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数字化,这一概念虽看似复杂,实则可通过简单的语言进行阐释。在我看来,数字化就是利用计算机、互联网、云计算及大数据等技术,对业务过程中产生的各类信息进行高效采集、处理、存储、传输、深入分析和广泛应用的过程。
这里需要关注的两个要点是:
首先,我们谈到的技术,即数字化技术,涵盖了云计算、大数据、AI、区块链以及低代码等多个领域。值得注意的是,低代码、5G、大数据、人工智能和工业互联网这些技术,在最近的中央经济工作会议中被纳入新基建的范畴,它们代表着区别于传统基建的新型基础设施。
其次,业务过程中产生的信息种类繁多,不仅包括过程信息和结果信息,还涵盖非结构化的资料,如图文、音频和视频等。这些信息通过数字或数据形式进行采集和处理,再经过转化成结构化数据后进行分析,以支持业务决策。其中,数字形式主要指计算机语言的表达方式,即0-1二进制代码,而更具价值的是数据形式,它们呈现为数据库中的行列数据,经过处理和分析后能赋予业务实际意义。
“数智化”这一概念,简而言之,就是通过数字技术、数据产品及数据分析,来优化业务流程、辅助决策并提升绩效的过程。它涵盖了数据的收集、分析与产品化,旨在更智能地提取有价值信息,从而做出更科学、合理的决策,并改进业务流程。此外,“数智化”还涵盖运用机器学习、人工智能等技术,在特定场景下进行预测和决策,如个性化的推荐系统、金融领域的风险控制模型等。
相较于“数字化”,“数智化”更侧重于如何通过技术提升信息的价值和应用自动化程度,它是一种更高层次的能力。而狭义的“数字化”仅指信息到数据的形态转变,旨在为数据分析、数据挖掘及数据产品提供支持,以推动业务洞察和业务发展。因此,“数智化”可视为广义的数字化,它融合了数字化概念与数据分析、数据挖掘理论,是对数字化概念的延伸。
在实际工作中,数字化与数智化的区分可能并不明显,但在学术界或咨询公司在推广解决方案时,这种区分会变得更为重要。企业的数字化转型并非仅为了存储信息或生成大量数据,而是旨在解决业务问题、提升经营业绩。这一目标自然离不开对数据的深入分析和挖掘,因此,可以说数字化本身就包含了数智化的要素。
在深入探讨了数字化与数智化之后,我们进一步来探讨数字化转型的含义。这一概念在近年来的政府会议和企业战略调整中频频出现,尽管尚未有绝对权威或官方的统一描述,但我们可以从不同角度来理解它。以下是几种具有代表性的观点:
数字化转型的广义视角:数字化转型被视为企业全面应用数字技术的过程,旨在通过技术革新来优化业务流程、提升运营效率,并实现商业模式的创新。
数字化转型的狭义视角:这一视角更侧重于企业如何利用数字技术来提升决策效率和智能化水平。它涉及到数据的收集、分析和利用,旨在通过数据分析来驱动业务洞察和决策优化。
数字化转型的市场和技术视角:从市场和技术层面来看,数字化转型意味着企业通过引入新技术、新工具和新方法,来提升产品的数字化程度和市场的智能化水平。这包括利用大数据、云计算、人工智能等技术,来推动企业业务的数字化转型。
综上所述,数字化转型是一个涉及多方面、多层次的概念。它不仅关乎企业如何利用数字技术来优化业务流程和提升决策效率,更涉及到市场、技术、商业模式等多个方面的变革和创新。
1、政府视角下的数字化转型:
在政府的推动下,传统企业正逐步将生产、管理、销售等各个环节与云计算、互联网及大数据技术深度融合。这一举措旨在推动企业各业务领域的数字化转型,涵盖研发设计、生产加工、经营管理以及销售服务等全方位环节。
2、研究机构视角下的企业数字化:
企业数字化,是指企业充分利用现代数字技术,将企业内部的各个要素和环节进行全面的数字化改造。这一过程旨在优化资源配置,包括技术、业务、人才和资本等,同时推动业务流程和生产方式的重组与变革。通过这些努力,企业能够提高经济效率,实现经济转型的跨越式发展。这是中国信通院在《中国数字经济发展白皮书(2020)》中所阐述的企业数字化转型的核心内涵。
3、咨询机构视角下的企业数字化转型:
企业数字化转型,本质上是通过充分运用数字技术和相关支持能力,来构建一个稳固且富有创新性的新数字商业模式。这一过程不仅涉及技术的升级与改造,更包括业务模式、组织结构、企业文化等多个方面的深刻变革。其目标是提升企业的市场响应速度和创新能力,从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
4、标杆企业视角下的数字化转型:业务数据化,数据业务化。
数字化转型的本质在于运用数字化技术,将业务过程数据化,同时将数据转化为驱动业务增长的动力。这一过程不仅涉及技术的升级与改造,更包括业务模式、组织结构、企业文化等多个方面的深刻变革。其核心目标在于优化业务流程、提升运营效率、改善客户体验,并最终推动企业经营成果的扩大。简而言之,数字化转型旨在通过技术手段提高销售业绩、促进用户增长,从而延长企业的生命周期。在理解这一过程中,我们需把握四个关键要素:技术能力、数据基础、转型内容以及转型目的。
在数字化转型的道路上,我们经常会遇到各种数字化概念,它们犹如“一堆乱麻”,让人眼花缭乱。然而,深入探究后,我们会发现这些概念之间既有相似之处,又有本质区别。为了帮助大家更好地理解和应用这些概念,我们挑选了几个核心概念进行解析。掌握这些概念的精髓,将有助于我们更清晰地阅读文章、更有效地完成任务。在此,我们并非专注于学术研究或概念炒作,而是力求为大家提供实用、简洁的数字化转型指南。
1、信息化
在20世纪90年代至21世纪初,信息化是一个备受关注的热门话题。它主要依赖于PC和传统信息技术软件,如ERP和CRM,来推动业务流程的标准化、在线化,实现信息的实时共享和协同工作。信息化被视为企业内部管理的重要工具,旨在提高信息同步的效率。然而,它也有其局限性,主要解决的是确定性需求,例如销售流程中的明确步骤:打电话、邀约试用、签订合同。因此,信息化虽然重要,但并不能改变现有的业务模式或支持业务决策。
2、数字化
与信息化不同,数字化借助的是数字技术,而非信息技术。它旨在解决那些不确定性需求,如多变业务和用户需求,通过数据归因、预测等方式来应对这些挑战。数字化可以被视为信息化的发展升级版,即数字化2.0。在某种程度上,信息化可以被看作是数字化的基础,它主要依赖人为录入的数据采集方式。而数字化则更进一步,利用数字技术来处理和分析大量数据,以支持业务创新和决策。
2、数字化与数字化升级
数字化转换,即狭义上的数字化,主要聚焦于将信息转化为数字形式的技术过程,是一种物理层面的变革。而数字化升级,则更侧重于数字技术在业务中的应用效果、价值创造以及数字化转型的整个过程。这一概念与先前提及的数智化转型在本质上高度契合。
3、Datafication与Datalization
Datafication,有时被译为“数据化”,但需与“数据化运营”中的“数据化”概念区分开来。Datafication实质上是对信息进行结构化和标准化处理的过程,旨在揭示事物间的内在联系,为数据赋予价值。这一概念是广义数字化范畴内的重要环节。相较于数字化技术层面的关注,数据化更侧重于一种记录、量化和分析的思维方式。在数据开发过程中,诸如数据源解析存储、ETL技术以及数据报表制作等环节,都体现了Datafication的特点。而Datalization则通常被理解为对目标、过程和结果的量化,这与我们日常所说的“数据化”概念相契合。
数字化,或者称为数智化,其本质可概括为三个关键要素:连接、数据和驱动。
连接,即实现员工、用户、客户、消费者以及产品、商品、物联设备的在线化。数字化进程的首要任务,便是将企业的人员、工作、业务及产品等各个方面的信息资料全面转化为在线形态,从而促进线上与线下、各业务与各职能之间的在线协同。
数据,是在业务协同过程中产生并不断积累的关键资源。数字化过程涉及数据的采集、集成、加工与存储,通过数据治理确保数据质量,并通过数据分析来洞察业务价值。这些分析结论和洞察为决策提供支持,指导业务执行,并致力于实现智能化运营。
然而,当前所谓的智能仍主要解决效率问题,属于工具型智能,尚未达到科幻电影中所展示的通用型AI水平。尽管如此,数字化仍为业务发展带来了巨大推动力。
综上所述,数字化的本质在于利用数字化技术将业务中的各个要素紧密连接,优化业务协同,并采集和分析在协同过程中产生和积累的数据。通过这些数据洞察和知识,进一步驱动业务创新和发展。随着数据积累的持续深化,企业的智能化运营和决策能力将不断得到提升,从而在闭环迭代中持续推动业务进步。
文章来源:百度
广州国际智能制造技术与装备展览会(SPS–Smart Production Solutions Guangzhou, 前称SIAF)即将于2026年3月04-06日在中国进出口商品交易会展馆举行。展会将与母展德国智能生产解决方案展览会(SPS)同步,融入SPS品牌全球网络的行业资源。2026 SPS广州智能制造展将以“深耕工业自动化,成就多元产业应用”为主题,汇聚前沿的控制技术,电气驱动及运动控制、传感技术、连接技术、人机界面装置、工业通讯、工业软件及信息技术、机械基础设施、智能装备及系统集成、机器人技术等,同时结合数字化转型发展,聚焦智能制造,推动制造业向数字化、网络化、智能化发展,助力中国制造业在新质生产力的推动下迎来更加广阔的发展空间。展会火热招展中,欢迎联系我们预订展台。广州国际智能制造技术与装备展览会更多资讯,详情请登陆官网 https://spsg.gymf.com.cn
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