数字化转型是寒冬企业的必由之路，但统计数据显示，企业70%的数字化转型最终以失败告终，企业要想在数字化转型中取得成功，需要具备哪些基本要素，结合近两年数字化转型战略落地的项目， 三个核心框架概括为：战略、组织和技术。
1. 战略：数字战略
变革转型对于企业来说一般都是刮骨头，会经历一段比较长的阵痛期，所以想要转型成功，首先需要有来自企业自上而下的战略支持，也就是说，你需要在CEO层面认识到数字化转型的价值，并将数据战略作为企业未来阶段的核心战略规划之一， 运营和其他团队齐心协力执行，障碍重重，最终的项目结果可想而知。通过把握数字化转型（至少表现出认同的支持态度），高管团队才能成名，握着CEO的剑，一路攻坚克难。
2.组织机构：组织基础
在企业管理领域，有一个著名的组织杨三角模型，可以概括为一个企业的成功与组织能力密切相关。 制度、组织、机制等一系列最基本的保障。
组织架构：企业应有合理的组织架构，支持完成从战略到实施的数字化转型的职能部门，如战略分析部、数据研发部、IT软件研发团队等。
cio/cto数字化转型是一流的工程，转型不可避免地涉及到现有组织或流程的转型，而自下而上的转型几乎不可能成功，因此需要战略赋能，否则老师难免会失败。
2.外交官
想要深入了解转型过程中的业务流程和痛点，数据团队不是闭门造车，而是对业务流程和痛点有深刻的理解，所以需要有深厚的数据基础，扮演“外交官”的角色，才能持续深化业务流程， 并且可以判断业务数据可以带来哪些变化，存在哪些数据以及需要完成哪些工作。这个角色最好主要由数据产品经理担任，因为他可以协调组织的不同资源来完成工作。 同时，数据分析师，或者数据仓库的负责人，也可以作为信息的输入和输出参与其中。
3.智囊团
数据分析师主要利用数据分析技术和手段提供最优决策，而算法工程师则依靠AI技术提供更智能的能力，如基于AI的智能调度流程、个性化营销或产品推荐服务等。 数据产品经理主要参与其中，并提供一些业务知识的输入。
4.创始人
数据是数字化转型的基础，没有数据或脏数据，转型过程难免坎坷或面临失败。 数据开发工程师的主要职责是聚合、清洗、处理、处理数据，形成可高度复用的数据资产，持续治理数据，保证数据质量，降低存储和计算成本。 在这个过程中，数据产品经理主要输入数据需求或数据产品需求，提供数据资产建设所需的业务信息输入。
5.建筑师
在数字化转型过程中，在数据采集分析应用过程中，使用数据产品或工具来提高数据应用流通效率，在这个过程中，需要相关的数据产品经理规划设计相应的数据产品，前端工程师和后端工程师进行开发和变现。
流程机制：项目需要有规范的项目管理流程，否则难免会遇到延误、质量问题、成本问题等，一般一些成熟的公司都会有标准的PMO流程，比如定期开会机制，可以用来监督工作进度，监控实施过程定期评审机制等，对操作流程进行评审，优化操作标准等;此外，相应的激励和考核指标（通过设置各级和所有利益相关者的激励措施和KPI等硬约束指标，以提高各方的积极性和工作能力，如KPI和OKR管理制度。
3、技术：数据与IT技术
除了战略思维和组织转型外，数字化转型要达到降本增效的实际效果，还必须有相应的数字化工具或数字化应用开发技术来辅助战略的实施。 数字化转型设计的主要技术通常包括：
数据采集和采集技术：数据是数据和数智化的基础，而对于在线产品和工具来说，数据与数据埋藏有关，而在智能制造等其他一些行业，数据采集是传感器数据采集和同步技术。
大数据存储与计算技术：大数据的4V特性（价值密度低、数据量大等）决定了数据存储和相关任务计算需要大量的服务器资源，因此需要具备大数据集群建设和运维的技术能力。
数据分析和挖掘技术：数据分析一般是指数据分析师的业务分析或业务分析，如SQL、Python等。
数据科学和人工智能能力：数字化转型的高层次阶段是数智化应用，主要利用机器学习和各种算法模型产生业务应用价值，包括统计算法和模型技术的设计开发。
数据安全技术：数据一旦被广泛使用，就意味着数据在阳光下泄露，而数据作为核心战略资产，需要数据脱敏、认证管理等一系列数据安全技术。
IT产品研发技术：在以往的对接项目中，客户不具备前后端技术能力，所有基于数据的应用都依赖于数据团队对应用的输出结果，业务没有办法使用工具进行自助应用。