基于數據價值鏈的項目型企業數字化轉型路徑研究
——以華為ISDP變革為例

賴苑苑，王佳偉，寧 延

(南京大學 工程管理學院，江蘇 南京 210093)

0 引言

隨著IOT 技術、云計算、人工智能等數字新技術廣泛應用，企業數字化轉型已成為必然趨勢[1]。國內外眾多項目型企業積極探索和開展數字化建設，以期更好地適應快速變化的市場環境，并利用數字化技術從不同類型數據和信息中獲得洞察力，進而提高項目決策、計劃、風險控制能力，優化組織方式和生產方式，實現業務持續增長。然而，與全社會數字經濟蓬勃發展相比，眾多傳統項目型企業(如施工企業、設計院、造價咨詢企業等)數字化步伐落后于其它類型企業[2]，普遍存在數字化系統不適用于靈活多變的項目組織，以及信息孤島、系統數據不連通、數字化與實際業務融合難等問題[3-5]。如何解決上述問題，實現數字化轉型，助力項目型企業高質量發展，是理論界和實業界關注的焦點。

近年來，企業數字化轉型研究大多以運營導向企業(如制造企業、服務型平臺)等作為研究對象，探討其數字化轉型內涵、建設模式和實施路徑[5]。以項目為驅動的企業根據客戶個性化需求提供非標準化、獨特的產品，其資源安排以臨時性項目任務為載體。可見，非項目驅動型企業，其數字化轉型路徑不能簡單地套用于項目型企業。因此，如何根據項目型企業特點制定數字化轉型路徑值得深入探討。

2013年，Miller&Peter[6]首次提出數據價值鏈概念，此后被廣泛運用于企業戰略變革和數據治理研究。數據價值鏈能夠刻畫數據從生成到知識創造的全生命周期[6, 7]，其本質是一種集成管理思想和方法，強調在數據增值過程中對人、流程和技術的集成管理，以及各利益相關方的活動。這同樣適用于指導企業數字化轉型，通過指導企業進行數據歸集、使用和價值創造，梳理轉型推進過程中的活動。目前，國內外研究大多從企業生產環節出發，討論數據如何與生產要素相互作用，進而創造出新的經濟價值，但較少運用數據價值鏈理論分析項目型企業轉型升級過程。

鑒于產業實踐要求和現有研究的不足，本文重點關注項目型企業數字化轉型，基于數據價值鏈理論視角，以國際大型通信設備商華為技術有限公司(以下簡稱為華為)為研究對象，采用案例研究方法，深入剖析華為基于項目數字化交付平臺(ISDP)的轉型內容。在此基礎上，探討項目型企業數字化轉型面臨的挑戰，構建項目型企業數字化轉型路徑模型，以期對項目型企業數字化戰略轉型理論研究和管理實踐有所啟示。

1 文獻綜述

根據研究目的對相關文獻進行梳理，主要包括組織視角下項目型企業特征分析、企業數字化轉型相關研究，以及數據價值鏈相關理論。

1.1 組織視角下項目型企業特征分析

早期項目管理以進度計劃為主要研究內容，20世紀90年代，學者們逐漸意識到項目的本質是臨時性組織。Lundin[8]指出，臨時性組織具有時間、任務、團隊和轉化性4個主要特征；Burke&Morley[9]進一步將臨時性組織定義為一群相互依賴的組織參與者，為了完成一項復雜任務而組成的臨時群體。第七版《項目管理知識體系(PMBOK指南)》指出，項目是為了創造獨特的產品、服務和成果而進行的臨時性工作。PRINCE2將項目定義為按照一個被批準的商業論證，為了交付一個或多個商業產品而創建的臨時性組織。

學界已認可項目作為臨時性組織的概念，而項目型企業和業主方作為管理項目的相對永久性組織[10]，逐漸成為新的關注點。本文中的項目型企業有別于業主方的項目導向型企業，兩者區別在于：項目型企業是一種以項目為基本運作單元的永久性組織模式，如施工企業、設計院、咨詢公司、ICT供應商等。上述企業的共同點是以承擔和交付項目為核心業務[11]，企業資源調度和經營管理以項目為中心。企業戰略競爭力來自尋求和獲得項目的能力，以及高質量交付項目的能力。業主方是指以運營資產為核心業務的永久性組織，如通信運營商、軌道公司、高速公路投資集團、銀行、數據中心等，其項目全壽命期管理主要分3個階段，即規劃、建設、運營。對于業主方，除關注項目建設外，需要更多地關注運營資產，包括項目商業價值實現和市場業務表現等。因此，項目型企業管理手段并不完全適用于業主方項目管理。項目型企業與業主方企業特征對比具體如表1所示。

1.2 企業數字化轉型相關研究

數字化轉型是指數字技術給企業帶來商業模式轉變，從而導致在產品、組織結構、流程自動化等方面的變革[12]。它是企業與數字技術全面融合，進而提升效率的經濟轉型過程。概括來說，企業數字化轉型具有數字化技術因素、組織內部因素、組織結構、宏觀行業背景和微觀行業環境五大影響因素[13]。

學界通常采用數字化成熟度模型對企業數字化轉型程度進行刻畫，以“成熟”描述企業在數字化轉型過程中的完成程度。2014年，卡耐基梅隆大學的CMMi協會發布企業數據管理能力成熟度模型(DMM)，覆蓋數據資產生命周期全過程，基于數據管理策略、數據治理、數據質量、數據運行、平臺架構、支持流程六大核心過程對企業進行評估。2020年，中國信息通信研究院發布首個企業數字化轉型成熟度模型(IOMM)，包括技術平臺、流程規范、組織人員、服務運營四大象限。華為公司提出ODMM(Open Digital Maturity Model)，以此度量企業數字化程度。此外，針對具體行業的數字化成熟度模型相繼被提出，例如用于通信行業的TM Forum Digital Maturity Model (DMM)。

現實中，各行業都經歷著數字化轉型，整體表現出服務業快于制造業，而制造業快于農業的進程差距[14]。現有數字化轉型研究基于轉型路徑構建理論模型，研究對象大多為運營導向型企業(例如傳統制造型/服務型企業)。例如，Gastaldi等[15]討論醫療保健領域數字化轉型的3條互補路徑；董曉松等(2021)基于企業價值維度，通過仁和集團案例研究，提出制造業數字化服務轉型路徑。部分研究從項目層面探討數字技術在項目管理中的應用，例如Kozarkiewicz[16]研究數字化轉型對項目過程和管理方法的影響，但鮮有研究聚焦于企業層面，分析項目型企業數字化轉型路徑。

1.3 數據價值鏈相關理論

數據價值鏈是數字經濟時代下，在企業價值創造活動中產生的新理論，是對價值鏈的進一步發展，能夠反映數據在價值創造中的意義[17]。Porter[18]在《競爭優勢》中提出價值鏈概念，即價值鏈是由企業設計、生產、銷售等一系列生產活動，以及相關輔助活動共同構成的體系。隨著網絡經濟發展，Rayport&Sviokla[19]在價值鏈的基礎上提出虛擬價值鏈概念，認為對于由信息構成的虛擬世界，企業需要通過虛擬價值鏈開展價值創造活動。此后，學者們構建了知識價值鏈模型，它由知識管理基礎和知識過程管理構成，能夠反映信息、知識、數據等虛擬價值鏈對企業管理的優化[20]。

在價值鏈理論研究過程中，數據、信息、知識等非實物性資源逐漸被學者們所關注。在此基礎上，Miller&Peter[6]于2013年首次提出數據價值鏈概念，并將其劃分為數據發現、集成和探索3個主要過程。此后，有學者認為，數據價值鏈可以擴展為4個環節，即生成采集、分析處理、存儲計劃、應用及可視化[21]；Faroukhi等[7]認為，數據價值鏈涵蓋從數據生成到知識創造的全生命周期，是逐步完成數據價值提取的可重復過程；李曉華和王怡帆[17]提出，數據價值鏈價值創造受顆粒度、鮮活度、連接度、反饋度、響應度和加工度等6個主要因素影響。經典數據價值鏈模型[6]如圖1所示。

圖1 數據價值鏈模型Fig.1 Data value chain model

企業數字化轉型可以看作是企業數據價值鏈能力重塑過程。Lucas 等[22]提出，數字化轉型是指由轉型數字化技術促成的轉型；Jafari-sadeghi等[4]認為，企業數字化轉型能夠加速數字化技術開發和利用，從而基于數據進行價值創造。在企業數據價值鏈中，輸入的項目原始數據經過組織、集成、分析，最終輸出為企業有價值的管理決策，而數字化轉型涉及價值鏈各環節的改造[23]。因此，數據價值鏈可以從全面、動態視角出發，審視企業數字化轉型中數據這一關鍵要素從歸集、有效使用到價值創造的流程[24]，進而識別核心價值創造環節與可能存在的挑戰，并針對重點部分加以指導。

綜上，從以往研究可以發現：①項目作為臨時性組織概念已被學界廣泛接受，而項目型企業作為相對的永久性組織，以承擔和交付項目為核心業務，同時關注企業和項目兩個層面的管理問題，呈現出與一般運營導向企業不同的特征；②數字化轉型已成為各行業改革的必然趨勢，但在實踐中項目型企業數字化進程相對落后，同時項目型企業數字化轉型理論研究明顯不足；③數據價值鏈是數字經濟時代下探究企業價值創造過程的新視角，聚焦于某一具體行業/企業戰略轉型過程，對數據價值鏈進行定制化分析，具有一定的理論意義和實踐指導價值。

2 研究方法

2.1 方法選擇

本文探究項目型企業數字化戰略轉型，重點關注轉型的挑戰及路徑，采用探索性單案例研究方法，主要原因如下：首先，企業數字化轉型挑戰及實施路徑具有歸納性和探索性特征，適用于案例分析法[25]；其次，項目型企業數字化轉型涉及業務、技術、管理等因素的變革及交互影響，案例研究方法能夠從復雜現象中發現規律，挖掘其隱藏的理論邏輯，便于歸納和呈現多構念間的相互關系[26]；最后，考慮到現有文獻對項目型企業數字化轉型過程及挑戰的研究不足，在研究新的主題領域時，相較于雙案例和多案例研究方法，單案例研究方法能夠更好地對案例進行深入、系統的分析[27]。

2.2 樣本選擇

根據理論抽樣原則，考慮案例選取需具有一定的稀缺性、啟發性特征[28]，本文選取國際大型通信設備商華為公司基于項目數字化交付平臺(Integrated Service Delivery Platform，以下簡稱ISDP)的數字化轉型過程進行探索性單案例研究。華為是全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施和智能終端提供商，多年來，在戰略層面采取以項目為中心的管理模式，強調項目是最小的經營單元，在營銷、銷售、研發、交付、變革和基建等業務部門全面采用項目管理模式，以提高運營效率。據2020年華為公司數據顯示，公司管理著18萬個項目，全球交付數百萬站點，大型項目數量仍在增長。為解決業務場景復雜、項目規模龐大等難題，華為公司全球技術服務部(GTS：Global Technical Service)于2014年開始建設ISDP，旨在實現項目管理數字化轉型，培育項目數字化交付能力。2015年，華為基本實現項目數字化交付功能，企業項目管理體系從原來的項目管理專業化體系發展為主動改進的數字化項目管理體系，并朝著驅動產業發展的項目管理體系演進。2019年，華為完成IT平臺微服務化改造并對外開放API，公司將ISDP的使用權限開放給華為項目分包商和業主方(全球運營商)，進而延伸到非通信行業，包括煤礦、電力、能源、交通、礦業等，實現企業數字化產品能力溢出和價值外化。

簡而言之，華為公司通過ISDP變革突破非數字原生項目型企業轉型瓶頸，取得了良好的成效，是項目型企業數字化轉型成功的典型案例，轉型內容和細節可以作為理論構建的重要依據[28]。因此，華為公司基于ISDP的數字化轉型實踐符合單案例研究樣本選取標準。

2.3 數據收集與分析

本研究采用三角測量法，從多個信息來源進行案例分析，相關案例資料收集主要包括：第一，實地調研。通過對華為公司項目數字化交付平臺變革項目的內部人員、項目經理、項目管理部門主管進行半結構化訪談，獲取第一手資料。第二，資料補充。收集和整理華為公司相關書籍、華為公司網站信息、新聞報道、專業雜志、期刊文獻等二手數據。上述數據均經過復核，并進行交叉核對，資料收集情況如表2所示。

表2 證據來源統計結果Tab.2 Sources of evidence

對獲取的資料進行整理后，分3個步驟進行資料編碼[29]。

(1)對原始數據資料的開放式編碼。采用描述式編碼方法，圍繞項目型企業數字化轉型面臨的挑戰及轉型過程，對原始資料進行分類，形成具有可靠性、便于瀏覽和比較的數據塊。在上述過程中，梳理華為公司項目管理數字化轉型敘事線及關鍵時間節點，同時明確項目數字化轉型背景、困境和最終結果。開放式編碼順序為：訪談資料編碼為E1-概念編號，例如E1-1，是指E1訪談資料中所抽取的第一個概念；檔案記錄編碼為E2-概念編號，公司文件編碼為E3-概念編號。表3為部分編碼過程。

表3 原始資料編碼過程示例Tab.3 Examples of coding process for initial data

(2)對第一階段獲得的數據塊進行主軸式編碼。將具有相同屬性或類似表達內涵的代碼歸納為二階主題，初步建立各類屬間的關聯。結合數據價值鏈與項目組織理論，形成數據與理論間的聯系，提煉出的主范疇如表4所示。

(3)在二階主題基礎上進行選擇式編碼。根據所形成的二階主題與關聯關系，確定項目型企業數字化轉型路徑核心范疇。在數據價值鏈視角下，歸納華為公司項目管理數字化轉型內容，融合數據發現、數據集成、數據探索等價值創造環節的故事線，構建項目型企業數字化轉型路徑框架。特別地，通過“數據→關系→框架”迭代推理過程，識別出新涌現的理論觀點和邏輯關系。結合不同來源數據對結論進行反復驗證和比較分析，提升項目型企業數字化轉型挑戰相關解釋的可重復性，以及項目型企業數字化轉型路徑框架的合理性。

表4 主軸式編碼形成的主范疇Tab.4 Main categories formed by the axial coding

3 案例分析

在進行數字化轉型前，華為通過電話、郵件、電子表格等方式對項目數據進行收集、整理和監控，結果發現，現有項目數字化水平難以提升客戶滿意度，也不能滿足公司業務高速發展和經營精細化要求，具體表現在：第一，使用數據管理項目的能力不足，數據不能及時、真實地反映業務情況。例如。項目數據來源多樣化，項目數據存在重復采集、不完整、不標準等問題。第二，項目管理活動自動化、集成化水平，以及協同性程度較低，企業內不同部門、業主方、分包商之間難以實現協同管理[30]。

隨著經濟社會從傳統技術經濟范式向數字經濟范式轉變，華為所在行業的產品形態、服務方式、競合關系等產生重大變化，從而導致項目需求發生改變(趙昌文、許召元，2021)。因此，華為亟需準確了解市場需求信息，提升客戶滿意度，實現精細化經營，構建共贏的分包資源生態，增強核心競爭力。同時，移動互聯網、大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術應用， 使企業數字化變革成為可能。華為乘勢尋求轉型，籌劃突破，具體而言：提升項目管理能力，實現企業集約化經營；增強精益運營能力，達到敏捷快速的響應速度；改善資源配置能力，獲得更高的經濟效益；培育生態協作能力，實現協同價值創造[31]。

在內部管理能力提升需求和外部技術環境壓力下，華為于2014年2月開始實施項目數字化交付平臺(ISDP)變革項目，旨在通過打造項目管理與集成作業IT平臺，實現項目數字化交付，破解企業項目管理難題，提升組織管理能力。

在數字化轉型過程中，由于經營活動與非項目型企業具有顯著差別，因而華為項目管理面臨一系列數字化轉型挑戰，主要表現在數據資源挑戰和組織管理挑戰兩個方面。因此，解決上述問題，成為華為實現數字化轉型的關鍵。那么企業如何破局？通過調研發現，在ISDP變革項目中，華為充分利用新技術，以數據和專家經驗為核心，以項目數字化交付平臺為載體，實現企業數據價值鏈升級和項目管理能力迭變。以下內容圍繞華為項目管理數字化轉型挑戰、數字化轉型兩個部分展開。

3.1 轉型困境：組織管理與數據資源雙重挑戰

在內外因素驅動下，華為公司項目管理存在數字化轉型的迫切需求，項目管理部門在數字化轉型過程中面臨與大多數項目型企業相似的問題。本研究從組織管理和數據資源兩個角度，根據所收集的案例資料梳理出由項目特征導致的數字化轉型挑戰，如圖2所示。

圖2 項目型企業數字化戰略轉型面臨的挑戰 Fig.2 Challenges faced by project-oriented enterprises in digital transformation

3.1.1 組織管理挑戰

(1)管理規范化程度低。項目型企業產品，即項目具有獨特性、一次性、外部環境變化快、人員動態性強等特征。相對于一般運營導向型企業，項目型企業對管理的要求更高，不同業主需求滿足難度更大。多位華為項目管理經理在訪談中提到，華為要提供更加靈活的項目交付模式。因此，由于難以在一個可控、普適性框架下實現項目運行和管理，項目型企業在進行轉型時，缺乏完整、標準的管理體系和評估反饋系統。

(2)集成管理水平低。項目開始時需要建立項目組織，結束時解散，項目組織中成員及其職能在項目執行過程中是動態變化的。因此，不同職能、不同專業的員工難以形成長期、穩定的聯系，人員流動和分散會阻礙管理系統形成優勢互補，進而降低管理整體性，在企業內部形成信息孤島，最終導致數據價值無法被完全釋放。另一方面，項目通常涉及多方參與主體，例如華為ICT項目中的業主方、承包商、合作伙伴。從系統角度看，多方參與主體應被納入集成管理范圍，但由于各主體所在組織和利益訴求不同，導致集成化管理難以實現。

3.1.2 數據資源挑戰

(1) 數據可比性差。項目型企業業務主體是基于客戶需求驅動的獨立項目，與運營導向企業(例如傳統制造企業)從事重復性生產活動不同，項目型企業完成的項目是獨特的、一次性的。在華為交付的項目中，不同項目數據、時間屬性、數據源等差異顯著。在ISDP變革前，項目管理數據標準化程度低，數據可比性差，預測分析與知識提取難度大，給企業數據價值挖掘帶來挑戰。

(2) 信息流失嚴重。項目組織具有臨時性，例如華為項目經理在項目開始前會組建項目團隊，項目結束后解散團隊。由于項目參與人員具有流動性，項目經驗和知識信息流失嚴重，知識散落在企業各系統，缺乏統一管理。多樣化知識作為項目型企業創新的重要基礎[32]，對企業優化轉型具有重要價值。因此，在數字化轉型過程中，項目型企業需要采取有效手段實現知識系統化管理，挖掘員工隱性知識，提高自身競爭力。

(3) 數據動態變化。隨著項目深入推進，工程造價等項目數據發生動態變化，在實際場景中，項目團隊常常為了加快項目進度，不重視過程數據動態采集，無法確保項目數據的及時性(timeliness)和準確性(accuracy)[33]，導致在項目成本、質量、進度等方面產生控制偏差。因此，這部分數據的潛在價值不可忽視，企業要充分利用數字化技術實現項目動態數據資料存儲、共享、查詢、分析等。

(4) 數據污染。在企業數據采集過程中存在無用數據、劣質數據或重復數據，會對數據資源收集、開發和利用造成干擾，從而加大數據篩選、甄別難度。由于項目動態性，早先數據尚未進行充分核實，很快就被新的數據所覆蓋。同時，項目運行工期非常緊張，項目成員關注趕工期，對原始數據收集和存儲往往不夠重視，存在大量事后補數據的情況。

(5) 數據不完整。華為公司在數字化轉型前，對于點多、線長、面廣、動態性、多環節、多工種大型施工過程，現場人工信息記錄、采集難度較大，容易造成數據記錄不完整、數據傳遞不及時等問題。因此，企業亟需通過數字化轉型提升項目數據自動采集能力，并對數據錄入質量進行嚴格控制，確保所錄入數據及時、清潔、完整[29]。

3.2 項目管理數字化轉型內容

針對以上數字化轉型挑戰，華為分別采取不同的應對策略。從數據價值鏈視角看，在數據發現階段華為通過構建數據紐帶充分融合項目相關數據，在數據集成階段對數據進行分解與有效編碼，結合不同應用場景，調用企業數據湖中的不同數據實現主題聯接，充分利用各類數字技術提高數據價值創造能力，進而在項目團隊、企業和生態層面創造更多價值。數字化轉型內容如圖3所示。

圖3 華為基于ISDP變革項目的數字化轉型內容Fig.3 Huawei's digital transformation content based on the ISDP transformation project

(1)在數據源層面，采用開放系統API、定制交付界面、構建華為數據湖等方式融合全域數據。對外，華為ISDP提供開放的API(Standard API)，實現客戶、合作伙伴、華為三方系統互聯互通。華為針對大型業主采用“標準化+定制化”交付方式，基于項目數字化交付平臺構建定制化交付界面，以融入業主工程全生命周期體系，形成業主—華為公司數字紐帶。對內，華為多個業務領域(如財經、供應、人力、銷售等)數字化平臺依賴底層數據湖實現彼此連通，從而完成項目中不同業務數據快速抽取和調用[34]。同時，華為公司制定數據入湖的標準流程規范，項目數據資產被要求入湖已成為基礎性工作。

(2)在數據層，構建業務與數據相結合的全生命周期管理體系，并定義數字化交付指標字典，以此度量業務表現。根據項目管理生命周期，華為對項目數據進行管理，將各階段劃分為分析項目、規劃項目、建立項目、實施項目、關閉項目和維護階段，從而確保數據管理的連貫性、可兼容性、業務匹配性。此外，華為會實時度量數據覆蓋率和數據采集及時率，并通過數據運營對數據消費進行循環改進。在規范項目交付業務數據方面，華為公司在借鑒行業運營度量標準APQC, COBIT, ITIL等的基礎上，結合自身業務特點，從成本效用、人員生產效率等7個維度構建交付領域指標體系，形成一套標準數字化交付指標字典，以此度量數字交付資產標準化程度。在實現數據標準化存儲的基礎上，基于項目用戶的不同應用需求，通過調用數據湖中的相應數據進行主題聯接，形成以業務流為中心的聯接和以對象為中心的聯接，以及智能標簽、報告數據和算法模型，從而更好地支持應用層中的數據價值挖掘[34]。

(3)在應用層，項目數字化交付平臺能夠集成多業務系統聯接、數據采集、數據查詢、數據挖掘、數據分析和智能終端等功能，在項目治理、集成計劃管理、現場實施作業、質量/EHS管理、交付資產管理、項目經營、遠程作業、組織級項目管理、項目運營等方面發揮作用。

在數據查詢方面，實時查詢項目的基本信息、集成計劃、實施計劃、項目進度、資源信息，實現人、財、物與項目計劃協同聯動，確保計劃有序執行。手機終端應用“項目大腦”，集成并展現項目各階段執行情況和關鍵問題，使項目經理和相關項目干系人可以實時、高效地管理項目。

在智能感知與數據分析方面，在項目現場可以通過移動端實時將質量控制計劃要求的照片和視頻上傳至項目數字化交付平臺，由遠程后臺進行審核、審批。利用可穿戴設備(例如智能頭盔、VR眼鏡等)實時采集數據，反饋現場作業人員狀態及作業進展，便于后臺對作業現場安全進行及時管控，還可以自動根據計劃執行和合同報價測算成本、毛利等，并通過各種指標對異常情況進行預警。

在數據挖掘方面，隨著人工智能、大數據分析技術應用，平臺功能代替人工操作，著眼于全局分析，實現性能和服務最優化，達到降本提效的目的。項目數字化交付平臺內嵌于交付風險規則庫(專家經驗的固化，形成數字化規則)，可以對項目潛在風險進行預測/預判。同時，項目體檢體系和全球專家知識集成平臺可以針對異常流程點的“項目體檢報告”進行推送。當現場作業遇到緊急問題時，作業人員可以通過ISDP呼叫全球專家進行視頻會診和遠程協助。

(4)在價值層， ISDP變革項目以數字化手段平衡項目管理工作的運營性和靈活性。一方面，數據和業務能力沉淀在中臺，支撐項目通用化、標準化管理，提升項目管理工作效率。另一方面，對于項目中的定制化業務，項目團隊可以自行調用平臺功能模塊和數據湖，建立定制化項目管理界面，確保數據無遺漏，實現及時監控和更新。較高的管理流程數字化水平有助于解決信息不對稱及管理滯后等問題，從而滿足項目管理靈活性需求。

在項目團隊和企業層面，數字化技術能夠促使“流程→任務→人員/組織”迭代變革：當管理流程由于企業數字化轉型發生調整(例如建立信息化中臺)時，相應的管理任務和管理人員也會調整，人員調整涉及設計組織架構、制定考核制度、更新崗位描述等工作。因此，在由項目數字化交付平臺變革項目驅動的企業數字化轉型下，項目交付過程有序可視，企業相應的管理流程發生轉變，組織管理得到進一步優化。

在生態層面，項目交付系統與前端營銷系統、后端運維系統相連，能夠端到端地實現客戶價值最大化目標。項目交付系統與業主系統、分包商系統相連，實現與客戶、合作伙伴的價值協同并提升彼此粘性。此外，作業即數據，數據即記錄的項目數字化交付場景使項目交付過程更加透明，從而簡化項目干系人歸因和追責流程。

4 項目型企業數字化轉型路徑

綜上分析可以看出，項目是項目型企業最重要的業務原點，因此企業需要以項目為轉型切入點，采用數字技術實現項目產品、管理、流程標準化，從而提高項目管理水平。本研究根據數據價值鏈環節和順序，構建項目型企業數字化轉型路徑模型，具體包括融合全域數據、規范數據標準、集成應用技術、釋放數據價值4個階段[35]，如圖4所示。

在該路徑中，全域數據融合與數據價值鏈中的數據發現環節相對應，在這一階段需要構建業主—項目型企業數字紐帶、項目型企業—項目部數字紐帶。前者需要在招投標階段對數字化工作提出具體要求，并考慮項目全過程的數據資產內容，后者需要對項目型企業內不同項目數據資源進行整合，從而確保數據發現的完整性和動態性。規范數據標準、集成相關應用技術兩個階段與數據價值鏈中的數據集成環節相對應。其中，建立統一的項目分解結構和項目編碼體系既是實現項目數字化的基礎，也是實現數據有效集成的前提，以平臺為載體的數字技術集成應用則是項目型企業實現技術轉型的關鍵。數據價值釋放階段與數據價值鏈中的數據探索環節相對應，企業在數據探索過程中釋放數據價值，通過提高項目生產力實現企業優化升級，構建數字生態體系，從而逐步實現項目—企業—生態價值創造。

圖4 項目型企業數字化轉型路徑框架Fig.4 Digital transformation path of project-oriented enterprises

4.1 融合全域數據：構建業主—項目型企業—項目部數字紐帶

案例分析表明，區別于一般運營導向型企業，項目型企業在實現全域數據融合時，注重構建業主與自身的數字紐帶，以及自身與項目部間的數字紐帶。

4.1.1 業主與項目型企業數字紐帶

一方面，業主作為項目任務需求者，應在招標前開展策劃工作，并在招標過程中對數字化工作提出具體要求。考慮到數字化相關投入和技術儲備，如要求投標人必須提供BIM模型并實施數字化工地管理等，項目型企業(典型如承包商)應在投標過程中進行響應，制定相對應的數字技術方案。另一方面，業主對于數字資產的需求應具有更開闊的視野，不僅需要建設管理，更需要對實物資產進行運營和維護。因此，應從數據全壽命期視角(如全壽命周期成本角度)進行數據收集、存儲和分析，促進業主全壽命期管理。值得注意的是，由于業主面臨多個項目型企業應統一進行信息收集和規則存儲，進而使不同項目型企業數據兼容，最終將數據資源集成到統一平臺。項目型企業應及時響應業主需求，對項目中形成的數據資產進行反饋，使之成為業主全壽命期數據資產的一部分。

4.1.2 項目型企業與項目部數字紐帶

項目型企業運作主要以項目為載體，因而經驗流失嚴重、數字化管理效率低下。為實現項目型企業數字化轉型，需要厘清項目運作與企業間的數據傳導邏輯。一方面，從企業層面，對項目數據收集、整理、存儲、分析工作實現標準化和規范化，進而對不同項目數據進行疊加和整合，最大限度地統籌項目數字資源。另一方面，以企業層面整合的數字資源支撐項目層面的職能管理，如安全、進度、成本預測和過程監督。通過企業與項目部間的數據資源整合，項目型企業能夠克服因項目獨特性帶來的數據流失等難題。

4.2 規范數據標準：構建統一的項目分解結構與編碼體系

案例分析表明，在規范數據標準階段，項目型企業的基礎工作是利用數字技術實現項目基本要素、管理流程、資料規范化、標準化管理，其重要手段是構建統一的項目分解結構和編碼體系。

分解和編碼體系是實現項目數字化的基礎，但在實踐中項目進度、成本、質量和安全管理各自有一套完整的分解與編碼體系，相關數據間不兼容，容易產生不同部門的信息孤島效應。從數據角度看，要實現不同職能集成化管理，基礎工作是將不同的分解結構和編碼體系整合為統一的分解結構與編碼體系。這個統一的分解結構和編碼體系如同個人身份證，可以對諸如銀行信用、駕駛證、學校校園卡等信息進行整合。

4.3 集成應用技術：搭建企業級集成化項目管理平臺

以平臺為載體的多種數字技術集成應用是項目型企業實現技術轉型的關鍵。研究表明，項目數字化集成管理平臺能夠為以華為公司為代表的傳統項目型企業數字化轉型升級提供技術支持。將互聯網、云計算、移動終端、觸摸終端、BIM、GIS、大數據、人工智能等數字技術進行集成并應用于相關業務，從而產生更高的協同價值。因此，項目型企業要搭建企業級可視化、智能化集成項目管理平臺，覆蓋項目生命周期[36]，管理進度、質量、成本、資源、風險等要素[37]。集成并應用各種數字技術對數據進行深層次預測和優化，從而釋放數據生產力。

4.4 釋放數據價值：完成項目—企業—生態價值創造

在前3個階段的基礎上，項目型企業可以通過多種應用渠道釋放數據價值，完成項目—企業—生態價值創造。在項目層面，數字化可以提高項目生產力：利用無線射頻技術和物聯網技術實時監控產品狀態，結合大數據技術鎖定異常目標，進行故障檢測[38]；對設備實時狀態數據進行分析，識別設備退化模式；對項目基礎信息進行存檔，為項目復盤和權責劃分提供依據。在公司層面，數字化助力于企業優化升級：利用數字平臺打破“部門墻”，消除數據壁壘；構建項目數據庫和知識庫以支持新工程策劃與建設；依據大數據分析結果，管理部門實施高頻、精準決策。在產業生態層面，項目型企業可以與行業其它企業構建數字生態體系[31,39]，增強資源整合和配置能力，實現協同價值創造。

5 結語

5.1 結論

在數字經濟時代，項目型企業應緊跟經濟社會發展趨勢，實施數字化轉型。由于項目型企業數字化轉型過程呈現任務驅動特征，相比于一般運營導向企業，其面臨一系列更為復雜的管理、數據難題。本文以華為IDSP變革項目為例，深入剖析華為項目管理數字化轉型內容及挑戰。在此基礎上，從數據價值鏈角度，構建項目型企業數字化轉型路徑模型，為項目型企業解決項目標準化問題，實現數字化轉型提供參考。

5.2 理論貢獻

(1)從組織管理與數據管理視角審視，傳統項目型企業數字化轉型困境。相較于運營導向型企業，項目型企業的資源配置以項目任務為載體，其數字化轉型過程呈現任務驅動特征，因而面臨一系列復雜而艱巨的管理、數據難題。本文深入剖析華為公司項目管理數字化轉型所面臨的挑戰，深化對項目型企業數字化轉型的理解，可為后續研究提供借鑒。

(2)結合數據價值鏈理論，構建融合全域數據、規范數據標準、集成應用技術、釋放數據價值四階段數字化轉型路徑模型。將數字化轉型視作為企業數據價值鏈能力重塑過程，在梳理華為公司項目管理數字化轉型內容的基礎上，分析項目型企業數據發現、數據集成、數據探索過程，由此對數據價值鏈分析框架進行情境延伸和理論拓展。

綜上，本文不僅揭示了項目型企業轉型面臨的組織管理與數據資源問題，而且基于數據價值鏈視角構建轉型路徑，促成項目組織管理和數據治理兩個領域的文獻對話，對項目型企業數字化轉型具有重要理論價值。

5.3 實踐啟示

(1)項目全生命周期流程化、標準化。解決項目標準化問題有利于項目型企業數字化轉型。項目型企業在工作任務、組織分工與合作中應嚴格執行管理制度，利用信息化手段實現標準化流程，從而確保數字化轉型高效推進。

(2)項目型企業需要數字化，數字化也會促進企業發展。大型企業應積極制定、推廣項目數據標準，小型企業要主動參與生態協作，共同推動數字化發展。

5.4 局限與展望

首先，本文研究對象華為交付項目主要是ICT項目，其它項目型企業是否存在不同的轉型路徑，有待進行進一步研究；其次，盡管華為在項目管理數字化轉型中取得了階段性成功，但公司仍在轉型升級，未來需要持續關注其發展變化，進一步豐富現有結論；最后，本文僅從數據價值鏈視角探討數字化轉型，而數字化轉型涉及制度、組織架構等維度，未來有必要開展多維度和多層次研究。