毫无疑问，数字经济时代，数据将成为重要的原材料和生产要素之一，而物联网、云计算、智能算法将成为这一波创新和颠覆的首要推手。

古代先贤提倡“节时于政，与时往矣，与物俱长”，讲的是任何事情要随着形势、地点、时间变化而变化，要与时俱进，具有开明和创新思想。 数字经济时代，对于企业来说，需节时于“政”，与“物”俱长， 需应时而变，及时调整企业战略。适应甚至领导变革决定一个企业是否要成为潮流的追随者还是创造者。毫无疑问，数字经济时代，数据将成为重要的原材料和生产要素之一，而物联网、云计算、智能算法将成为这一波创新和颠覆的首要推手。

数字经济下的商业世界

我们正在见证一个无与伦比的真正的业务创新时代。逐渐成熟的突破性技术和规模化给未来世界带来颠覆性的变化。从计算机角度来看，数字经济时代五大重要技术趋势将重塑未来：

1。超级计算机 – 20世纪的计算机限制成为过去，以SAPHANA为代表的新一代内存计算的数据库和计算技术，与传统计算机技术相比可以快百万倍，从而可以实现商业级别上真正意义上的即时计算。它也使交易数据和分析数据第一次可以在同一个系统完成。这一新技术的诞生使原来不可能实现的算法场景变成可能，并且为人工智能打开了新的创新大门；

2。万物互联 – 随着传感器， RFID等数字采集端以及传感网技术的快速发展，人、机、物的互联发展日异月新，大量数据的产生为新商业机遇的产生带来了坚实基础，万物互联将驱动物、服务、人、知识和资本更加有效的资源配置和新商业模式的创新；

3。云计算 – 以IaaS、PaaS和SaaS为代表的云计算革命浪潮席卷各个行业。云计算将加速时间价值，快速实现业务价值链；

4。智慧的世界 – 我们处在或将面临更加智慧的世界，未来将有更加智慧的产品、更加智能的机器人和更加优越的3D打印机产生，这些将给整个世界带来巨大变化；

5。网络安全 – 在万物互联时代，网络安全至关重要。打造一个安全、高效的安全网络是智慧世界必不可少的要素。这里蕴藏极大商机，也是数据经济时代的重要推手之一。

五大技术推动数字经济的到来和发展，它将渗透社会的方方面面，并将直接或间接导致商业模式、商业运营流程以及工作形式的革新和转型。在数字经济时代，商业模式、商务流程、工作形式都将被重新定义。商业网络和数据驱动型商务将推动商业模式的发展；可预测性软件、驱动型客户互动、优化的供应链将重构商业流程；预测性技术和自主学习、交互技术的应用，以及在数字化经济下建立起的全新的契约形式将带来工作形式的变革。

1。我们熟悉的商业模式发生变化：数字化颠覆不仅只是技术的转换，而是新型商业模式对传统模式的颠覆。数字商业模式使得行业的界线变得越来越模糊，行业最有可能被来自其它行业的外来者颠覆。Under Armour不仅只售卖衬衫和鞋，他们在一个数字化健康平台上连接着3800万用户；Facebook不仅只是社交网络，即使其不生产内容，但依然是世界最大的媒体公司；Uber不是一家传统意义上的出租车公司，它没有自己的车辆，而且在往“城市物流”公司转型，其传递量已达200,000件，几乎是 UPS投递量的两倍。商业模式在数字经济时代将被彻底改变。也可以想象，未来飞机涡轮机制造商以全新的服务模式运营，即不再仅仅销售产品给飞机制造商，而是租赁给航空公司，签订按小时提供动力的合同。

2。商业流程和运营模式发生变化： 随着计算机技术的发展，人工智能广泛应用，企业可以对公司的运营进行预测，分析，干预，从事后处理模式走向事前干预模式。例如SAP帮助一家经营农业设备的全球领先企业将业务从维修故障服务延展到可预测性服务； 通过新一代的董事会决策系统对公司运营实时监控，预测，及时调整经营策略；

3。员工的工作性质和员工期望发生变化。预测性技术和交互技术应用到员工的发展之中，真正实现个性化的自主学习。1:1的雇佣关系可能遇到很大挑战，人力资本的共享成为未来趋势之一。到2019年，美国大约四分之一的劳动力将成为临时性劳工；到 2030年，随着技术的进步，20亿个职位将会消失 – 约占全世界所有工种的50%，与此同时也会有大量新工种产生；2015年至2030年，私人和商用机器人的使用将增长2000%，创造一个$1900亿的市场；78%的员工将意识到在一家数字化驱动或引领数字化转型的公司工作的重要性；目的导向和价值导向的组织将以15:1的比率超越其竞争对手；

适应或者领导数字经济时代的技术变革，将改变竞争格局。到2027年，75%的标准普尔500上市公司将会从名单上消失；96%的营销人员认为基于数据的决策与颠覆性同等重要；到2030年，10%的美国最大的公司将拥有虚拟劳动力。

数字经济时代的新商业机遇

从上述可以看到，数字经济时代，颠覆与商机无处不在，先导者将赢得先机。时不我待，企业究竟该如何抓住机遇，成功转型？

未来的新商业机遇会继续发生在各个行业创新过程中，但是应该看到物联网、云计算、大数据以及人工智能将进一步促进产业间的融合，跨界已是大势所趋，即行业+“物云大智”将孕育新商机。颠覆式的新商业机遇可能更多发生在物联网、云计算、大数据、人工智能与传统行业深度融合的交叉处。传统行业例如医疗+物联网/云计算/大数据/人工智能带来新一代的医疗观，即变病后诊断为病前预测和干预；工业制造+物联网/云计算/大数据/人工智能带来智慧工厂和智慧产品， 即德国提倡的工业4.0；举例来说， SAP利用物联网、云计算、大数据帮助某空气系统技术的全球领先企业转型，从售卖压缩机到售卖压缩空气；帮助某在线碟片租赁领导企业转型，将其办公面积从 5700平方英尺减少到仅12平方英尺。成功的企业通过物联网上的实时信息，运用端到端的技术实现全网络大规模部署，对数据善加分析和利用，打造全新的商业模式。未来发生的变化无处不在，例如未来的汽车行业也许会出现产品设计由谷歌、苹果这样的公司负责，而传统汽车厂商负责生产执行的局面，就像今天的富士康一样。社会分工将在跨越公司界限的更大范围内进行。产业发展如历史洪流般势不可挡，企业想要立于不败之地必须做到及时觉醒并积极转型， 根据自己公司的具体情况制定转型路线图，寻找符合公司情况的切入点，发现新的商业机遇，强力推进实施，使企业立于不败之地。

如果说互联网过去十几年领导潮流，那么未来十几年，物联网、云计算、大数据和人工智能以及它们与行业深度融合产生的机遇将是最大的风口。其典型特征是融合，以及融合带来的技术创新、商业模式创新和运营模式创新。融合带来的变革面对的是企业级的应用，讲的是行业效率的提升和行业的升级换代，提倡的是可持续发展，因此与互联网时代的免费模式——流量和赢家通吃，羊毛出在猪身上，即所谓互联网思维不同。未来几十年，每个行业都有机会，一定会出现新的各个行业的融合状元，重塑行业的生态体系。

数字经济时代的新生产要素

未来将是数据驱动创新的时代。数据将成为“生产要素”并具有极大价值，公司之间的竞争已被动态数字化生态系统的竞争所取代。这场结构性的数字革命，甚至比蒸汽机和电力的引入更具革命性。数字化时代代表了一个前所未有的机遇，帮助企业重新构想和实现业务转型，因此，企业需要充分重视数据驱动的颠覆性商业模式，了解‘一切皆为服务’是大势所趋。

在数字经济时代，数据的重要性和价值毋庸置疑，但是加工和利用数据的能力以及开放的数据生态体系更为重要。怎样更好的利用数据， 有两个方面的思考： 一是数据挖掘，二是利用数据对未来进行分析和预测。数据挖掘固然重要，但是我个人更看重的是利用现在的数据对未来进行分析，预测和行动， 它能够产生颠覆式创新。历史数据挖掘就像开车需要看后视镜，看看车后方交通状况如何，没有它，开车肯定心中不稳，但是，如果司机只专注后视镜，那一定也会有问题。司机应该更多地通过车前大窗户，把车前路况录入脑中，及时处理，判断，调整驾驶行为。通过数据对未来进行分析，预测和行动就如同司机通过车窗看前方一样，它可以对未来商业运营、未来发生的事情做出判断和预测。

举例来说，SAP在全球与4500 个城市合作打造智慧城市。每个城市都有自己的特色，每个城市也有各自的挑战和痛点。怎样精准地找到城市的痛点，避免面子工程，是解决问题的第一步，也是建设美好城市的最根本出发点。SAP通过DesignThinking(设计思维)和联合创新思路与客户一起寻找切入点。有些城市的切入点是交通问题，有些城市切入点是医疗问题， 每个城市诉求千变万化。而城市最突出的特点是拥有大量数据。例如我们根据现有交通数据，融合包括城市的规划、人口的变迁、经济的发展、社区的建设等等因素，把各种各样的数据维度，统统考虑到一起，建立一个未来的模型，对于未来的交通情况发展做规划，最后产生一个可执行的方案，主要给四方面的使用者提供服务：第一，城市规划者，城市规划局利用预测方案更有效的规划未来的建设，包括公交车线路设施，地铁线路的建设等；第二是市民出行，包括突发事件管理；第三是精准的交通运营；第四是城市的可持续发展。在维保方面，某铁路公司利用物联网和大数据前沿技术，连接数以百万计的传感器，通过对所产生的每年数百TB数据进行实时分析，可在有效预测火车运行状况的基础上建立具可操作性的维保建议，而非按照标准计划实施维保。在医疗领域，通过物联网、内存计算和商务智能分析、云平台和移动技术，医疗卫生组织能够帮助改善患者的生活质量，同时提高医生对患者重要医疗数据的掌握。

未来的数字化社会将由技术基础设施、物理网络平台、软件平台和服务平台构成，这四层架构再加上智慧型人才，就构成了数字化生态系统。数字化生态系统还将进一步演化为数字化平台，成为数字化基础设施的一部分。与这四层架构相对应的分别是智能空间、智能产品、智能数据和智能服务。其中，“智能产品”是数据驱动的经济转型的关键，因为智能产品产生的数据形成了新商业模式的基础，从而使得智能服务成为可能，智能服务提供商能够越来越准确地预测客户的意愿。在接下来的几篇文章中，我将与读者做进一步分享。