什么是数字化,什么是数字化转型?有什么区别和联系?

很多企业转型的核心困惑,数字化转型和信息化的本质区别在于从 “工具” 到 “战略” 的升级,前者是业务驱动技术,后者是技术辅助业务。 数字化转型与信息化的本质区别在于从工具升级为战略。信息化聚焦效率提升,用技术优化现有业务流程;数字化则重构业务模式,以数据驱动决策和增长。信息化将数据作为副产品,系统间存在孤岛;数字化则视数据为核心资产,实现全链条实时打通与分析。信息化侧重内部流程优化,数字化覆盖全价值链,从用户到产业链实现协同创新。两者代表着技术辅助业务与业务驱动技术的根本差异。 阅读详情

什么是数字化,什么是数字化转型?有什么区别和联系?

举一个例子很通俗易懂,分享给大家:

我们打车到达目的地之后,在买单的那一刻手机会跳出来让你选:车里是否有异味?司机是否绕路?

你们有没有想过为什么会跳出这一条?

其实是因为前面的乘客评价这车有异味,平台不确定这个评价真实与否,所以让后面的乘客确认一下。

什么叫算法?比如说每10个人,就有6个人是确定有异味的,那么后台就会给司机打一个标签。

这只是一个点,还有服务态度、车况等等。

出租车平台的人没有到每一辆车上去看这个车的现状,但是平台已经知道了每一辆车的情况。

这,就是数字化。

用大白话来说就是:把原来模拟的、手工的、人处理的,让计算机、IT系统去办,就是数字化。

数字化转型平台可直接查看和使用:https://www.jiandaoyun.com 


什么是数字化转型?

同样用打车的例子来帮助大家理解:

最初的打车流程是这样的:

你在路边等车,司机开着空车找人,你向司机招手,司机停车,确认目的地和路线,到达目的地。

打车软件出现之后,流程变成了这样:

你不需要在路边等,只需允许手机获取定位,并填好要去的地点,司机即可在线接单。

司机目前在哪,离你多远,车型,车牌等信息都一目了然,静待车来,上车就走,连一句话都不用说。

后来又有了新玩法,叫顺风车:

上下班通勤的路上,通过APP找到几个顺路人一起拼车,可以分担点油钱。这种形式比直接打出租车要便宜得多。

总结一下,

把打车流程单纯的从线下搬到线上,这一动作的本质其实跟你在路边招手打车差不多,因此只能叫做信息化或者数字化转换,还不足以称之为“转型”。

而顺风车就完全不同了,车主不是职业出租车司机,并不以此为生,不能开着车四处寻找乘客。他们只能依附于数字化平台,发布自己的通勤轨迹,然后系统算法匹配到与之契合的路线,促成了这一单合作。这就叫“数字化转型”。

也就是说,数字化转型不是简单的从“非数字化”到“数字化”的过程,而是着眼于解决业务问题,

最后区分几个概念:

1.数字化与信息化

你拿着文件要找老板签字,跑上跑下找不到人,一天结束了文件还没签下来。

后来这一流程优化了,你处理完文件后点击“提交”,文件就自动流转至老板的“待办”中,老板收到提醒立即查阅审核通过。

所以说,信息化就是将企业的日常业务流程固化下来,并自动做好记录,以降低员工工作难度,提高工作效率。

你觉得产品这个月卖得不错,请示老板下个月要不要多补一些库存,老板同意多补2万件,但这一过程中没有任何数据支撑。

后来你做了份数据分析报表:A产品本月销售额相比其他产品高8%,相比上个月销售数量增长20%......老板根据报表,结合你的营销计划,定好了应该补2万库存。

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由此可知,数字化是基于大量的运营数据(信息化系统记录的数据),对企业的运作逻辑(管理经验)进行数学建模、优化,反过来再指导企业日常运行的。

2.数字化与数字化转型

经常看到一些企业对外宣传说:我们通过实施了中台,通过更换了ERP进行了数字化转型,这个是非常不正确的。

实施个ERP不等于数字化转型,就好比造个发动机不等于造了一台汽车。

因此,简单的业务;流程信息化,比如搞个办公自动化系统,并不能称之为数字化转型。一定要达到触及公司核心业务,引起架构更新,新建商业模式的级别,才可称为“数字化转型”。

但是没有发动机,你怎么样都造不了汽车。

也就是说,信息化一定是数字化的前提。如果没有做好企业信息化的基础,数字化无从谈起。

以上。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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