业务数据化的目的是什么

‘壹’ 数据处理目的是什么

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。

如测绘制图管理、仓库管理、财会管理、交通运输管理，技术情报管理、办公室自动化等。在地理数据方面既有大量自然环境数据（土地、水、气候、生物等各类资源数据），也有大量社会经济数据（人口、交通、工农业等），常要求进行综合性数据处理。

(1)业务数据化的目的是什么扩展阅读：

数据处理的基本方式：

根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。不同的处理方式要求不同的硬件和软件支持。每种处理方式都有自己的特点，应当根据应用问题的实际环境选择合适的处理方式。

数据处理主要有四种分类方式：

1、根据处理设备的结构方式区分，有联机处理方式和脱机处理方式。

2、根据数据处理时间的分配方式区分，有批处理方式、分时处理方式和实时处理方式。

3、根据数据处理空间的分布方式区分，有集中式处理方式和分布处理方式。

4、根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。

参考资料来源：网络-数据处理

‘贰’ 数字化到底有什么好处为什么要搞数字化

为什么要做数字化转型呢？有以下这么几方面的原因：
1. 中国经济的增长速度正在放缓，增速的放缓，对所有行业来说都会有一个大的调整；
2. 行业竞争不断的加剧，行业之间的差距随着智能化程度不断加大；
3. 企业商品和服务同质化越来越严重，创新的难度和技术的突破越来越难；
4. 信息透明化，用户的需求越来越苛刻，对个性化需求越来越高。企业数据化升级可以让企业精准地了解用户的需求，对用户进行定制化服务，留住用户。同时数字化可以帮助优化企业优化决策、改善资源分配。在降低成本，提高竞争力上有着显着的作用。
数字化转型是一项艰巨的挑战，但转型成功便可以给企业带来不可估量的价值。现在世界经济正处于工业经济向数字经济转型升级的大变革时期，我们国家的企业有其优势，例如庞大的人才库，完备的产业体系和完备的互联网生态体系。但是呢，也存在一些挑战，例如基础薄弱，创新力不足和组织管理太过僵化。如何扬长避短，实现企业的平稳转型升级，还需要企业之间的通力合作。

‘叁’ 企业数字化转型目的是什么

我试着回答一下。

不同的企业，有不同的核心目的。

1，有的其实没有想得那么远，先从业务的数字化起步，为了洞察用户或者获取用户。

2，有的企业则是为了提升内部效率，用新的数字化技术，打通前中后，同步也是对运营能力的再升级。

3，有的企业则是感受到行业产业数字化的浪潮，比如来自大客户的压力，未雨绸缪启动数字化供应链或智能制造的改造。

如果说唯一核心目的的话，那就是：重建新的竞争力，

数字化转型的核心目的：

1、降本

关于企业成本，有很多不同的分类，比如：财务成本与管理成本、变动成本与固定成本、直接成本与间接成本、可控成本与不可控成本等。降本，即是说企业要能通过数字化转型的相关变革，尽可能的削减企业不必要的支出并减少日常的浪费。

2、提质

企业产品的品质通常也可有多种分类，比如：基本品质与附加品质、使用品质与感性品质等。提质，即是说数字化转型的推进要能有效的帮助企业在新产品的研发设计、制造工艺的优化改进、生产线的科学管理以及产品的品质控制、检测运维等方面实现绩效的改善，进而提升企业的整体品质管理水平。

3、增效

企业的效率提升涉及到诸多方面，如生产效率、物流效率、渠道效率、研发效率等，企业要能借助数字化转型，有效的促进内部产研供销各环节的运行效率及企业整体业绩水平的改善与提升。

数字化转型的核心目的是为了让企业管理透明化，让生产更加顺畅。数夫软件是专业定位家居领域的管理软件开发商，在家具信息化领域深耕二十多年，应用技术持续突破，技术后盾坚硬。众多家居行业案例实际的信息化应用，有着丰富的实践经验。

答，在所有的企业运营反馈中，数字反馈，是最直观，反馈最精准的。

所以，企业进行数字化转型，其目的是为了更精细化的运营，以及更精准的管理。

用以达到更科学更合理的创造价值的目的。

您好！

我们是大象云 科技 ，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！

数字化转型正在中央的政策推动下，我们可以明显看到在各个行业全年铺开，而其最终的价值和目的，我们认为可以从 社会 、行业、企业三个角度来予以想法的分享。

从 社会 角度，人口结构是影响一个国家长期发展的重要基础因素，而目前我国的老龄化趋势正在不断加快，考虑我国整体人口基数较大，未来生产力的不足会成为限制经济发展、质量持续改善的重要掣肘。在这种总体劳动力减少的情况下，便需要在单位劳动力上提升其工作效能，而这种效能的直观体现便是其对所处环境和职位的情态感知能力。

例如，对于某个大型建筑工程，例如水电、大桥等场景的运营团队成员来说，其需要即时了解现场的数据变化等情况态势，并且能够以数学关系、逻辑推导等方式来了解对应情况的决策和预案，从而快速行动调集资源予以对应。而这种态势能力的强化，便需要数字化系统对于场景中数据颗粒的获得，包含了三维模型的原始数据、现场终端的采集数据、IOT的反馈数据等多个方面。

通过以上大量数据颗粒的集成，便能够在数字化系统中打破信息不对称的情况，从而让对应的个体能够获得所需的信息，从而做出对应的举动，而以此类推至整个 社会 劳动力群体，便能够实现以较少有限的劳动力、获得更大生产力输出的成果。

从行业角度，数字化让不同数据架设了沟通的桥梁，从而让不同技术为同一场景的工作予以服务。例如在建筑场景中，BIM数据长期更多用于设计阶段的模型修正，其次在于施工端的适配等管理，但是最终的工作量大多数由人类劳动力来完成。而如果能够将BIM数据和自动化机械与意义对应，那么便能够让自动化机械植入了一个认知地图，从而按照人类的计划完成相应的工序 ，例如自动钻孔、墙面涂覆等重复性强、机械力要求充足的工作。

如上，在运维阶段，通过对BIM数据等资产静态数据的获得，以及对周边河道水位、地质情况以及往年天气气候变化等数据的获得，类似保险公司等单位便可以对相关自然资源变化中可能出现的自然灾害，以及对资产的潜在影响作出预判，例如河道水位高峰是否淹没资产。如此情况有所了解，便能够与资产单位配合予以防范并设计出更好的承保方案。

可见，不同行业的数据及技术的交相配合，能够提供更加灵活机动、高效精准的解决方案。

而对于企业，数字化平台所承接的数据体量将越来越大，而其底层将需要云计算的充足算力以及适配云计算的底层PAAS组件模块等来予以支持，而企业正是可以通过云计算，利用其资源可伸缩的松耦合结构，来将过于专业的事务外包，从而专心于自身的核心业务中。

例如我们大象云提供了云计算三维数据引擎，皆可以兼容多源异构的超大模型，也可以实现在移动端等场景中的灵活API调用开发，从而支持系统集成商，可以按照终端客户的需求和痛点来封装各类平台，例如协同设计、施工管理、项目管理、数字化交付、装配式管理、保险运维、园区运维、大桥轨交运维、风电场运维等不同场景、不同类别的系统。

如上，我们从 社会 、行业、企业的角度分别分享了我们对于数字化转型目的的理解，希望对您有所帮助。

【大象云，数据还原世界本质，专注专业于BIM云计算引擎 及 CIM云计算引擎！】

1、洞见企业竞争的本质，企业竞争的本质是什么，就是资源配置、效率的竞争。企业的本质属性是在不确定性的环境中如何决策出正确的决定。

2、顺应变化的消费者需求，以往消费者关注的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；今天，年轻的消费者们不仅关注功能性诉求，对于内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等板块也有了相应的体验诉求。

3、应对市场的不确定性，人类 社会 的发展史就是对抗不确定性、寻求人类命运发展确定性的 历史 ，对不确定性的恐惧和对确定性的追求一直伴随着人类 社会 的发展和演变。不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。只是这样的不确定性，需要被逐步化解到最小。在不确定性的环境中进行决策亿仁网络是企业面临的巨大挑战，从基于经验的决策到基于数据+算法的决策，就是企业数字化转型的根本模型。企业面对未知，需要通过更多的手段来知晓，获得安全感。用变化中的思维来应对不确定的市场环境。

‘肆’ 信息化与数字化的区别

信息化俗称电子化，再往简单说就是把线下工作线上化，把近距离工作远程化，比如原先我请假，需要拿一张纸写好请假理由，找到主管领导签字，但是主管领导出差了，我只能等，但是在信息化系统助力下，我不要拿纸了，打开系统就能在线填单，我也不需要找领导签字了，因为我一按提交按钮，领导在外地出差也能收到我的请假信息并且打开系统完成审批！

数字化则是信息化的进一步升级，信息化相对于传统线下纸质办公确实进步了很多，但是进入新的发展时期，又有很多新的环境要素和管理要素向我们发起了挑战，就拿企业采购来说，信息化解决了维护供应商、在线招投标、在线起合同、在线发起付款申请等诸多问题，但是企业采购出现了新的困难，比如说如何判断采购价格是否合理？该采取哪种采购策略？这时候哪怕再英明神武的领导也是很难靠经验和直觉来判断了，这时候数字化转型变得尤为迫切！

天翎认为，数字化转型的作用是在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流程化解复杂系统的不确定性，从而实现企业资源整合能力和业务执行能力的不断升级，并最终形成企业的市场竞争优势。——这是我看过对数字化理解较为透彻的表达，说的透彻点就是把业务过程中的各种数据利用算法逻辑将其以图表等可视化的方式呈现，把隐形问题显性化，进而为管理者经营决策所用！

还是上例子吧，中建四局是世界500强第21强企业“中国建筑股份有限公司”直属骨干公司，拥有房屋建筑工程施工总承包特级等多项资质，是中央驻粤大型综合投资与建设施工集团，供应链业务在其发展过程中扮演中重要作用，但是随着经营环境的快速变化和客户要求的不断提高，如何更好的面对经营不确定性、如何建设全新供应链管理系统实现数字化转型变得尤为紧迫：

★供应链业务数据采集仍以手工录入为主，单据数量多、涉及部门广，工作效率和客户满意度仍有很大提升空间；

★供应链上中下游信息化程度不同，工作衔接经常脱节，订单计划、车辆调度、额度控制等偏差比对可以更加智能；

★供应链所涉信息系统林立、功能分散重叠，导致业务切换繁琐、财务重复制单，数据孤岛必须紧急遏制；

★供应链业务数据管理混乱，报表呈现不美观、数据分析不智能，数据对经营管控的支撑作用迫切需要唤醒！

中建四局供应链数字化转型

最终在业财一体化和产业数据互联的建设思路指导下，中建四局选择基于天翎BPM+帆软BI的组合模式进行供应链系统的建设，一方面构建了清晰的业务流程脉络，使得业务数据规范清晰；二方面打通了异构系统之间的阻隔，让数据的流转和处理更加顺畅；三方面利用报表工具对数据进行深度加工并以灵活的图表展现！那么数字化应用体现在哪些方面呢，我也不妨举些例子：

A、供应链业务涉及运输货物，信息化时代只能线上自动派单，但对于司机是否中途盗取货物、是否故意绕路都无从可知，到达验收站点后出现问题也没有证据说司机做了哪些手脚，但是在数字化时代，可以通过设定规则触发相应提醒和查询，判断轨迹偏差避免运输线路违规，可以自动采集发货和验货环节的地磅数据判断货物是否变少！

B、供应链业务需要每个月进行采购计划申报，信息化时代可以实现线上快速操作，但是对于该以什么价格采购、分别找哪些供应商采购、各自采购的比例分配等等是全靠人为经验决定的，但是在数字化时代，可以根据月度需求和往期数据比对，依据采购价格波动对发展趋势进行预测，进而自动化拆分采购计划组合并进行提报！

好了说的有点零散，我最后做个总结吧：

1、数字化是对信息化的进一步升级，也是广大企业发展过程中的必然选择！

2、数字化目前概念追风的多，真正理解其本质并找到有效实施路径的很少，笔者认为基于BPM+BI的组合是实现数字化办公系统建设的创新实践之一！

‘伍’ 数据化管理是指什么

大数据管理或称巨量资料管理，指的是所涉及的管理资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。如果把大数据管理用于对现代管理方式进行重大改造称为“变革与革命”的话，那么，它深深地改变人们的“知识、观念、能力、空间和价值取向”，并将由此产生一场前所未有管理思想的变革，其中包含着人的管理精神的蜕化，以及其管理信念的嬗变。然而，这些正是大数据管理精神构建的深层动因和理由
大数据管理包含着大数据系统发展和运营过程中发现和验证大数据的属性及其与自然和社会活动之间的关系。它有四个层面：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。

‘陆’ 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

(6)业务数据化的目的是什么扩展阅读：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

‘柒’ 企业业务数据分析有什么意义

首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。

第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

最后，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。

‘捌’ 数据化管理的数据化管理的意义

数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。
数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。

‘玖’ 数字化转型一定要做数据中台吗

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

‘拾’ 对数字化转型的理解

数字化把原子世界和模拟数据转化成0和1表示的二进制信息，通过比特信息表示物理世界，这个过程就是数字化。还有一个概念叫数据孪生，也可以作为数字化的另外一个别名。

借助计算机和网络的发展，数字化正在快速改变很多传统行业的运营模式，甚至催生了新的行业，互联网企业的数字化转型也在引导很多其它行业的数字化转型的步伐。

实践上看，淘宝，京东在通过电子商务改变了零售行业，支付宝，财付通改变了金融行业的业务模式，滴滴打车改变了人们交通出行的业务模式，新闻媒体行业数字化转型后也已经是面目全非了，这些变化甚至改变了人们的生活方式，地铁里面的低头一族，无处不在的支付码，走街串巷的快递员都是这种变化的产物。无论是是"互联网+"还是数字化转型正在成为全行业的趋势。或许有一天世界会像黑客帝国里面描述的场景，物理世界和数据世界实现真正的融合。

最近几年，“数字化”正悄悄替代了“信息化”，而信息化的概念并不陌生，传统的信息化将企业内部原来通过字纸的信息搬到计算机上，从通过人来传递信息，通过网络在计算机之间传递信息，提高了信息传递和处理效率。进一步而言，信息化改造一般需要优化企业的业务流程（BPM）并通过信息系统进行固化、自动化，以此降低流程的管控成本，并提供业务决策支持。以OA，ERP，CRM系统为代表的企业信息化的改造实际上已经存在多年了并被广泛应用，企业内部一般也都设有信息化部，CIO成为很多企业的重要岗位。

不少所谓“数字化”转型实际上是新瓶装旧酒，跟以前的“信息化”内容并无本质区别，包括系统整合，数据集成，数据分析和决策，上下游的信息打通，都不是数字化转型独有的工作。不过新概念也有一些不同，按定义来看，信息化的工作可以看作是数字化的基础，数字化的范围更广泛些，而且借助最新的技术对IT的基础设施进行的变革，这也会孕育出一些新的价值主张和商业模式。

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.
数字化转型就是整合数字化的技术，并应用于组织的所有业务范围中，从而根本性改变运营的方式和如何向客户传递价值的方式。同时数字化转型也是一种文化的变革，需要组织持续去挑战当前状态，经验，并坦然面对可能的失败。

另外看到一个解释是“数字化转型就是利用数字化技术来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施。数字化转型旨在利用各种新型技术，如移动、Web、社交、大数据、机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链等一系列技术为企业组织构想和交付新的、差异化的价值。采取数字化转型的企业，一般都会去追寻新的收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。因此数字化转型是技术与商业模式的深度融合，数字化转型的最终结果是商业模式的变革” 。

政府对数字化转型的定义还是比较到位的，即：深入推进政府数字化转型、加快建设数字政府是一场刀刃向内的政府治理革命，是政府立足于更好为人民服务，主动适应数字化时代趋势，按照“政府理念创新+信息技术创新+政务流程创新+治理方式创新”四位一体架构，运用数字技术，对施政理念、流程、方法和工具进行全方位、系统性、重塑性变革，推进政府治理体系与治理能力现代化的过程。

全球全数字化业务转型中心（思科携手洛桑国际管理发展学院共同组建，以下简称DBT）给的定义：数字化是通过连接实现的各种技术创新。数字化业务转型，则是运用全数字化技术构建新的商业模式实现组织变革，进而提高业务绩效。

数字化转型是什么，简单总结自己的几个理解：

另外看到两个说法，也引用一下：

“一切业务数据化，一切数据业务化”是众多互联网公司经常挂在嘴边的一句话。就这个热点名词查了些资料，找了两个自己比较认同的解释。

指面向客户实现商业目的的事务的过程正在数据化，业务数据化其实早就开始了，或者说之前叫信息化。业务数据化带来的好处是，业务可以更大程度的通过数学进行描述，从而实现更为精细的运营。

完成业务的数据化实际上需要经过简单数字化和流程数据化两个步骤（如图1）。

业内普遍的看法是， 数据业务化是指：通过对业务系统中沉淀的数据的二次加工，找出数据中的规律，让数据更懂业务，并用数据驱动各个业务的发展，将数据渗透到各个业务的运营当中，让数据反哺业务，最终释放数据价值，完成数据价值的运营闭环。 以上定义侧重于从运营的角度来阐释数据的业务化，强调数据对业务的理解、渗透和反哺。然而，这个定义并未揭示出数据是如何驱动业务运营的，也并未解释其原理和作用过程。

笔者认为，数据业务化重点在“业务”二字，表面意思是将数据做成一项业务，说到底， 数据业务化应当属于产品或业务的范畴，应从数据的产品化与商业化角度来定义数据业务化。 基于此，笔者对数据业务化进行了重新定义。笔者认为， 所谓数据业务化是指：在数据整合的基础上，将数据进行产品化封装，并升级为新的业务板块，由专业团队按照产品化的方式进行商业化推广和运营。 从这个定义可以看到， 数据业务化的本质是数据的产品化、商业化与价值化 。如下图所示，数据业务化实际上强调产品化、新业务和专业化运作，也就是以数据为主要内容和生产原料，打造数据产品，按照产品定义、研发、定价、包装和推广的套路进行商业化运作，把数据产品打造成能为企业创收的新兴业务。

数据业务化是业务数据化的自然延伸，也可以说是一种升华，即将收集的数据用于业务或产品本身。这里主要包含两个层面，一是数据智能，二是数据创新。前者主要利用大数据技术提升产品体验，如推荐系统、信用评级等。后者主要是利用积累的数据开展新业务。

数据转变为带有建议性的信号成为了面向客户实现商业目的的内容因此，分析师做做运营漏斗分析，提出优化方案，推动产品迭代，这不是数据业务化。因为不是面对客户，是面对企业。而某网站把用户的数据打包卖给客户，也称不上数据业务化，因为数据并未转变为面向客户实现商业目的的内容，充其量叫做数据倒卖化。网易云音乐，根据我之前的听歌记录，通过算法判断我的喜好，推送歌单给我，这是数据业务化。业务数据化，属于运营范畴。数据业务化，算是产品范畴。