数字化转型落地的50个关键问题

《数字化转型落地的 50个关键问题》一书，针对数字经济时代背景下企业数字化转型的迫切需求，深度融合了前沿的数据科学技术与科学的数据管理方法。该书通过经典的问答形式，系统阐述了数字化思维认知、数字化战略规划、数字化技术开发、数字化管理体系构建以及数字化产业应用等核心内容，深入剖析了企业在数字化转型实践中所涉及的关键技术概念、理论精髓与实战方法。
本书内容涵盖了当前数字化产业与应用主题，从管理、业务、技术等多重维度出发，为企业数字化转型的落地实施提供了一套丰富且有价值的知识体系与实操指导建议。它不仅是一本适用于数字化转型进程中企业管理者、业务专家的行业参考宝书，也是支撑数字化场景建设的数据管理人员和技术研发人员不可或缺的案头工具书。此外，本书还可作为高等院校数据科学相关专业的教学辅助资料。

刘通
上海交通大学管理科学与工程专业 博士，"数易达科技"创始人，AI高级算法工程师，在多家大型国企担任数字化专家，聚焦电力、金融、制造业等领域的数字化转型产业实践。曾在中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室从事自然语言处理、知识计算、智能交互等方向的技术研究，牵头多项智能应用系统建设，拥有多项大数据技术专利，发表多篇国内外核心论文。
作者主张AI赋能BI的企业知识应用生态，面向政务办公、经营决策、客户服务等核心业务需求，为各行业、各规模传统企业提供“业数融合”场景规划、智能工具定制研发、数据治理综合服务等全方位的先进数字化能力支撑，帮助企业高效释放数据资产价值，加速业务和管理转型。
曾出版《大话数字化转型-迎接全行业的数字未来》《从数据科学看懂数字化转型》《AIGC新纪元：洞察ChatGPT与智能产业革命》。
独立运营的公众号“大话数字化转型”，一些技术评论文章多次被36氪等主流科技媒体广泛转载传播。

本书全面地总结、提炼了在企业数字化转型工作中核心的管理与技术概念，旨在构建一套涵盖数字化思维、数字化战略、数字化技术、数字化管理、数字化应用等多视角、多层次，相对通用的知识体系，为企业的管理者和转型决策者提供科学的转型范式参考，也让更多对数字化感兴趣的朋友更具体地理解数字化的内涵以及如何着手真正开始一场真正的变革尝试。

随着物联网、大数据、人工智能技术的迅速发展，数字经济逐渐成为世界经济的重要组成部分，数据也成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大核心生产要素，在经济增长中发挥出不容忽视的倍增效应。数字化转型，对于企业来说，已经不再是一道选择题，而是一道值得深度审视与思考的必答题。
数字化转型不只是热门的技术话题，而是一个包含了复杂业务规划和企业管理的跨学科、跨领域的综合性任务，企业数字化转型继承了来自早期信息化时代的技术架构和工作任务，同时又融入了很多大数据时代独有的内涵，将数据作为生产力，挖掘数据价值，对业务和管理实现创新赋能。数字化不是在老的业务框架中提速，而是致力于创造“新事物”，构建“新应用”，打造“新模式”，甚至激发市场的“新需求”。尽管企业数字化转型的具体实施过程是相对连续的，但是对于企业的影响是非线性的、颠覆式的、变革式的。
“数字化”天然携带着关于创新的使命，因此企业的转型工作势必要打破很多传统的方法和模式，企业的技术架构、业务架构、组织架构都需要与数字化转型的新目标相适应。每个企业在转型的实践道路中都是非常独特的样本，其各自的数据管理成熟度、数据资源基础、业务经营水平以及行业属性特征均具有很大的差异，因此，各企业需要在特定的外部环境约束中积
极探索出符合自身发展条件和发展规律的转型路径。
现如今，与数字技术自身的发展成熟度相比，大多数企业数据要素的潜能还远未被充分挖掘。与此同时，在有效管理数据资源、深度挖掘数据价值、构建高性能数字应用系统等方面，很多企业仍处于观察期或探索期，数字化技术的大规模普及和深化应用仍然有很长的道路要走。从整个宏观产业环境来看，对于如何进行转型在业界尚无标准答案，也没有教科书式的理论框架。
因此，我们迫切需要一套具有指导意义的方法论来指导各企业的转型工作有序开展，降低企业在转型过程中遇到的业务风险和管理困境，让企业手持“知识利器”，更有勇气和信心地加入数字化转型的大浪潮中。
当前，在诸多数字化转型的实践案例中，我们先后积累了大量颇有价值的产业经验和实践方法，也逐步形成了很多标准化和规范化的工作思路和落地模式。本书旨在全面地总结、提炼在企业数字化转型工作中的核心管理与技术概念，构建一套涵盖数字化思维、数字化战略、数字化技术、数字化管理、数字化应用等多视角、多层次的相对通用的知识体系，为企业的管理者和转型决策者提供科学的转型范式参考，也让更多对数字化感兴趣的朋友更深入地理解数字化的内涵，并着手开始一场真正的变革之旅。

著者

第一章 数字化认知篇 01
第1问：数字化转型，到底在“转”什么 02
第2问：数字化转型包括哪些工作步骤 06
第3问：数字化与信息化、智能化有什么不同	 10
第4问：数字化转型就是建设软件系统吗 14
第5问：数字经济的三大定律是什么 17
第6问：数字化转型都有哪些发展阶段 21
第7问：如何区分数字产业化和产业数字化 25
第8问：数据、信息、知识、智能有什么不一样 29
第9问：数字化转型一定要懂技术吗  34
第10问：数字化转型可以解决企业哪些痛点 37

第二章 数字化战略篇 41
第11问：数字化转型为什么是“一把手”工程 42
第12问：小微企业也要做数字化转型吗 44
第13问：中小企业数字化转型的困境是什么 49
第14问：大型非数字原生企业数字化转型的困境是什么 52
第15问：企业应该如何获取“数字化”管理能力 58
第16问：企业应该如何获取“数字化”技术能力 62
第17问：数字化转型如何做到“以人为本” 69
第18问：影响数字化转型成功的关键因素都有哪些 73
第19问：如何科学衡量企业数字化转型的成熟度 77
第20问：OKR为什么适合推动数字化转型落地 82

第三章 数字化技术篇 87
第21问：中台和数据中台是不是一回事 88
第22问：数字化转型涉及哪些学科内容 94
第23问：为什么说互联网、大数据、人工智能是数字化的三驾马车 99
第24问：数据库、数据仓库、数据湖、数据中台有什么不一样 103
第25问：数据获取有哪些主要的技术手段 110
第26问：数据分析有哪些常用方法 114
第27问：大数据技术包括哪些内容 119
第28问：常见的软件应用架构有哪些 125
第29问：工业物联网和工业互联网是一回事吗 130
第30问：数字孪生就仅仅是仿真吗 134

第四章 数字化建设篇 141
第31问：数字化转型中，企业如何构建数据体系 142
第32问：数字化 IT项目的标准化流程是怎样的 146
第33问：数字化时代的软件系统与信息化时代有何不一样 149
第34问：数据治理、数据管理、数据管控有什么不一样 153
第35问：什么是元数据管理 157
第36问：什么是主数据管理 161
第37问：为何要构建数据标签和数据指标体系 166
第38问：如何设计出有价值的数字化应用 170
第39问：如何理解云原生与业务上云 175
第40问：低代码是什么，为何对数字化转型尤为重要 179

第五章 数字化应用篇 183
第41问：“互联网+”属于数字化创新吗 184
第42问：5G技术带来哪些创新应用机会 188
第43问：人工智能到底可以做哪些事 192
第44问：AI大模型到底有什么用 195
第45问：到底什么是云网融合 199
第46问：如何理解数字碳中和 203
第47问：数字化在消费行业有哪些应用 207
第48问：数字化在医疗领域有哪些应用 212
第49问：数字化在制造业行业有哪些应用 216
第50问：数字化在金融领域有哪些应用  220