数字化与数据化的区别

一、数字化/数据化的概念

数字化、数据化按字面意思理解，这两个词的确代表了不同的含义。但是也不可否认，在目前我们可以接触到的信息平台来看。数字化、数据化很多时候都被混在一起了。

那么，既然今天要聊这个话题。我们得先把这两个词分清楚，通常我也不太建议看百科类的解释，因为专业术语很多时候也不太好理解。我下面给大家举例讲解一下，保证都能轻松看懂。

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以减肥做为例子：

“数据化”：买个体重秤，每天量体重，体重秤显示的数值，就是数据化。

“数字化”：不仅记录体重，还记录你所有生理数据，模拟一个“数字化”的你，然后根据算法，给你一套针对性的减肥方案。这就是数字化。

再举个工作中的例子：

“数据化”可理解为：用户通过浏览器访问网站，而我们通过反馈的数据判断用户的浏览意向，进而产生结论，再根据数据去优化体验，这属于数据化的范畴。

而“数字化”则是将工作过程进行数字量化，例如工作时长、产出等等，方便寻找更优方案。比如，通过系统将不同人员的工时和产出进行记录，对比出更好的员工，从而分析他的工作方法。

二、数字化与数据化的区别？

数字化是数据化的高阶阶段，是数据化的广泛深入运用，是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延申。数字化脱离了数据化的支撑只不过是空中楼阁。

关于数据化

业务数据化：建设专业信息化系统，实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储，但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段，信息只有通过内在的指标化（亦可称为模型化），达到业务数据可利用、可分析、可改进，进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。在业务数据化过程中，元数据起到核心驱动的角色。

数据业务化：指建立企业的数据中台，形成数据资产积累，支持数据治理与数据服务，结合企业业务发展，设计数据服务应用，为企业提供数据价值。业务生产数据、数据反哺业务。强调数据转变为带有建议性的信息帮助客户实现商业目的，强调数据的应用，更加聚焦让数据产生价值。

关于数字化

数字化背景：

数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式。在数字化生存环境中，人们的生产方式、生活方式、交往方式、思维方式、行为方式都呈现出全新的面貌。

2017年，“数字经济”正式被写入党的十九大报告。 2018年中国数字经济总量达到31.3万亿元人民币，占GDP的比重为34.8%。 2019年，国家领导人在向2019中国国际数字经济博览会贺信中明确指出数字经济对各国经济社会发展、全球治理体系、人类文明进程的深远影响，高度概括中国发展数字经济的指导理念与实际举措。

身处数字化时代洪流中的企业也必须与时俱进，与时代同频共振才能免于成为时代的弃儿。

数字化转型是通过数字技术的深入运用，构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界，进而优化再造物理世界的业务，对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑，实现业务成功。

数字化转型的本质

数字化转型本质上是业务转型，数字化转型本质上是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，技术是支点，业务是内核。

数字化转型的目的

数字化转型过程中，新技术运用并不是目的，转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力，让企业获得更大的竞争优势。

数字化转型面临的挑战

对于大多数企业而言，数字化转型面临的挑战来自方方面面：从技术驾驭到业务创新，从组织变革到文化重塑，从数字化能力建设到人才培养，因此数字化转型的成功不可能一蹴而就。数字化转型是一项长期艰巨的任务，多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著效果。

总结：

数字化的概念趋于系统性，数据化则涉及到了执行层的概念，一切业务数据化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。最终数字化、数据化是实现人工付诸的精力和时间的最小化，达到人工智能改变工作效率的问题。

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