工業互聯網是融合發展的技術，物聯網、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術與制造業深度融合產生的其新型技術形態。是工業4.0背景下實現工業制造業轉型升級的重要助力，能夠實現數字化生產、智能化管理、產業鏈協同等應用價值，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈、連接的新型工業生產制造和服務體系。以數據閉環為基礎，通過物理資產整體深度感知，實現海量工業數據高效集成管理，開展各類工業數據模型的構建與分析，打造設備->數據->數字化模型->控制優化全流程，助力企業數字化改造，實現企業運營價值優化。企業數字化改造，是從“人工”到“數據”的轉變，其資產必然會數據化，進而形成數據資產。遼寧數字化改造咨詢報價

任何行業中的企業都面臨著重新思考客戶價值主張和運營模式的巨大壓力。然而，很少的產品和業務會完全實現數字化改造：建筑與服務器，以及客戶和員工始終有物理要求。物理和數字流程需要統一管理，不能拋開客戶，避免帶來不必要的復雜性。整合新的和傳統的運營模式需要評估每項業務決策和每次交互對客戶的影響。在數字化改造中采取主動舉措并充分利用革新技術潛力的企業應當這樣做：1.重塑客戶價值主張；2.重新制定業務運營模式，有效率、有效益并以創新方式滿足新的客戶價值主張；3.同時做到這兩個方面，實現行業轉型。所有這些轉型途徑都需要明確的愿景，在正確的時機運用正確的技能，克服企業文化阻力，堅持整個企業以分析為基礎做出決策。針對不同的行業、客戶的接受程度和企業原有的環境，數字化改造的途徑也不盡相同。舟山高速公路數字化改造改造預算連接財務、生產、供應鏈等各種后臺系統的數據中臺，正在成為未來企業數字化改造的重點。

企業的數字化改造并不是件新鮮事。計算機的商業應用始于上世紀六十年代大型機的問世，再演化到七十年代到八十年代的中型機。個人電腦到八十年代末才開始大規模普及，從而使計算機的應用從純商業場景進入千家萬戶。上世紀九十年代以來的互聯網變革，是整體社會的數字化改造。由于個人數字化水平起點低，改變幅度大到稱得上是一場變革。但在互聯網**的進程中，企業的數字化改造從未停止過。和消費者相比，企業的數字化水平一直較高，可謂根本不在一個級別。從上世紀七十年代的生產流程的數字化（MRP），到八十年代末的全業務流程管理（ERP），到九十年代的客戶關系管理（CRM），到**近二十年的大數據、云計算、人工智能，企業一直走在數字化改造的前沿。

企業如何進行數字化改造？數據是數字化的基礎，數字化改造的第一步往往都是先進行數據連接。要分析什么業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要定向收集。比如：生產可以通過傳感器等設備收集生產環節的數據。庫存可用過掃碼等手段來收集，以及后續物流運輸數據。銷售可以通過改進業務流程，設置數據采集環節來收集數據。營銷可以通過網站的埋點來收集用戶的行為數據。通過對各個渠道環節的數據收集，為企業數字化改造打好基礎。數字化改造需要哪些技術準備呢？IT技術的變革進步，主要涉及信息的四個方面：運算、存儲、傳輸、收集。

公有云的資源彈性伸縮問題有待升級云端資源的可伸縮性可以很大程度的調節企業業務波動帶來的資源損耗問題，節約企業運維成本。目前，公有云上已經可以實現計算、存儲、通信等資源的彈性伸縮，但必須通過訂單，否則無法實現以動態形式按需實時調整實時計費。基于此，推動公有云的資源彈性伸縮由指令式（訂單）向實時自動化動態化形式升級，將成為眾多云服務商研究探索的方向。企業內部的"數據生態"有待建立現階段企業內部仍存在多個異構的、運行在不同軟硬件平臺上的信息系統同時運作，這些系統的數據源相對封閉，尚未實現系統間的交流、共享和融合，各部門間存在明顯的信息不對稱問題，企業內部的"數據生態"尚未成型。在數據價值遂步提升的過程中，其重要性將不僅*體現在數據的量上，更體現在數據間的聯動作用和企業內部數據模型的建立。如何建立數據間的運行模式，打造圍繞企業全生命周期的數據框架、數據渠道、數據利用體系，形成企業內部的"數據生態"，成為眾多企業更為關注的問題。 數字化改造過程中，首先要對數據進行收集，然后數據整理，之后等數據連接后，基于業務需求分析可視化展示。黑龍江數字化改造技術含量

數字化對不同行業的影響？遼寧數字化改造咨詢報價

數字化改造的第一步是數據收集，數據收集完成后然后是數據整合。采集到的數據往往都分布在各業務系統內，但后續分析的時候往往會涉及多種業務的數據，比如財務+銷售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。系統來看，就是從數據分析出發，向上要保證數據口徑的統一，避免數據對不上。向下要以分析為目的來搭建數倉和數據中心，讓數據整合—數據清洗—數據分析—可視化都在一個平臺上進行。在這個過程通常需要借助BI平臺、數倉來搭建。遼寧數字化改造咨詢報價

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