（一）明确企业战略方向

数字化转型不是目的，而是实现企业战略目标的手段。企业首先要明确自身的战略定位和发展方向，制定科学合理的战略规划。战略规划应遵循 “看九年、规划三年、聚焦一年” 的逻辑，基于企业的使命、愿景和初心，明确未来九年的长远发展目标，规划未来三年的阶段性发展任务，确定当年的具体经营计划。

在面对未来不确定性时，企业可采用 “721” 资源配置原则：将 70% 的资源和精力投入到成熟业务中，确保企业的稳定运营和基本收益；20% 的资源投入到成长性业务中，培育新的利润增长点；10% 的资源投入到未来业务中，关注国家政策导向和行业发展趋势，提前布局具有潜力的新兴领域。

企业应根据战略规划，明确数字化转型在不同业务板块（成熟业务、成长性业务、未来业务）中的发力点。例如，在成熟业务中，通过数字化手段优化流程、降低成本、提升效率；在成长性业务中，借助数字化工具赋能业务创新、拓展市场；在未来业务中，利用数字化技术进行探索和研究，为企业未来发展奠定基础。

（二）确定业务方向

基于 “721” 资源配置原则，企业要进一步明确数字化转型的业务重点。对于成熟业务，要深入分析业务流程中的痛点和难点，通过数字化转型实现业务优化和效率提升；对于成长性业务，要结合业务特点和市场需求，探索数字化与业务融合的创新模式，推动业务快速发展；对于未来业务，要密切关注技术发展趋势和政策动态，开展数字化技术的前瞻性研究和应用试点，为业务规模化发展做好准备。

（三）梳理标准化体系

标准化是数字化转型的基础，没有标准化，数字化转型难以有效落地。企业要对供应链各环节的业务流程、数据格式、技术规范等进行全面梳理，制定统一的标准体系。标准化梳理应遵循 “从粗到细、逐步优化” 的原则，首先建立整体的标准化框架，然后逐步细化各环节的具体标准。

例如，在数据标准化方面，统一数据采集的口径、格式和存储方式，确保数据的一致性和可用性；在业务流程标准化方面，明确各环节的职责分工、操作规范和审批流程，提高业务流程的规范性和效率。通过标准化梳理，为数字化转型提供统一的 “语言” 和 “规则”，确保数字化系统的有效运行和数据的顺畅流转。

（四）制定数字化方案

1. 整体规划方案：企业应结合战略规划和业务需求，制定数字化转型的整体蓝图，明确数字化转型的总体目标、阶段任务、关键技术和实施路径。整体规划方案要具有前瞻性和系统性，考虑到企业未来的发展需求和技术发展趋势，为数字化转型提供长期指导。
2. 年度执行方案：在整体规划方案的基础上，企业要制定每年的具体执行方案，明确当年数字化转型的重点任务、考核指标、责任部门和时间节点。年度执行方案要具有可操作性和针对性，聚焦解决当前业务中的实际问题，确保数字化转型有序推进。

例如，某企业在数字化转型整体规划中提出 “三年内实现供应链全流程数字化” 的目标，在第一年的执行方案中，将 “实现招采业务数字化” 作为重点任务，设定 “电子招投标覆盖率达到 80%”“采购周期缩短 15%” 等考核指标，明确由采购部门牵头，信息技术部门提供技术支持，确保任务按时完成。

（五）数据实时与建模

数据驱动是数字化供应链的核心特征，企业要建立数据实时采集、传输、存储和分析的机制，确保数据的及时性和准确性。同时，要根据业务需求和决策目标，构建科学合理的数据模型，通过数据建模实现对业务的精准分析和预测，为供应链决策提供有力支持。

数据建模要结合企业的考核导向进行调整。例如，当企业考核重点为规模增长时，数据模型应聚焦于市场需求、销售业绩、产能扩张等指标；当企业考核重点为成本管控时，数据模型应关注采购成本、物流成本、库存成本等指标；当企业考核重点为利润提升时，数据模型则需综合考虑收入、成本、费用等多方面因素。

（六）数据治理与迭代

数据治理是确保数据质量和数据价值实现的关键环节。企业要建立完善的数据治理体系，包括数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面。在数据治理过程中，要及时发现和解决数据不统一、数据错误、数据泄露等问题，确保数据的准确性、完整性和安全性。

同时，数据治理不是一次性的工作，而是一个持续迭代的过程。企业要根据业务发展和技术变革，不断调整和优化数据治理策略和方法，更新数据模型和数据指标，确保数据能够持续为供应链决策和业务创新提供支持。例如，随着企业业务范围的扩大和新业务的开展，需要及时扩展数据采集范围，调整数据模型，以适应新的业务需求。

此外，企业还应重视数据安全管理，建立健全数据安全保障机制，采取加密、访问控制、备份恢复等技术手段，保护企业和客户的敏感数据，防范数据安全风险。