業務數據化的目的是什麼

『壹』 數據處理目的是什麼

數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所佔比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。

如測繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。

(1)業務數據化的目的是什麼擴展閱讀：

數據處理的基本方式：

根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬體和軟體支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。

數據處理主要有四種分類方式：

1、根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和離線處理方式。

2、根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。

3、根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。

4、根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和互動式處理方式。

參考資料來源：網路-數據處理

『貳』 數字化到底有什麼好處為什麼要搞數字化

為什麼要做數字化轉型呢？有以下這么幾方面的原因：
1. 中國經濟的增長速度正在放緩，增速的放緩，對所有行業來說都會有一個大的調整；
2. 行業競爭不斷的加劇，行業之間的差距隨著智能化程度不斷加大；
3. 企業商品和服務同質化越來越嚴重，創新的難度和技術的突破越來越難；
4. 信息透明化，用戶的需求越來越苛刻，對個性化需求越來越高。企業數據化升級可以讓企業精準地了解用戶的需求，對用戶進行定製化服務，留住用戶。同時數字化可以幫助優化企業優化決策、改善資源分配。在降低成本，提高競爭力上有著顯著的作用。
數字化轉型是一項艱巨的挑戰，但轉型成功便可以給企業帶來不可估量的價值。現在世界經濟正處於工業經濟向數字經濟轉型升級的大變革時期，我們國家的企業有其優勢，例如龐大的人才庫，完備的產業體系和完備的互聯網生態體系。但是呢，也存在一些挑戰，例如基礎薄弱，創新力不足和組織管理太過僵化。如何揚長避短，實現企業的平穩轉型升級，還需要企業之間的通力合作。

『叄』 企業數字化轉型目的是什麼

我試著回答一下。

不同的企業，有不同的核心目的。

1，有的其實沒有想得那麼遠，先從業務的數字化起步，為了洞察用戶或者獲取用戶。

2，有的企業則是為了提升內部效率，用新的數字化技術，打通前中後，同步也是對運營能力的再升級。

3，有的企業則是感受到行業產業數字化的浪潮，比如來自大客戶的壓力，未雨綢繆啟動數字化供應鏈或智能製造的改造。

如果說唯一核心目的的話，那就是：重建新的競爭力，

數字化轉型的核心目的：

1、降本

關於企業成本，有很多不同的分類，比如：財務成本與管理成本、變動成本與固定成本、直接成本與間接成本、可控成本與不可控成本等。降本，即是說企業要能通過數字化轉型的相關變革，盡可能的削減企業不必要的支出並減少日常的浪費。

2、提質

企業產品的品質通常也可有多種分類，比如：基本品質與附加品質、使用品質與感性品質等。提質，即是說數字化轉型的推進要能有效的幫助企業在新產品的研發設計、製造工藝的優化改進、生產線的科學管理以及產品的品質控制、檢測運維等方面實現績效的改善，進而提升企業的整體品質管理水平。

3、增效

企業的效率提升涉及到諸多方面，如生產效率、物流效率、渠道效率、研發效率等，企業要能藉助數字化轉型，有效的促進內部產研供銷各環節的運行效率及企業整體業績水平的改善與提升。

數字化轉型的核心目的是為了讓企業管理透明化，讓生產更加順暢。數夫軟體是專業定位家居領域的管理軟體開發商，在傢具信息化領域深耕二十多年，應用技術持續突破，技術後盾堅硬。眾多家居行業案例實際的信息化應用，有著豐富的實踐經驗。

答，在所有的企業運營反饋中，數字反饋，是最直觀，反饋最精準的。

所以，企業進行數字化轉型，其目的是為了更精細化的運營，以及更精準的管理。

用以達到更科學更合理的創造價值的目的。

您好！

我們是大象雲 科技 ，專注專業於BIM雲計算引擎和CIM雲計算引擎！

數字化轉型正在中央的政策推動下，我們可以明顯看到在各個行業全年鋪開，而其最終的價值和目的，我們認為可以從 社會 、行業、企業三個角度來予以想法的分享。

從 社會 角度，人口結構是影響一個國家長期發展的重要基礎因素，而目前我國的老齡化趨勢正在不斷加快，考慮我國整體人口基數較大，未來生產力的不足會成為限制經濟發展、質量持續改善的重要掣肘。在這種總體勞動力減少的情況下，便需要在單位勞動力上提升其工作效能，而這種效能的直觀體現便是其對所處環境和職位的情態感知能力。

例如，對於某個大型建築工程，例如水電、大橋等場景的運營團隊成員來說，其需要即時了解現場的數據變化等情況態勢，並且能夠以數學關系、邏輯推導等方式來了解對應情況的決策和預案，從而快速行動調集資源予以對應。而這種態勢能力的強化，便需要數字化系統對於場景中數據顆粒的獲得，包含了三維模型的原始數據、現場終端的採集數據、IOT的反饋數據等多個方面。

通過以上大量數據顆粒的集成，便能夠在數字化系統中打破信息不對稱的情況，從而讓對應的個體能夠獲得所需的信息，從而做出對應的舉動，而以此類推至整個 社會 勞動力群體，便能夠實現以較少有限的勞動力、獲得更大生產力輸出的成果。

從行業角度，數字化讓不同數據架設了溝通的橋梁，從而讓不同技術為同一場景的工作予以服務。例如在建築場景中，BIM數據長期更多用於設計階段的模型修正，其次在於施工端的適配等管理，但是最終的工作量大多數由人類勞動力來完成。而如果能夠將BIM數據和自動化機械與意義對應，那麼便能夠讓自動化機械植入了一個認知地圖，從而按照人類的計劃完成相應的工序 ，例如自動鑽孔、牆面塗覆等重復性強、機械力要求充足的工作。

如上，在運維階段，通過對BIM數據等資產靜態數據的獲得，以及對周邊河道水位、地質情況以及往年天氣氣候變化等數據的獲得，類似保險公司等單位便可以對相關自然資源變化中可能出現的自然災害，以及對資產的潛在影響作出預判，例如河道水位高峰是否淹沒資產。如此情況有所了解，便能夠與資產單位配合予以防範並設計出更好的承保方案。

可見，不同行業的數據及技術的交相配合，能夠提供更加靈活機動、高效精準的解決方案。

而對於企業，數字化平台所承接的數據體量將越來越大，而其底層將需要雲計算的充足算力以及適配雲計算的底層PAAS組件模塊等來予以支持，而企業正是可以通過雲計算，利用其資源可伸縮的松耦合結構，來將過於專業的事務外包，從而專心於自身的核心業務中。

例如我們大象雲提供了雲計算三維數據引擎，皆可以兼容多源異構的超大模型，也可以實現在移動端等場景中的靈活API調用開發，從而支持系統集成商，可以按照終端客戶的需求和痛點來封裝各類平台，例如協同設計、施工管理、項目管理、數字化交付、裝配式管理、保險運維、園區運維、大橋軌交運維、風電場運維等不同場景、不同類別的系統。

如上，我們從 社會 、行業、企業的角度分別分享了我們對於數字化轉型目的的理解，希望對您有所幫助。

【大象雲，數據還原世界本質，專注專業於BIM雲計算引擎 及 CIM雲計算引擎！】

1、洞見企業競爭的本質，企業競爭的本質是什麼，就是資源配置、效率的競爭。企業的本質屬性是在不確定性的環境中如何決策出正確的決定。

2、順應變化的消費者需求，以往消費者關注的更多是性價比、產品功能、耐用性等功能訴求；今天，年輕的消費者們不僅關注功能性訴求，對於內容、服務、參與度、社交體驗、分享與交流等板塊也有了相應的體驗訴求。

3、應對市場的不確定性，人類 社會 的發展史就是對抗不確定性、尋求人類命運發展確定性的 歷史 ，對不確定性的恐懼和對確定性的追求一直伴隨著人類 社會 的發展和演變。不確定性源於信息約束條件下人們有限的認知能力，應對不確定性，是人類永恆的挑戰。只是這樣的不確定性，需要被逐步化解到最小。在不確定性的環境中進行決策億仁網路是企業面臨的巨大挑戰，從基於經驗的決策到基於數據+演算法的決策，就是企業數字化轉型的根本模型。企業面對未知，需要通過更多的手段來知曉，獲得安全感。用變化中的思維來應對不確定的市場環境。

『肆』 信息化與數字化的區別

信息化俗稱電子化，再往簡單說就是把線下工作線上化，把近距離工作遠程化，比如原先我請假，需要拿一張紙寫好請假理由，找到主管領導簽字，但是主管領導出差了，我只能等，但是在信息化系統助力下，我不要拿紙了，打開系統就能在線填單，我也不需要找領導簽字了，因為我一按提交按鈕，領導在外地出差也能收到我的請假信息並且打開系統完成審批！

數字化則是信息化的進一步升級，信息化相對於傳統線下紙質辦公確實進步了很多，但是進入新的發展時期，又有很多新的環境要素和管理要素向我們發起了挑戰，就拿企業采購來說，信息化解決了維護供應商、在線招投標、在線起合同、在線發起付款申請等諸多問題，但是企業采購出現了新的困難，比如說如何判斷采購價格是否合理？該採取哪種采購策略？這時候哪怕再英明神武的領導也是很難靠經驗和直覺來判斷了，這時候數字化轉型變得尤為迫切！

天翎認為，數字化轉型的作用是在數據+演算法定義的世界中，以數據的自動流程化解復雜系統的不確定性，從而實現企業資源整合能力和業務執行能力的不斷升級，並最終形成企業的市場競爭優勢。——這是我看過對數字化理解較為透徹的表達，說的透徹點就是把業務過程中的各種數據利用演算法邏輯將其以圖表等可視化的方式呈現，把隱形問題顯性化，進而為管理者經營決策所用！

還是上例子吧，中建四局是世界500強第21強企業「中國建築股份有限公司」直屬骨幹公司，擁有房屋建築工程施工總承包特級等多項資質，是中央駐粵大型綜合投資與建設施工集團，供應鏈業務在其發展過程中扮演中重要作用，但是隨著經營環境的快速變化和客戶要求的不斷提高，如何更好的面對經營不確定性、如何建設全新供應鏈管理系統實現數字化轉型變得尤為緊迫：

★供應鏈業務數據採集仍以手工錄入為主，單據數量多、涉及部門廣，工作效率和客戶滿意度仍有很大提升空間；

★供應鏈上中下游信息化程度不同，工作銜接經常脫節，訂單計劃、車輛調度、額度控制等偏差比對可以更加智能；

★供應鏈所涉信息系統林立、功能分散重疊，導致業務切換繁瑣、財務重復制單，數據孤島必須緊急遏制；

★供應鏈業務數據管理混亂，報表呈現不美觀、數據分析不智能，數據對經營管控的支撐作用迫切需要喚醒！

中建四局供應鏈數字化轉型

最終在業財一體化和產業數據互聯的建設思路指導下，中建四局選擇基於天翎BPM+帆軟BI的組合模式進行供應鏈系統的建設，一方面構建了清晰的業務流程脈絡，使得業務數據規范清晰；二方面打通了異構系統之間的阻隔，讓數據的流轉和處理更加順暢；三方面利用報表工具對數據進行深度加工並以靈活的圖表展現！那麼數字化應用體現在哪些方面呢，我也不妨舉些例子：

A、供應鏈業務涉及運輸貨物，信息化時代只能線上自動派單，但對於司機是否中途盜取貨物、是否故意繞路都無從可知，到達驗收站點後出現問題也沒有證據說司機做了哪些手腳，但是在數字化時代，可以通過設定規則觸發相應提醒和查詢，判斷軌跡偏差避免運輸線路違規，可以自動採集發貨和驗貨環節的地磅數據判斷貨物是否變少！

B、供應鏈業務需要每個月進行采購計劃申報，信息化時代可以實現線上快速操作，但是對於該以什麼價格采購、分別找哪些供應商采購、各自采購的比例分配等等是全靠人為經驗決定的，但是在數字化時代，可以根據月度需求和往期數據比對，依據采購價格波動對發展趨勢進行預測，進而自動化拆分采購計劃組合並進行提報！

好了說的有點零散，我最後做個總結吧：

1、數字化是對信息化的進一步升級，也是廣大企業發展過程中的必然選擇！

2、數字化目前概念追風的多，真正理解其本質並找到有效實施路徑的很少，筆者認為基於BPM+BI的組合是實現數字化辦公系統建設的創新實踐之一！

『伍』 數據化管理是指什麼

大數據管理或稱巨量資料管理，指的是所涉及的管理資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。如果把大數據管理用於對現代管理方式進行重大改造稱為「變革與革命」的話，那麼，它深深地改變人們的「知識、觀念、能力、空間和價值取向」，並將由此產生一場前所未有管理思想的變革，其中包含著人的管理精神的蛻化，以及其管理信念的嬗變。然而，這些正是大數據管理精神構建的深層動因和理由
大數據管理包含著大數據系統發展和運營過程中發現和驗證大數據的屬性及其與自然和社會活動之間的關系。它有四個層面：第一，數據體量巨大。第二，數據類型繁多。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。

『陸』 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(6)業務數據化的目的是什麼擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

『柒』 企業業務數據分析有什麼意義

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產了數據，這才是真正數據分析師自己做出來的成績。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，優化運營管理流程。通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

第三，創造更大的價值效益。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。

最後，發現了業務機會。通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。

『捌』 數據化管理的數據化管理的意義

數據化管理是科學管理的基礎。科學管理的目標是目標明確、決策准確、措施有效、執行有力。數據化管理是將業務工作中的基本狀況，通過翔實的數據直觀地展現，並通過適當地分析，明確經營基本狀況，發現業務工作中的不足之處，為管理者提供准確的決策依據，促進管理層進行有針對性地改進和有效地決策，是科學管理的基礎。
數據化管理是科學領導的參考。領導學認為領導的藝術與方法是達成領導效能與發展的關鍵因素。數據化管理是優秀的管理方法之一。完善的數據化管理能夠明確指出下屬業務工作中存在的各類問題，以實事求是的方法並輔之於其他的管理手段，能夠有效地指導若干下屬開展工作，能夠根據問題的嚴重性與重要性進行有針對性地改善，促進團隊的整體進步，從而實現領導效能，是科學領導的有效參考。
數據化管理是企業管理改進的關鍵。優秀的企業管理應該具備完善的運營數據分析體系。一切企業活動，最終都以數據最為參考， 達成一定的數據指標，循環改進，持續發展。數據化管理存在於企業的每個環節，通過參考經營數據管理的企業體制是確保企業良性發展的關鍵。
數據化管理是一種全新的管理方法，其推廣和運用可以促進民族企業的發展，增強國際競爭力。

『玖』 數字化轉型一定要做數據中台嗎

對於尋求數字化轉型的企業而言，要如何管理公司的數據資源，讓數據產生價值，有效服務前端業務呢？在2019年，呼聲最高的答案無疑是「數據中台」。

一、什麼是數據中台？

（一）前台、中台與後台

前台，即指由各類前台系統組成的前端平台。每個前台系統就是一個用戶觸點，即企業的最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與最終用戶的交點。

後台，即指由後台系統組成的後端平台。每個後台系統一般管理了企業的一類核心資源（數據計算），例如財務系統，產品系統，客戶管理系統，倉庫物流管理系統等，這類系統構成了企業的後台。

前台與後台就像是兩個不同轉速的齒輪，前台由於要快速響應前端用戶的需求，講究的是快速創新迭代，所以要求轉速越快越好；而後台由於面對的是相對穩定的後端資源，而且系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

隨著企業務的不斷發展，這種「前台後台」的齒輪速率「匹配失衡」的問題就逐步顯現出來。而中台就像是在前台與後台之間添加了一組「變速齒輪」，將前台與後台的速率進行匹配，是前台與後台的橋梁，它為前台而生，易於前台使用，將後台資源順滑流向用戶，響應用戶。

（二）「數據中台」的由來

「數據中台」並不是一個專業術語，簡單來說，它是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，且進行統一標准和口徑，以達到對企業的數據資產進行管理及應用為目的的平台。數據中台把數據統一後，形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。

「數據中台」的概念是由阿里巴巴於2015年首次提出。阿里巴巴認為，數據中台是集方法論、工具、組織於一體的「快」、「准」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。阿里人通過多年不懈的努力，在業務的不斷催化滋養下，將自己的技術和業務能力沉澱出一套綜合能力平台，具備了對於前台業務變化及創新的快速響應能力。

阿里巴巴中間件首席架構師、《阿里巴巴中台戰略思想與架構實踐》作者鍾華表示，在用阿里技術推動企業數字化轉型、建立數字中台的過程中，第一大挑戰是業務、其次才是技術。所謂業務挑戰，就是從業務視角，把共性的業務模塊沉澱到共享業務中台，把個性化的業務剝離出去後形成前台，形成「大中台，小前台」的新格局。

阿里巴巴發展數字中台的核心經驗是將原有的共享IT部門必須要找到極強的互聯網業務作為抓手，把自己變成核心業務部門，才能夠真正轉型成為企業的共享業務事業部，而不是某種變形的、換湯不換葯的共享IT部門，這也就是阿里共享業務事業部所講的「業務滋養」的概念。

二、企業為何要布局數據中台？

數據中台的核心價值，在於幫助企業將瑣碎的業務數據進行統一的規劃、管理、整合，形成符合企業特徵的價值實現通道——即企業的「數字資產」。在此過程中，數據中台所瞄準的主要問題是提高企業的數據管治能力、提供數據管理工具、提升數據利用效率。

對於傳統企業來說，要把能力中心構建起來，光做一個端還不夠，需要把這些端打通。一個「特種兵」沒有用處，它真正需要的是把自己的炮火和雷達能力都建立起來。數據中台最終的目標是讓「一切業務數據化，一切數據業務化」，將所有的數據匯聚到數據中台來，打通各個業務線的數據流轉、數據鏈路，了解企業數據現狀。

在為數據應用提供數據服務的時候，減少數據平台的重復開發，減少數據重復的存儲，從而減少企業成本。同時，建立統一的數據存儲、數據使用模型中心、能力中心，將相關業務領域的數據做匯聚，解決了數據互聯互通的訴求，實現數據價值上的一加一大於二。

在未來，數據中台將會是數字化經營的重要依託。通過數據的沉澱和技術手段，為用戶提供更優質的服務，數據中台就是基於這個理念而誕生的。通過數據中台，提升企業的效能，持續提高用戶的響應力，實現數據化的運營，更好地支持業務發展和創新。

如今，數據中台對很多企業來說，是一個非常有吸引力的數字化解決方案，但企業需要以業務需求來推動數字化進程，而不能一知半解就盲目進行，當企業在明確的業務需求驅動下，搭配完善的數字化解決方案，才能降低轉型失敗的幾率。

『拾』 對數字化轉型的理解

數字化把原子世界和模擬數據轉化成0和1表示的二進制信息，通過比特信息表示物理世界，這個過程就是數字化。還有一個概念叫數據孿生，也可以作為數字化的另外一個別名。

藉助計算機和網路的發展，數字化正在快速改變很多傳統行業的運營模式，甚至催生了新的行業，互聯網企業的數字化轉型也在引導很多其它行業的數字化轉型的步伐。

實踐上看，淘寶，京東在通過電子商務改變了零售行業，支付寶，財付通改變了金融行業的業務模式，滴滴打車改變了人們交通出行的業務模式，新聞媒體行業數字化轉型後也已經是面目全非了，這些變化甚至改變了人們的生活方式，地鐵裡面的低頭一族，無處不在的支付碼，走街串巷的快遞員都是這種變化的產物。無論是是"互聯網+"還是數字化轉型正在成為全行業的趨勢。或許有一天世界會像黑客帝國裡面描述的場景，物理世界和數據世界實現真正的融合。

最近幾年，「數字化」正悄悄替代了「信息化」，而信息化的概念並不陌生，傳統的信息化將企業內部原來通過字紙的信息搬到計算機上，從通過人來傳遞信息，通過網路在計算機之間傳遞信息，提高了信息傳遞和處理效率。進一步而言，信息化改造一般需要優化企業的業務流程（BPM）並通過信息系統進行固化、自動化，以此降低流程的管控成本，並提供業務決策支持。以OA，ERP，CRM系統為代表的企業信息化的改造實際上已經存在多年了並被廣泛應用，企業內部一般也都設有信息化部，CIO成為很多企業的重要崗位。

不少所謂「數字化」轉型實際上是新瓶裝舊酒，跟以前的「信息化」內容並無本質區別，包括系統整合，數據集成，數據分析和決策，上下游的信息打通，都不是數字化轉型獨有的工作。不過新概念也有一些不同，按定義來看，信息化的工作可以看作是數字化的基礎，數字化的范圍更廣泛些，而且藉助最新的技術對IT的基礎設施進行的變革，這也會孕育出一些新的價值主張和商業模式。

Digital transformation is the integration of digital technology into all areas of a business, fundamentally changing how you operate and deliver value to customers. It's also a cultural change that requires organizations to continually challenge the status quo, experiment, and get comfortable with failure.
數字化轉型就是整合數字化的技術，並應用於組織的所有業務范圍中，從而根本性改變運營的方式和如何向客戶傳遞價值的方式。同時數字化轉型也是一種文化的變革，需要組織持續去挑戰當前狀態，經驗，並坦然面對可能的失敗。

另外看到一個解釋是「數字化轉型就是利用數字化技術來推動企業組織轉變業務模式，組織架構，企業文化等的變革措施。數字化轉型旨在利用各種新型技術，如移動、Web、社交、大數據、機器學習、人工智慧、物聯網、雲計算、區塊鏈等一系列技術為企業組織構想和交付新的、差異化的價值。採取數字化轉型的企業，一般都會去追尋新的收入來源、新的產品和服務、新的商業模式。因此數字化轉型是技術與商業模式的深度融合，數字化轉型的最終結果是商業模式的變革」 。

政府對數字化轉型的定義還是比較到位的，即：深入推進政府數字化轉型、加快建設數字政府是一場刀刃向內的政府治理革命，是政府立足於更好為人民服務，主動適應數字化時代趨勢，按照「政府理念創新+信息技術創新+政務流程創新+治理方式創新」四位一體架構，運用數字技術，對施政理念、流程、方法和工具進行全方位、系統性、重塑性變革，推進政府治理體系與治理能力現代化的過程。

全球全數字化業務轉型中心（思科攜手洛桑國際管理發展學院共同組建，以下簡稱DBT）給的定義：數字化是通過連接實現的各種技術創新。數字化業務轉型，則是運用全數字化技術構建新的商業模式實現組織變革，進而提高業務績效。

數字化轉型是什麼，簡單總結自己的幾個理解：

另外看到兩個說法，也引用一下：

「一切業務數據化，一切數據業務化」是眾多互聯網公司經常掛在嘴邊的一句話。就這個熱點名詞查了些資料，找了兩個自己比較認同的解釋。

指面向客戶實現商業目的的事務的過程正在數據化，業務數據化其實早就開始了，或者說之前叫信息化。業務數據化帶來的好處是，業務可以更大程度的通過數學進行描述，從而實現更為精細的運營。

完成業務的數據化實際上需要經過簡單數字化和流程數據化兩個步驟（如圖1）。

業內普遍的看法是， 數據業務化是指：通過對業務系統中沉澱的數據的二次加工，找出數據中的規律，讓數據更懂業務，並用數據驅動各個業務的發展，將數據滲透到各個業務的運營當中，讓數據反哺業務，最終釋放數據價值，完成數據價值的運營閉環。 以上定義側重於從運營的角度來闡釋數據的業務化，強調數據對業務的理解、滲透和反哺。然而，這個定義並未揭示出數據是如何驅動業務運營的，也並未解釋其原理和作用過程。

筆者認為，數據業務化重點在「業務」二字，表面意思是將數據做成一項業務，說到底， 數據業務化應當屬於產品或業務的范疇，應從數據的產品化與商業化角度來定義數據業務化。 基於此，筆者對數據業務化進行了重新定義。筆者認為， 所謂數據業務化是指：在數據整合的基礎上，將數據進行產品化封裝，並升級為新的業務板塊，由專業團隊按照產品化的方式進行商業化推廣和運營。 從這個定義可以看到， 數據業務化的本質是數據的產品化、商業化與價值化 。如下圖所示，數據業務化實際上強調產品化、新業務和專業化運作，也就是以數據為主要內容和生產原料，打造數據產品，按照產品定義、研發、定價、包裝和推廣的套路進行商業化運作，把數據產品打造成能為企業創收的新興業務。

數據業務化是業務數據化的自然延伸，也可以說是一種升華，即將收集的數據用於業務或產品本身。這里主要包含兩個層面，一是數據智能，二是數據創新。前者主要利用大數據技術提升產品體驗，如推薦系統、信用評級等。後者主要是利用積累的數據開展新業務。

數據轉變為帶有建議性的信號成為了面向客戶實現商業目的的內容因此，分析師做做運營漏斗分析，提出優化方案，推動產品迭代，這不是數據業務化。因為不是面對客戶，是面對企業。而某網站把用戶的數據打包賣給客戶，也稱不上數據業務化，因為數據並未轉變為面向客戶實現商業目的的內容，充其量叫做數據倒賣化。網易雲音樂，根據我之前的聽歌記錄，通過演算法判斷我的喜好，推送歌單給我，這是數據業務化。業務數據化，屬於運營范疇。數據業務化，算是產品范疇。