从信息化到数字化及转型本质

从信息化到数字化的本质是技术的演进和应用模式的变革，这些技术被广泛应用于商业、社会和生活各个领域中。信息化是企业为了提升效率、降低成本利用信息技术实现单点业务或办公能力的工具和流程改造。而数字化转型的本质则是企业或组织通过使用数字技术来重新定义其业务模式、流程和价值创造方式，以实现更高效、创新、灵活和协同的运营方式，从而提升竞争力和持续增长能力。数字化转型还包括了组织文化、人才、战略、架构等多个方面的变革。

企业的信息化解决了局部的效率问题，但也带来了新的问题

企业的办公系统与系统之间彼此隔离，数据形成孤岛，信息难以共享，所以不得不去做集成。由于数据存储于各个系统的数据库中，每个系统的架构、开发语言、数据模型、数据存储、术语语义等都可能存在不同和差别，使系统间数据共享和复用变得困难，也造成了重新造轮子、重复建设。

大部分系统都是一种加层补丁的方式，使系统之间的补丁越来越多，性能越来越差，数据越来越乱。所以我们又不得不去做数据治理。元数据管理系统、主数据管理系统、数据质量系统等等不断的建设，但也没见得数据质量有多大的提升，问题依旧，事倍功半。

数据集成和汇聚是一种方式和路径，也是一种习惯了的简单方式，但这种方式往往面临着重复建设、代价高昂。还有一种方式是彻底地重构，按照新的企业架构分步骤分阶段逐步地重构替换或者新建。新的架构可以采用微服务架构实现系统融合，以企业主数据为核心实现“数据融合”。使数据在产生的地方就标准化和规范化，消除众多的数据处理流程和步骤。重构是彻底的转型，但无法一步到位，需要根据投入、人力、时间、业务需求等实际情况逐步进行重构替换、补充新建来构建新的企业架构体系，需要对整个发展路径和路线图有清晰的认识和了解，对架构师和管理人员要求非常高，他们需要有能力来把控整个路径和进展，能及时的解决在重构转型过程中遇到的问题。不过实际情况，往往集成和重构两种方式并行，既要充分利用现有的信息系统，也需要考虑在替换老旧系统的过程中将企业架构更新换代，兼顾效率与成本。

数字化分为三个阶段：信息数字化、流程数字化和业务数字化。

企业数字化根本是为了效率和成本。要提升效率，降低成本，就需要不断寻找新的机遇。机遇从哪里来？可以从数据中来。但每个单体竖井的系统数据有限，数据之间的关系简单，这就需要和其他系统的数据集成或者统一汇聚到一个地方（比如数仓、数据湖等），然后可以对这些数据进行清洗、转换、去冗、补齐等操作，使之符合数据分析、数据运算和模型训练等要求。通过对数据的计算和分析，找到数据之间的隐藏的关系，可能就意味着新的机会。

数字化转型，并不是简单的使业务数字化而是利用技术去分析、洞察业务数据之间的关系和隐藏的价值。

以数据驱动，需要将数据以标准化、规范化、高质量进行整合在一起，简单的方式就是不去做转换，使数据从源头、从产生的地方就遵循同样的标准和规范，也就不会有质量问题，无需数据质量平台。随着业务系统的逐步重构和替换，从而实现“数据融合”、“业务融合”、“应用融合”、“基础设施融合”、以及“组织融合”，在完成过程“系统融合”能力中实现企业全局数字化和转型。

数字化转型可以有两种方式：集成和重构。

利用云计算、大数据、人工智能等技术，实现基础设施资源、数据、人力等的整合和融合。重构方式可以从根本上解决数据质量问题，提供足够多的高质量数据，消除数据因质量问题对机器学习、深度学习模型的影响，但非一日之功。集成可以利用已有的系统和资源，快速实现数据的汇聚。通过对数据深度洞察，找到数据之间的关系和联系、趋势和规律，从而指导企业尝试新的业务模式、运营模式等。

因此可以说，数字化转型的本质是以数据为要素、技术为工具，实现对数据的分析和洞察，找到数据之间的关系、联系、趋势等，比如风险控制中关联交易分析等，从而支持和促进企业业务、流程、组织架构等的变革和创新。

信息化解决了单体工具与效率问题，数字化构建起了业务应用体系，打通了数据之间的关系，数字化转型则深度分析和洞察数据之间的关系，找到数据变化趋势和规律，并有效利用这些数据关系、趋势和规律促进企业业务的变革、创新。

数字化转型是一个全面的、系统性的变革过程，所涉及的方面非常广泛，包括了企业组织结构和文化、业务流程和模式、技术架构和应用等各个层面。数字化转型需要企业或组织在思想、理念、战略上做出根本性的调整，并且需要投入大量资源和精力来推动实施。通过数字化转型，企业或组织能够更好地适应市场变化、提高效率、增强创新能力、优化用户体验、降低成本等，从而获得持续的竞争优势。