1、数字化转型表明，只有企业对其业务进行戏剧性、彻底的(或重大和完全的)重新定义--而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。2、分析任务：最近，在Teradata与《福布斯》杂志共同赞助的以数据分析为主题的 "数字化革命峰会"上，这种认识达到了前所未有的高度。任务似乎很明确:我们的任务是连接各个点，确认客户需求，及时为市场提供解决方案，为各个州各个行业的各类客户带来变革。那么我们怎么去做呢?无论是著名的摩尔定律，还是我们自己用于大规模分析的感知型企业(Sentient Enterprise)成熟度模型--都具有无数的框架，以便理解创新和突破是如何相辅相成，推动数字化的快速增长。其中，越来越清楚的一点是，分析解决方案必须能够实时管理和扩大创新。有时候，这种快速的成功会给自身带来全新的挑战。
以中大咨询对数字化市场的分析为例：企业要在受到数字化冲击之前应积极主动进行业务上的改变和组织上的调整，首先应对其所处的数字化环境进行充分地评估，了解市场供需变化和商业趋势。从多个维度充分了解其所处市场发生的变化，为数字化转型的路径设计提供依据。（1）企业需求：客户对产品需求和服务模式的变化及其对企业产业的影响。（2）商业趋势：数字化市场的合作与竞争趋势变化及其对企业产生的影响。（3）生产供应：数字化市场相关产业的发展趋势及其对企业产生的影响。（4）市场治理：数字化发展所带来的的市场治理模式的变化及其对企业产生的影响。
最简单的，引入支付宝微信官方服务商研发的智慧数字经营系统，无需自己研究钻研，引用服务商公司的成熟系统，便能快速实现数字化转型。网付开发的微火智慧数字经营系统就不错，值得引入。
在数字化转型的分析思路中有摩尔定律，也有用于大规模分析的感知型企业成熟度模型，这些分析思路都具有无数的框架，其中分析解决方案必须能够实时管理和扩大创新。针对以上几点，中大咨询已经展开了相应研究了。
从技术、内核、影响三维视角理解企业的数字化转型：从技术层面，信息化、数字化本质上都是把物理事件的流程、产品、数据变成计算机世界的01的代码。然而，数字化相比信息化有了一个突破性的变化，那就是以大数据、人工智能、物联网为核心的新一代技术，为信息化的范围和深度带来革命性的变化，这是信息化到数字化最根本的驱动力。从内核层面，互联网、物联网在人与人、人与物、物与物之间建立了更为广泛深入的连接，基于这些连接，越来越多的业务从线下转移到线上。在业务数字化连接之上，企业内部同时产生了大量的数据，通过数据建模、数据加工、数据洞察，企业可以借助这些数据赋能业务和管理，为企业创造出更多的价值，即数据赋能业务，数据驱动业务。有了数据之后，企业才能迎来数字化的最高阶段——智能。从影响层面，数字化极大地帮助企业优化了业务流程，提高了管理效率。数字化革命性地改变了客户和企业的沟通模式，企业和客户之间的沟通变得越来越实时和无缝，这要求企业必须真正建立起以客户为中心的运营模式。与此同时，企业内部的管理模式、运营模式随着数字化发生很大改变，新的商业模式将应运而生。
天翎在数字化转型方面有丰富的经验，因此总结了以下几点要素:（1）从技术趋势、要素形态、组织模式、发展驱动力、社会连接特点等视角研判数字经济时代特征。（2）从社会法律法规、产业趋势、基建需求、商业模式等维度挖掘数字经济转型机遇。（3）基于重点企业案例研究，结合数字经济特点分析，归纳总结企业数字化的主要方式和模式。（4）从组织架构、业务流程、信息系统、商业模式等方面提出企业数字化转型的路径与举措。通过天翎bpm平台可以实现更好的信息化转型。
关于数字化转型的理解，我比较欣赏知乎大神圆西瓜大叔的解读：企业数字化转型到底是什么？和其他人花里花哨的讲解让人雾里看花不同，这个解读从背景、含义、步骤、案例和误区都做了较为详细的分析，比较接地气。
分析思考的数字化:企业在转型的过程中要通过某一特定的数字工具对收集到的数据进行分析和挖掘,从而让管理人员在此基础上做出科学的决策
著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中，对于已经由信息技术支撑的业务品种来说，信息数字化即通过相应的技术令其过程数据得以留存，并利用其提升及优化业务运行效率；而对于不具备信息技术支撑的业务品种，就需要通过新技术的运用构建相应的数字化业务。无论是信息数字化，还是业务数字化，在其背后都会涌现日益复杂的业务系统、基础架构和日益增长的运维数据，这对于企业运维而言，都是非常巨大的挑战。当前，数据已和其他要素一起融入经济价值创造过程，数据基础设施已成为数字经济成功的关键，而数据“存不下、流不动、用不好”等问题严重影响了各行业积极构建新型数据基础设施，发掘数据的潜在价值，加速数字化转型的进程。这是因为在传统运维方式下，工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则，导致故障的根因定位十分困难，解决问题效率非常低下，运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式，如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理，实现数据实时处理、智能分析和预测，进行多维度高效根因定位。而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；而且十四五期间，人民银行及银保监会印发了《金融科技发展规划（2022-2025年）》，其中第一次提到运维大数据态势感知这一新概念，指的是要去构建以运维大数据态势感知能力为基础的统一监控平台，要求全方位监测到科技运营状况。所以，智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。尤其对于中大型企业来说，企业的数字化转型成功与智能运维建设密不可分，进行数字化升级转型时首要任务就是做好智能运维的建设。
实施数字化转型是一项艰巨的任务，随着现在大方向的变化很多机 构都会考虑这方面，我们当时也问了很多团 队， 科 乐 园在行 业内口 碑不错
企业信息化分为四层，正好对应企业四层组织：1、操作信息化：目标用户是：基层员工。需求重心是：快速、简便2、运营信息化：目标用户是：Leader。需求重心是：智能调度3、管控信息化：目标用户是：管理者。需求重心是：PDCA4、决策信息化：目标用户是：领导决策者。需求重心是：企业内外情报资讯/数据关键支撑技术：1、IoT：智能OS、传感器、GPS、物联网2、人工智能：视觉识别、语音交互、分类聚类、关联搜索关联推荐、深度学习3、区块链：社会主数据、主数据画像标签、智能合约、共识算法4、应用服务中台：Open API平台、用户/企业中心、用户行为中心、商品/物料中心、BOM中心、营销中心、订单中心、库存中心、支付中心、信用中心5、基础设施：NOSQL数据库、大数据仓库平台、IaaS云计算云存储云网络（公有云/私有云/混合云）（端计算/边缘计算/管道计算/云端计算）企业数字化转型三步走？1、第一阶段：企业互联网化。走出企业边界，直接连接消费者，进行数字营销、自动化订单履约交付处理。这里所说的订单，可以来自24x7的电子商务，也可以来自24x7的线下智能无人商店2、第二阶段：产业互联网化。直接连接了消费者、消费者产生了订单，为了订单履约交付，企业就需要连接它的上下游链条，组织资源，做研发设计、生产制造、原材料采购、半成品深加工、仓储物流。当然，智能无人车间、智能机床、智能流水线、无人仓无人车无人机，都是承载实现的关键技术3、第三阶段：社会互联网化。当然了，这三个阶段，都必须以IoT智能物联网、人工智能、区块链为基础，如果不是以这三个技术要素为基础，就不是真正转型要到达的企业数字化。
在数字化转型的分析思路中有摩尔定律，也有用于大规模分析的感知型企业成熟度模型，这些分析思路都具有无数的框架，其中分析解决方案必须能够实时管理和扩大创新。针对以上几点，中大咨询已经展开了相应研究了。
数字化转型的第一个目标就是把纸质流程和纸质数据通过系统记录，通过系统进行记录。第一步可以先建立oa以及crm系统，然后逐步建立其他业务系统。目前天翎正在积极为企业进行数字化转型，帮助企业从0走向1。天翎oa及crm平台能有效帮助企业建立信息化平台，并且能有效提升管理水平。
最简单的，引入支付宝微信官方服务商研发的智慧数字经营系统，无需自己研究钻研，引用服务商公司的成熟系统，便能快速实现数字化转型。网付开发的微火智慧数字经营系统就不错，值得引入。
以中大咨询对数字化市场的分析为例：企业要在受到数字化冲击之前应积极主动进行业务上的改变和组织上的调整，首先应对其所处的数字化环境进行充分地评估，了解市场供需变化和商业趋势。从多个维度充分了解其所处市场发生的变化，为数字化转型的路径设计提供依据。（1）企业需求：客户对产品需求和服务模式的变化及其对企业产业的影响。（2）商业趋势：数字化市场的合作与竞争趋势变化及其对企业产生的影响。（3）生产供应：数字化市场相关产业的发展趋势及其对企业产生的影响。（4）市场治理：数字化发展所带来的的市场治理模式的变化及其对企业产生的影响。
在一家足够大的图书馆里，你能找到几百本关于报纸的书，但研究杂志的书不会超过20 本，所以发展不能靠纸质了，还是要靠网络。
我觉得会往车载电台上发展，将来的杂质不会是纸质，更多的会通过广播一类的传媒。
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。主动适应“大数据”时代据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。数字化时代的诸多挑战当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。加快数字化转型步伐在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。以上是小编为大家分享的关于大数据时代学术期刊的机遇与挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
描述 信息技术与人物 出版的作品致力于了解信息技术作为工具，资源和格式对社会中人们的影响，以及他们在组织中的日常工作中的影响。相关期刊：数字化转型与社会，组织网络安全杂志：实践、流程和人员，应用计算与信息学创业与技术伦理杂志，信息和计算机安全，VINE信息与知识管理系统杂志，数字政策、监管和治理