数字经济的发展日渐成熟，数字化转型已成为企业经济的核心动力，成为了企业经济的增长点。企业数字化转型代表了新工业革命大势所趋，是企业生存的重要条件。企业数字化转型迫在眉睫，只有实现数字化转型的企业才能拥抱数字智能时代。目前数字化已经应用到了各行各业中，包括“平安城市，智慧交通”，“灾害预警”的公共领域；“机器助教，个性内容”的教育领域；“协助诊断，早期预防”的健康领域；“实时翻译，内容审核”的媒体领域；“精准试验，精准药物”的制药行业；“路径规划，货物监视”的物流行业以及“实时防欺，精准推荐”的金融行业。
企业数字化转型的定义
企业数字化转型是指在企业的经营管理，产品设计与制造，物料采购与产品销售等各方面全面采用新型技术，实现信息技术与企业业务的融合，使企业能够采用数字化的方式对其生产经营管理中的所有活动进行管理和控制。从而降低成本，提高效率。
企业数字化转型出现的问题
技术成本上升，企业偏爱选择多云的厂商提供服务，但是多云服务的不断增加，往往会增加企业的成本。信息孤岛不断增加，企业为满足业务的需求，不停的新建IT系统。从而造成了旧的信息孤岛还未解决，新的孤岛还在建。系统的冗余和运维是企业资源的一种浪费。物理世界和数字世界新数字鸿沟，物联网的出现，使得物理世界和数字时间的结合变得非常重要。但是由于当前技术成本的限制，包括芯片和5G等，物理世界和数字世界还存在鸿沟。
企业要如何制定数字化转型
企业数字化转型主要分为三大步：1） 基础设备搭建；2） 应用场景与技术的结合；3） 数字化转型效果评价。
数字化转型框架图
基础设备搭建-云方案的选择
目前的云市场是要包括：公有云，私有云，混合云，云平台和云应用解决方案。市场的丰富性，使得企业在选择云方案时存在一定的困难性。企业在结合自身的情况下，还可参考以下7大原则：
1） 多云支持；
2） 完全基于SaSS且由API驱动，不含代理；
3） 持续性地检测资源；
4） 自动资源配置，强大的安全策略，快速地修复出错；
5） 关联大量数据；
6） 让你尴尬修复和自动修复的结合；
7） 集成
基础设备搭建-数据中台的搭建
虽然数据中台的理论很好，但是现实应用中还是存在数据质量和信息孤岛等问题。如何解决企业正面临的边污染边治理，信息孤岛之间的数据连接的窘境十分重要。企业可通过集成解决以上问题：
1） 统一指标库的创建；
2） 数据提供规范化；
3） 应用之间的集成；
4） 企业之间的集成；
5） 云之间的集成；
6） 设备之间的集成；
应用场景与技术的结合
企业数字化转型成功的关键因素是AI等新技术的成功落地和应用。需要：
1） 明确定义业务场景；
2） 触手可及的充沛算力；
3） 持续进化新技术服务；
4） 组织与人才适配；
5） 应用场景，数据智能平台，设备/系统/流程和解决方案之间的连通结合。
其中明确定义业务场景是数据智能的第一步也是重要的一步。业务场景可分为面对内部的和面对外部的，面对内部主要分为商业流程和企业文化，面对外部则主要是商业模式。
应用场景与技术的结合-商业流程
在订单处理，发票处理，消费者客服，合规审查，店内执行检查等劳动密集流程上，通过使用物联网，区块链，人工智能等技术的使用，减少人员数和提高效率。比如，巡店人员，通过拍照上传，即可通过计算机视觉识别货品的陈列分销情况。
在媒介策划，运输计划，定价与促销计划，店内营运计划，业余营运计划，需求供给预测等高度复杂流程上，通过机器学习，深度学习，AR/VR等技术的使用，提高企业的运营水平和效率。比如，货品展示，通过AR/VR等技术，可让消费者更好的了解商品的信息，提高消费者的购物体验。
应用场景与技术的结合-企业文化
在市场营销，产品销售，供应链，产品创新，人事管理，安全与合规管理上，通过人工智能等新技术的使用，让企业从运营中获利。比如，将线上线下结合，刻画客户画像，实现精准营销和可预测的市场营销，从而丰富客户的engage触点。
应用场景与技术的结合-商业模式
在打造新品，服务，新的触点，新供应链上，通过大数据等技术的引入，数据驱动决策，提高决策策略效率。比如，通过对消费者需求的收集和刻画，实现快速的商品原型设计和出样，以预测性分析确定产量，反复优化改进。
企业数字化转型的评价
通过制定产品服务创新率，客户价值主张，数据的资本化，流程服务有效性，工作和劳动力供给等数字化转型KPI，监控企业数字化转型的质量和进度。