方式进行竞争。这种观点为学者提供了简洁的概念框架和强大的实证检验基础。对于绝大多数依旧遵照价值链驱动这一商业模式的从业者和企业来说，这一观点还为其提供了在各自行业中定位的务实方法，并为他们提供了获取竞争优势的明确指导方针。
到了21世纪初，新技术开始引起我们的注意。尤其是软件的力量变得显而易见，互联网开始改变传统的业务流程。我们注意到数字链接的指数级扩展和数字平台的出现。企业，尤其是科技企业，开始将它们周围的世界视为生态系统而不是行业。
我顺着这些观察到的趋势开始思考：以生态系统而非行业为基础的竞争战略会是什么样子呢？当时的想法很模糊，但我的愿望和目标十分明确：首先，为竞争战略建立新框架，使生态系统具有与主流的行业框架相同的深度和严谨性；其次，使这些框架与绝大多数采用价值链商业模式开展竞争的工业企业相关，而不是仅仅与基于平台商业模式运营的新技术企业相关。
2014年10月，在一次聚会上，我碰巧与巴拉·耶尔（BalaIyer）重逢。我是在即将从波士顿大学战略管理专业博士项目毕业时初识巴拉的，彼时他还是波士顿大学信息系统系的一名“青椒”（青年教师）。这次重逢时，他已经去了巴布森学院，而我留在了波士顿学院。我们对生态系统这一话题进行讨论，彼此间的共识让我们认为有必要把话题进一步深入下去。
从此，我们每周见面两到三次，每次的讨论持续数小时。他从技术角度入手，而我则提供战略层面的观点。我们早期的想法集中于如何在应用程序接口（API）的基础上构建数字生态系统。当时，帮助软件程序相互沟通的API已为技术界所熟知。但在工业界内，API帮助创建新生态系统的潜力并不那么明显。因此，我们发表了几篇关于API对工业企业的战略意义的论文。不幸的是，仅在我们开始合作几年后，巴拉便英年早逝。但他已经播下了宝贵的思想火种，让我得以将其培育成长。
在那段时间，我还在世界各地举办高管教育研讨会。这些研讨会让我有机会向那些具备丰富数字领域经验的高管展示新思维，并利用这难得的讨论机会扩展我的想法。建立竞争战略的数字生态系统框架的关键要素随之开始形成。
我自从开始这项工作以来，数字化产生的动力不断聚集增强。现在，传感器和物联网已经遍布工业世界，数据的力量有目共睹。从行业思维方式转变为数字思维方式也成为如今迫在眉睫的需求。换句话说，竞争战略的新未来已来。
本书为竞争战略的数字化未来奠定了基础。我希望你喜欢阅读它，就像我享受撰写它一样。
…………流程由于战略目标的差异，传统能力和数字能力使用的资源类型不同。同理，它们使用的流程类型也不一样。传统能力所用的流程旨在增强产品实力，表现为职能式和跨职能式的工作规例，这些规例管理着价值链上的各种活动及其相互依赖性。
助推传统能力的流程：职能式和跨职能式规例职能式工作规例反映了特定职能管理的既定流程。它们类似于“套路”，一旦建立起来就会多次重复。销售人员按规定方式拨打销售电话，这是销售职能规例的一个示例。与此不同，跨职能工作规例是跨职能交流的规定方式。它们包括跨职能的产品开发或客户服务团队会议之类的实务，以及为协调跨职能工作而建立的其他同类惯常程序。企业价值链上有一系列职能式和跨职能式工作规例，它们增强了生产和销售产品的传统能力。
规例如何助推传统能力职能式和跨职能式工作规例在许多方面助推传统能力。职能式工作规例增进了职能技能。例如，制药公司的医疗代表有条有理地与医生和医院进行定期接触，这些规例增进了医疗代表的销售技能。同理，严格审查供应商并且系统地、科学地测定材料的成本和质量可以增进采购技能。当相关规例有丰富的资源支持时，这些技能会进一步放大。例如，在强大的品牌、高质量的产品以及知识渊博且积极进取的医疗销售代表团队的支持下，制药公司的销售规例会变得更有成效。同理，大规模运营和大量采购也会强化采购规例的作用。
跨职能规例管理着企业内部跨越职能和单位的相互依赖关系。之所以需要它们，是因为企业需要将多种职能结合在一起，以便管理价值链。任何一种职能都不是孤岛。本章开头提到丰田的示例，该公司需要协调多个职能部门才能产出可靠的产品。丰田用多年打磨的TQM原则指导若干跨职能规例，从而形成产品可靠性方面的能力。
与职能规例相比，跨职能规例要复杂得多。它们更难建立和管理，其因果关系（也就是与能力的联系）更难解剖。战略文献将这种困难称为“因果模糊”。例如，相对于理解TQM规例与产品可靠性之间的联系，理解销售规例与销售能力之间的联系要更容易一些。因果关系的模糊性也使跨职能规例难以被竞争对手模仿。究其原因，竞争对手会发现其很难复制自己知之甚少的流程。因此，跨职能规例不仅可以增强传统能力，而且还可以阻止竞争，帮助企业维持竞争优势。
随着时间的推移，企业逐步完善规例，使之变得更加强势。经验也有助于强化既定规例，进而强化现有能力。如第7章所述，施坦威生产优质钢琴的能力随着时间的推移而不断提高。但反过来说，规例也会导致僵化。职能规例和跨职能规例一旦建立，就很难推倒重来。如第7章所述，规例僵化是施乐等公司被颠覆的一大原因。事实上，与工作规例的固有僵化相关的问题有很多，从而催生了庞大的咨询实践行业，该行业以流程再造等原则为基础。流程再造指导企业不断评估规例，删除不必要的规例，重新配置旧规例，添加新规例，以此注入活力。然而，流程再造并不容易。企业在流程再造方面投入数百万美元后也不确定投资的回报，这种情况并不少见。
总之，传统能力利用职能规例和跨职能规例对价值链活动及其相互依赖性进行管理。这些规例引导不同的价值链资源，以期在生产和销售产品方面取得更好的成果。此种做法符合传统能力的核心目标，即提升产品实力。
助推数字能力的流程：API网络数字能力不同于传统能力，它利用流程引导数字生态系统资源，从而提升数据实力。这些流程服务于多个目的——引导生产生态系统资源的流程可以提高经营效率，它们还可以推出新的数据驱动型产品性能，激发预测性服务和大规模定制的创新方法；引导消费生态系统资源的流程则会产生新的数字平台服务。如第2章所述，这些流程的核心是数据共享和集成机制，它们通过API网络得以实现。我们在第2章可以看到，API利用软件创建了连接各种数据资源的管道。据此，API网络为数据的共享和集成提供了动力，有利于获得更强大的数据结果。
回顾一下，我们在第4章重点介绍了卡特彼勒的多项数据驱动型举措。每台卡特彼勒机器配备传感器和远程信息处理系统，都是数据资源。这些机器生成不同方面的操作数据，如闲置时间、燃油效率、每天的土方移动量、机器位置，等等。合资伙伴天宝帮助卡特彼勒创建了一个复杂的API网络，该网络将来自每台卡特彼勒机器的数据连接到各种不同实体，而实体则将数据用于不同目的。柏克德（Bechtel）是其中的一个实体，作为世界上领先的工程和建筑公司，其旗下有数千台卡特彼勒机器在世界各地的建筑工地上运行。此外，还有大约165家卡特彼勒经销商也属于这类实体，卡特彼勒的各个办公地点则会接收这些数据。天宝总裁兼首席执行官罗伯特·佩因特（RobertPainter）表示：“在非消费领域，各家公司正在寻找具有相关技术领域专长和深厚的垂直领域知识的合作伙伴。这顺应了将整个生态系统纳入流程的趋势，也是各家公司在数字化转型之旅中孜孜以求的。”天宝的API网络向合适的实体提供合适类型的数据，提供方式切合实体所需。柏克德可能想得到整个工程车队的运营数据；经销商可能想得到有关哪些机器需要立即补充备件的数据；卡特彼勒可能想得到多种数据，以期改进产品设计、提供预测性维护服务，或者了解哪些客户可能需要更多机器或更多服务。这样看来，API网络助推卡特彼勒用各种方式创造价值。该公司可以从客户身上创造新的收入，而客户则受益于数据赋能的产品性能和服务。更不必说公司内部经营效率的提高。
在以上示例中，API网络引导生产生态系统资源，从而取得数据驱动型效益。第2章将这种API网络称为内部聚焦，它是传统企业的内部接口和供应链接口。除此之外，API网络也可以引导消费生态系统资源获取数据驱动型效益。API网络将客户家中的惠而浦冰箱和烤箱与Yummly的食谱App连接起来，助力惠而浦提供系留数字平台服务（见第5章）。这种API网络属于外部聚焦，是传统企业的互补接口。总而言之，无论是内部聚焦还是外部聚焦，API网络都反映了企业生产生态系统和消费生态系统之内所有数据共享和集成流程的计划蓝图。
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