从企业的具体运营角度看，互联网时代，传统企业的运营模式将经历三大革命战役：以用户为中心、数据驱动、智能制造。其中，以用户为中心将革了传统企业运营模式的命，大数据（数据驱动）革了企业拍脑袋经营决策的命，智能制造会革了血汗工厂流水线的命，具体如图4-8所示。

传统企业的业务运营转型是一套全方位的解决方案，是以用户为中心、基于大数据和智能制造的系统工程，而不只是一个业务模块、一条自动化的生产线，或者一个电商网站、一堆机器人、一堆智能硬件的建设。下面就分别结合这三点谈一下互联网时代传统企业尤其是制造企业的运营模式是如何进行优化和完善的。

图4-8 互联网时代运营模式的三大核心

1.核心一：重塑以用户为中心的运营体系

“以客户为中心”或者“以用户为中心”的说法并非一个新概念，相反，它始终存在，甚至成为一句耳熟能详的空话、套话。要真正实现这一转型，首先要分清客户与用户的差别，其次要清楚如何真正做到从“以产品为中心”向“以用户为中心”转化。

（1）客户和用户的区别

简单来说，客户是服务的请求方和支付者，而用户是产品和服务的使用者。这个服务或者产品是否能够成功，首先得有人掏腰包购买这个服务，购买这个产品。谁愿意掏腰包呢？那一定是客户，所以“以客户为中心”就是要搞定有决策权力的人，例如，企业级软件系统的客户一般都是组织中的高层领导，但这些领导往往并不使用这些软件，也就是说客户往往并不是直接用户，这就会造成一种状况，一套软件在领导那里认为很好，但最终的用户（使用者）却是怨声载道。但在互联网时代，最终用户的重要性大大提升，很多产品和服务要直接面对最终用户，如果不能满足他们的需求就很难生存。因此，在互联网时代，不能再靠简单的“搞定”领导，而要满足大多数的用户需求。这一变化用周鸿袆的话说就是“客户是一次交易，用户是频繁交易，从客户到用户的转换就是从一夜情到谈恋爱的转变”。因此，互联网时代企业竞争力的关键就变成了如何吸引用户，如何满足用户需求，通过提高用户黏性，最终影响和倒逼客户的决策。传统企业获取用户的核心在于不断地创造与用户的交互点，要尽可能频繁地与用户进行交互和交易，把一次性的买卖变成持续性的联系，让用户不花钱时也能想起来，这也是互联网最具颠覆性的事情，在这方面最成功的莫过于小米手机。

（2）如何实现从“以产品为中心”向“以用户为中心”的转化

对于传统企业来说，价值链是单项、顺序传递的，用户处于价值链的最终环节，最终用户的需求要想传递到企业内部，需要经过漫长的过程，中间会有无数的衰减、变异甚至是错误，快速、准确、个性化地满足客户需求往往是一句空话。但互联网技术为“以用户为中心”提供了技术上的可能，使得用户可以深度融入企业的总体运作之中，驱动企业的业务流程变革。具体如图4-9所示。

图4-9 互联网环境下企业运营模式的转型

互联网环境下传统组织的线性运营模式将受到巨大挑战，向真正以用户为中心转型成为必然。而这种转型将通过纵向和横向的无缝整合最终实现：横向应用互联网技术，从用户需求再到产品设计、制造、物流和服务，实现整个全流程供应链体系的整合；纵向通过物联网技术，从企业到工厂再到车间，最后到每一台设备，每一个人，统统连接为一体。

为了建立以用户为中心的业务模式，需要“外去中间商、内除防火墙”，首先，这种从用户到工厂的直接交易的本质是去中间化，取消了中间商、渠道商等一系列环节，直接让利消费者和制造商。其次，在一个真正且全面以客户为中心的组织中，内部组织也要重新构建，以更快地响应用户的需求。要做到这点，传统企业必须进行痛苦的组织结构调整。

2.核心二：以数据驱动决策和业务创新

互联网模式下运营模式的第二大核心是数据的价值大大提升，数据成为继财务资产、人力资产和知识产权资产之后企业的第四种资产，而且，未来数据资产在企业资产里的价值将会变得越来越重要。

说到数据，过去在企业管理方面也经常被提到一句话“拿数字说话”，但这与今天的大数据环境下的数据已经不同。用友软件董事长王文京认为，新时代数据的地位大大提升，应该用数据驱动企业运营，这种模式下，其数据特征与传统企业有4个层面的差异。^[1]

第一，在时间度上更加实时。原来企业计算的数据都是以年为单位、以月为单位，最多是以周为单位，但是今天最小的时间单元可能是日，然后是秒，然后就是实时，这样一来，企业的管理者可以随时掌握实时的数据，这对企业的经营和管理来说价值巨大。

第二，在颗粒度上更加精细。原来企业计算里的最小单元可能是一个部门或者是班组，但是今天则可以精细到每一个员工的每一个行为，过去在客户层面只能细化到一个地区、一个产品的客户或者一个行业的客户，今天则可以精细到每一个消费者的消费行为。

第三，在覆盖度上更加普适。如今，企业里小到一个会议室的插座都可以成为一个计算对象，它的状态、使用年限等都可以成为企业计算对象。(www.daowen.com)

第四，在价值度上更加智能，数据驱动的企业中，数据是智能的，根据数据能够自动触发很多企业行为，直接驱动企业的经营和管理。

总之，“数据驱动”所体现的是数据的驱动力价值。数据正在驱动着现在，并直接影响着未来。当一个企业的运营基于数据驱动时，它在这个时代就赢得了速度，也赢得了更加精准、更加个性的对于用户的满足，更加个性的对于员工的关怀。因此，全球企业的发展已经进入一个全新的发展模式——“数据驱动的企业”阶段。

所谓数据驱动，就是决策，假如没有最关键的决策，还驱动什么？因此数据驱动本质上就是用数据来决策。决策通常来自于3个不同的方式：感觉、经验和认知。感觉和经验虽然模糊却得来容易，但由于数据的缺乏，决策者常常不由自主地利用这两种方式做出判断，从而很迅速地做出决定。大数据时代，由于数据的完整性和及时性得到大大提升，通过技术的支撑可以实现以恰当的方式随时随地为人们提供信息和全新洞察力，个性化洞察力、感知和响应、高级计划与预测，能够把大数据变成宝贵的信息，呈现前所未知的洞察，也会对企业的决策机制带来巨大影响。

（1）决策主体从“精英式”过渡到“大众化”

互联网时代，企业需要快速的反应和高度强大的执行力，由于市场的高度不确定性，管理层发起的那些自上而下的推动在真正推动起来时往往已经错过了时机。因此，企业的很多创新和变革往往并非是管理层发现的，而是来自执行层面的敏感的嗅觉，这些嗅觉在一些场合下甚至直接影响公司的成败，这就是任正非所说的“让听到炮声的人决策”。因此，基于数据进行决策不能简单地理解为为高层提供报表，而是宏观和微观的结合，即宏观层面上要为高管提供策略型数据，不至于让这个组织进退失措；微观层面上必须为业务执行者提供操作型数据，让他们能够进行准确的选择。在这种情况下，企业决策主体从“精英式”转向“大众化”。

（2）决策过程从“被动式”演变成“预判式”

在互联网经济时代，当前科技正走向跨领域融合，产业界限正在模糊，市场环境瞬息万变，各行业间充斥着大量的结构化与非结构化数据，如何保持竞争力，企业需要不断调整和完善自己的商业战略，为了帮助企业更好地预测未来，提高决策能力，需要充分对当前数据进行分析和挖掘，利用大数据技术，构建采集、筛选、存储、分析和决策的系统，对企业的业务发展、客户需求和商业机会进行预判，制定出面向未来的决策，成为移动互联时代企业塑造核心竞争能力的关键。在社会化媒体中发掘消费者的真正需求，在大数据中挖掘员工和社会公众的创造性，日益成为企业决策的基本前提，也是推动企业决策过程从“被动式”向“预判式”演变的新的决策模式。

因此，通过构建用数据驱动业务的商业模式，企业可以从数据出发，建立结构完备、组织有序、灵活可扩展的数据资源体系，支持跨部门、跨地区资源共享和业务协同，从而成为真正有灵魂的新一代数据中心，对企业意义重大。

当然，大数据并不是一朝一夕就能完成的工作。并不是说，购买了一些机器，组建了一个Hadoop环境，就能称为做了大数据。除了设备上的投资，企业还需要在人员和技术方面进行安排，同时，企业的组织架构也需要进行相应的调整，增设新的岗位去专门进行大数据的分析和研究。大数据的前期准备工作很多，这是一种思维上的变革，切忌急功近利。

3.核心三：以智能制造快速响应用户需求

智能制造是工业4.0下的一次产业技术转型，是在现代传感技术、网络技术、自动化技术及人工智能的基础上，通过感知、人机交互、决策、执行和反馈，实现产品设计过程、制造过程和企业管理及服务的智能化，是信息技术与制造技术的深度融合与集成。

智能制造是制造业发展的必然趋势，是传统产业转型升级的必然方向。当前，人类社会正快速步入以机器人为核心的智能制造时代。以“人机一体”“人工智能”和“智慧制造”为核心的新一代机器人及智能制造技术可能正在悄然推动新一轮工业革命。尽管机器人诞生已有半个多世纪，并在工业领域、服务业领域和特种领域发挥独特优势，但是整体来看，机器人的智能化水平还有待进一步提高，市场应用还有待进一步挖掘。

智能制造的实现是基于互联网技术的渗透和应用，并与未来的先进制造技术相结合，形成新的智能化的制造体系。智能制造在企业中的具体形态是：大数据系统、全球虚拟制造、工业云体系、计算机集成智能设计系统、工艺系统及协同机制、全能制造系统、并行工程、构建全球云物流公共服务平台和第三方支付系统，以及关于云物流数据标准化体系和云物流公共服务平台等。

在互联网、物联网、云计算和大数据等信息技术的强力支持下，智能工业企业可进一步地进行更大跨度的资源集成，方便地实现远程定制、异地设计、协同生产、就地加工与服务，不仅使产品制造模式由批量生产向面向客户需求的定制化、个性化制造模式转变，同时，企业的生产组织模式及商业与服务模式等均发生根本性的变化，可在有效地提高产品服务质量的同时进一步降低产品成本，减少资源消耗。

首先，在产品设计方面，采用面向产品全生命周期、具有丰富设计知识库和模拟仿真技术支持的数字化智能化设计系统，在图形图像学、数据库、系统建模和优化计算等技术的支持下，可在虚拟的数字环境中并行、协同地实现产品的全数字化设计，结构、性能和功能的计算优化与仿真，极大地提高了产品设计质量和一次研发成功率。

其次，在加工工艺方面，广泛地采用加工过程的仿真优化、自适应控制等数字化智能化技术，可以极大地提高各种制造工艺的精度和效率，大幅度地提升整个制造业的工艺水平。

第三，在制造装备及系统方面，智能制造装备、柔性制造单元、数字化车间乃至数字化工厂等智能化生产系统的广泛应用，将大幅度提升生产系统的功能、性能和柔性，以及自动化与智能化程度。

第四，在管理方面，集成应用数字化智能化技术，形成计算机集成制造系统、智能化集成制造系统，甚至于数字化智能化制造企业，可实现产品的全生命周期优化，以及企业的资源最优利用与最佳模式运作，不仅可以有效地提高企业的市场反应速度和产品开发速度，同时可以大幅度地提高制造效益，降低产品成本和资源消耗，使制造业由资源高消耗型和环境高污染型转变为资源节约型和环境友好型，实现绿色制造。