什么是数字化建设

发布时间：2026-09-25 21:28:52 阅读量： 17 来源： 互联网转载

数字化建设是从“数据到业务”，要 “告诉你该怎么做”，其中最核心的转变是业务逻辑的数字化，将业务与技术相融合并最终实现管理的智能化。

数字化建设强调对企业运营模式的转变。云计算、大数据、人工智能、移动互联网、物联网、区块链等技术的发展，使得业务流程更加注重客户导向，并融入生态系统，海量数据和智能分析能够为企业提供更具前瞻性的决策支持，更加精准地满足客户的个性化需求。

数字化转型，数字化升级，关键的一环是数字化孪生，即把现实中的业务在数字化世界中都虚拟一份，把尽量多的业务数字化。数字化（数字孪生）、网络化（之前是联内部系统，现在是连接人、设备、上下游产业链以及内部系统）、智能化（代替人，自动化，关键是在业务数字化的基础上）是数字化转型的核心。

陆奇在《数字化浪潮与创新机会》中指出，数字化的核心至少包含六个要素：

第一是获取信息，对某个自然现象或者社会现象，就是数据源是什么，数据从哪儿来，如何产生。

第二是表达信息，用某一种简洁的，可以用来计算用的一个表达方法。这里是数据的定义和描述，例如在做数字化的时候，就是做数据的指标定义，数据指标体系的构建，公式定义。

第三是存储信息，把表达好的信息存储在某一种物理媒体上。这个比较好理解，就是建立数据存储机制，按照一定的存储规则，建立数据仓库、数据湖，建设数据中心，进行数据存储。

第四是传输信息，用某一种传送机制（transport）来传输信息，就是数据从数据源传输到数据存储系统。

第五是处理信息，这是最核心的，通过计算的方法来进行针对性的处理，针对某个任务，针对人类的某个需求进行处理。

第六是交付信息，将处理好的信息交付给端点（end-point）来达到目的。

网络化让数据获取和传输和存储更加高效，机器学习让数据计算更加智能，机器决策取代人工决策就是数字化的交付成果。企业让自己的数据与更多不同类型的数据进行交换，就是让数据的获取、数据处理更加开放，更多的数据会让机器学习加速自身的完善。

对于很多传统行业，要实现数字化，最基础的，最难的，其实是第一个部分，数据获取，也就是数据源，这个难，不是技术的难，而是人，是思维方式的难。数字化的过程，是需要积累的，数据从产生到积累，存储到运算，到算法的不断完善，机器学习的不断深入，计算的速度逐渐提高，数字化的效用才逐步体现。

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