随着时代演进，企业发展永续的核心在于实现增长，尤其身处数字化浪潮中的各行业企业。对于传统企业而言，如何成功转型以拥抱数字化技术并从中获得竞争优势成为了一项关键挑战。
那具体说来，企业的数字化转型包含了哪些方面呢？
数字化转型并非简单地将商品信息搬至互联网，而是要通过技术手段打通生产、销售、库存与客户管理的各个环节，实现商业模式和模式的革新。具体来说，它主要涉及以下三个方面：
“技术升级”——从传统的信息技术过渡到‘新一代IT技术’，实现技术应用水平的提升。
“数据融合”——将实体状态的信息转化为数字形式，通过信息系统实现全方位、全过程的实时数据流动与共享，从而实现信息技术与业务管理的深度融合。
“业务重构”——在互联网和智能时代背景下，基于数字化实现精准运营，推动传统业务模式下的设计、研发、生产、运营、管理等方面的变革与重构。
那么，企业数字化转型的起点又是什么呢？
提及企业数字化转型，数据驱动是核心。企业在原有业务运作和IT系统建设中已涉及数据处理。如今的方法包括构建主数据平台、数据管理体系、BI系统、大数据分析平台等。但数字化转型在数据方面带来了哪些新元素呢？
第一阶段：数据管理与自动化
在第一阶段，数据主要用于管理和自动化。企业通过信息化建设在IT系统中生成数据，用这些数据支持基本业务操作。例如，在端到端供应链流程中，涉及供应商、采购框架协议等多个环节的数据。这些数据的产生、使用、交互和协同完成了一个完整的业务流程。
第二阶段：数据驱动的运营
在数字化经济时代，数据在运营中发挥着更加关键的作用。传统的BI系统虽然能辅助决策，但在快速响应客户需求方面显得不够敏捷。运营不再局限于固化的定时操作。例如，除了定期的需求计划和预测外，企业需快速调整市场策略以适应当前订单数据并引导更多购买需求。
这意味着数据不再是单纯的管理工具，而是要形成数据思维和数据驱动的运营模式。
第三阶段：从自动化到智能化的跃进
当积累足够的数据后，企业可以考虑向智能化发展。数字化转型中，智能化是一个关键趋势。这并非简单的信息化或信息采集自动化，而是基于历史数据进行学习，形成有价值规则并持续改进运营和业务能力。
在从自动化到智能化的过程中，数据的数量、质量和全面性都至关重要，它们直接影响到后续智能化分析模型的构建和算法优化。
那么企业数字化转型的最终效果会是如何呢？
尽管企业在数字化转型升级过程中可能会遇到困难和挑战，但数字经济发展的趋势不可逆转。让我们看看一些成功案例来了解这一点：
案例一：东芝的工业互联网转型
东芝信息机器（杭州）有限公司通过引入数据采集软件和智能数据平台技术，解决了生产数据采集难、手工数据质量差等问题，提高了工作效率和人力成本效益。这为制造业在互联网时代注入了新的活力。
案例二：汽车集团的预算与管理决策支持系统
某汽车集团通过建立科学的业务数据采集体系、管理数据以及建立指标统计和预警体系等措施，提高了工作效率、减轻了各级人员的数据上报和收集压力。这为企业的科学决策和管理提供了有力支持。
类似案例在数字化转型领域屡见不鲜。这些案例的共同点在于它们都在传统产业中充分利用了用户数据和数据进行价值变现的经验。