数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进，企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富；而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩，产生了大量充分展现消费者行为的数据信息。内部数据与外部数据的边界正在逐步消融。数据信息日益丰富和广泛，且更加深入地渗透进我们的日常生活中，给我们提供了无限的可能，也对我们提出了终极拷问:如何应用好这些数据，使其能够真正驱动企业发展？

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数据驱动，主动决策

区别于“以数据为中心进行决策”，数据驱动强调的不是用数据被动支撑决策，而是基于数据和模型分析，系统可以主动帮助或者替代人做出决策。

将数据驱动按照人对数据使用的深度逐层展开，可以分为五个层次:

第一层是呈现，核心是要你看见，即将数据结果呈现给用户，只反映客观事实，不做判断，如数据报表；

第二层是预警，核心是助你分辨,即基于数据判断好坏优劣，如红绿灯、仪表盘；

第三层是建议，核心是帮你抉择,即基于数据做出行动建议，如商品选择、抖音推荐;

第四层是决策，核心是替你决断,即基于数据自动决策和执行，如银行贷款;

第五层是融贯，核心是虚实合一，即将虚拟与实际打通，如元宇宙。

技术业务深度融合

对企业而言，真正决定数字化转型成败的关键是技术与业务的深度融合。数字化的落地应用能不能找到合适的切入点和场景，比技术本身的进步和应用更加重要。企业可围绕企业战略跨越业务与技术边界，对数字化转型进行规划设计。不仅要致力于解决数字化时代业务如何实现迭代和创新的问题，还要解决建什么系统，用哪些技术支撑业务迭代和创新的问题。同时跟踪技术路径、技术手段和业务迭代创新结合的过程，并随时解决过程中发生的问题。在战略指导下，企业可利用AI智能建模能力，不断检视业务流程的有效性，并迭代优化生产、销售、采购、供应、财务等管理流程，构建适应企业需求特点的最佳管理模式。让信息系统具备更柔性、更智能、更敏捷的性能并赋能业务发展，是企业应对市场变化的磨刀利器。

数字化转型会打破企业原有的组织边界和信息边界，一个转型场景的落地往往需要涉及数个信息系统。同时，数字化转型过程中沉淀的场景、模式、流程、数据都将成为企业未来核心的数字资产。