迁小毛
我们可以从三个视角出发，立体地理解数字化转型。第一个视角是：从信息化到数字化，是什么发生了改变？第二个视角是：数字化转型的内核是什么？第三个视角是：数字化转型能够为企业带来什么？从信息化到数字化，是什么发生了改变？无论是信息化，还是数字化，都是把物理世界的数据转化成0和1表示的二进制代码，需要或涉及计算机技术的使用。但是在信息化时代，因为技术手段有限，对于一个客户、一件商品、一条业务规则、一段业务处理流程方法，我们只能以数据的形式人为的录入下来，大量依靠关系数据库：表（实体）、字段（属性），把这所有的一切都变成了结构性文字描述。而如今，随着人工智能、大数据、云计算一系列新技术的突破性发展，信息化的广度和深度都发生了质的变化，我们能够将现实缤纷世界在计算机世界全息重建。现实世界什么样，我们就有能力把它在计算机的世界里存储成什么样——这就是数字化。数字化是信息化的升级和迭代，是运用数字技术将企业内外部的信息转化为数字、数据的过程，也是IT（Information Technology，信息科技）向DT（Data Technology，数据科技）转化的过程。落实到企业运营管理上，企业数字化就是将企业现实运营的全过程、全方位在计算机世界中进行模拟，将数据反馈到现实世界，用以指导未来的决策和行为并推动业务增长。数字化转型的内核是什么？如果只能用三个关键词来定义数字化转型的内核，我们认为是连接、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。例如：亚马逊利用机器学习算法进行动态定价，提升利润率。云南电信基于客户大数据进行客户收费和收入预测，开展客户流失预测。通威集团应用基于自然语言理解、知识图谱和数据分析技术的智能交互助手，丰富了数据的展现形式，让决策更简单。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。数字化转型能够为企业带来什么？对于一个企业来说，数字化转型所要解决的核心问题就是：如何去满足海量的、碎片化的、实时的、多场景的客户需求。基于此，数字化必然要为企业带来三方面的改变：数字化要求更快的响应速度，由此必然带来效率的提升。信息化只是通过将数据录入到计算机，有限提升工作效率；而数字化直接完成了业务的在线化，使许多工作都可以交由机器自动完成，从而在最大幅度上降低失误、提升效率。数字化推动了企业运营模式的颠覆式变革。基于网络，企业可以直接与客户建立连接，建立真正以客户为中心的运营模式。例如：通过大众点评，企业可以实现与客户间去中介化的沟通与交流，用户的线上好评与口碑降低了因渠道不通畅导致的信息不对称，推动企业以客户为中心，不断完善服务并提升服务质量。数字化还推动了企业商业模式的创新与重塑。例如Uber成立至今没有一辆属于自己的车，却改变了全球租车市场；Airbnb没有自己的房产，也让全球酒店业头疼不已。越来越多传统产业从线下走向线上：如安踏集团依托前后端数字化平台，在疫情中开启“全员导购”的新销售模式；保险企业将业务拓展到线上端，推出线上保险；物美、盒马、沃尔玛等零售商将线下超市搬到线上。这方面的例子不胜枚举。数字化转型基于新一代数字科技，以连接为基础，以数据为关键要素，以价值释放为目标，以数据赋能为主线，为企业带来的是全方位的焕然一新。 
在数字化转型的分析思路中有摩尔定律，也有用于大规模分析的感知型企业成熟度模型，这些分析思路都具有无数的框架，其中分析解决方案必须能够实时管理和扩大创新。针对以上几点，中大咨询已经展开了相应研究了。
数字化转型的第一个目标就是把纸质流程和纸质数据通过系统记录，通过系统进行记录。第一步可以先建立oa以及crm系统，然后逐步建立其他业务系统。目前天翎正在积极为企业进行数字化转型，帮助企业从0走向1。天翎oa及crm平台能有效帮助企业建立信息化平台，并且能有效提升管理水平。
1、数字化转型表明，只有企业对其业务进行戏剧性、彻底的(或重大和完全的)重新定义--而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。2、分析任务：最近，在Teradata与《福布斯》杂志共同赞助的以数据分析为主题的 "数字化革命峰会"上，这种认识达到了前所未有的高度。任务似乎很明确:我们的任务是连接各个点，确认客户需求，及时为市场提供解决方案，为各个州各个行业的各类客户带来变革。那么我们怎么去做呢?无论是著名的摩尔定律，还是我们自己用于大规模分析的感知型企业(Sentient Enterprise)成熟度模型--都具有无数的框架，以便理解创新和突破是如何相辅相成，推动数字化的快速增长。其中，越来越清楚的一点是，分析解决方案必须能够实时管理和扩大创新。有时候，这种快速的成功会给自身带来全新的挑战。
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