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企业数字化转型释放什么信号，你又是如何理解？
互联网,企业,数据企业数字化转型释放什么信号，你又是如何理解？
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
企业数字化转型释放什么信号，你又是如何理解？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。
首先，在当前产业结构升级的大背景下，企业进行数字化转型是一个必然的发展趋势，数字化转型的背后不仅符合时代发展的要求，同时数字化也是推动企业可持续发展的重要推动力之一。
在当前的工业互联网时代，数字化被赋予了更多的含义，一方面云计算、大数据、物联网和人工智能等新技术为数字化赋予了更多技术元素，另一方面工业互联网也为数字化赋予了新的价值空间，这个价值空间将在产业生态上有比较明显的体现。
企业的数字化转型需要一个系统的建设过程，这个过程不仅涉及到技术层面的改造，同时还涉及到企业运营模式和管理模式上的改造，所以企业数字化转型一方面不能操之过急，另一方面也不能有一步到位的想法，因为数字化本身就是一个动态发展的过程。
对于企业来说，当前要想进行数字化转型，应该先考虑好数字化转型的方向。企业的数字化转型方向是一个战略性问题，不同的发展方向会决定企业不同的资源整合方式。在确定数字化转型方向的过程中，有两个基本的思路，一个思路是借助于数字化转型来提升当前的企业生产、运营和管理效率，在当前的业务模式上进行价值挖掘，另一个思路是借助于数字化转型来开辟出新的价值空间，这是完全不同的两个发展思路。
如果要想通过数字化转型来挖掘已有模式的价值，那么需要根据自身的资源整合能力选择建设方式，如果自身的资源整合能力比较强，是行业的龙头企业，那么可以考虑自己来搭建信息化平台，借助于这个信息化平台来整合更多的行业资源，这是在工业互联网时代，大型企业巩固自身行业地位的重要方式。如果是行业企业内的中小企业，在进行数字化转型的时候，应该考虑跟大型企业合作，这样不仅会大幅降低建设成本，建设风险也大幅降低了，而且在人才队伍升级方面也会获得更多的经验和帮助。
如果希望通过数字化转型来打开新的价值空间，当前的传统行业企业应该考虑跟大型互联网企业合作，这是比较现实的选择。一方面当前大型互联网企业掌握着消费端的流量，另一方面大型互联网企业也有比较成熟的技术体系可以使用。
从技术的角度来看，大型企业完全可以借助于大型互联网企业的技术支撑来搭建自身的“中台”，涉及到业务中台、技术中台和数据中台。中台不仅能够全面提升企业自身的资源管理能力，同时也会为企业的业务运营和创新提供支撑，从大的发展层面来看，“中台”的价值还是比较明显的，但是建设中台的过程通常需要付出较大的代价。
对于中小企业来说，也可以搭建中台，但是更为现实的选择是从云计算平台开始，然后逐渐完成中台的搭建，这个过渡过程既符合中小企业资源整合能力较弱的现实，也会为中小企业进行人才结构升级流出更多的时间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
回答于 2019-09-11 08:43:50
企业做数字化转型，往往有三个目的：业务转型、业务创新、企业增长。
除此之外就是一些小中型传统企业，他们没有什么目的，纯粹是为了跟风和搭便车，大多数情况下数字化对于他们就是一个“无用”的概念，而对于那些有着长远历史和根基的大型企业，数字转型才是他们的重要课题。
回答于 2019-09-11 08:43:50
您好！
我们是大象云科技，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！
我们可以看到，从国家“东数西算”的全国基础算力统一布局，到新能源在电力输出比例的不断提升，除了可以看到数字化为大势所趋，更可以了解未来数字化平台需要承载的数据体量将越来越大，因为只有基础数据的具备，再结合卓越的底层算法和不同技术的融合运用，才能够真正地将数字化的价值体现出来。
因此，对于未来的企业，我们可以底层技术支持商、系统集成开发商、终端客户使用者三个维度来予以探讨。
对于底层技术支持商，例如我们大象云提供的PAAS云计算三维数据引擎，对于未来的要点之一便是对云计算等算力环境的适配，并在充足算力的支持对自己的业务场景数据进行更加精深的算法迭代，例如我们对于三维模型的图形图像不断研究，从而能够支持不同格式、过亿面片数体量的复杂模型。在对格式、体量的数据支持上，不断开发出不同的API接口，予以与其他的技术（例如IOT、人工智能深度学习）等充分融合，从而为终端客户提供可根据需求而封装的功能应用。
对于系统集成开发商，除了在选择技术支持商的模块组件中需要留意其对于云计算等方面的适配，可能更需要了解客户的业务逻辑需要使用什么技术路径来综合实现。例如，对于现行很多运维系统的开发商，更多仍然只提供给客户较为酷炫动画效果、简单视频、数据呈现的驾驶舱应用，却未对数据进行深入的分析和输出结果。
所谓的深入分析，便是基于基础数据的采集，例如现场温度、风速等，在三维数据模型完整数据上进行演练，从而了解相关物理变化是否会对资产造成影响。例如我们目前合作部分保险单位，其便对河道等存在季节性自然灾害的资产进行充分的管理，通过往年水位上涨的数据以及资产自有的BIM完整建筑模型数据，从而分析水灾对于资产的潜在破坏，从而为未来的定损、预防、赔付做出预先管理。
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