信息化、數字化、互聯網化這些概念，已經提出了很久了，但是三者之間的區別和聯系，卻總是顯得很模糊。對于企業來講，尤其是傳統企業，如果想實現數字化轉型、數字化賦能，首先應當定義清楚這些概念，理解各自的特點和挑戰，這樣才能結合企業自身的情況，做量身剪裁，搞清楚自己想要什么，欠缺什么，找到正確的演進路徑。對于互聯網人來講，更有必要理清這些概念間的重疊和不同之處，具備較好地理論體系支撐，讓自己從事的工作，在合理正確的大框架下向前探索。實際上，信息化、互聯網化、數字化的概念，之間確實有交叉、歧義的部分，也有著遞進、演化的邏輯。經過長時間的思考，并查閱了大量的專業資料，在本文中，我將嘗試對三者概念進行區分和探討。理清三者的關系后，才能談如何實現信息化向數字化的轉型。數字化改造的第一步往往都是先進行數據連接。徐州景區數字化改造

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。在運算領域，摩爾定律導致芯片的運算能力每兩三年翻一倍。由于價格基本保持恒定，運算能力的提高意味著運算成本每年以近30%的速度遞減。人們較少提到的是在信息的存儲、傳輸、收集方面也有類似摩爾定律在起作用。過去50年，信息的存儲成本每年復合下降速度也是30%。目前，家庭上網的千兆光纖是九十年代初撥號上網速度的10萬倍。這些技術上的巨大進步，給數據的巨量收集帶來了可能。在過去十年，全球的數據收集量就增加了30多倍。而大數據分析、人工智能都是建立在海量數據和極低的運算成本上的。電子數字化改造服務標準企業數字化改造過程中面臨的難題有哪些？

數字化改造過程中，首先需要對數據進行收集，然后進行數據整理，之后等數據連接完成后，下一步是基于業務需求分析和可視化展示。分析分為歷史和當下數據按指標、業務歸類展示，生成報表、可視化報告。涉及到具體問題比方說找到帶來80%營收的20%家質量代理商，則需要數據挖掘技術來追蹤定位。數字化改造成熟到一定程度，各個業務都應該有相應的可視化模塊，運用商務智能BI系統或制造智能MI系統，這是企業實現數字可視化的重要工具。

正是由于這些區別，企業的數字化改造在不少方面比社會數字化來得困難。很高比例的企業數字化項目結果令人失望。但迫于競爭壓力，企業又不得不進行嘗試，因為數字化改造如果成功，能給企業帶來寶貴的效率提升和競爭優勢。企業要思考的問題不是如何避免成為70%沒有成功的企業，而是要保證進入到30%成功的企業中。因為沒有成功就等于失敗，如果不能躋身成功者行列，可能會和數字化失敗的企業一樣被淘汰。在企業數字化改造進程中，比較容易成功的是生產的自動化和智能化。這并不是說事情本身簡單，而是因為對機器的智能化改造不確定性小，成本和收益清晰，且風險可控。隨著人力成本逐年增高，機器換人的智能化生產變得越來越有吸引力。如何看待數字化改造？

增強企業部門間溝通效率，降低信息的不對稱性、員工的道德風險，可以看成是數字化改造的初級成效。之所以說是初級，原因在于人腦仍是企業思考、做決策的重要載體。但數據的沉淀和人工智能使得機器思維可以在很多層面替代、補充人腦的不足。就像機器視覺能夠超越普通人眼的辨別力，機器聽覺能超過普通人耳，AlphaGo可以打敗李世石、柯潔等等。AI在管理領域一樣可以發現無數隱蔽錯誤，提出改進方案，同時極大縮短反應時間，從而提升公司的管理和運營能力。而未來商業是智能化的，途徑就是數字化改造。企業的抉擇不在于要不要數字化改造，而是什么時候，用多大力度。數字化改造如果成功，能給企業帶來寶貴的效率提升和競爭優勢。湖州景區數字化改造設計

企業的數字化改造并不是件新鮮事。徐州景區數字化改造

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。徐州景區數字化改造

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