数字化用户是什么级别

数字化是数字化转型计划的一部分，但数字化转型还包括对业务技术、文化和流程的改变，这些变化可以推动更好的业务成果，包括更好的客户体验。

“数字化转型”的三个阶段

“数字化转型”作为从信息化发展到智能化的核心阶段，也是人与机器决策/执行关系转换的过程。参考过去几次技术革命的持续时间、智能化关键技术的成熟程度以及对社会及生产关系的影响，笔者预计“数字化转型”会持续较长的一段时间，整个过程大体分为三个阶段：

第一阶段：全面数字化接入，搭建智能决策能力

这一阶段也称为“数字化转型”的基础建设阶段。一方面，企业需要基于自己业务的特性，从上游到下游，从内部到外部，全面实现数字化接入。这里提到的数字化接入是指对企业生产运营的各个重要节点以量化指标形式进行梳理，制定并规范具体指标的数字模型；同时，通过技术研发，实现指标数字的自动采集、汇总和加工。

对于一些受限于技术能力暂时无法实现自动化采集的数据，需要企业制定严格的管理规范并培训员工进行采集，务必保证数据的准确性和及时性；另一方面，基于采集的数据，搭建具有业务特征的算法模型，并持续输入企业经营数据实现模型的迭代演进。这里要特别注意，前期搭建的业务模型更多出自企业核心人员的认知，带有很大的主观性。通过数据的持续训练，需要对模型不断进行修正，模型的准确性直接决定了后续机器学习的时间和成本，是搭建智能决策能力的关键。

第二阶段：数字化助力决策，智能决策影响管理

在这一阶段，模型的训练逐渐成熟，基于企业经营数据可以开始产出“决策”。由于这时模型的正确性还无法完全验证，因此这些“决策”更多以“建议”形式提供给企业的各个管理层级作为参考。这个阶段的难点是如何要求各个层级的管理者参与到这些“建议”的使用和迭代中来。一方面，制定决策原本就是企业各个管理者的重要工作，某种程度来说智能决策是在削弱其价值；另一方面，管理者的很多决策是基于经验和主观判断，而智能决策更多是基于数据，两者之间有天然的鸿沟。这就需要高层的管理者从组织文化、管理制度以及考核方法等多个层面进行体系化的建设，才能保证这一阶段的顺利进行。通过管理者对智能决策的使用和迭代，模型的成熟度进一步提升。在这个阶段后期，模型已经可以针对部分一线工作给出正确的决策。这时就需要通过技术研发，提升一线职能工作的自动化程度。比如通过无人配送落地配送策略；通过工业机器人落地加工策略等。

第三阶段：智能化能力初现，智能决策主导管理

在这个阶段企业重要的决策来源主要依赖于智能决策，人只是从几个决策中进行选择；企业的生产和经营基本实现自动化，智能决策可以顺畅的指挥智能机器人完成大部分生产经营活动，人扮演的角色越来越少。受限于目前技术手段，只有少数场景封闭、职能单一的专业化企业进入到这个阶段，比如洋山港四期工程以及一些高新技术制造企业等。

数字化是将企业产品、运营、服务等模式重塑组合，数字化转型是企业形态变化的另一种新形式，体现为：

1）业务数字化，数字业务化；

2）改变模式、构建生态；

3）聚焦战略、愿景和价值。

数字化转型：我们用三个关键词来定义数字化转型连接、数据和智能。

连接是数字化最基本的内容。互联网、移动互联网、物联网的突破性发展颠覆了人与人、人与物、物与物之间的连接方式，使企业能够实现一切业务在线化，一切业务数据化，从而将企业业务在数字空间中镜像化展现，形成数字孪生。连接为企业带来了数据量级上质的突破。当企业将所有业务都搬到了线上之后，所有业务数据、财务数据、与企业有关的大数据将同时全部被存储于数字空间中，形成海量数据。企业可以基于数据治理、数据计算、数据建模、数据加工，开展多维度的数据洞察，让数据真正赋能业务和管理，为企业创造价值。

数据是数字化转型的第二层内容，数据驱动是数字化的主线。数据驱动离不开人工智能（AI）的应用。在Gartner公布的2021年十大数据和分析技术趋势中，人工智能位居首位。应用人工智能技术，企业能够对数据进行更深入、更快速的挖掘。

智能是数字化转型的第三层内容，也是数据资产价值的放大器。

数字化，是指将任何连续变化的输入如图画的线条转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上， 进一步触及公司核心业务。以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。

数字化转型数字领导力：

创新提升能力，这反过来又产生了新的业务或政策问题。前面两个例子在阐明观点方面还可能较为狭隘。为此，让我们来审视影响我们整个产业的更为广泛的因素——这就是缺乏数字领导力。

与其他成功的症状一样，数字领导力的匮乏是在容量、连接和带宽飞速发展，并让大多数公司能够获得前所未有的大数据能力的大背景下产生的。这个挑战，正如我经常引用行业分析师Tom Davenport的话说——“与购买数字领导力相比，购买数字能力要容易得多。”

“如果您不处理实物资产和业务流程问题，您就不会有可持续的变化，”这是一家正在经历自我变革的大型网络跨国公司的首席数字官最近提醒我的话。他表示，成功就是围绕着数字化运营模式和技术进行创新。“您应该围绕角色/责任进行创新，围绕洞察力、能力、行为和操作程序进行创新，”他说道。

当您促使企业从数据寻找真实答案的时候，成功需要适应不断的变化。理想的情况是，您的系统架构和设计可以应对未来不断增长且超出原先预期的数据、用户、查询和需求。您的成功模式需要基于周密的长期规划，并意识到需要一致性的可扩展的增长。

数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

当今时代是信息化时代，而信息的数字化也越来越为研究人员所重视。早在40年代，香农证明了采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。就实质而言，采样定理为数字化技术奠定了重要基础。

数字化的优点：1、数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。2、数字信号需要使用集成电路(IC)和大规模集成电路(ISI)[1]，而且计算机易于处理数字

数字化指的是将现实存在的信息转化为数据，再以数据为基础建立数字化模型，将它们转变为二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理的过程。

这么看来数字化的重点其实就是将信息转化为数据，然后对这些数据进行处理利用。所以，数字化的中心就是企业的业务信息化和数据线上化，业务信息化可以将企业的业务过程变得流程化，标准化，能够以规范的形式将业务产生的数据沉淀到数据库中，为企业数字化转型打下基础。

数字化-派可数据商业智能BI

数据线上化则更侧重于数据的沟通及交换，大部分传统企业中数据通常是以日志的形式存在，更多的是查看有没有发生异常状况。而数据线上化也就意味着企业员工可以直接通过数据对话，调取数据、数据分析、可视化分析都成为了可选项，同时，企业也可以与产业链上下游交换数据，连通整个链条，交流彼此情况，及时调整业务需求。

数字化转型是什么

数字化转型是以数字化为基础，使用商业智能BI等数字化相关技术为企业进行改革，创建一种新的、或者对已有的商业模式进行重塑，以此来满足时代发展下不断变化的市场格局和用户要求。

与以往不同，数字化转型是一种“颠覆性”的改革，是通过数字化思想、数字化技术、数字化管理、商业智能BI等，对企业整体的商业模式进行重新定义，是一种从底层改变企业生产、销售、财务、行政等方方面面的系统级工程。

数字化转型核心是数据

在数字化技术普及应用之后，社会的总体数据量就开始飞速增长，迅速成长为构建现代社会的核心元素。

企业当然也不例外，而且因为业务交流频繁，数据在企业中拥有更高的地位。在数字化转型进行前，企业就因为数字化一直在和数据打交道，存储交换数据，将数据转化为信息，利用商业智能BI获取数据价值。

数据在企业的数字化转型过程中，通过商业智能BI既能提供数字化服务，帮助企业实现精准营销，也能升级改造数字化生产，实现降本增效，更可以应用数字化管理，辅助高层管理人员进行决策。

数字化转型目标是商业创新

经过数字化转型中商业智能BI的数字化支持，企业可以通过用户画像、市场调研、精细化管理、数据分析及需求反馈等数字化手段紧贴客户，挖掘他们内心真正需要而自身并未察觉的需求，从根本上为客户创造价值。

相比传统意义上的创新，这种商业创新具有很高的门槛，一是要求企业部署业务信息系统、商业智能BI等服务，建立完善信息化发展；二来企业要有组织能力，动员全体员工共同推进数字化转型；三是企业要有长期作战的决心，从宏观上做整体规划，从微观上不断调整和落地。