企业进行数字化转型是一个长期持续的发展过程，随着企业对数据以及数据创新的重视程度和认知水平不断提升，企业的数据管理水平和数据应用水平也在不断深化，逐渐发展出更高级的数字化业务形态。

1. 业务线上转型

对于数字化企业来说，早期的数字化业务应用主要体现在线下业务线上转移，这一发展阶段一般也可以看作是信息化阶段。

对企业来说，无论是对内的远程办公平台，还是对外的各种行业门户网站或服务终端，都极大地提升了与“信息处理”相关的业务流程。

互联网是数字化在这个阶段最重要的信息技术，促进了更广泛的业务连接。其中，PC互联网促进了人与物的连接，移动互联网促进了人与人的连接，而物联网则加强了物与物的连接。

对企业来说，更紧密的业务连接意味着更强的服务触达能力，同时也对应着更高的信息传播效率，能够让企业更快地完成一个完整的业务活动周期。

2. 综合管理分析

为了更好地进行管理活动，有效解决企业发展中各种类型的经营问题，需要建立一套科学的管理方法。

在数字化技术的支撑下，企业可以通过一系列的数据分析工具，对业务活动中产生的各个业务主题的数据进行综合分析，提供有价值的业务决策信息支持。

在企业实现业务的线上化的过程中，由于要建设相应的业务信息系统，企业会对系统相关的业务活动进行模型设计。而这些业务模型的背后，则是信息（数据）模型，信息模型可以帮助分析人员准确解读出业务信息系统自动产生出的数据的具体含义。

在这个阶段，企业中的分析师或数据科学家会广泛地起用不同类型的数据分析软件。而为了降低数据分析的数据交互效率和工具使用门槛，很多有条件的数字化企业也会构建起面向不同分析团队的大数据分析平台。

3. 数据价值共创

在大多数的企业中，数据的管理者和数据的使用者在业务上是相互分离的，企业中不同业务团队的人员对数据的使用效率十分低效。相应地，从数据中获取有价值的信息和商业洞察，创造业务价值，也是一件十分困难的事情。

企业中真正能够接触到数据的人通常是数据库管理员、软件工程师，以及数据系统的运维人员，这些人员知道如何通过计算机来操作数据和维护数据，但是并不知道如何从数据中提取有价值的业务信息，并基于这些信息支持业务优化和商业决策。

对于数字化企业来说，为了提高数据资源的利用率，必须要逐渐降低业务人员对数据使用的技术门槛，逐渐实现企业数据价值共创的目标。

为了达到以上的效果，企业在汇集了数据资源的基础之上，需要构建一套通用的“语言”对数据进行规范化和标准化的定义，以帮助业务人员能够更加“轻松”地理解企业中的数据以及与数据相关的信息系统。

此外，企业需要提供各种操作简单而便捷的技术工具协助数据科学家进行数据的加工和分析，从中提炼有价值的信息和知识，把复杂、繁琐的原始数据内容转化为便于查询和应用的数据资产。

4. 产业外部赋能

随着数字化企业的全面转型，企业对数据的理解也越来越深刻，企业的决策者可以在更加广泛的层面认识到数据的价值和适用场景。

企业数据的价值和意义不仅在于帮助企业自身的经营发展，同时也能够对企业所在产业链的上下游各个相关方进行业务赋能。数字化企业本质上应该是更加开放的组织形态，数据作为一种重要的信息资源，有利于促进跨企业的业务合作，优化整个供应链的经济生态。

企业间的数据合作可以有效提升数据的维度，当不同企业或组织所拥有的数据进行充分的融合，会迸发出更强的数据潜力，也将创造出更多有意义的数字创新机会。

                                                                                                                                                                             转载自-网易新闻