也是壹個依靠數據競爭的時代。
世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門，積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。
數字化經濟時代，每個企業都在強調“數字化轉型”，尋求突破增長。
數字化經濟時代，每個個體都在強調“數字化轉型”，尋求職業發展。
“數字化轉型”到底是什麽？轉不轉？怎麽轉？壹個宏大的命題讓企業和個體有點老虎吃天無處下口的感覺，更是讓很多企業覺得數字化轉型是個有點假大空的概念，聽起來，很虛很泛，貌似就在耳邊，卻又很遠！
各位老總看官們，別捉急，今天小聚就給妳解釋解釋，什麽是企業數字化轉型，怎麽通過五步實現數字化轉型。
對於數字化轉型，如果用壹句話時髦的話來說那就是： 用數據為企業賦能！
換個相對接地氣的說法就是：數據化管理！
數據化管理就是要通過收集企業日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業，趨勢等等數據，形成企業日常運營的全景圖，然後反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。
企業如何做數字化轉型？
這裏放上壹張流程圖：
第壹步：數據采集、連接
數據是數字化的基礎，數字化轉型的第壹步往往都是先進行數據采集和連接。要分析是什麽業務，分析的指標有哪些，需要的數據有哪些，當下已有哪些數據，哪些數據不足需要收集。
比如：
生產可以通過傳感器等設備收集生產環節的數據；
銷售可以通過改進業務流程，設置數據采集環節來收集數據；
營銷可以通過網站的埋點來收集用戶的行為數據；
……
數據采集的成本比較高，我建議先自上而下想好數據鏈路，到底需要哪些數據，因為往往數據采集的難點不在於技術層面，而在於業務層面的推動。按照經驗，在前期的數據準備和清洗方面，會花很多時間，(劃重點)但如果企業的數字化轉型想要成功，這模塊非常非常重要，直接決定了妳後期的效果。
第二步：數據整理
采集到的數據往往都分布在各業務系統內，但後續分析的時候往往會涉及多種業務的數據，比如財務+銷售，所以系統之間的數據壁壘要打通，避免數據孤島。在這個過程通常需要借助BI平臺、數倉來搭建。
有些數據體量大的企業會搭建大數據平臺。
第三步：數據分析與可視化
在數據連接完成後，下壹步就是基於業務需求，進行數據分析與可視化展示
當企業數字化成熟到壹定程度，各個業務都要有相應的可視化模塊，運用BI系統搭建，這是企業實現數據可視化的重要工具。
第四步：精益分析
完成以上三個階段後，往往這時候企業會開始思考：“我有這麽多數據，能看到這麽多報表，我怎麽提升效率降低成本呢？”因此，進入數字化轉型的第四階段精益分析。
絕大部分生產制造企業在精益化方面相對落後，而精益分析的階段需要企業利用數字化軟硬件技術和工具，來優化的過程，也就是將原來以經驗為主的現場診斷，逐步轉化為依據實時數據變化的數字化診斷，這樣診斷才能夠更客觀、全面、智能地去發現企業生產過程中存在的問題。
第五步：高階分析
通過大數據和人工智能技術對最佳歷史實踐進行總結並預測，找到以往最佳解決方案，以此來輔助管理人員進行快速決策，乃至解放管理人員進行自動決策，從而真正實現企業智能制造，是為高階分析。
當前，全球大數據產業高速發展，聚數雲海積極參與和布局大數據生態圈建設，以數字化技術構建和優化“企業、用戶、產品”間的線上“聯結”商業關系。在瞬息萬變的全球化時代，為企業提供持續的“互聯網+”數字化智能經營服務，塑造高效的互聯網整合技術服務，創造全新商業價值，締造數字化商業生態新藍圖。