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  • 自动化、信息化数字化智能化

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    沉淀一句话

    自动化

    信息化

    数字化

    智能化

    区别及联系


    信息爆炸的年代,唯一不变的就是一直在变。想了解至深扎一个领域之前,首先需要理解其概念,那在新术语、新概念层出不穷的情况下,什么是自动化、信息化、数字化、智能化呢?

    沉淀一句话

    自动化:通过某种技术手段生成的产物代替生命体的工作、动作的过程和结果。关键字:无人干预、自动、效率、精准

    信息化:以IT技术为主、CT技术为辅、多以计算机为承载体的辅助物理世界的资源与技能。关键字:信息、流程、管理

    数字化:以数据为基础,拥抱IT、CT技术,把物理世界信息演变成虚拟世界(多指计算机)的过程和结果,专注底层数据。关键字:数据、计算、量化

    智能化:对人以外事物建设具备人类特质(智慧+能力)的过程和结果。关键字:智慧、能力、感知

    自动化

    机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行操作或控制的过程。
    自古以来,人来就有创造自动装置以减轻或代替人类劳动的想法。自动化技术以紧密围绕着生产、军事设备的控制以及航空航天事业的需要形成和发展起来。即,需求即是动力。
    采用自动化技术不仅可以把人或动物从繁重的体力劳动、部门脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来,而且能扩展人的器官功能,极大提高生产率,增加认识世界和改造世界的能力。自动化可以包含1.设备、过程或系统的自动化2、自动化技术或设备3、自动化状态
    自动化是分析、组织与控制生产过程的基本方式,将自动控制作用到生产过程中来。同时随着科学技术的发展,自动化技术也在不断的发展、丰富、深化,人们对其的定义有很多,但是万变不离其中,“无人干预”“可按照程序或指令自动运作”“延伸人类功能器官”等是其最为明显的几个特征。

    信息化

    信息基本的概念是消息,总结历史发展分为五次:
    1、语言的出现与使用
    2、文字的出现,让信息的传播与形式发生了重大的变化
    3、造纸术与印刷术的发明,这让信息的传播范围更广
    4、电信技术的出现与普及
    5、影响最大、最广的一次,延续至今的一次,就是电子计算机的出现与应用,同时其逐渐与现代通信技术的融合。


    现代的信息化出现比自动化晚一些,信息化随着信息和信息科技与技术的发展而出现的。控制论奠基人N.Wiener曾说过:“信息是人们在适应客观世界,并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容和名称”。所谓信息化,指社会经济结构从以物质与能量为中心,转向以信息与知识为中心的过程。
    信息化可将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交易等业务过程,通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源。可以使企业内各个层次的人员清楚地了解“业务现在是什么情况”,“流程进展到哪里”等一切动态业务信息,从而做出有利于生产要素组合优化的决策,合理配置资源,增强企业应变能力,获得最大的经济效益。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,以降低基层人员的工作难度,提高基层人员的工作效率。让使用者更容易理解,更规范化、标准化且量化的一个长期发展过程,不断采用现代信息技术,提高生产力。
    信息技术革命给人类社会发展也起到了推动的作用,现代信息技术是指在电信技术之后产生与发展起来的部分,因此此项技术已经成为一门综合性极高的技术,因其与计算机技术、通信技术、信息处理技术和控制技术等的融合。

    数字化

    数字化就是要把物理系统在计算机系统中仿真虚拟出来,在计算机系统里体现物理世界,即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。数字化基于大量的数据(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。这实际上就是一个“机器学习”的过程,系统反复学习企业的数据和运营模式,然后变得更专业和更了解企业,并反过来指导企业决策及运转。
    数字化将企业管理经验模型化,自动分析系统记录的各项数据,并给出分析报告和解决方案,管理人员拿到报告和方案后,依据现实情况,修正解决方案,系统通过不断学习、调整解决方案,最终会给出最适合的方案,从而降低中层管理人员的工作难度,提高中层管理人员的工作效率。由此可见,数字化过程,需要IT专家、数字专家、行业专家、企业管理专家等各界专家的深度融合,才能打造出适合某一行业的数字化系统。可以预见的是,这一过程一旦突破,制造业企业的管理水平会大幅提升,企业的盈利能力也会大幅提升。


    利用数字技术驱动组织商业模式创新,驱动商业生态系统重构,驱动企业服务大变革。业务数字化是指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。
    数字化转型本质
    数字化转型本质上是业务转型,数字化转型本质上是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构,技术是支点,业务是内核。
    数字化转型的目的
    数字化转型过程中,新技术运用并不是目的,转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力,让企业获得更大的竞争优势。
    数字化转型面临的挑战
    对于大多数企业而言,数字化转型面临的挑战来自方方面面:从技术驾驭到业务创新,从组织变革到文化重塑,从数字化能力建设到人才培养,因此数字化转型的成功不可能一蹴而就。数字化转型是一项长期艰巨的任务,多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著效果。

    智能化

    说智能化先了解什么是智能:从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”,智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”。
    而智能化使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。智能化是从人工、自动到自主的过程。
    实际上,智能化,目前尚缺乏明确的、工人的、科学的定义。


    智能化大致有两种含义:①采用人工智能理论、方法和技术处理信息与问题。②具有“拟人智能”的特性或功能,例如:自适应、自学习、自校正、自协调、自组织、自诊断及自修复等
    智能是指一个连续的过程,从感觉开始,然后到记忆,最后到思维这一系列的连贯过程。智慧的结果是行为与语言的出现,而行为与语言之间的协作是能力,因此合称为“智能”。智能的第一个特点是具备感知能力,可以直接对外部世界进行感应,获取信息。这是产生智能活动的前提条件与必要条件;其次是具备记忆与思维能力,可以对外部的信息与思维进感知并储存。然后利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较等一系列动作,不需要任何人或机械的指导;具备学习能力与自适应能力,通过与环境的信息交互,对外界环境进行判断并对自身的行为进行调整,可不断学习与积累知识;最后,是具备决策能力,根据外界给自己的信息做出反应,形成决策,并传达信息。
    当前智能化大多在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下(数字化产生的结果),所具有的能动地满足各种需求的属性(系统直接进行决策,并指挥相应的部门执行决策)。通俗一点来说,智能化将决策机制模型化后,直接指挥执行单元,执行单元接到指令后可以自动执行,从而降低了管理人员决策的工作难度,提高决策效率。但是,智能化的过程对各项技术的要求更高,这一过程的实现也更难、更遥远。

    当前智能化主要落地于人工智能领域,而人工智能指由人工制造出来的系统所表现出来的智能;是使机器/系统能够完成一些通常需要人类智慧才能完成的复杂任务的技术和方法论。人工智能是实现智能化的主要途径。实现人工智能的主要途径:大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等方面。在所有这些方面,新一代人工智能技术都初露端倪。

    区别及联系

    “数字化”与“自动化”的联系
    数字化是将抽闲或是具体的数据进行量化,然后转化为数据。变为数字后,信息化技术在数字化的基础上进行进一步提炼,将其中有效的、有价值、被需要的转变成为信息。也就是说整个流程中数字是第一步,信息是第二步。数字化操作是将纸面的东西电子化,信息化则是将数据进行收集然后提炼,并通过加工的方式让这些数据可以有效流动。数字是信息在计算机中的存储形式,所以数字技术可以说是信息化的基础与表现。但是信息化技术的中的关键是对信息的加工与处理。
    “数字化”与“信息化”的联系
    军事应用上,“数字化”与“信息化”部队之间存在联系也存在差异。首先,二者都是以信息技术最为支撑,离开信息技术,作战部署与工作根本无法展开。其次,数字化部队是信息化部队的建设发展基础,是其建设的初级阶段,数字化建设方面的实践将为信息化部队的提供经验指导。第三点是数字化与信息化二者都追求武器装备上的电子化,并让电子装备电子化,作战行动可以更为精确,同时具备作战与防御功能于一体。
    “自动化”与“信息化”的联系
    二十世纪中期,有专家从定量的角度对信息传输与提取进行描述,创建了信息论,为信息科学的研究设定了初步研发的理论基础。经典控制论的提出学者在控制的角度上对动物与机器的共同信息与控制规律进行了揭示,指出人们对适应外部环境时,做出的一系列改变或是行动,与外部世界进行互相印象与交换的内容的名称就是信息。这个对信息的定义包括了信息的内容与价值,并从动态的角度对信息的功能与范围进行揭示,这种说法虽然比较先进,但是也存在局限性。因此人们在对外部环境互相作用时,进行了物质与能量方面的交换,但是在这个学者的信息定义中,并未将信息与物质、能量之间进行区分。

    信息化和数字化的概念趋于系统性,数据化则涉及到了执行层的概念,一切业务数据化。以数据分析为切入点,通过数据发现问题、分析问题、解决问题,打破传统的经验驱动决策的方式,实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化,达到人工智能改变工作效率的问题。

    1、业务数据化

    业务数据化:建设专业信息化系统,实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储,但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段,信息只有通过内在的指标化(亦可称为模型化),达到业务数据可利用、可分析、可改进,进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。在业务数据化过程中,元数据起到核心驱动的角色。

    2、数据业务化

    数据业务化指建立企业的数据中台,形成数据资产积累,支持数据治理与数据服务,结合企业业务发展,设计数据服务应用,为企业提供数据价值。业务生产数据、数据反哺业务。强调数据转变为带有建议性的信息帮助客户实现商业目的,强调数据的应用,更加聚焦让数据产生价值。

    3、智能化是最终目标

    智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标,也是发展的必然趋势。

    4、数字化与信息化的区别

    数字化是信息化的高阶阶段,是信息化的广泛深入运用,是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延申。数字化脱离了信息化的支撑只不过是空中楼阁。

    数字化并不会脱离信息化。数字化就是解决信息化建设中信息系统之间信息孤岛的问题,实现系统间数据的互联互通。进而对这些数据进行多维度分析,对企业的运作逻辑进行数字建模,指导并服务于企业的日常运营。

    类型

    侧重点

    定义回顾

    信息化

    侧重业务信息的搭建与管理

    将企业的已形成的相关信息,通过记录的各种信息资源,涉及到各个环节业务的结果与管控。

    数字化

    侧重产品领域的对象资源形成与调用

    基于信息化技术所提供的支持和能力,让业务和技术真正产生交互,改变传统的商业运作模式。

    数据化

    侧重结果

    将数字化的信息进行条理化,通过智能分析、多维分析、查询回溯,为决策提供有力的数据支撑。

    智能化

    侧重于工作过程的应用

    使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。

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  • 企业信息化数字化智能化的区别 在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化数字化智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读: 一、信息...

    企业信息化、数字化和智能化的区别

    在云计算、物联网、人工智能和虚拟现实技术的快速发展下,全球迎来了数字化时代。那么,企业的信息化、数字化及智能化到底有什么区别呢,且听业内的两位专家如何解读:

    一、信息化、数字化和智能化本体层的分析

    1. 信息化:解决的是数据映射问题,是对现实世界(即企业的存在配置、资源存流、运营状态、外部联通)实现数据映射集合。感知、采集、识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测均处于数据层面。与人类的关系是只有数据界面交互。关键点:所有语义内容均为人为定义、解读、赋予,信息系统只是传递、运算、执行单元。

    2. 数字化:开始解决语义层的问题,不仅实现了信息化,而且在识别、采集数据底层已经设计、赋予了语义内容,并且在算法上植入了包括自然语言理解、智能识别、自组织、自寻优等智能,使得系统的识别判断、指令传递、动作控制、反馈监测都具备了一定程度的语义内容,特别是与人类可具有双向的语义互动了。

    3. 智能化:是信息化-数字化的终极阶段,这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系:信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互,变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平,并逐步走向无差异或者无法判别差异。

    信息化、数字化和智能化三者之间没有取代式递进关系,但是有本体层次差异。

    二、信息化、数字化和智能化的特征和场景

    信息化、数字化和智能化系统的体系架构、内容、作用和价值,不赘述,直接列于表中:

    信息化、数字化和智能化的特征和场景

    三、协同管理平台与信息化、数字化及智能化的关系

    协同软件,即协同管理平台(COP)在企业信息化的初期阶段还没有出现,直到OA——办公自动化系统发展成熟,进一步发展为企业工作和工作管理平台即协同管理平台(今天的OA只是企业协同的典型应用之一),就为企业信息化向数字化转型提供了核心运营引擎和管理体系架构。也为企业智能化升级奠定了平台基础。

    由于企业信息化进程的路径依赖等原因,ERP逐步演化为企业信息化的“底盘”。而协同平台正在演进为工作和工作管理平台并进一步发展为数字化的体系语义层框架(因为协同平台正在成为具备丰富的语义引擎的体系架构)。ERP和COP二者的融合将演变成即将到来的智能工厂(企业)体系架构。

    阿朱:《走出软件作坊》一书作者,现任用友研究院的院长。

    一、对信息化、数字化和智能化的解读

    1、信息化:现实的业务流程在计算机及其网络系统里固化,从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动。

    价值:流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业。

    2、数字化:用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据,形成计算机里的数字孪生,现实变就计算机里的数字孪生物品自动变,在计算机里操作数字孪生物品,现实世界就自动同步反应。

    价值:不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判

    3、智能化:一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源(人才、物料、设备、仓库、运输车、资金)最佳调度。

    价值:到达产业联动乃至社会化商业,事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力,必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习,来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度。

    4、信息化、数字化、智能化到底有什么区别

    核心结论:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了。产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据,成网调度是不可能达成的。

    中国企业,从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营,现在正在悄然迈进产业整合、产业调度,并且与政府与公共事业单位联动,形成社会化商业。

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  • 注意:信息化数字化智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了 产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务...

    注意:信息化、数字化、智能化,不是三个递进的发展阶段,而是因为智能传感和人工智能技术进步,过去想做却做不了的,现在能做到了

    产业成网调度、社会成网调度,是这样的现实业务需求驱动导致新技术被应用。没有智能设备自动采集全息全过程数据、没有互联网络联动、没有深度学习自动处理数据、没有大数据技术平台存储海量数据、没有云计算技术平台计算海量数据,成网调度是不可能达成的。

    中国企业,从小作坊到企业、到全国化甚至全球化经营,现在正在悄然迈进产业整合、产业调度,并且与政府与公共事业单位联动,形成社会化商业。你不整合别人,别人就整合你。

    一、信息化

    1、信息化:现实业务流程在计算机里固化,从部门各岗位联动、到企业各部门联动、到消费者联动、到产业上下游联动

    2、价值:流程与规则固化便于大规模统一作业与协同作业

    二、数字化

    1、数字化:用智能产品智能设备传感器、视觉识别自动采集全息全程现实数据,形成计算机里的数字孪生,现实变就计算机里的数字孪生物品自动变,在计算机里操作数字孪生物品,现实世界就自动同步反应

    2、价值:不会形成现实情况和计算机里的情况两张皮导致决策误判

    三、智能化

    1、智能化:一曰具备智能OS、二曰具备智能传感且物联成网、三曰具备视觉识别和语音交互、四曰具备深度学习计算机来进行社会资源(人才、物料、设备、仓库、运输车、资金)最佳调度

    2、价值:到达产业联动乃至社会化商业,事情的庞大复杂性已经超出人的掌控能力,必须通过社会大数据驱动的人工智能深度学习,来做到社会资源的自动化最佳化供需匹配调度

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  • 两化融合下的数字化智能化制造 第四次工业革命:全面的智能化 我国制造业发展的几个阶段 制造装备智能化的内涵 制造业的服务化趋势 什么是数字化工厂 数字化工厂的工作范围 数字化工厂的核心内容 数字化工厂的分层...
  • 摘要信息化、数据化、数字化智能化等概念层出不穷,然而业内没有的权威定义,大家众说纷纭,大有“百花齐放,百家争鸣”之势。尤其非IT专业人士,对这些概念的认知往往是非常困惑。本文将数据化、...

    摘要

    信息化、数据化、数字化、智能化等概念层出不穷,然而业内没有的权威定义,大家众说纷纭,大有“百花齐放,百家争鸣”之势。尤其非IT专业人士,对这些概念的认知往往是非常困惑。

    本文将数据化、信息化、数字化、智能化的相关定义抛砖引玉,结合组织定义与行业发展趋势,对四者之间的联系与区别进行解析,便于广大读者更好理解之间的关系,助力于企业数字化转型升级。

    数据、信息、知识、智慧四只者之间的关系

    IBM DIKW数据价值体系

    从图可以看出,数据是知识阶层中最底层的概念,数据是形成信息、知识和智慧的源泉。企业不同角色对信息需求是不一样的, 需要满足各级主管的信息需求。

    • 数据: 是使用约定俗成的关键字,对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示,以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

    • 信息:是具有时效性的,有一定含义的, 有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流

    • 知识:通过人们的参与对信息进行归纳、演绎、比较等手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来,并于已存在的人类知识体系相结合,这部分有价值的信息就转变成知识。

    • 智慧:是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比、演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分。

    数据与数据化

    2.1

    数据的定义

    大数据时代,能够意识到数据的重要性,但是否真的了解数据的相关定义呢?各机构的定义如下:

    序号

    定义机构

    数据定义

    1

    维基百科

    早在1946年,data一词就首次被用于明确表示“可传输和可存储的计算机信息”。

    根据维基百科,数据的含义已不再局限于计算机领域,而是泛指所有定性或者定量的描述。

    2

    国际数据管理协会(DAMA)

    DAMA认为数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。

    这意味着数据可以表现事实,但需要注意的是,数据≠事实——只有在特定的需求下,符合准确性、完整性、及时性等一系列特定要求的数据,才可以表现特定事实。

    3

    美国质量学会(ASQ)

    ASQ将数据定义为“收集的一组事实”;美国资深数据质量架构师劳拉·塞巴斯蒂安认为,“数据是对真实世界的对象、事件和概念等被选择的属性的抽象表示,通过可明确定义的约定,对其含义、采集和存储进行表达和理解。”

    数据要描述的客体,包括对象(人、物、位置等)、时间和概念等,其中,描述人员、地点、事物的数据通常被称为主数据。由于主数据一般被用于多个业务流程和系统,所以。主数据的标准化、主数据的同步对于系统集成共享而言,就显得至关重要。

    4

    国际标准化组织(ISO)

    ISO将数据定义为“以适合于通信、解释或处理的正规方式来表示的可重新解释的信息。”

    数据本质上是一种表示方法,是人为创造的符号形态,是它所代表的对象的解释,同时又需要被解释。

    数据对事物的表示方式和解释方式必须是权威、标准、通用的,只有这样,才可以达到通信(传输、共享)、解释和处理的目的。

    为了确保数据对事物的表示和解释方式是权威、通用、标准的,我们必须围绕数据制定一系列标准。

    5

    新牛津美语字典(NOAD)

    NOAD将数据定义为“收集在一起的用于参考和分析的事实”。17世纪的哲学家用数据来表示“作为推理和计算基础的已知或假定为事实的实物”。

    以上两种定义意味着,数据可支持分析、推理、计算和决策。

    不过,如果要确保数据能够支持分析、推理、计算和决策,我们就必须保证事实、数据的真实、准确,这是最基本的要求。

    2.2

    数据化的定义

    数据化:数据代表着对某一件事物的描述,通过记录、分析、重组数据,实现对业务的指导。数据化的核心内涵是对大数据的深刻认识和本质利用。

    2.3

    数据化的应用

    数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化,通过智能分析、多维分析、查询回溯,为决策提供有力的数据支撑。

    信息化定义

    3.1

    信息化的定义

    信息化:信息的数字化(Digitization)。信息化是指建设计算机信息系统,将传统业务中的流程和数据通过信息系统来处理,通过将技术应用于个别资源或流程来提高效率。

    3.2

    企业信息化的定义

    而企业信息化是指企业以业务流程的优化和重构为基础,在一定的深度和广度上利用计算机技术、网络技术和数据库技术,控制和集成化管理企业生产经营活动中的各种信息,实现企业内外部信息的共享和有效利用。通过这样来提高企业的经济效益和市场竞争力,这将涉及到对企业管理理念的创新,管理流程的优化,管理团队的重组和管理手段的创新。

    (一)信息化建设

    (1)信息化发展现状

    信息化时代,企业构建了一个个针对业务环境支撑的系统,如OA、HR、财务系统、采购系统、知识管理系统、ERP等,形成了竖井式“烟囱”。由于系统异构或数据标准不一致,数据进行整体的汇总时,总存在数据片面失真的情况。宏观数据统计准确度欠佳,数据个性化分析满足不了需要,微观上数据与设备之间联系又无法进行沟通。

    信息化现状

    (2)信息化的特点

    人类的活动以物理世界为主,少量的行为借助信息化手段改进和提升。

    人的思维模式还是线下流程化思维,信息化是为线下物理世界活动服务的。当活动的线上与线下规则发生碰撞冲突的时候,以线下物理世界为主。

    以流程是核心,软件系统是工具,而数据是软件系统运行过程中的副产品。

    3.3

    信息化的建设阶段

    目前应用的企业信息化管理系统主要有:OA办公自动化系统;用于管理客户关系的CRM系统;ERP企业资源规划系统;MES制造执行管理系统等。

    传统的企业,信息化经历了以下四个阶段:

    1. 2000年以前,MIS系统(OA,财务软件等)建设阶段,手工作业的电子化,解决效率,节约人工的问题。信息系统基本是分散独立建设;

    2. 2000年-2010年,ERP集中建设阶段,解决不同部门之间沟通问题。应用整合阶段是ESB,SOA谈的比较多;

    3. 2011年-2017年,IT资源整合,分析数据,决策支持为核心。IT资源整合云化(IaaS),历史应用系统PaaS化;

    4. 2018年-至今,中台概念涌现等,架构分层,新旧架构并存相当一段时间。

    数字化与数字化转型

    数字化则是推进信息化的最好方法,数字化带来了数据化。

    4.1

    数字化定义

    数字化(Digitalization):数字化就是要把物理系统在计算机系统中仿真虚拟出来,在计算机系统里体现物理世界,利用数字技术驱动组织商业模式创新,驱动商业生态系统重构,驱动企业服务大变革。

    按照Gartner的定义,业务数字化是指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。

    4.2

    数字化转型的背景

    数字化生存是现代社会中以信息技术为基础的新的生存方式。在数字化生存环境中,人们的生产方式、生活方式、交往方式、思维方式、行为方式都呈现出全新的面貌。2017年,“数字经济”正式被写入党的十九大报告。2018年中国数字经济总量达到31.3万亿元人民币,占GDP的比重为34.8%。2019年,国家领导人在向2019中国国际数字经济博览会贺信中明确指出数字经济对各国经济社会发展、全球治理体系、人类文明进程的深远影响,高度概括中国发展数字经济的指导理念与实际举措。

    身处数字化时代洪流中的企业也必须与时俱进,与时代同频共振才能免于成为时代的弃儿。

    数字化转型背景

    我们认为数字化转型是:通过数字技术的深入运用,构建一个全感知、全联接、全场景、全智能的数字世界,进而优化再造物理世界的业务,对传统管理模式、业务模式、商业模式进行创新和重塑,实现业务成功。

    4.3

    转型的本质

    数字化转型本质上是业务转型,数字化转型本质上是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构,技术是支点,业务是内核。

    4.4

    转型的目的

    数字化转型过程中,新技术运用并不是目的,转型的根本目的是提升产品和服务的竞争力,让企业获得更大的竞争优势。

    4.5

    数字化转型面临的挑战

    对于大多数企业而言,数字化转型面临的挑战来自方方面面:从技术驾驭到业务创新,从组织变革到文化重塑,从数字化能力建设到人才培养,因此数字化转型的成功不可能一蹴而就。数字化转型是一项长期艰巨的任务,多数企业需要3-5年甚至更长时间才能取得显著效果。

    智能与智能化

    5.1

    智能的定义

    智能:从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”,智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称“智能”。

    5.2

    智能化的定义

    智能化:使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。智能化是从人工、自动到自主的过程。

    5.3

    智能化的应用

    人工智能: 由人工制造出来的系统所表现出来的智能;是使机器/系统能够完成一些通常需要人类智慧才能完成的复杂任务的技术和方法论。人工智能是实现智能化的主要途径。

    实现人工智能的主要途径:大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和类脑智能等方面。在所有这些方面,新一代人工智能技术都初露端倪。

    人工智能技术诞生60多年来,虽历经三起两落,但着实取得了巨大成就。机器学习技术现状:

    • 数据样本层面:人工标注训练数据,人工筛选训练样本;

    • 学习过程层面:人工设定网络结构,人工设计模型算法;

    • 环境任务层面:人工预设应用场景,人工指定执行任务。

    数据化、信息化与数字化联系与区别

    信息化和数字化的概念趋于系统性,数据化则涉及到了执行层的概念,一切业务数据化。以数据分析为切入点,通过数据发现问题、分析问题、解决问题,打破传统的经验驱动决策的方式,实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化,达到人工智能改变工作效率的问题。

    类型

    侧重点

    定义回顾

    信息化

    侧重业务信息的搭建与管理

    将企业的已形成的相关信息,通过记录的各种信息资源,涉及到各个环节业务的结果与管控。

    数字化

    侧重产品领域的对象资源形成与调用

    基于信息化技术所提供的支持和能力,让业务和技术真正产生交互,改变传统的商业运作模式。

    数据化

    侧重结果

    将数字化的信息进行条理化,通过智能分析、多维分析、查询回溯,为决策提供有力的数据支撑。

    智能化

    侧重于工作过程的应用

    使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。

    6.1

    业务数据化

    业务数据化:建设专业信息化系统,实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储,但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段,信息只有通过内在的指标化(亦可称为模型化),达到业务数据可利用、可分析、可改进,进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。在业务数据化过程中,元数据起到核心驱动的角色。

    6.2

    数据业务化

    数据业务化指建立企业的数据中台,形成数据资产积累,支持数据治理与数据服务,结合企业业务发展,设计数据服务应用,为企业提供数据价值。业务生产数据、数据反哺业务。强调数据转变为带有建议性的信息帮助客户实现商业目的,强调数据的应用,更加聚焦让数据产生价值。

    6.3

    智能化是最终目标

    智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标,也是发展的必然趋势。

    6.4

    数字化与信息化的区别

    数字化是信息化的高阶阶段,是信息化的广泛深入运用,是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延申。数字化脱离了信息化的支撑只不过是空中楼阁。

    信息化和数字化的比较

    数字化并不会脱离信息化。数字化就是解决信息化建设中信息系统之间信息孤岛的问题,实现系统间数据的互联互通。进而对这些数据进行多维度分析,对企业的运作逻辑进行数字建模,指导并服务于企业的日常运营。

    (一)数字化建设

    (1)数字化方法论的应用

    以价值为导向,自上而下改变数据的应用方式,打破了系统之间“数据烟囱”。通过基于数据仓库与平台构建一系列场景应用服务,支持企业治理模型由平面化到立体化,多维度刻画治理管控要素,促使了企业运营向前切分的粒度更细,向后数据统计分析内容更广。

    数据不再只是链接贯通,而是能够实现信息与设备的串通即微观数字处理,可以实现模拟信息与数字信息互相转化,也能实现数字信息汇总成符合人类思维习惯的智慧宏观数据,实现微观与宏观应用的全面支撑。

    (2)数字化特点

    人类大部分活动及交互都在数字化世界中进行,少量决策指挥信息回到物理世界指挥设备和机器完成操作。

    数据是物理世界数字化世界的投影,是一切的基础,而信息化系统则是产生数据的过程和工具。

    数字化特点

    信息化和数字化的概念趋于系统性,数据化则涉及到了执行层的概念,一切业务数据化,一切数据业务化。以数据分析为切入点,通过数据发现问题、分析问题、解决问题,打破传统的经验驱动决策的方式,实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化,达到人工智能改变工作效率的问题。

    结束语

    本文对数据化、信息化、数字化和智能化等内涵作了详细说明,便于读者更好的理解和掌握数据领域相关概念。对数据化、信息化、数字化和智能化四者从各自的角度比对分析,得出四者之前存在的联系和区别。

    最后总结一点:数字化转型是一项长期艰巨的任务,数字化是推进信息化的最好方法,数字化带来了数据化。人工智能是实现智能化的主要途径。业务生产数据、数据反哺业务,从而推动数字化转型。(特别鸣谢蔡春久先生给予专业指导!)

    参考文献

    [1].国家标准GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》

    [2].中国信息通信研究院云计算与大数据研究所CCSA TC601大数据技术标准推进委员会《数据资产管理实践白皮书(4.0)》

    [3].《The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge》

    [4].Boris Otto《Data Governance》

    [5].Weber K, Otto B, Oterle H (2009).《One Size Does Not Fit All---A Contingency Approach to Data Governance》

    [6].新牛津美语字典(NOAD)

    [7].国际标准化组织(ISO)

    [8].wikipedia维基百科

    [9].美国质量学会(ASQ)

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空空如也

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