在討論企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，會(huì)涉及到企業(yè)的許許多多方面的工作內(nèi)容，上到組織變革，下到數(shù)據(jù)治理。

而數(shù)字化，本質(zhì)上是企業(yè)IT技術(shù)能力的升級(jí)。最終，一個(gè)企業(yè)實(shí)施了數(shù)字化，一定會(huì)在IT基礎(chǔ)建設(shè)上有所體現(xiàn)，比如：引入一些新的管理軟件工具，搭建一些新的數(shù)字化服務(wù)，或者發(fā)明創(chuàng)造出新的智能化應(yīng)用產(chǎn)品。

那么，企業(yè)基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作所構(gòu)建出的IT系統(tǒng)和信息化時(shí)代相比，究竟有什么不一樣呢？換句話說，憑什么認(rèn)為企業(yè)開發(fā)的IT系統(tǒng)屬于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成績(jī)呢？

從一般觀察來看，這種區(qū)分本來是模糊的，但是仍然能大致給出一個(gè)判別邊界：觀察IT系統(tǒng)的核心功能是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的還是經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的。

有人說，難道不是應(yīng)該按照，“數(shù)據(jù)是結(jié)果，還是原因”這個(gè)原則來區(qū)分么？

其實(shí)也不完全嚴(yán)謹(jǐn)，其實(shí)早在信息化時(shí)代，人們就已經(jīng)開始考慮使用數(shù)據(jù)了，那個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)更多是用來“指導(dǎo)”自動(dòng)化流程，或者在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的“寬表”中為管理者提供OLAP支撐。

但是，無論是自動(dòng)化流程的邏輯順序，還是寬表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，都是基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行建模的。數(shù)據(jù)本身的隱含價(jià)值并沒有更多地挖掘和開發(fā)。

在信息化時(shí)代，商業(yè)價(jià)值的本質(zhì)來自于連接。連接的方式，以及被連接的內(nèi)容，都是基于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)確定下來的。

在數(shù)字化時(shí)代，商業(yè)價(jià)值的本質(zhì)來自于數(shù)據(jù)本身。當(dāng)然，業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)同樣非常重要，但是經(jīng)驗(yàn)不是價(jià)值的全部，而是價(jià)值的起點(diǎn)。

以經(jīng)驗(yàn)為中心的商業(yè)活動(dòng)，總是有天花板的。人的能力決定了業(yè)務(wù)的上限。

反過來，如果“經(jīng)驗(yàn)+數(shù)據(jù)”的方式來構(gòu)建IT應(yīng)用，為企業(yè)的業(yè)務(wù)賦能，那么則可以不斷拓寬企業(yè)的業(yè)務(wù)能力邊界，實(shí)現(xiàn)組織真正意義的成長(zhǎng)。

在這種模式下，不僅僅是人依靠經(jīng)驗(yàn)“單向”地使用數(shù)據(jù)，而是人的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)的積累互相賦能，共同提升：

在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的階段：以經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)為主，將業(yè)務(wù)活動(dòng)、業(yè)務(wù)知識(shí)，以及業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)留痕。用經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)。

反過來，在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的階段：以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主，通過大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，從數(shù)據(jù)資源中挖掘出有商業(yè)洞察價(jià)值的寶貴業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。用數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行增強(qiáng)。

經(jīng)過上述兩個(gè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的閉環(huán)，經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)二者相互促進(jìn)，就可以形成“優(yōu)美”的成長(zhǎng)型組織形態(tài)。

與此同時(shí)，隨著行業(yè)大模型和AIGC技術(shù)的出現(xiàn)和普及，在不依賴于經(jīng)驗(yàn)的情況下，數(shù)據(jù)本身也可以獲得某種程度上的“自驅(qū)動(dòng)”，“自增長(zhǎng)”。

通過深度人工智能算法，基于海量數(shù)據(jù)可以涌現(xiàn)出一定的商業(yè)認(rèn)知和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。這無疑也極大地緩解了很多中小企業(yè)在數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)不足上的冷啟動(dòng)問題。

總而言之，和信息化時(shí)代的IT系統(tǒng)相比，數(shù)字化時(shí)代更關(guān)注于對(duì)數(shù)據(jù)的價(jià)值潛力挖掘。而這一切，依賴于健全、完善、規(guī)范的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，高性能、低成本、強(qiáng)實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以及準(zhǔn)確、可靠、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)感知與數(shù)據(jù)治理能力。