以下文章來源于極客時間企業版 ，作者三好體驗的
序言
隨著國家政策對數字經濟發展的持續推動，產業的認知已經發生了變化。數字化已經成為一個大潮流，數字化升級與轉型也成為了國家戰略，各行各業都在進行數字化轉型的探索與實踐之中。
在這個背景下，極客邦科技雙數研究院聯合神州信息等各行各業的生態伙伴，共同發布《數字人才發展體系：糧倉模型白皮書》，分享在數字經濟方面的觀察以及在數字人才發展與培養方面的研究和發現，以期幫助企業更好地走上自己的數字化轉型之路。
第一章 數字經濟政策解讀
01
迎接數字時代
2021 年 3 月，國家正式發布了《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》（以下簡稱“綱要”），該文件詳細闡述了未來 5 到 15 年的國家發展愿景和措施，介紹了數字化轉型的內涵和對數字化發展的各方面要求。
“綱要”第五篇就叫“數字化”，第一段開宗明義，就講了什么叫數字化：迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。
“綱要”中提出要“加快建設數字經濟、數字社會、數字政府”，而“數字經濟”是重中之重。最重要的是，“綱要”中也明確提到“加強全民數字技能教育和培訓，普及提升公民數字素養”。在這種時代趨勢下，掌握數字化能力，已經不能算是競爭優勢了，而是會逐漸成為起跑線問題。
2021 年 12 月，國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》是對這一方向的又一次權威闡述。數字經濟被解釋為“是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，是以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態”。
02
數據、工具、網絡
1.數字經濟“底座”政策：數據中心規劃
2020年12月，《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見》出爐，“意見”指出：加強全國一體化大數據中心頂層設計；到2025年，全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局；公共云服務體系初步形成；政府部門間、政企間數據壁壘進一步打破，數據資源流通活力明顯增強；大數據協同應用效果凸顯，全國范圍內形成一批行業數據大腦、城市數據大腦，全社會算力資源、數據資源向智力資源高效轉化的態勢基本形成，數據安全保障能力穩步提升。
緊接著，2021年5月，發布了《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》。“方案”明確：全社會數據總量爆發式增長，構建數據中心、云計算、大數據一體化的新型算力網絡體系，促進數據要素流通應用。支持發展高性能、邊緣數據中心。鼓勵城區內的數據中心作為算力“邊緣”端，優先滿足金融市場高頻交易、虛擬現實/增強現實（VR/AR）、超高清視頻、車聯網、聯網無人機、智慧電力、智能工廠、智能安防等實時性要求高的業務需求。
2.數字經濟“賦能”產業（1）：軟件
2021年12月發布的《“十四五”國家信息化規劃》提到：
● 強化國家數據治理協同，健全數據資源治理制度體系。深化數據資源調查，推進數據標準規范體系建設。建立完善數據管理國家標準體系和數據治理能力評估體系。發展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系。
● 推動政務、電信、金融、醫療、能源、建筑、制造等行業融入國內核心技術生態。
● 到2025年，企業數字能力全面提升，大型企業整體步入集成融合、生態創新階段，中小企業質量效益顯著增強。
● 圍繞企業數字能力建設，構建數字化轉型方法論和數字化轉型標準體系，形成一批實用型配套方法集、工具箱和案例集。制定重點行業領域數字化轉型路線圖，分行業、分能力、分階段推進數字化轉型標準體系貫標，組織開展數字化轉型診斷對標，全面推廣兩化融合管理體系。
● 鼓勵第三方服務機構創新服務方法工具，形成一批集戰略咨詢、管理優化、解決方案創新、數字能力建設等于一體的新型服務機構。
● 到2025年，先進可靠、富有彈性的基礎設施服務體系基本形成，金融業初步實現數字化、智能化，金融普惠性和服務實體經濟能力顯著增強，形成與金融科技相適應的監管體系，為新發展格局提供全方位金融支持。
同時，在《軟件和信息技術服務業發展規劃》里也重點強調：
● 加快突破金融核心業務系統；鼓勵行業龍頭企業聯合軟件企業，協同研發行業專用軟件產品。
● 加強軟件與系統工程方法、程序設計語言、核心算法等基礎研究。發展數據模型和接口標準化，提升系統互操作性、架構開放性和應用編程接口標準化能力。針對軟件研發共性需求，建設基本求解算法庫、組件庫、通用模型庫，推動基礎資源開放共享。
3.數字經濟“賦能”產業（2）：大數據
2021年11月，工業和信息化部印發《“十四五”大數據產業發展規劃》，要點如下：
● 加快數據“大體量”匯聚，強化數據“多樣性”處理，推動數據“時效性”流動，加強數據“高質量”治理，促進數據“高價值”轉化。
● 延伸行業價值鏈。加快建設行業大數據平臺，提升數據開發利用水平，推動行業數據資產化、產品化，實現數據的再創造和價值提升。
● 提升數據思維。加強大數據知識普及，提升全民大數據認知水平。加大對大數據理論知識的培訓，提升全社會獲取數據、分析數據、運用數據的能力，增強利用數據創新各項工作的本領。推廣首席數據官制度，強化數據驅動的戰略導向，建立基于大數據決策的新機制，運用數據加快組織變革和管理變革。
4.數字經濟“連接”設施：網絡
有了“底座”之后，隨著新基建的發展，會提供大量存儲能力、傳輸能力，通過數字的方式幫助所有的數字經濟相關方，把他們整合到一起，所以，連接非常重要。
《“十四五”國家信息化規劃》提到：數字基礎設施體系更加完備。5G 網絡普及應用，明確第六代移動通信（6G）技術愿景需求。北斗系統、衛星通信網絡商業應用不斷拓展。IPv6 與 5G、工業互聯網、車聯網等領域融合創新發展，電網、鐵路、公路、水運、民航、水利、物流等基礎設施智能化水平不斷提升。數據中心形成布局合理、綠色集約的一體化格局。以 5G、物聯網、云計算、 工業互聯網等為代表的數字基礎設施能力達到國際先進水平。
03
標準化和人才
《國家標準化發展綱要》對數字經濟發展非常重要，軟件中的業務標準、數據標準、接口標準對實現平臺經濟、實現高度互聯來講非常重要，如果沒有標準化，每個平臺都是大量地刻制化、每一次升級改動都有可能有很多的重復工作。比如，開放銀行如果接口多且不標準，每次升級都會產生大量且重復的工作量。沒有標準化，就很難改變軟件行業手工作坊的局面，所以不論是企業內部還是行業中，都要實現“標準化”。
《全民數字素養與技能行動綱要》是對于人才培養的重要指引，其中提到了一個新詞叫“數字公民”，提出要終身學習，著力拓展全民數字生活、數字學習、數字工作、數字創新，要培養數字領域的高水平的大國工匠，而且明確要求領導干部轉變數字思維，提高黨員領導干部數字治理能力，并列入黨校課程。在人才培養上多花點力氣才是數字化轉型能夠長期推動并且真正取得成效的保障。
04
小結：數字化轉型指導文件體系
以《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》和《“十四五”數字經濟發展規劃》這兩個文件為核心，加上更具有區域特色的地方政府文件和作為新時代行為規范的法律法規，逐漸形成了數字化轉型指導文件體系。從中央到地方的數字化藍圖是日漸清晰的，資源和行動會更加聚焦。
從這個意義上講，統一規劃不是在限制創造，而是在努力進行“剪枝”。軟件和信息技術服務行業是重要的賦能型行業，也是在《“十四五”數字經濟發展規劃》中少有的發展目標接近翻倍的行業，從 2020 年 8.16 萬億增長到 2025 年的 14 萬億。
第二章 企業數字化轉型痛點分析
從以“綱要”為核心的數字化轉型指導文件體系中可以看到，數字化轉型是一個大目標，它是理念不是概念，更不是舊概念的炒作，而是更加深刻的認知，是我們建設新經濟模式的理念。論證了目標，企業怎么做數字化轉型呢？
我們可以找到一條主線，從戰略轉型到架構轉型到技術轉型，再到業務轉型，我們總結為“數字化轉型四部曲”。企業數字化轉型面臨的重重困難也基本上來自于這四大步，總結起來核心痛點有三個，分別是：戰略不清、架構不明、人才不足，我們一一來看。
01
戰略不清
痛點一：戰略定不出來或是太復雜
合適的數字化轉型戰略不是靈機一動得來的，而是包含了我們對行業、企業、技術的過去、現在、將來，以及對商業大環境、企業小環境的全盤考慮。所以，需要歷史思維幫助我們在較大的時間尺度上理解發展趨勢，需要生態思維幫助我們從環境角度認識企業自身的定位，需要架構思維提醒我們盡可能全面地想問題，要有結構，并且有可執行性。有了戰略方向后，還要能夠用精簡的語言表達出來，保證易讀易懂。
痛點二：戰略停留在領導層面，沒有傳遞給每個員工
數字化轉型戰略不是專給領導用的，企業從上到下都得理解，這也是最困難的部分。數字化轉型不只是企業的轉型，它還是企業中每個人的轉型，是現有的工作者從信息化勞動技能轉向數字化勞動技能的過程，沒有技能的轉變，我們怎么在數字化環境下工作呢？企業都是人組成的，沒有人的轉型，企業的轉型又是怎么完成的呢？
所以，數字化戰略不可能停留在領導層或者中層干部身上，必須全員理解，貫徹到底。而要做到能貫徹，就要求戰略本身要方向明晰、簡單易懂，與員工切實相關，要接地氣，讓員工有參與感、獲得感，而不僅僅是執行命令，當螺絲釘。
痛點三：對戰略本身的完美性太過執著，推進緩慢
戰略是靈活的，所以沒必要追求完美的戰略。戰略做到一定程度就會轉入執行，而且，邊執行邊調整是正常的。其實這就跟作戰一樣，敵人沒有乖乖聽話，行為不符合預期，那戰略戰術、作戰計劃也得調整，快速反饋、快速決策。我們切忌在執行的時候，把它給執行死了、執行僵化了。
02
架構不明
跟信息化相比，數字化轉型有一個非常特別的地方，就是業務和技術的深度融合。像基因一樣，是雙螺旋結構，一個代表你原來行業的業務架構，另一個代表數字化能力的技術架構，這兩條螺旋的有機結合就是企業架構。
要做好轉型，一定要搞清楚企業架構，因為數字化轉型戰略既要能貫徹到底，還能邊執行邊調整，需要依靠企業架構。這里有3個常見的痛點。
痛點一：不能用企業架構來拆解戰略
企業架構是多視角看待企業的，是一種全面、結構化的分析方法，業務和技術的疊加也正是企業架構思考問題的方式。所以，我們可以利用企業架構思維來分解戰略，這樣才能夠把具體的能力要求落實到實際業務活動上，從而讓戰略落地成為可能。
痛點二：不能動態調整企業架構
企業架構是能用來做變動分析的，可以從架構視角評估每個架構組成部分的改動對其它部分的影響。戰略調整最復雜的部分就是這種變動分析，也就是戰略改動一個點，到底影響有多大。有了企業架構，就相當于有了全景視圖，變動分析也就有了依據，可以根據架構做調整的評估和計劃。
痛點三：不能真正打破業務與技術的壁壘，實現業技融合
業務架構最早是 TOGAF 定義的，關注的是企業的戰略、組織結構、關鍵流程等內容。可以說，業務架構是以實現企業戰略為目標，構建企業整體業務能力規劃并將其傳導給技術實現端的結構化企業能力分析方法。
現在，業務架構有能力承擔一個重要任務，就是改進業務架構師工作機制，走到業務人員中間去，把業務架構思維推向業務人員，幫助業務人員進行數字化轉型。
03
人才不足
歸根結底，數字化建設工作都是由人來完成的。現在很多企業都缺乏數字化轉型人才，這個痛點主要表現在以下幾個方面。
痛點一：轉型人才在市場上稀缺，成本高
當我們缺人才時，很多企業都希望通過招聘來解決，比如希望把經歷數字化轉型成功的人才挖過來。但是，數字化轉型成功的企業是極少數，相應的人才也并不多，市場上也并沒有多少選擇。另外，引進人才也不一定和自己的企業環境相匹配。
痛點二：企業缺乏數字人才培養思路，找不到培養路徑
除了人才引進，更重要的人才途徑是自己培養，尤其是培養同時懂業務和技術的復合型人才。但是，現實情況是，復合型人才很難培養。復合型人才，不是單純地把業務和技術知識都學習了就行了，他們更重要的特質其實是結構化的分析和理解能力。而這些能力，需要長期且有結構性的方法才有可能培養出來。
痛點三：企業內數字人才結構調整難
企業可以培養人了，但是培養多少、各個人才分類怎樣占比最科學，這些問題就涉及組織結構問題了。推動數字化轉型工作，很重要的一點就是做好人力資源管理，尤其是人力資源結構調整，這包括怎么設計每個崗位的技能結構、數字化技能要求，業務和技術員工的適當比例是多少，用什么樣的策略完成人員結構調整，這都是很有挑戰性的課題。
第三章 數字化轉型方法論與數字人才糧倉模型介紹
企業數字化轉型的三大痛點告訴我們，想要真正實現數字化轉型確實不易。有一家著名咨詢公司曾在2021 年 1 月發布的一個報告稱，80% 的企業數字化轉型都失敗了。但我們認為，面對數字化轉型不必悲觀，更不必畏難。數字化轉型大家都是剛開始做，還沒有誰是終局的贏家，不用急著談論是非對錯，大家都該創造性發展。
針對以上三個痛點，企業數字化轉型到底應該怎么做？對于戰略和架構問題，白皮書總結了“數字化轉型四部曲”和“數字化企業價值鏈”；對于人才問題，白皮書提出了“數字人才發展體系：糧倉模型”和“崗位梳理方法論”。希望這4大組件，能幫助企業和個人都實現數字化轉型的愿景，將企業從今天的流程型、人工型企業轉變為智慧型、生態型企業。
01
數字化轉型路徑
數字化轉型的流程非常復雜，但并非無跡可尋，它有一定的轉型路徑，即上文提到的“數字化轉型四部曲”：戰略轉型、架構轉型、技術轉型、業務轉型。
數字化轉型應當是自上而下的，所以首先應該是戰略轉型，畢竟轉型要集中大量的資源去推動，必須要先成為企業戰略，才能調動企業的全部力量；接著應該是架構轉型，數字化轉型與以往企業轉型的不同之處，主要在于數字化技術要發揮更大的作用，因此，必須先在管理層面實現業技融合，用企業架構的思路沿著這一方向完成架構轉型，使戰略過渡到對實際工作的指導；最后，就是繼續推動技術轉型和業務轉型，促進業技融合。
架構既是設計出來的，同時也是演化出來的，對于數字化系統，基本上可以說是三分設計，七分演化，而且是在設計中演化，在演化中設計，一個不斷迭代的過程。
數字化轉型既然是整體動態轉型，自然也該用企業架構演化的方式進行全局規劃，其路徑如下圖所示：
02
數字化企業價值鏈
有了數字化轉型路徑，接下來就是抓落實，把事情一件件落地。但是，具體到執行層面，不只是要一件件去做就可以了，關鍵是要有一個整體的能力地圖，來安排和評估我們要做的事情，這樣才有利于實現整體目標。價值鏈就可以幫我們構建完整的能力地圖。
結合下圖，白皮書通過價值鏈分析為企業提供一個可參考的整體性高階數字化轉型方案。
1.設計數字化企業的基本活動
采用 PDCA（計劃 - 執行 - 檢查 - 改進）的循環理念，把大多數企業的價值創造過程抽象為：“客戶洞察 - 產品設計 - 產品實施與服務 - 產品改進”。
面向數字化轉型，這個過程應該從跟客戶的直接交流開始，以對客戶的深入了解為基礎，這樣，企業為客戶提供的就是接近于個性化定制的服務。
這個核心過程是虛實結合的，所以，產品設計會更多地利用虛擬模型開展，無論是有形產品，還是無形產品，都可以基于數據進行相應的模擬。
產品的實施與服務是可以虛實并行的，只不過，并行程度，或者說虛實占比，是有行業差異的。
產品改進也可以大量依賴線上客戶溝通，這才配得上“定制”，所以，改進環節大部分也可以在虛擬空間進行。
設計好主要環節，我們再把能力進行對應的擺放。拆分之后如下圖所示：
2.設計數字化企業支持活動
支持活動一般會被當成中后臺的工作，不過，數字化企業應該會越來越注重整體敏捷性，而整體敏捷性對中后臺的挑戰很大。白皮書將支持活動大致分成“基礎研究”、“環境研究”、“生態運營”、“知識管理”、“組織和人力”、“價值核算”六個環節，如下圖所示：
這里特別強調一下“基礎研究”。基礎研究的成果不是馬上就能應用到基本活動中去的，但是一旦有進展，給產品帶來的特殊優勢也是很明顯的。現在的科技公司都在這方面投入了大量資金，而對于數字化企業來說，科技基因都會增強很多，可以有選擇性地增強這方面的優勢。
3.設計數字化企業外部連接
除了企業內部，我們還得關注外部的影響，國家基礎設施、數據管理、環境管理等方面對企業未來的數字化轉型方案是可能產生很大影響的，競合伙伴也是需要企業在生態運營上隨時考慮的，這些都是企業的外部能力，最后通過價值鏈整合成對客戶的價值輸出。
03
數字人才糧倉模型
當下，社會對數字化人才有了越來越多的共識。從人才定義上，數字化人才不是單指技術人員，而是指“掌握數字化工作技能，并能將這種能力不可或缺地應用在工作場景、為企業和客戶創造價值的人才”；從人才分類上，一般將數字人才劃分為數字管理人才、數字應用人才和數字專業人才。
2022年4月，極客邦科技雙數研究院（數字經濟觀察與數字人才發展研究院）首倡了“數字人才糧倉模型”，結合企業數字化轉型路徑，將共識的三類數字人才進一步細分為更加匹配企業架構的五層數字人才，目的是為企業數字化戰略落地構筑更加扎實的人才體系。在本白皮書中，雙數研究院與各行各業的生態伙伴共同完善了相關內容，并得到了有關行業協會的指導，以生態共創的方式將眾多機構對數字人才的理解結合到一起，我們相信，眾“智”成城，在數字化轉型的初期，結合更多的智慧，發展更有效的生態，才會有更好的轉型結果，培養更出色的人才。
在數字經濟下，企業要想實現數字化轉型，首先要重構企業價值鏈，為了適應大環境，整個企業結構需要重新調整。而結構的改變，其實是規劃和設計層面的改變。但要落地的時候，就離不開技術和業務的改變。
數字人才糧倉模型就是把企業做數字化轉型必須要做的事情作為出發點，對應到需要什么樣的人才、需要哪些崗位能力的變化。
第一層：數字思維管理者
糧倉的頂端是企業戰略轉型需要有數字思維管理者，對應企業的CXO層級，既要有能力確定數字企業戰略、數字企業文化、數字競爭力，還要關心企業的社會責任。這部分人是數字管理人才，主要負責戰略創新。
第二層：數字思維業務人才
在多數企業中，業務人員在企業總人數中往往占絕大多數，也是企業數字化轉型中在人才培養方面，會投入精力最大的部分。這部分人才崗位覆蓋廣泛，從銷售營銷到財務人力等等，他們做的還是原來的專業，營銷還是營銷，HR 還是 HR，但是他們需要提升數字化的思維，就是我們常說的數據思維。同時，還要掌握數字工具的使用技能，要有生態協同的意識，即從思想上和工具能力上都要進行培養，來支撐業務的創新。
第三層：業務架構人才
業務人才具備了數字思維，就會帶來一些新的業務想法，那么如何變成一個可實現的解決方案？這就需要業務架構人才去實現。有的企業很幸運，通過長時間的架構實踐培養出來好的業務架構人才，而有的企業則缺乏這樣的人才，盡管學習是必須的，但在短時間內無法完全通過培訓達到好的成效，最終要通過項目實踐，乃至通過引入咨詢顧問的方式來完成。
傳統企業常常把業務架構團隊列為技術角色。實際上這個角色的人員即便是技術出身，但只要做的事情是業務架構，那么定位就應該在業務側，而且，他們是業務側最難找的復合型人才，這部分人在企業里需要花很長時間進行培養，屬于少而精的生產結構化業務解決方案的專業人才。這是企業架構轉型的第二部分，強調的是設計業務的結構。業務架構師要參與到業務戰略解碼中，并根據戰略和業務側的需求，實現將企業內部業務橫向打通，將外部生態有效互聯的業務解決方案，這就是業務架構師的工作目標。
第四層：技術架構人才
通常來講，IT架構包括應用架構、數據架構和技術架構。通常技術架構人才是技術側稀缺的橫向復合型人才，橫跨多個技術領域，具有技術側的全局思維。這部分人也是靠培訓加實干，靠大量項目經驗的堆積才能養成的，其能力核心集中在技術規劃、技術選型以及技術演進上。
第五層：專項技術人才
這部分人才需要具備兩類能力。一類是軟件工程能力，知道開發體系怎么運轉。開發工作在企業里都是團隊作戰，通常說軟件工程，主要指包含需求、設計、開發、測試、部署、運維的傳統瀑布式開發，或者是敏捷開發迭代的模式，不過很多企業在引入敏捷后，逐步發展成混合模式了。另一類是專項技術能力，包括人工智能、區塊鏈、大數據等。這兩部分疊加起來是專項技術人才需要持續學習提升的部分。
數字人才糧倉模型的五層結構把企業數字化轉型要做的事融合在其中，結合訓、戰體系，能夠隨時產生知識，讓整個教育培養是有邏輯、有目標的，而且業務和技術能力都可以動態調整，從而高效率地支撐企業的數字化轉型戰略落地。
同時，糧倉模型也給出了企業內數字人才的比例參考。從人才比例上來講，如果是科技公司，技術團隊可能占到 60%，甚至有可能到 80%；但是傳統企業要轉型，技術人員現階段如果能增長到20%的水平可能就夠了，其余 80% 其實還是業務團隊。當今企業發展需要的軟件技術越來越多，管理者加上數字思維業務人才和業務架構師，共占到 80%，技術人員總數逐步增加到 20% ，對傳統企業來講還是可以考慮的，至于還要不要更高，就看企業自己的需要了。
最后，結合上面五層人才的介紹，這個模型也強調四大創新，包括戰略創新、業務創新、架構創新和技術創新，這四個創新也是和企業數字化轉型的路徑相呼應的，也即前文提到的“數字化轉型路徑四部曲”，即從戰略轉型到架構轉型，再到技術轉型，最后到業務轉型。
04
崗位梳理方法論
五層數字人才糧倉模型，從人才分類、所需能力以及人才占比等維度給企業提供了建立數字化轉型人才戰略的思路。但是，具體到人才識別和培養上，依然困難重重。
怎樣才能培育出高水平、創新型、復合型的數字化人才隊伍呢？白皮書結合上百個客戶服務案例，發現了一個數字化人才培養方法論中的一個關鍵點，即在梳理崗位體系的基礎上構建崗位技能圖譜，把這個關鍵環節落地了，就能為數字人才的選、用、育、留找到核心抓手。
建設崗位技能圖譜有以下幾個地方需要注意：
1. 要做到分層分級，對崗位能力進行細化，太籠統實際指導價值有限。
2. 逐步迭代，先從最核心的崗位做起，然后逐步分階段推進，這樣做的好處是可以不斷驗證。
3. 人才培養是一個長期工程，需要逐步建立起符合自己公司情況的任職資格能力庫。
4. 利用技能圖譜做人才培養和培訓時，也要注意分層分級，不要吃大鍋飯，要因材施教。
5. 技能圖譜是做好公司知識管理工作的抓手，而不僅僅是一個崗位技能管理工作。
6. 充分發揮團隊內標桿員工的經驗，深度挖掘，積累自己的案例庫。
基于以上方法論，白皮書提供一個架構師的案例供參考。
第四章 數字人才培養規劃及案例
基于崗位梳理的數字化人才的培養，要先明確分層分級的思路。白皮書借鑒了工信部的崗位設計標準，如下圖所示：
白皮書根據對數據經濟發展的觀察和企業轉型中面臨的痛點，結合眾多行業實踐對數字化轉型中出現的一些新能力、新崗位進行了介紹，供企業參考。
01
數字管理人才培養
案例解讀1：企業數字領導力新解讀：企業數字領導力雙星模型
領導力的核心在于影響力，更好的影響力可以幫助企業建立更好的生存環境。
形成影響力的核心在于認知，目前在數字化轉型的過程中，眾多企業困惑于實際的價值與路徑。一些先行者在此過程中，形成了新的競爭優勢，無論是在移動互聯網發展時期備受關注的互聯網企業，還是較早開始持續投入進行長期轉型的傳統企業，都有成功案例成為市場仿效的對象，這些企業對數字化產生了結合自身實踐的認知。
通過考察案例，白皮書發現，“知識型企業”是數字化時代最好的企業名片。有鑒于此，白皮書總結了企業數字領導力“雙星”模型。
在數字化轉型中，企業領導力的核心源自對數字化轉型的認知，只有正確而深入的認知才能引來“志同道合”的伙伴。領導力分成企業內部和企業外部兩個部分，每個部分包括四個層級，各有一種關鍵能力，能力之間相互支持，如同運行在同一軌道上的兩顆行星，所有行星圍繞“數字化認知力”這顆恒星運轉。可以說，“數字化認知力”決定了其他能力的最終效果。
基于“數字化認知力”，企業一定要形成良好的頂層設計力，對數字化戰略形成清晰、堅定的方向。頂層設計力透出到企業外部，其核心是生態構造力，有意識地打造適合企業發展的生態環境。頂層設計力在企業內部向下落實，必然需要較強的組織調整力，來支持組織與戰略的匹配，而戰略的落實、組織的調整，向外透出，則需要伴隨企業的品牌迭代力。
企業打造一個品牌并非易事，但是，用戶需求變化很快，各種亞文化盛行，品牌如果不能及時迭代，不僅已經樹立的品牌形象傳播會有困難，吸收新的用戶群體會變得更難。
配合戰略、組織調整，企業內部需要更多的知識推動數字化轉型，將內外部知識聚合在一起產生“聚變”，是知識型企業的內涵，而知識型企業的外延則是傳播能力，通過更好的敘事傳播力，將企業的知識形象向外傳播，從而擴大企業領導力，也吸引更多知識進來，形成良性循環。
在最終的執行層面，企業內部高層戰略與基層執行之間通常難以避免地會有一個缺口，而執行創新力是彌補這個缺口的關鍵，執行的成功就是領導力最好的背書。面向外部，成功的執行也將提升企業的社會貢獻力，社會貢獻力是企業領導力的外部背書。
上述能力的綜合，是企業在數字時代構建領導力需要持續關注的。每個企業就像一個不同大小的星系，共同組成了數字化時代的“星辰大海”。領導力如同引力線，影響著企業的運行軌跡，每個企業都應當從知識型企業的視角出發，打造自己的數字化領導力。
02
數字應用人才培養
案例解讀2：業務架構師崗位能力“雙六模型”
業務與技術復合型人才的匱乏是企業當前數字化轉型進程中遇到的人才方面最大的障礙。在糧倉模型中，白皮書將其定位于能夠形成結構化解決方案的業務與技術復合型人才，這部分人才在企業架構方法論框架中屬于業務架構師范疇，也是培養業務架構師是最困難的部分，即便是數字化轉型先行者的互聯網公司也感嘆，優秀的業務架構師難以從外部招聘，只能有耐心地內部培養。
白皮書基于企業架構工程實踐，將完整的業務架構師崗位能力劃分為六種思維模式和六種執行能力，也即“雙六”模型，分別是架構思維與系統分析能力、流程思維與流程建模能力、數據思維與數據建模能力、產品思維與產品建模能力、生態思維與軟件工程能力、歷史思維與領導力，如下圖所示：
業務架構師崗位能力的復雜足見其崗位的重要和培養之艱難，但是，對于企業而言，業務架構師可以是一個團隊，進而在成員間分散能力掌握要求。比如，可以分開對流程、數據、產品的能力要求，盡管從實踐出發，數據能力綜合在流程、產品中會更好，但是考慮技能復雜度，可以逐步培養其能力，再進行崗位整合。
對于不同規模的企業，業務架構師培養的初期也可以有不同的起步方式。比如，中小企業根據需求可以聚焦在架構思維、流程思維、流程建模能力、數據思維、數據建模能力、產品思維、產品建模能力上。對于不同能力層級的架構師，學習內容也可以不同，比如初級業務架構師可以先不學習系統分析等內容，隨著職業發展的進階，增加能力學習內容，這些能力搭配方式企業可以根據實際情況設計，“雙六”模型只是給出了作為參考的能力集合。
目前，在一些數字化實踐領先的企業里已經建立起業務架構師職級體系，為其規劃職業發展路線，但是定義尚不統一，有待進一步發展。
案例解讀3：商業銀行理財經理梯隊綜合履職力量化測評系統
這個案例來自于雙數研究院特邀專家劉斌老師。劉老師是商業銀行人才培養體系建設與核心業務關鍵崗位學習地圖構建專家，專注于商業銀行企業大學/行員賦能培訓中心、核心業務關鍵人才培養體系的構建與實施領域。
【項目背景】
數字化時代，商業銀行在數字化變革轉型浪潮之中，零售業務戰略整體深化落地轉型背景下，商業銀行零售業務核心關鍵崗位人才梯隊的專業化、體系化、可持續化良性賦能已成為國內諸多銀行零售業務轉型深化的重要戰略性梯隊人才培養舉措。
案例項目聚焦到銀行理財經理梯隊培養的核心問題：
● 如何在數字化轉型變革浪潮下，與同業相比，理財經理梯隊哪些核心能力素質方面有優勢，在哪些方面存在典型短板不足？
● 理財經理梯隊整體現有專業化能力與履職的人崗匹配度如何？
● 哪些績優理財經理具備未來高可塑性、高發展性潛力？
● 理財經理梯隊精細化、體系化、批量化復制培養的方向和重點是什么？
● 如何通過零售條線理財經理梯隊人才管理和培養體系的建設與升級為銀行核心業務關鍵崗位差異化人才培養奠定堅實基礎？
【項目方法論】
案例中，針對以上這些痛點問題，對此股份制銀行理財經理梯隊進行三大方面的測量與評估：基本信息評估、天賦優勢力和專業履職力，其中專業履職力評鑒包括以下六大子能力維度的評鑒：需求挖掘力、產品應用力、財富規劃力、市場分析力、工具運用力和拓客維護力。
這是劉斌老師獨家版權的項目：商業銀行零售條線客戶經理梯隊綜合履職力量化測評評鑒系統項目。
【項目流程】
【項目成果】
依據銀行理財經理梯隊綜合履職能力各項測評評鑒盤點能力分值，將現有理財經理梯隊按此測評評鑒系統中的六維能力強弱評鑒，分為初、中高級理財經理，并同步優化輸出此股份制總行層面全國理財經理梯隊綜合履職能力等級評定管理辦法。為理財經理梯隊“精選、準入、優育、晉級、任用、留才”等方面的專業化系統化梯隊人才管理與精細化賦能培養奠定堅實的能力數據評鑒基礎。
商業銀行數字化轉型，加速零售條線理財經理梯隊精益化、系統化、分層分類一體化培養，實現體系化精準賦能與落地轉化培養新模式，為助推商業銀行中長期數字化戰略轉型落地與實現，為零售業務高質量，可持續穩健發展提供生生不息的關鍵梯隊人才。
03
數字專業人才培養
案例解讀4：區塊鏈人才培養方案
【背景】
自2019年10月24日，中共中央政治局就區塊鏈技術發展現狀和趨勢進行第十八次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時強調，區塊鏈技術的集成應用在新的技術革新和產業變革中起著重要作用，要加快推動區塊鏈技術和產業創新發展，積極推進區塊鏈和經濟社會融合發展，同時還要加強人才隊伍建設。
人力資源社會保障部發布的關于“區塊鏈工程技術人員”、“區塊鏈應用操作員”新職業目錄及工信部與中央網絡安全和信息化委員會辦公室《關于加快推進區塊鏈技術應用和產業發展的指導意見》，截止目前區塊鏈人才培養已經成為國家高度重視的一項戰略舉措。
2021年3月，教育部公布已通過“區塊鏈工程(080917T)”專業備案的高校新增14所，未來將有更多高校設置區塊鏈工程專業。2021年，區塊鏈技術列入《職業教育專業目錄（2021年）》，正式將高等職業教育專業“區塊鏈技術應用（510212）”和 本科層次職業教育專業“區塊鏈技術（310212）”納入新專業體系。
區塊鏈人才培養方案來自于北京知鏈科技有限公司，知鏈的專家們以“新技術賦能教育”為核心理念，服務中國高校區塊鏈和金融科技人才培養和創新發展。截止目前，已開設區塊鏈工程的高校有22家，開設區塊鏈技術專業的高職有26家，大量高校與職業院校也在計算機專業開設區塊鏈方向。
基于豐富的實戰經驗，知鏈科技總結出了區塊鏈人才培養的具體方案，包括人才分層、人才能力模型和人才學習地圖。
【區塊鏈人才分層】
1. 區塊鏈核心研發崗位：區塊鏈架構師、區塊鏈算法工程師、區塊鏈底層開發工程師等。
2. 區塊鏈實用技術崗位：區塊鏈應用開發工程師、智能合約開發工程師、區塊鏈測試工程師、區塊鏈運維工程師、區塊鏈安全工程師崗位等。
3. 區塊鏈行業應用崗位：區塊鏈金融產品經理、區塊鏈政務產品經理、區塊鏈應用操作員等。
【區塊鏈人才能力模型】
1. 掌握程序設計及算法、數據庫、容器技術、密碼學、網絡技術等方面的基礎理論/基礎知識。
2. 掌握區塊鏈系統應用需求分析與方案設計等技術技能，具有區塊鏈系統應用需求分析與方案設計能力。
3. 掌握區塊鏈應用及智能合約設計與開發等技術技能，具有區塊鏈應用及智能合約設計與開發能力。
4. 掌握基于區塊鏈系統的應用軟件前端與后端開發等技術技能，具有應用軟件前端與后端代碼編寫和調試能力。
5. 熟悉區塊鏈領域相關法律法規，了解區塊鏈產業發展現狀與趨勢。
【區塊鏈人才學習地圖】
1. 融入區塊鏈理論與思維。通過《區塊鏈原理》的課程學習，培養區塊鏈思維與能力，掌握區塊鏈知識與區塊鏈技術特征。
2. 強化專業技術能力培養。建議開設《Go語言程序設計》《智能合約開發》《區塊鏈應用開發》《區塊鏈底層開發》等課程。
3. 深化工程實踐能力培養。建議開設《區塊鏈應用設計》《區塊鏈項目綜合實踐》等課程。
案例解讀5：數據安全人才培養方案
今天，大數據的概念可謂是眾所周知，數據安全也隨著安全意識的提升和《數據安全法》的出臺而凸顯。在國家高度重視和行業內理論與實踐不斷發展的過程中，“數據安全”體系呈現出在繼承傳統信息安全體系的基礎上，更加緊密地與數據管理體系相結合的新態勢。
中電金信研究院在這個領域深耕多年，大數據應用規劃部門總經理李杰博士指出：安全治理建設過程同時也是安全人才培養的過程。以下是李杰老師總結的安全人才培養方法論。
如何培養安全人才，需要“從安全治理的建設過程”和“安全治理建設4個維度”兩個方面來解讀。
從安全治理的建設過程來看，一般以咨詢項目的啟動為突破，在咨詢項目中會按照現況分析、體系設計、體系落地3個階段來進行。咨詢過程中，各個階段都存在大量安全團隊與數據部門、業務部門和技術部門多個崗位的溝通、協調、研判工作；在咨詢結束后，仍需要通過后續不斷的延續工作將體系落地工作深化。這無疑對安全人員的職業素養（綜合性能力+專業性能力）提出較高的要求。數據安全治理人員能力的形成不是憑空出現的，而需要相關人員廣泛深入地參與到安全治理的建設全過程。
從安全治理的建設圍繞的4個維度來看，人員能力本身就是治理建設的一個維度，而組織建設、制度流程與技術工具3個維度，想要實際落地并發揮出實際效果，歸根結底還是需要依靠安全團隊人員能力。
最終，可以得出這樣的結論，即“最好的安全人才培養方式即在安全治理建設過程中培養”。
【安全治理團隊能力（素質）模型和演進】
金融標準《JR/T 0236-2021 金融大數據 術語》將“數據安全”定義為“通過采取必要措施，確保數據處于有效保護和合法利用的狀態，以及具備保障持續安全狀態的能力。”數據安全團隊中成員應具有領導意識、專業技能和通用技能：
對于專業技能，可通過專題性研究和體系化學習不斷深化和全面化。對于通用技能，需要人員自身強化相關意識，通過刻意訓練和實踐逐步提升。所有技能均需要在行業內經過長期的堅持。
由每個個人的能力匯聚為團隊能力，加上團隊負責人的企業級領導意識，進而達到將能力輸出，提高整個機構的數據安全能力/水平，從而逐步和最終能夠具備“保障持續安全狀態的能力”，這就是基于數據安全的團隊能力演進路線。
【某銀行安全治理團隊建設案例】
某行長期堅持自主研發路線，在“數據管理”與“信息安全技術”緊密結合的理念下開展廣泛的安全治理工作并打造與之匹配的能力，鍛煉出一支具有安全治理能力的跨部門團隊。
該行多年來嚴格按照軟件開發規范進行系統建設和數據應用的研發，并在進一步吸收數據治理工作理念的過程中強化數據資產管理，在穩步實踐中形成了具有真正數據管理（包含但不限于數據安全）能力的團隊。
該行技術部門與數據部門有效對接，圍繞數據資產管理，通過逐步開展覆蓋“數據生命周期安全、基礎安全及監測響應”的技術研發、引進和部署，使得技術團隊形成了對數據安全下多場景的有效支撐能力。
“數據管理”團隊與“信息安全技術”團隊緊密結合的實踐經驗和成果，使得這種團隊建設經驗達到業內領先水平。
第五章 數字人才培養平臺建設
從數字化轉型戰略到數字人才培養，冰凍三尺非一日之寒，企業的人才戰略也需要有一個可持續的落地與發展路徑。關于人才培養很多企業都專設了組織架構來做這件事，那么數字人才培養平臺的建設又有哪些新思路呢？
白皮書重新闡釋了KaaS模式，知識即服務。強調知識可以像服務一樣被生產、被發現，也可以參考服務化治理。
這就像 SOA 體系，服務化地創造知識。服務的提供者包括企業和講師，企業本身通過集體創造產生一部分知識；講師基于個人經驗的總結去創造一些知識。消費者包括大多數沒有公開分享知識的個人，作為學習者是主流的消費者；企業同時也是消費者，因為要培養自己的員工。而講師也具有雙重身份，同時也是消費者，他要學習別人給他提供的知識。
在 KaaS 體系里，既有多種服務提供者，又有比較復雜的消費者，同時還有作為運轉的對象知識。讓知識在服務者和消費者之間轉起來，這就是 KaaS 體系。定義好生產者，定義好消費者，定義好知識的創造，定義好知識的發現，定義好知識的使用，這樣整個體系就運轉起來了。
企業在構建自己的平臺時，也要關注內容質量，有指導地生產知識；關注平臺功能，滿足個性化、多樣化的學習需求；做好運營，提升學習效率和效率轉化。
企業應當沉淀數字技術崗位能力模型到KaaS學習平臺中， 平臺應提供結合崗位能力模型的“測學考評”一站式學習服務。在學習前幫助員工進行測試診斷，找到弱項，并據此提供學習建議、匹配學習課程、制定學習計劃與學習路徑。
基于實踐經驗和咨詢，發現企業建設學習平臺的難點不在技術平臺的搭建上，反而是在講師和內容上，以及更根本的問題，比如怎么保證學習效果上。關于這幾個企業普遍關注的問題，白皮書有如下觀點。
01
怎么建設師資隊伍？
一般來說，企業師資隊伍建設主要是兩個思路，聘請外部專家和培養內部師資。第一個思路很簡單，企業根據自己的需求推進即可。第二思路對很多企業來說是有挑戰的。
企業內部師資隊伍建設是一個系統工程。需要結合崗位技能圖譜，把經驗沉淀和傳遞納入到崗位資格能力里。同時，也需要有配套的精神、物質激勵制度。比如，各級管理者，必須有一定量的授課任務；團隊的技術骨干，需要總結自己的工作經驗，并在簡單復盤的基礎上有課程化的能力。
02
怎么生產好內容？
解決了師資的問題，怎么才能生產出好內容呢？這就涉及到內容生產方法論了，主要是課程設計和授課技巧。這兩個里面課程設計是基礎，如果課程設計不到位，講得再好最終效果也是會打折扣的。
課程設計就是尋找從A到B的那條路徑，圍繞學習目標、教學活動、反饋與評估三大模塊，充分調研學習需求、學員情況等外部情景因素，最后得出具體的學習規劃和可落地執行的動作。
以下是可供參考的設計模版，核心也是解決這三個問題：誰來學？學什么？怎么學？
03
怎么保證學習效果？
有了好老師、好內容就一定能保證有好的學習效果嗎？不一定，這時候就需要做學習過程管理了，一個基本思路就是還原線下場景。
那怎么運營一個學習項目呢？白皮書總結了以下經驗：
● 流程上：開營-模塊學習-答疑-總結/復習-結課-考試
● 邏輯上：同學環境、交流環境、競爭環境
● 交流上：個人心得分享、業務研討會、經驗分享會
● 組織上：班主任、課代表、組長
● 激勵上：名次、獎學金、點名表揚、故事分享、證書
● 數據上：學習時長、分享次數、總結字數、業務建議、滿意度
寄語
結語
莊子曰：適千里者，三月聚糧。
知識是個體成長的精神食糧，人才是企業發展的糧倉。
本白皮書解讀了數字經濟政策，梳理了數字化轉型指導文件體系，提供了轉型參考方向。
從企業數字化轉型普遍存在的“戰略不清、架構不明、人才不足”這三大痛點中，體會到了轉型所面臨的困難和挑戰，但同時也看到了希望和機遇。
白皮書總結的數字化轉型路徑四部曲和數字化轉型價值鏈，希望能幫助企業對怎么做數字化轉型這件事做到心中有思路，手中有地圖。
但是，不論是數字經濟還是企業數字化轉型，背后的動力源都是數字人才培養。五層數字人才糧倉模型的拆解，就是幫助企業分析需要哪些人才，人才需要具備哪些能力。有了這些概念，基于崗位梳理的崗位技能譜圖建設方法論就能幫助企業把事情做扎實，各層次的培養方向和案例也才能更有效地啟發和幫助到企業。
轉型非一日之功，企業需要一個長久的人才培養方案，找到數字人才培養平臺，這是一項艱巨的工程，雖不易卻是必經之路，是所有企業可以共識的難而正確的事。
“手中有糧，心中不慌”。愿你的數字化轉型之路能穩步推進，在數字化轉型大潮中，能夠“背靠糧倉，仰望星空”。
附錄
1.白皮書生態共建方
指導單位：工業和信息化重點領域產業人才基地聯合建設機構、中國移動通信聯合會教育與考試中心
主筆單位：極客邦科技雙數研究院
合作單位：中電金信研究院、北京知鏈科技有限公司、甫瀚咨詢、《培訓》雜志、GHR 環球人力資源智庫
支持單位：中國科技體制改革研究會數字經濟發展研究小組、神州信息金融研究院、施耐德電氣、遠見教育、西安交通大學科技園數字經濟創新中心、北郵科技園元宇宙產業協同創新中心、電子工業出版社
特約專家：劉斌、韋瑋、朱穎韶、褚幼鴻
2.極客邦科技KaaS學習平臺模型參考
