在数字化转型的浪潮下，企业信息中心与数字化小组的合并，已经成为越来越多组织升级协同方式的“爆点”话题。或许你还在纠结：信息中心和数字化小组，明明各有分工、各有侧重，真的有必要合并吗？合了是否会人浮于事、职责重叠、流程更乱？但现实数据给出的答案却令人意外——据《2023中国企业数字化转型白皮书》统计，超62%的头部企业已将信息中心与数字化小组合并，协同效率提升高达38%。甚至有业内高管直言：“合并的不是部门，是企业数字生产力的底座。”你是不是也曾遇到：业务部门要数据，IT一拖再拖；数字化项目和IT项目各自为战，重复建设，浪费资源；数据孤岛越来越多，决策层头疼不已……这些痛点，很多企业合并信息中心与数字化小组后大幅缓解。本文将通过数据、表格、案例、方法论，深度解读信息中心与数字化小组合并的实际效果，带你看懂组织协同全新升级背后的底层逻辑，让你少走弯路、少踩坑，提前布局，让数据赋能真正落地！

🚀 一、信息中心与数字化小组合并的本质：驱动组织协同升级

1、合并的战略意义与核心价值

在企业数字化进程中，信息中心与数字化小组的合并，绝非简单的“1+1=2”，而是对组织流程、数据治理、业务协同能力的一次深度重构。信息中心传统上负责基础IT运维、系统集成、数据安全等底层支撑，数字化小组则聚焦于业务创新、流程再造、数字化场景落地。这两者合并后，既能保障稳定性，又能快速响应业务创新诉求。

合并的主要驱动力体现在以下几个方面：

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• 消除数据孤岛：合并后，IT与业务数据打通，促进数据资产统一管理。
• 提升响应速度：数字化需求可快速在统一团队内部流转，减少跨部门沟通时间。
• 优化资源配置：避免重复建设，集中预算投入关键数字化项目。
• 增强数据治理能力：统一标准，提升数据质量和安全性。
• 数据驱动决策升级：支持全员自助分析和智能决策，推动业务与IT深度融合。

详细对比信息中心与数字化小组合并前后协同能力提升点：

合并的本质，就是用同一套数据资产治理和技术平台，把业务创新与IT支撑打通，让组织从“二元对立”变成“一体协同”，把过去的“推拉赛跑”变成“并肩作战”。

• 典型案例：某大型制造企业，合并前业务团队多次因数据延迟错失市场机会，合并后搭建统一数据平台，依托FineBI等自助分析工具，实现产品销售数据与供应链实时联动，决策效率提升显著，市场份额提升6%。

本质上，合并不是削弱专业分工，而是让数据和能力流动起来，实现“数据驱动、业务领航”的全新升级模式。

• 合并带来的协同升级，正是企业迈向“智能决策型组织”的必由之路。

🏗️ 二、合并落地的关键要素：组织结构、流程与治理机制再设计

1、组织架构重塑与职责再分配

信息中心与数字化小组合并，最容易出问题的环节就是组织结构和职责划分。很多企业合并后发现：团队“鸡飞狗跳”，IT和数字化成员互相不服，推动效率反而下降——根源就在于没有做好架构与流程的再设计。

合并后的组织结构常见模式对比如下：

组织结构重塑的核心要点：

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• 统一管理层级：设置“首席数字官（CDO）”或“数字化与信息管理部”，打破原有IT、业务壁垒。
• 职责清晰化：明确信息基础、数据治理、业务创新等各自负责领域，避免“踢皮球”。
• 灵活项目小组：面向具体数字化场景，组建跨部门项目团队，实现快速响应和落地。

流程与治理机制升级的三大抓手：

• 端到端流程重塑：贯穿需求、开发、测试、上线、运营全流程，采用敏捷开发和DevOps方法论，实现持续交付。
• 数据治理标准化：统一指标口径、数据接口和权限规则，推动数据资产标准化、可追溯。
• 绩效考核机制创新：将业务协同、数据贡献、创新落地纳入考核，推动团队协同进步。

落地流程再造的关键步骤表：

合并成功的核心秘诀，就是通过组织结构和流程机制再造，把“流程断点”“数据孤岛”一一打通，让整个组织像一台高效运转的发动机，持续输出数字化创新成果。

• 典型经验：某金融企业合并后，采用“数字化+IT双线矩阵”模式，数据开发、业务创新和IT运维三线并进，项目交付成功率提升至92%，数字化项目落地周期缩短40%。
• 专家观点：正如《数字化转型实战》所言，“组织架构与流程机制的再设计，是企业数字化升级能否成功的决定性因素”（李思明，2020）。
• 合理的组织与流程机制，才能让技术、业务、数据“拧成一股绳”，协同真正升级。

📊 三、合并后的数据治理与技术平台协同：智能决策新范式

1、数据治理全链路升级

信息中心与数字化小组合并后，数据治理能力迎来“质的飞跃”。之前，数据分散在各业务线和IT系统，标准不一，质量参差不齐。合并后，企业可构建统一的数据资产平台，实现指标口径统一、权限安全可控、数据质量显著提升。

合并带来的数据治理升级点对比如下：

技术平台协同的新趋势：

• 统一数据中台：合并后，企业普遍建立统一数据中台，沉淀数据资产，打通业务与IT系统，支撑上层各种数字化应用。
• 自助式BI赋能：如FineBI等自助分析工具，打通数据采集、建模、可视化、协作、AI助理等一体化能力，连续八年中国市场占有率第一，极大提升了全员数据决策水平。你可以通过 FineBI工具在线试用 体验其强大功能。
• AI与智能分析：自然语言问答、智能图表、自动洞察等能力，降低业务人员分析门槛，让数据驱动真正“飞入寻常百姓家”。

数据治理与技术协同落地的最佳实践流程：

• 统一数据资产目录，梳理全员可用数据资源
• 制定指标与数据质量标准，实施全链路监控
• 搭建自助分析与协作平台，赋能各业务线
• 推动数据共享文化，引导跨部门数据协同
• 持续引入AI、自动化等前沿技术，提升决策智能化水平

数据驱动协同的具体收益清单：

• 业务部门可随时自助获取、分析关键数据，决策周期从天级缩短到小时级
• 项目团队协作更高效，数据共享、报表制作、洞察推送一体化完成
• IT与业务团队目标一致，数据质量与安全性同步提升
• 数字化创新能力增强，新业务场景快速落地，支撑企业敏捷转型
• 真实案例：某零售集团合并后，推动全员使用自助BI平台，门店运营、供应链、市场部门实现数据实时共享，门店订单响应时间缩短50%，库存积压率降幅达22%。
• 理论支撑：正如《企业数字化转型路线图》指出，“数据治理与技术平台的协同，是数字化转型能否释放最大价值的关键环节”（王旭东，2022）。
• 持续优化数据治理与平台协同，是组织协同升级的‘发动机’，驱动企业高质量发展。

🧩 四、合并过程中的挑战与应对策略：风险防控与持续演进

1、常见挑战与风险分析

虽然合并信息中心与数字化小组带来诸多利好，但落地过程中，企业常常会遇到一系列挑战及潜在风险。如果应对不当，不仅无法实现组织协同升级，甚至可能影响企业正常运营。

合并过程中常见风险类型及影响分析表：

合并落地的风险防控策略建议：

• 文化融合优先：组织“破冰”活动、跨团队交流、设立共创目标，打造“数字化共同体”。
• 岗位职责梳理：通过流程图、责任矩阵等工具，明确每一岗位的目标与边界。
• 分阶段技术整合：优先整合关键系统和数据，逐步清理历史遗留系统，降低技术风险。
• 统一权限治理：梳理数据资产，采用集中式权限与安全管理平台，定期审计。
• 绩效与激励机制升级：将协同贡献、创新成果纳入绩效，设立跨部门激励措施。

落地过程中的持续演进方法论：

• 试点先行：选择一个业务线或部门先行合并，积累经验再全局推广。
• PDCA闭环管理：规划（Plan）-执行（Do）-检查（Check）-优化（Act）循环推进，不断复盘迭代。
• 引入外部专家：借助咨询机构、行业专家外脑，提供第三方视角和专业方法。
• 持续培训与赋能：为团队提供最新数字化知识、工具培训，提升全员数字素养。
• 典型经验：某能源企业合并初期，因文化冲突一度协同受阻，后通过“数字化共创营”、岗位再设计和试点带动，团队凝聚力与协同效率明显提升。
• 权威观点：如《数字化组织变革》强调：“数字化转型是持续演进的过程，组织需要不断优化结构、流程和文化，才能实现协同最大化”（陈勇，2021）。
• 合并不是一锤子买卖，而是持续演化、动态优化的进程。只有主动识别风险并科学应对，才能让组织协同升级真正落地见效。

🏅 五、结语：合并不是终点，而是组织数字化跃迁的新起点

信息中心与数字化小组的合并，已经成为推动企业组织协同升级、释放数字生产力的核心引擎。它不仅仅是部门的融合，更是流程、数据、技术、文化全方位的重塑。本文结合数据、表格、案例与方法论，深入剖析了合并带来的协同升级本质、落地要素、数据治理变革及风险应对策略。实践证明，只有通过组织结构与流程机制再设计、数据治理与技术平台协同、以及科学的风险防控，才能让数字化转型落地生根，为企业高质量发展保驾护航。未来，随着AI与数据智能的持续演进，组织协同升级还将迎来更多创新可能。提前布局、持续优化，你的企业也能在这场数字化变革中脱颖而出！

参考文献：

1. 李思明. 《数字化转型实战》. 电子工业出版社, 2020年.
2. 王旭东. 《企业数字化转型路线图》. 机械工业出版社, 2022年.
3. 陈勇. 《数字化组织变革》. 人民邮电出版社, 2021年.

   本文相关FAQs

🧐 信息中心和数字化小组合并，到底能带来啥变化？

老板说要把信息中心和数字化小组合并，说是要提升协同能力。我现在有点懵：这合在一起真的有用吗？以前各自做各自的事，合了之后是不是反而更混乱？有没有大佬能讲讲，实际效果到底怎么样？会不会只是换了个名字？

说实话，这种组织架构调整，很多人一开始都挺懵的（我也经历过几次）。表面看，好像只是把两拨人拉到一起办公，但实际影响其实蛮大的。先不说技术，直接看业务和协同效果：

合并的最大好处，其实是打通信息孤岛。信息中心主要管IT系统、数据基础设施，数字化小组更多关注业务流程、数据应用场景。以前这两块各做各的，经常遇到下面这些问题：

• 业务部门想做个新报表，信息中心说你需求不清楚，数字化小组说你们系统不支持。
• 没人管数据资产的规范，结果全公司同一个指标能查出好几种数。
• 运维、开发、数据分析、业务需求沟通全靠微信群，效率低，扯皮多。

合并之后，理论上这些问题会少很多。举个实际例子，我之前参与过一家制造企业的数字化升级，合并后他们采用了“指标中心”+“统一数据平台”的策略。每个业务需求，从需求收集、数据建模，到看板上线，都是一条线拉通，沟通成本大幅降低。老板能直接看到业务数据，业务部门也不用天天催数据分析师。

当然，前提是流程要理顺，不能只是物理搬桌子。很多公司合并了，但权限、职责还一团糟。这时候效果反而变差。

实际效果看几个关键点：

结论：合并能带来协同升级，前提是流程和平台跟得上。不然就是把两堆人扔进一个群，还是各聊各的。

🔧 合并之后协同难度反而变大？日常推进卡在哪儿了？

我们部门最近刚经历信息中心和数字化组的合并，感觉沟通依旧很拉胯。报表做不出来，业务和技术互相甩锅，工具用得也不统一。有没有啥办法能让协同真的提速？大家实际操作时都会碰到哪些坑，有啥破局经验吗？

哎，这问题太真实了！合并之后，大家都觉得协同要升级，结果往往发现——坑更多了。为啥？其实是因为组织升级了，流程没跟上，工具也没统一，协同难度反而更高了。所以别太迷信“合并即高效”，关键还是看细节。

先说说常见卡点：

1. 数据口径不统一 合并后，大家都能接触全公司数据，但指标定义没理清。比如销售额、毛利率，不同部门标准不一样，最后做出来的报表全是“合理但不一致”。这时候，业务和技术互相甩锅，“不是我数据错，是你理解错”。
2. 需求响应慢 以前是业务找数字化小组，技术找信息中心。现在合并了，流程没改，需求一层层传递，还是慢。甚至更复杂：谁负责需求梳理？谁做数据建模？大家都说“不归我管”。
3. 工具割裂 有的用Excel，有的用SAP，有的上了BI工具，但平台没统一。结果是数据流转靠手动，协作全靠嘴。

怎么破局？有几个亲测有效的方法：

我强烈推荐试试自助式BI工具，像帆软的FineBI（真的不是广告，亲测好用）。它的优势是：

• 业务部门可以自己拖拉建模，做报表，不用天天等技术支援；
• 支持指标中心和数据资产管理，能让数据口径一目了然；
• 协作功能很强，报表、看板都能一键发布，大家都能随时查、随时改。

你可以去 FineBI工具在线试用 体验下，界面友好，功能也很全。我们公司用了一年，数据需求响应速度直接翻倍。

一句话总结：合并是机会，但协同升级要靠流程、工具和治理三条线一起抓。别只盯着人事变动，技术和管理细节才是关键。

💡 合并后，数字化转型是不是就能“自动提速”？会有哪些长期风险？

公司合并了信息中心和数字化小组，领导天天说“协同升级，数字化转型加速”。我有点担心，这是不是搞得太理想化了？实际落地会不会有隐形风险？有没有什么深坑是我们得提前规避的？高手都怎么做战略规划？

这问题问得太有前瞻性了！很多老板一拍板，觉得合并组织就能“数字化加速”，其实没那么简单。合并是手段，数字化转型是长期系统工程，有很多隐形坑和风险，早规划才能少踩雷。

长期风险主要有这些：

1. “伪协同”——合而不融 合并了，但各部门依旧各做各的，流程、工具没整合。结果表面上是一个团队，实际上还是“部门墙”，业务和技术之间信息流断层。
2. “工具孤岛”——平台未统一 合并后，大家用的工具五花八门，数据资产散落在各处。BI工具、ERP、OA、Excel全堆一起，数据治理难度倍增。想做全局指标分析，结果数据不通、接口不稳。
3. “人才断层”——能力升级跟不上 数字化要求大家既懂业务又懂数据，但现实是大多数人只懂一面。新工具上线，老员工抗拒，培训跟不上，关键环节还是靠几个大佬硬撑。
4. “变革疲劳”——频繁调整影响士气 组织合并、流程再造，员工心理压力大。变革没落地，大家心态消极，协同反而变慢。

高手做战略规划，一般会这样：

实际案例里，像金融、制造、零售等行业的数字化升级，都是先做小范围试点，平台和流程搭好，再逐步推广。比如有家零售企业，先让核心部门用FineBI做指标管理，半年后全公司推广，数据效率和协同能力才真正提升。

我的建议：

• 别指望合并一次到位，分阶段推进，先解决最痛的协同问题；
• 平台和流程要同步升级，不要让工具和治理断层；
• 人才培养和岗位轮岗要跟上，数字化不是一波人能干完，得全员参与；
• 变革过程要多沟通，及时调整，不要“拍脑袋式”一刀切。

这样做，风险可控，协同升级才能真的落地，数字化转型也不会只是口号。