数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济对我们零售企业来讲、在大幅降低企业经营成本、提高运营效率以及提高消费者购物体验等方面有着巨大的潜力。同时我们连锁零售行业本身就是数据生产大户，只是这么多年来，我们对数据资产的认知、利用、增值一直没有好好开发，守着的宝藏没有发挥出该有的价值！

        数据价值的终极表现是基于大数据的智能化，但不是说在实现智能化之前就没有渐进式的价值跟意义。而且大数据基础建设是一场“马拉松”，而不是“短跑赛”。不是说等到技术成熟了，我们引入一套人工智能的系统或者设备就能够实现企业的智能化转型，这是不现实的。企业必须有“先见”，提前做好数据采集、整理、清洗、存储的基础工作，为后续价值挖掘提供保障。

       稍带啰嗦几句咱们国内零售企业管理的变化情况。零售行业管理体系的发展，相较于生产行业及国外同行业有较大的落差。现在的很多大企业、中流砥柱都是借改革开放东风，借助国内强大的政策优势跟人口红利快速发展起来的。这些企业是我们整个行业的“功臣”，他们经历了行业黄金20年的好时光，同时我们物质生活水平也完成了从“匮乏经济”向“丰富经济”的转型。大部分企业在借鉴国外管理架构基础之上形成了企业自己的文化跟管理体系，这个体系的形成很多是得益于“摸着石头过河”实践出来的。在整体形势有利于卖方发展 的匮乏经济时代，这种“因地制宜”的管理方式是非常有效的。但时至今日我们会清楚的感受到，这些传统的管理方法、营运手段不太灵光了。随着企业管理需求的提高，行业逐步完善管理理论、引入先进管理技术、管理体系是个必然的趋势。而这些在其他行业（如制造行业）相对先进或者成熟的管理体系中，很多管理项目都形成了科学的管理模型跟业绩评价指标，甚至标准的操作规范。企业也只有在建立起这些管理体系架构、评价指标架构、业务流程指导及规范以后，才算有了数字经济的基础。一目前企业中存在的大量的依靠个人主管判断的管理环节，是无法体现出数字化管理代理的价值的。

在零售企业，数据经济达到智能化之前至少可以逐步实现以下几个阶段性目标：

1、风险预警体系；

2、决策支持体系；

3、趋势预测；

4、企业自检体系；

1、风险预警体系的建立

        正如前面所说，要实现数字化的管理升级，必须引入指标化的管理体系。这么说有点外行，实际上是“管理会计”的概念。感兴趣的可以去搜索一下“管理会计”与“财务会计”的区别。简单的讲财务会计反应的是“过去”一段时间内的经营结果，是“过去式”。同时它要遵守严格的会计准则，是按照规定的“科目”走下来的。这个结果更重要的意义在于“向后看”，帮助我们反省、总结以便做好先一步的改善，但是基于这种不具备“现在”及“未来”前瞻性的结果，我们所做的未来改善计划都是主观的，确切的说是在猜测。“我猜这样调整的话下一个财务阶段，报表会好看些吧”。同时这些会计科目跟我们做管理的维度也不一致。

       举个例子，我可以计划未来一家门店人员数量、用工时间、物资配置。当然我做这个计划肯定是出于某个目的，比如说我要改造这家门店的生鲜区域及熟食加工情况。接下来的管控我希望能够知道到了某个时间节点各种预算项目的消化情况以及未来是否需要调整预算的预期，等到财务报表有所反应的时候，黄花菜都凉了。更重要的是，最终财务上显示的是“费用”，还原不到你所关注的工作计划项目上去。话题有点扯远，但我想意思表达明白了。我们需要的是一套基于量化的管理体系，各项工作要基于预算体系，事先定好各个时间阶段的评估指标。

        我们这个行业最大的一个特点就是没有“大事”，但是“小事”特别多。作为管理人员，不可能面面俱到每天检查到每一个小事的进展情况及判断是否有潜在风险，而这恰恰是大数据的价值。计算机就像一个不知疲倦的管家，可以每时每刻都在计算当前实际进展情况与计划之间的差异，根据科学的管理模型判断计划是否有执行风险。数图智能营运管理平台，正是基于这一理论的实践者。“大事必作于细、难事必作于易”，依靠这种缜密的智能化风险监控体系，才能真正的实现未雨绸缪，相对轻松的管理好企业。这个阶段一个非常关键的环节就是“指标化管理体系”的建立。“量化”是精细化管理的前提，同时也是数字化管理的基础。