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数字化转型ABC (2)

日期: 2022-10-26 12:32:23 作者: 点击数:   返回

      最后,两者对人才队伍的要求不同。信息化要求人才队伍具备软件开发、系统运维等知识能力;数字化除了要求信息化能力之外,还要求人才队伍具备敏捷开发、数据分析、数字化运营等各方面的知识、能力素质,对人才的要求更高。

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数字化与数智化

     数智化即数字智慧化与智慧数字化,最早是由学术界提出的概念,是个比较新的概念,有三个层次的含义。

    一是“数字智慧化”,即在大数据中加入人的智慧,运用算法使数据增值。互联网企业广泛运用的个性化推荐、杀熟就是属于这个层次。

    二是“智慧数字化”,即运用数字技术,把人的智慧管理起来,相当于从“人工”到“智能”的提升,把人从繁杂的劳动中解脱出来。工厂里的智能机器人、京东物流的智能分拣机器人、互联网商家常用的智能客服等属于这个层次。

    三是把这两个过程结合起来,构成人机的深度对话,使机器继承人的某些逻辑,实现深度学习,甚至能启智于人。著名的“围棋大师”阿尔法狗属于这个层次。

     在企业层面,数智化是在数字化基础上,运用大数据和人工智能技术,赋能企业管理和业务。按照这个定义和之前对信息化与数字化的理解,我们更愿意将数智化理解为企业数字化能力的提升。

     数智化进一步提升了企业的创新能力,数智化应用的深度将在本质上决定一个企业的未来发展边界。

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数据资产

     企业数字化转型中还有一个很重要的概念:数据资产。什么是数据资产?它是企业拥有或控制的,能给企业带来经济利益的数据资源。不是所有的数据都是资产,只有可控制、可计量、可变现的数据才能称为资产。实现数据资产的可变现属性,体现数据价值的过程,即数据的资产化。数字经济时代,数据资产将成为企业的核心竞争力,评价一个企业的数字化能力和商业价值,就需要评估其数字资产的价值变现能力。

      企业在进行数据资产化时,要优先考虑自身的优势资源和能力,将这些资源和能力转化为数字资产。生产类企业的用户数据和供应链数据;流通领域的消费者和商品数据;连锁企业的终端网点数据;服务类企业的客户和解决方案数据。这些都是可以优先考虑进行资产化的数据。