Admans的专栏

具体的数字化转型包括，业财一体化（业财一体化是指将业务系统与财务系统深度集成，通过共享数据和信息，实现业务数据与财务数据的实时联动和统一管理），智能财务分析（利用大数据和人工智能技术，对财务数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的财务风险和经营问题，为决策提供支持），自动化财务流程（通过自动化技术如RPA，机器人流程自动化可以将中的重复性工作如发票处理、报销流程图、对账结算等自动化，大幅提高工作效率，降低人工错误率。数字化技术是数字化转型的基础支撑，涉及云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等前沿技术。

SCOR模型将供应链界定为五大流程和四个层次，覆盖了供应链管理的所有关键方面，包括计划、采购、生产、交付和退货等环节。五大流程计划（Plan）：针对供应链整体生产和供需情况，进行物料计划和生产能力的规划，以及分销计划。这涉及到市场需求的预测、制定合理的生产计划，以确保供应链能够及时满足客户需求。采购（Source）：考虑物料和供应商的选择评价；原材料的运送和管理；支持业务规则梳理和存货管理。生产/制造（Make）

PCF的目的是创建高水准、通用的公司模型该模型可以鼓励企业和其他组织从跨行业的流程观点来审视其活动，而不是狭窄的部门化职能化的观点。例如，运营类别下有4个流程组：2.0 开发和管理产品和服务，3.0 提供支持，4.0 交付产品和服务。改进方法，广泛地传播其发现成果，实现个人之间及其需要提升的知识领域之间的连接，从而帮助世界各地的组织来达到生产力和质量的提升。PCF元素从类别分解到任务，是连续的、有层次结构、具体的功能级别。流程框架本质上是组织中执行的所有关键流程的列表，按层次结构分组以显示它们之间的关系。

数字化人才是指具备较高信息素养，有效掌握数字化相关能力，并将这种能力不可或缺地应用于工作场景的相关人才。随着数字技术的快速发展和应用，数字化人才的需求日益增加，他们在大数据、“互联网+”、人工智能、智能制造等多个领域发挥着关键作用。根据数字化能力要求差异和应用场景的不同，数字化人才通常被细分为以下几类：数字化管理人才：这类人才主要负责对降本增效做出整体规划布局，并能够领导其他两类人才推进企业的数字化转型。他们是企业数字化转型的领导力量。‍。

在元数据建模中阅读元数据建模。大数据有大用途，但是也可能隐藏着巨大的风险，特别是如果我们对数据的情况不是很了解的时候，我们便不能够掌握到底存储了什么信息以及如何使用它，在一堆数据中是否存在垃圾数据或者可能被遗忘的高质量数据，甚至是否存在数据安全问题。OpenMetadata是一个统一的元数据平台，用于数据发现、数据可观察和数据治理，由中央元数据存储库、深入的列级沿袭和无缝的团队协作提供支持。它涉及数据的创建、存储、使用和销毁的整个生命周期，旨在最大化数据的价值，降低数据风险，并支持业务决策和运营的有效性。

数字化为信息社会的基础设施打下了基础，信息化提高了信息的利用效率和管理水平，而智能化则赋予了系统更高级的智能和自主决策能力。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。随着数字化、信息化和智能化的不断发展，这三者之间的界限逐渐模糊，开始呈现出融合的趋势。挑战与展望： 随着数字化、信息化和智能化的不断发展，我们面临着数据隐私和安全的问题，数据滥用和泄露等风险也日益凸显。

电子商务数据资产评价指标体系》(GB/T37550-2019）中明确提出“数据资产是以数据为载体和表现形式，能够持续发挥作用并且带来经济利益的数字化资源”，“数据资产包括结构化、非结构化数据和半结构化数据”，“数据资产能够估值、交易，并以货币计量”，“数据资产能够为组织带来潜在或实际价值”。数据治理涉及更广泛的数据生命周期，包括数据的收集、存储、使用、保护、归档和删除等方面，数据治理不仅关注数据的基本管理，还关注数据如何与组织的策略、合规性和业务目标相一致。

定义数据源、数据类型的采集标准，确保所有数据采集活动遵循统一规范，减少后期数据清洗的工作量。

可视化是指将数据、信息或知识通过图形、图像、动画或其他视觉形式表现出来的过程。它利用人类视觉系统的强大能力，将抽象的数值、概念或关系转换为直观的图形表示，从而帮助人们更容易地理解、分析和解释复杂的数据集。可视化不仅提高了信息的可访问性和易理解性，还增强了数据传达的效果，使得用户能够快速识别模式、趋势和异常，从而在决策支持、数据分析、教育、科学研究等多个领域发挥重要作用。

本文详细探讨了数字化转型的关键要素和步骤，提供了一个全面的蓝图，旨在帮助集团公司系统地实现从传统运营到数字化管理的转变。从构建核心技术平台到实施智能化决策支持系统，每一个环节都是精心设计，确保企业能在这一转型旅程中稳健前行。通过本篇文章，我们不仅看到了数字化转型的必要性和紧迫性，更看到了它为企业带来的深远影响：提高效率，增强客户互动，优化决策过程，并最终驱动业务增长。对于像米多这样致力于在数字化时代领先一步的公司而言，这不仅是一次业务的升级，更是一次全方位的战略革新。

数字化转型是以数字技术将客户推动、数据优化的方法用于企业的全面重塑，包括业务模式、客户体验以及流程和运营。以数据驱动企业运营。很多人把信息化和数字化混为一谈，认为提高效率就是数字化转型，其实是不对的。信息化对应业务电子化，基本目标是实现信息流通，提高生产效率。比如，OA、ERP、CRM、MES等系统数字化对应业务智慧化，基本目标是优化业务模式，提升生产质量。利用数字技术改变商业模式，并提供创造收入和价值的新机会，它是转向数字业务的过程。“信息化”：买个体重秤，每天量体重，体重秤显示的数值，就是信息化。

”企业如何实现数字化转型“是摆在现代企业面前一个无法回避的问题，数字化转型的重要性不容忽视，它不仅是企业适应数字化时代的必然要求，更是提升竞争力、实现可持续发展的关键。随着科技的飞速发展和市场的快速变化，数字化转型已经成为企业生存和发展的必然选择。通过数字化转型，企业可以更加高效地利用数据资源，优化业务流程，提升客户体验，从而增强市场竞争力。同时，数字化转型还能够助力企业创新业务模式，拓展新的市场领域，实现更广阔的发展空间。因此，企业必须积极拥抱数字化转型，不断提升自身的数字化能力和水平，以应对日益激烈的市

这种独立的、单独的面向前端的商业智能BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。从市场宣传和销售的角度来说，简化产品的复杂度和上手难度的宣传是没有问题的，有问题的是以一种错误的讲解、不专业的讲解最终误导企业接受了这些不正确的概念，并以这些不正确的概念来评估与规划 商业智能BI 项目的建设，没有充分预计到 商业智能BI 项目建设过程中可能会遇到的挑战与风险，最后导致项目的不成功与失败、反复建设。

RPA（Robotic Process Automation），译为。

自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。..

作者｜乔新亮编辑｜邓艳琴我可以丝毫不开玩笑地说，今天，很多传统企业里的研发都只是“工人”，哪怕是 CTO，充其量也只是“高级工人”，如果不转换思维去成就业务，就只能停留在工人级别“计件制”的竞争，迟早被裁掉。后疫情时代，传统企业面临的现实世界是怎样的？偏传统的企业做数字化转型最迫切的问题是什么？最好解决的问题是什么？最难解决的问题是什么？数字化转型这事应该由谁来牵头，谁为结果负责？在数字化转型的过程中，有哪些关键技术值得下力气去做？数字化投入无法转化为业务价值，问题出在哪里？如何评价数字化转型的 ROI ？

作者：石秀峰来源：谈数据（ID：learning-bigdata）近期，我一做数字化咨询的朋友（化名老王）遇到了一个头痛的问题：话说老王的团队近期接了一个大单——一大型制造业的数字化转型规划。老王带领团队奋战了几个月，各种业务调研、信息化调研、高层领导访谈……终于方案初稿出来了。但是做方案汇报的时候，这版方案被客户方领导给否掉了，客户认为他们规划的方案是“信息化方案”而非“数字化方案”。交代一下：老王在企业信息化领域有近二十年工作经验，对信息化、自动化、数字化等各项知识和技术都很熟悉，曾就职某世界知名咨询公