走出线性陷阱：重构信息化与数字化的非连续性关系 ——基于范式差异与转型路径的再思考

摘　要：当前企业界普遍沿用“信息化—数字化—智能化”的三步走线性叙事，将传统信息化视为数字化转型的必然前置工程。本文基于战略管理实践、企业信息系统演进及行业案例观察指出：信息化与数字化在问题意识、技术架构与业务范式上存在本质的非连续性差异。传统信息化以“流程固化与事后记录”为核心，而数字化则以“实时感知、机器主导与业务—数据一体化”为特征，二者并非简单的递进关系。文章系统梳理信息化的价值边界与结构性困境，结合零售、制造、农业等领域的典型案例，界定数字化的核心范式，进而提出“分层架构”“增量突破”的转型路径建议，为企业摆脱路径依赖、构建高质量数智底座提供理论支撑与实践参考。

 

关键词：信息化；数字化转型；业务范式；路径依赖；数据治理

 

一、问题的提出：被强化的线性逻辑与实践悖论

 

在政策文件、咨询报告与厂商方案的共同塑造下，“信息化—数字化—智能化”已经成为企业数智化转型的主流叙事框架。该框架默认：

 

* 企业须先完成以 ERP 等系统为代表的“信息化补课”，

* 然后在此基础上开展“数字化升级”，

* 最终迈向以人工智能为特征的“智能化”阶段。

 

这一看似顺理成章的“三级跳”逻辑，在实践中却不断遭遇反例与悖论。

 

其一，后发企业的“跨级跃迁”。

以中国电商平台拼多多为例，该公司成立于 2015 年，以移动互联网为原生环境，直接围绕“消费者—农户”的双边数据构建平台能力，在2023年已拥有超过8.8亿用户，并服务逾1600万农户和新型农业经营主体。

在农产品供应链上，拼多多依托对消费者偏好与农产品成熟周期、物流条件等数据的理解，支持农户“按需种植、计划采收”，而并非先构建一套传统 ERP 型内部管理系统，再在其上“加一层电商前端”。

 

其二，传统标杆的“系统陷阱”。

一些拥有多年信息化积累的大型企业，反而在新一轮数字化浪潮中遭遇系统刚性与变革困境。德国折扣零售商 Lidl 曾投入约 5 亿欧元，引入 SAP 零售解决方案以替换其自研系统，但由于在库存管理等关键逻辑上坚持沿用既有业务模式，导致大量复杂定制，项目实施多年后被迫终止并回退到原有遗留系统。

 

上述正反两类案例表明：

 

信息化是否完备，与企业能否成功开展数字化探索之间，并不存在简单的正相关关系。

 

这也提示我们必须回到信息化与数字化各自的“原点”，重构二者之间的关系认知。

 

 

二、信息化范式回顾：以“流程管控”为核心的工具体系

 

在传统管理语境下，企业信息化的主导目标可以概括为“降本增效、合规风控”。其基础假设是：

 

通过对业务流程的标准化与固化，可以提升组织运行效率并降低经营风险。

 

围绕这一目标，信息化大致形成了以下三项特征鲜明的范式要素。

 

（一）流程固化与 BPR 逻辑

 

典型的信息化建设路径为：

1. 梳理现有业务流程；

2. 开展业务流程再造（BPR），形成“目标蓝图”；

3. 将“理想流程”通过系统配置或程序代码固化为业务逻辑。

 

其核心价值在于：

 

* 通过制度化、标准化的流程设计，实现“原则性”的统一；

* 通过系统强制流转与权限控制，确保业务按既定路径执行；

* 通过单据与日志的沉淀，实现事后的可追溯与可问责。

 

在此意义上，信息化是一套以流程管控为中心的管理工具体系。

 

（二）数据作为业务执行的“副产品”

 

在信息化范式中，数据的角色更多是：

 

* 作为业务执行后的记录凭证，用于支撑跨部门协作与内部管控；

* 为查询统计、报表分析和审计合规提供基础；

* 服务于“做事有依据、事后有证据”的管理诉求。

 

换言之，数据并非业务设计的出发点，而是流程执行之后的“附属物”。

 

（三）离线、静态与“稳态管理”取向

 

无论是早期的单机财务软件，还是后来的集中式 ERP、集团管理平台，其内在逻辑大体一致：

 

* 解决的是组织内部信息不对称与流程不透明的问题；

* 关注的是组织在相对稳定经营环境下的“稳态管理”；

* 多数数据是以事后录入为主的静态信息，缺乏全流程、实时性的业务映射。

 

这为企业夯实基础管理、提升透明度发挥了重要作用，但也埋下了后续转型的结构性隐患。

 

 

三、信息化的结构性困境：系统刚性与数据失真

 

随着市场环境进入高不确定性的 VUCA 阶段，传统信息化范式的局限性日益凸显，主要表现为以下两个方面。

 

（一）系统刚性：变革成本攀升

 

当外部环境、商业模式或组织战略发生变化时，企业往往需要对现有业务流程进行重构。然而在信息化范式下：

 

* 流程一旦被代码和系统深度固化，任何改动都牵一发而动全身；

* 系统改造往往意味着高成本、长周期与高风险，甚至出现“流程要变，系统先瘫”的现象；

* 即便引入低代码平台、参数配置平台、工作流引擎等“柔性技术”，在复杂业务情境中依然难以避免系统重构的高复杂度。

 

案例：Lidl 的 SAP 项目“上不去、下不来”

Lidl 在推进 SAP 零售解决方案时，面对标准软件以零售价格为核心的库存模型，选择坚持沿用自身以采购价格为基础的历史模式，最终导致对标准系统的大量深度改造；随着需求变更叠加项目团队更迭，项目复杂度与成本不断攀升，最终在投入约 5 亿欧元后被正式叫停，企业重新启用原有遗留系统。

 

这一案例典型地反映了：当信息化被理解为“把既有流程一比一搬进系统”时，系统将与流程命运深度捆绑，进而在环境变化时成为转型的“技术负债”。

 

（二）数据失真：基于“录入模式”的内生偏差

 

更为隐蔽但影响深远的问题在于传统数据生成机制。

 

在多数信息化场景中，业务人员的典型操作链条是：

 

1. 先在现实世界完成交易、生产、服务等业务动作；

2. 再在系统中进行对应的录入、提交流程。

 

这种“业务执行”和“数据采集”相互解耦的模式，带来三类结构性偏差：

 

* 时效滞后：数据录入往往滞后于业务发生，难以支撑实时决策与动态监控；

* 质量参差：受主观理解、工作压力与考核方式影响，数据录入的准确性与完整性难以保障，“账实不符”在库存等领域尤为典型；

* 维度单一：受限于录入成本和表单设计，系统多记录交易金额、数量等结果数据，忽略大量过程信息与行为数据。

 

案例：Hershey 的 ERP 上线“甜中带苦”

美国巧克力制造商 Hershey 在 1990 年代末同时推进 SAP R/3、Siebel CRM 和 Manugistics 供应链系统的大型信息化项目，并选择在万圣节销售高峰前夕集中切换。一方面，由于测试不足，系统间集成存在严重问题；另一方面，大量订单与发货数据在新系统中处理不畅，最终导致价值约 1.5 亿美元的订单无法按时履约，季度利润同比下滑 19%，股价大幅波动，该案例也被 CIO 杂志及多家咨询机构视为 ERP 实施的经典失败样本。

 

从数据视角看，这类项目投入巨大，却依然主要依赖“事后录入”的模式生成关键业务数据，对于后续大数据分析与智能决策而言，其数据及时性与完整性基础较为薄弱。

 

四、数字化范式重构：机器主导与“业务—数据”一体化

 

要走出“信息化即数字化基础”的线性思维，必须首先厘清数字化自身的范式内涵。

 

（一）数字化的工作定义

 

本文从技术与管理双重视角，将数字化界定为：

 

以机器主导的数据采集与交互为基础，实现业务过程与数据记录的一体化，通过数据运营驱动业务优化与商业模式重构的运行范式。

 

与信息化相比，数字化的关注焦点从“把既有流程搬上系统”，转变为“围绕数据重构流程与模式”。

 

（二）数字化的三大核心特征

 

1. 机器主导的实时感知

 

   借助传感器、IoT 设备、智能终端、日志系统等，构建“机器对机器（M2M）”与“机器对环境”的自动化采集网络，数据产生于业务动作的发生瞬间，人从“录入者”转变为“协同者”和“决策者”。

 

   案例：Amazon Go 的“Just Walk Out”技术

   Amazon Go 便利店采用计算机视觉、深度学习与多传感器融合技术，顾客通过手机 App 进店后可随意取走商品，系统自动识别顾客与商品的实时交互行为，在顾客离店时自动结算并向其账户扣费，无需传统收银环节。

   在这一模式下，顾客的行走路径、停留时间、拿取与放回商品等全部行为信息，都以机器采集的方式形成连续数据流，显著区别于传统零售中依赖收银小票与人工盘点的“残缺数据”。

 

2. 业务与数据的一体化

 

在数字化场景中，业务的开展和数据的生成是同一个过程的两面：

 

   * 在线招投标、电子合同签署、数字支付等业务，本身即为数据的生成与固化过程；

   * 不再存在“现实先发生、系统后登记”的二次加工，而是形成“数据即业务，业务即数据”的原生一体化形态。

 

   例如，在工业互联网场景下，设备运行参数、质量检测结果、能源消耗数据等，直接通过嵌入式传感器与边缘计算设备实时上云，与生产指令、工艺参数形成闭环。

 

3. 数据驱动的模式重构

 

   数字化不仅提升效率，更为新型商业模式提供可能。

 

   案例：海尔 COSMOPlat 的大规模定制实践

   海尔自 2012 年起探索由“大规模制造”向“大规模定制”转型，其自主研发的工业互联网平台 COSMOPlat，基于“用户全流程参与”和“按需定制”理念，将用户需求数据、设计配置数据、生产制造数据和供应链数据打通，支撑柔性制造与个性化配置。公开资料显示，2017 年 COSMOPlat 平台交易额达到 3133 亿元，定制订单量超过 4116 万单，为 3.5 万家企业和 3.2 亿用户提供服务，被工信部评为“双跨”工业互联网平台，并主导大规模定制相关国际标准制定工作。

 

在上述案例中，平台并非只是“用系统管控生产流程”，而是通过数据驱动“先有用户需求与配置，再反向驱动供应链与制造资源”的新模式，这正是数字化与传统信息化的本质区别所在。

 

 

五、信息化与数字化：互补共存而非线性演进

 

在厘清各自范式之后，可以更为冷静地重构信息化、数字化与智能化的关系。

 

（一）非连续性：不同问题域与价值侧重

 

* 信息化聚焦的是内部流程规范与稳态管理，强调统一规则、可控流程与可追溯结果；

* 数字化聚焦的是外部连接能力与动态优化能力，强调实时洞察、快速响应与模式创新。

 

二者面向的是不同的问题域，服务的是不同的管理诉求，并非严格的前后依赖关系。

 

（二）数据基础的差异与互补

 

* 信息化产生的财务数据、交易数据等，仍然是企业合规管理与经营分析的重要依据；

* 数字化所依赖的，则更多是来自终端设备、用户行为、生产现场等高频实时数据，以及结构化与非结构化数据的综合体。

 

从数据视角看，信息化贡献的是“必要但不充分”的一部分，而非数字化的完整基础。

 

（三）智能化的真实定位

 

在实践话语中，“智能化”常被描述为“三步走”的终极阶段。但从技术与数据逻辑看：

 

* 智能化更多是建立在高质量数字化基础上的算法层与模型层深化应用；

* 如果欠缺实时、全面、可信的数据底座，所谓智能化往往停留在演示工程与局部试点，很难在企业级、产业级形成可持续价值。

 

因此，更合理的理解是：

 

 信息化与数字化是两种可以并行演进、互为补充的建设方向，

 智能化是成熟数字化基础上的功能外溢与能力跃迁，

 三者构成的是一个多维体系，而非单一维度上的“三级台阶”。

 

六、转型启示：从“补课思维”走向“架构思维”

 

在重构认知的基础上，企业在规划数智化转型时，应在以下三个方面完成思维与路径的升级。

 

（一）从“补信息化课”转向“做数字化增量”

 

对信息化基础薄弱的企业，无须先将传统 ERP 等系统做至“完备”，再谈数字化；更应优先将资源投入于：

 

* 靠近客户、靠近收入、能形成数据沉淀的前台业务场景；

* 能打通产业链上下游、形成网络效应的协同场景；

* 能依托数据迅速形成差异化能力的新业务模式。

 

拼多多在农业领域的实践即是一例：通过对消费端偏好数据与产业端供给数据的双向汇聚，该平台能够帮助农户实现更精准的种植和销售决策，这种“面向产业协同的数字化能力”，并不以企业内部传统信息化成熟为前提。

 

信息化建设可以稳步推进，但不应成为数字化探索的“前置门槛”。

 

（二）构建“感知—管理—决策”三层架构

 

从整体架构看，企业可将数智化能力划分为三个层次：

 

1. 感知与执行层（端）

 

   * 由 IoT 设备、自动化产线、智能终端等构成；

   * 负责业务动作的即时执行与数据的原点采集。

 

2. 管理与控制层（中）

 

   * 以 ERP、供应链管理、人力资源管理等系统为主；

   * 承担计划、核算、合规、预算控制等“稳态管理”职能。

 

3. 分析与协同决策层（云）

 

   * 通过数据中台、分析平台与智能决策引擎，实现跨系统、跨组织的数据融合与决策支持；

   * 向前支撑前台业务创新，向后协调后台稳态管理。

 

在这一架构下，信息化系统不再被寄望于“包打天下”，而是作为中间层的关键组件，与上下层形成清晰分工与标准接口。

 

（三）坚持“技术适配”的理性原则

 

在技术选型和投资决策上，应遵循“如无必要，勿增实体”的原则：

 

* 对于可以通过传统信息化手段有效解决的问题（如统一核算、标准流程、基础统计），不必盲目追求“新技术替换”；

* 对于需要实时感知、复杂算法决策、跨组织协同的新型业务场景，则应果断引入数字化与智能化技术，并以此为增量突破口。

 

避免“大马拉小车”的浪费，也要防止“小马拉大车”的超负荷，关键在于技术能力与业务需求的精确匹配。

 

 

七、结语：承认范式断点，才能找到正确路径

 

围绕“信息化是否是数字化基础”的讨论，实质上是对企业在技术与管理演进中路径依赖的反思。

 

如果企业始终用信息化时代的思维与工具，去理解并实践数字化与智能化：

 

* 要么不断在既有系统上“加层贴片”，形成愈加复杂的“系统拼盘”；

* 要么在高投入、低产出的循环中消耗资源与组织耐心。

 

本文的核心观点是：

 

1. 信息化与数字化在问题意识、技术路径与业务范式上存在本质差异，二者之间存在“断点”，而非平滑过渡；

2. 信息化在流程规范与内部治理方面具有长期价值，但并不足以、也不必然构成数字化转型的前提条件；

3. 数字化应被理解为一种“数据即业务”的新范式，智能化则是该范式在算法与模型层面的自然延伸。

 

对企业而言，真正重要的不再是“信息化是否已经做得足够好”，而是：

 

 我们是否敢于承认范式的非连续性，

 是否愿意在保持必要稳态管理的同时，

 用新的架构、新的技术与新的组织方式，

 去建设一个以数据为核心要素的经营与创新体系。

 

走出线性陷阱，承认并善用信息化与数字化的非连续性与互补性，或许正是企业迈向高质量数智化未来的关键起点。