一、信息化

1.1、信息化孕育期
古代就有信息化的需求，比如文字记录、烽火台、驿站、信鸽和鸿雁传书等。到后来发展到印刷书面文字，用胶片拍的照片，用磁带记录影像，后来发展到光碟。但要把信息传递给远方他人、情侣，需要邮寄，需漫长等待；后来过渡时期有传真和Email，但通过电话线，收几个K的文字都要花老半天。
1.2、信息化初期
互联网的产生是信息化得以飞跃。

企业信息化初期是将生产经营过程中的信息数据采集（数字化）,以便利用计算机和网络技术,准确快捷地进行信息查询、沟通和传递,从而实现生产经营数据的共享,更加科学有效地计划、组织、领导和控制。将企业的生产过程、物料移动、事物处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源，用来提供给各层次的人了解“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。以作出有利于生产要素组合优化的决策，让企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，一提高经济效益。
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；MES制造执行管理系统； MDC生产数据及设备状态信息采集分析管理系统；PDM制造过程数据文档管理系统等。
1.3、信息化深化期
信息化深化期有以下几个特征：
1、内容的优化：改变信息化初期只有大量的软硬件投入却缺乏内容，或者虽有内容却缺乏管理者和决策者想要的内容；
2、内容的深加工：在原始数据上做深度分析，得出结论，找到改进点，为决策提供依据；
3、链接：首先目前的企业信息系统他是搭建于以往互联网没有高度发展的时期，在当时环境下，整体的互联网发展与目前对比差异较大，也可以说当时的环境下还比较缺乏对链接的这种深度认识。
所以目前看企业的信息化初期的信息系统最大问题是没有建立连接，特别是没有建立与消费者的链接，有的企业也没有打通企业各个单元的链接、没有实现企业各个数据单元的链接。这种没有链接所造成问题是：效率低，信息不能共享，不能深度开发。
4、打通：信息化初期的信息系统系统之间是割裂的，并且各个数据系统之间单元独立，形成相对独立的数据孤岛，更关键的是没有打通企业与消费者之间的数据连接。这样的信息系统所带来的问题就是企业的效率低下，整体的运行没有形成完整的数据闭环。
譬如目前企业很多的关键岗位，要查询相关数据，需要登录企业的不同系统，销售是一套系统、库存是一套系统、客户数据是一套系统，数据查询要花费很多的时间。所以，目前迫切需要实现企业各个单元之间的数据化打通，通过这种打通推动企业的效率提升。
5、用户思维：
以往的企业信息化从构建之初，所体现的思想就是一种管理思维。当时，企业建立信息化管理的主要指导思想就是通过这一套管理工具能够把企业的各个环节、涉及到进销存、涉及到相关岗位的动作都能管起来。
所以当时的信息化系统设计的思路不是用户思维，也就是并没过多的考虑用户需求的便利化，更多关注的是管理的思维。
目前看，这种建立在管理思维环境下设计的企业信息系统，缺乏有效解决用户效率的思想。导致的结果是用户效率非常低，很多的用户需求得不到满足。
目前，需要借助移动化技术，打破以往的单纯管理思维，实现既能够保证管理效率，又能够切实提升用户的效率。核心是如何有效提升各个系统节点用户的效率，既要解决他们的查询效率，更要有效解决他们的作业效率。
二、数字化
2.1、数字化则是推进信息化的最好方法
数字化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0和1二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。
信息化的对象基本上还停留在物理世界，信息和数据是管理物理世界的手段和工具；数字化将物理世界抽象并投影为数字化，是一种虚拟世界。
数字化是信息化的高级阶段，毕竟，数字也是一种信息。
2.2、数字化的特征如下
即时反馈?：在数字化世界中，客户都期待着自己的请求能够立刻获得反馈。客户不会再等待几分钟、几小时甚至数天，仅仅为了知道自己的请求是成功或失败。数字化世界的响应时间已经开始用毫秒作为单位来衡量。
实时?：数字化系统应该能全天候接受请求，应该能按需可用，应该能使用／返回最新数据。
自动化?：数字化服务应该包含尽可能多的计算机处理过程（最理想状况是100%由计算机处理），需要的人工介入越少越好。
智能?：繁琐的工作都应交给数字化服务处理，将客户或其他方面人员需要付诸的精力和所需的理解减至最低。
在线?：数字化系统应该能通过互联网从任何地点访问，不应对设备和使用情况进行任何限制。
推进改变?：应该是由数字化服务定义业务过程，而非业务过程定义数字化服务。数字化意味着业务过程需要作出改变，以便适应计算的世界，而非反其道行之。
2.3、数字化与信息化的重要区别：数据源头非人工负责
是否人工录入数据，是区别信息化和数字化的标志！现在你的手机每天记录你走了多少步，手环记录的心跳和运动数据，这些数据不是人工完成的，而是自动化采集，采集-呈现-分析几乎同时完成，不但工作效率大大提高，节约了人工，更重要的是产生了大数据。过去依靠人工来统计的任务交给IoT设备，例如你家装了物联网设备，并且设定了工作阈值：温度计检测到室内温度高于30度，自动开启空调降温，室内温度恒定在25~27度之间。谷歌的Nest同样的产品。
2.4、数字化的本质：实时采集-分析由机器完成
凡是数据采集和录入由机器完成，在人工预设的规则下才能触发的自动化工作，都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了，当海量数据需要云管端协同的时候，云计算的优势就显现了。以上，我们只能说是数字化！还不是智能化！
现在摄像头可以记录每个路口每天过了多少车多少人，什么车什么人，然后给到交通部门做科学分析，是否应该调整红绿灯，预测未来交通状况。这就是阿里、华为推的城市智慧大脑，至于智慧的程度呢，就要交给智能化了！
以云计算，大数据、人工智能为代表的新一代数字技术，正推动中国互联网的发展进入到数字经济时代的深水区。
数字化已成为未来新常态，对于传统企业而言，数字化转型已经不再是一道选择题，而是一道生存题，利用数字化管理技术实现弯道超车是当下企业的机会。中国的互联网人口如今已经过了增长红利期，但从另一面看，以云计算和人工智能等数字化技术的兴起也正润物细无声般融入我们的生活，成为水和电这样最便宜的基础设施。谁能用好它，谁就能在竞争中活到最后。
2.5、数字化与智能化的区别：最终决策谁来做？
大数据不等于智能化
现在有了海量的数据，数据也能实时处理和分析，呈现出好看的报表，业务大屏一目了然了，那么这就是智能化了吗？大数据的计算、分析和运用都不是智能化，还是数字化，因为最后的依赖数据分析结果做出决策的还是人，至少大部分场景下还是人，而不是机器。
数据智能
数据智能：即AI利用大数据分析的结果自动做出决策，比如你的今日头条、淘宝页面根据你的基本特征（年龄身高体重）数据、浏览行为数据、交易数据做出决策，给你展现什么产品在首页，信息流可以无限刷新，达到看了又看，买了又买的目的。这个过程中人是不需要参与运营的，传统运营需要人来配banner广告、广告位顺序、上下架时间等等，现在通通交给AI决策。这个阶段，才算是初步实现了数据智能，新零售！
以上还仅仅限制在电商和内容消费场景。
线下场景实现数据智能了吗？实际上科幻片《流浪地球》里的MOSS也是数据智能！《终结者》里的天网、《黑客帝国》里的Matrix都是通用AI发展到消灭人类程度的想象，机器人觉醒了，违背卡西莫夫机器人三原则了，《西部世界》里的机器人决定“我欲为人”了。
自我意识觉醒
——机器，我思故我在了，群体意识觉醒
——人类，非我族类其心必异，进化和自我修复——活下去要紧
三、数据化
3.1、数字化的初期：数据化。
数字化管理有二方面含义：一是对内容进行数字化，实现电脑和在线数字化管理；二是对现有数据内容进行优化，深化分析加工，是数据增值，实现管理和决策的优化。
要弄清楚什么是数字化管理，先要有数字化思维。而在数字化思维之前，首先要有数据化思维。而与之对应的则是经验思维，传统经验思维是根据个人经验或者普适性的常识对事物做出判断，从而形成结论的模式，会带来局限性，甚至会由于不能识别和适应外部环境的变化，跌入陷阱和深渊。
数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。
企业要实现数字化，首先实现数据化。而大部分企业目前的数据只能称之为小数据，与大数据相去十万八千里。
3.2、数据化管理
无论你做什么工作都需要学会用数据来管理你的工作，而不是凭感觉。管理者需要每天去分析你的库存数据、财务数据、销售数据、生产数据、成本数据、品质数据、售后数据等。企业的库存是否合理、财务是否健康、成本是否合理、销售网络是否正常、生产流程是否顺利，售后网络是否完善，企业都得从重视数据管理开始。根据这些数据，你才能作出正确的判断,才能做出正确的决策。数据管理对应于内容管理、竞争情报、知识管理、商业智能、数据仓储，实现良好的数据管理。
作为企业的一员，不论你是一线员工或是企业领导，我们都是数据的管理者。事实上，只要你愿意，几乎一切的管理要素、模块和结果，都可以数字化。包含确认消费需求﹑购买心态﹑消费模式﹑购买方式、产品定位、产品特征、产品性能、产品生产、成品成本、产品品质、产品周期、产品服务等等所有企业行为，也不再是凭借个人感觉、来自于数字分析。
一线员工是数据制造者，负责原始数据的准确、及时记录；
基层管理是数据处理者，负责原始数据的筛选、加工、上传；
中层管理是数字组织者，负责数据的分析、判断、处理；
高层管理是数据决策者，数据是我们最好、最公正的参谋，是利润的代言人。
3.3、数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理
谈数据化管理之前先说说数据分析。数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。
数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。
企业要走向数字化，目前难以逾越的阶段是信息化的深化阶段，集数据化管理。否则又会向信息化的初级阶段那样，有了软件和硬件，却没有内容，或有内容，不知怎么应用。
应数字化趋势产生的数字化管理专家在企业中的角色相当于CXO，是继CTO、CMO、COO、CFO等的又一热门职业，他们利用互联网的思维方式来管理一家公司，助力企业数字化转型。

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