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1，数字化转型发展的主要模式有哪些

企业架构的转型和革新是企业数字化转型的首要条件，在此基础上，不同阶段、不同行业、不同规模实力、不同技术领域的企业数字化转型一般有两种模式。一是基于底层架构的IT系统升级模式；二是数据驱动模式。企业需要进行数字化转型的话，中大咨询可以提供帮助的。
简单的说：就是用数字化数据代替信息化。利用IT技术，云计算把企业生产流程、成本、产品质量、市场需求等等，系统整合，充分发挥、极致的利用现有资源，创造更大的价值。再看看别人怎么说的。

数字化转型发展的主要模式有哪些

2，数字经济是什么意思

经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济通过不断升级的网络基础设施与智能机等信息工具，互联网—云计算—区块链—物联网等信息技术，人类处理大数据的数量、质量和速度的能力不断增强，推动人类经济形态由工业经济向信息经济—知识经济—智慧经济形态转化，极大地降低社会交易成本，提高资源优化配置效率。数字经济指一个经济系统，在这个系统中，数字技术被广泛使用并由此带来了整个经济环境和经济活动的根本变化。数字经济也是一个信息和商务活动都数字化的全新的社会政治和经济系统。企业、消费者和政府之间通过网络进行的交易迅速增长。数字经济主要研究生产、分销和销售都依赖数字技术的商品和服务。数字经济的发展给包括竞争战略、组织结构和文化在内的管理实践带来了巨大的冲击。随着先进的网络技术被应用于实践，我们原来的关于时间和空间的观念受到了真正的挑战。企业组织正在努力想办法整合与顾客、供应商、合作伙伴在数据、信息系统、工作流程和工作实务等方面的业务，而他们又都有各自不同的标准、协议、传统、需要、激励和工作流程。数字经济的本质在于信息化。信息化是由计算机与互联网等生产工具的革命所引起的工业经济转向信息经济的一种社会经济过程。

数字经济是什么意思

3，中小型企业如何加速商贸企业数字化转型

当前我国商贸流通企业迎来了新的转型期，既有加快发展的机遇，又面临着各种挑战。商贸行业主要以商品的采购 、销售、运输、存储等业务为主，销售方式和促销方式多样，价格政策灵活，仓库、门店等机构需集中管理。此外，商贸企业与上下游关系紧密，业务处理繁杂。经营周期短、资金周转快，业务处理节奏快。因此，信息化成为商贸流通企业做大做强的制胜法宝。业务轨迹是一条流水线：业务需求——按需配置——业务流程——业务场景——应用模型—行业方案——应用集成。企业的管理变革（业务需求）驱使企业进行信息化建设，并且形成了原始的信息化诉求；然后，企业按照管理需求来配置业务（组建管理单元）第三，将各个管理业务单元进行合理配置形成相对完整的业务流程，即一个个相对独立的场景；第四，各个业务流程通过各种作用关系形成一个个完整的业务线，并根据企业的实际进行业务建模；最后，根据本企业所在的行业管理的特性，将组织起来的管理模型进行合理部署，形成适合本企业的行业应用方案。通过这样一个流程，企业搭建起了属于自己的管理信息系统。中国的企业开始进入到2.0时代，互动、体验、个性充斥着越来越广泛的市场空间，这就要求中国的企业要精准、主动来应对，而绝对不能回避，但是那些1.0时代的管理已经无法应对这些变化，在充分研究管理的2.0时代的特点下，可以顺利进入管理的2.0时代。来实现商贸企业的事业化转型。
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中小型企业如何加速商贸企业数字化转型

4，企业如何运用大数据战略快速发展

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容>大数据所带来的改变和价值已经毋庸置疑，但对于传统的行业及传统企业来说，究竟该如何制定自己的大数据战略，从而让大数据能够真正为自己所用、产生相应的价值呢？大数据所带来的改变和价值已经毋庸置疑，但对于传统行业和企业而言，究竟该如何制定自己的大数据战略，从而让大数据为自己所用呢？企业要实施大数据战略，需要从五大关键方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。1.制定大数据规划找准切入点成功的大数据规划聚焦于四个核心要素：应用场景、数据产品、分析模型和数据资产，企业着手实施大数据战略要着重考虑这四大方面，管理者需要在这四方面做好规划，才能给企业带来更好的业务价值。第一方面是应用场景。企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。企业需要优先考虑业务应在哪些方面投入大数据可以为企业提升绩效。常见的大数据应用场景，包括业务运营监控、用户洞察与用户体验优化、精细化运营和营销、业务市场传播、经营分析等常见的方面。当然在人力资源、IT运维以及财务等方向也可以引入大数据。企业高管需要和各业务的整体负责人、数据专家一起
作为建立大数据能力的基础，企业应像对待其他重要资产一样，发现、评估和管理好并不断扩充数据资产。首先，应对企业数据资产现状开展深入评估，明确目前数据资产的来源、类型与数据准备情况，评估数据是否足够完整、是否与业务发展直接相关。其次，根据评估结果以及企业经营战略目标，应明确目前还有哪些数据资产与目标存在显著差距，弥补差距的优先级是什么。企业还需要对所有可进一步获取的内外部数据资产进行识别与评估，在深入考虑数据质量、重要性与相关度、获取成本与时间要求等相关因素之后，选择获取数据资产的最佳方式，诸如自行采集整理、对外采购数据、与外部合作伙伴进行交换等。不过最佳的方式是用九一数榜搜查实时的企业数字资产，还可以制定相对应的分析诊断报告，确保数据的可用性与一致性，并定期查询可明确数据及时调整制度。
今天,大数据已经成为经济发展的“水电煤”,成为赋能经济发展的新引擎,因此,在数字经济环境下,实现数据资产化是各领域行业抢占市场先机最重要的着力点。企业大数据战略——数字化转型全球知名调研机构IDC此前曾对2000位跨国企业CEO做过一项调查，结果显示到2018年，全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都将把数字化转型作为企业的战略核心。对于传统企业尤其是传统的中小企业而言，数字化转型已经不再是一道选择题，而是一道生存题 。企业数字化转型关键——数据资产化根据中国信通院最新发布的《中国数字经济发展与就业白皮书 (2018年)》显示，从总量上来看，近年来中国数字经济规模保持快速增长，占GDP比重持续上升。2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，同比名义增长超过20.3%，显著高于当年GDP增速，占GDP比重达到32.9%，同比提升2.6个百分点。数字经济已成为近年来带动经济增长的核心动力，2017年我国数字经济对GDP的贡献为55%。随着数字经济在国民经济中的地位不断提升，越来越多的企业开始走上了数字化转型之路，采用数字化的方式来解决企业实际运营中产生的问题。数字化转型已经成为一种趋势，因为“整个国家都在数字化转型道路上前进。”此外，数字化将会对企业商务运作模式带来一场巨大的变革。企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。数据资产化是企业未来发展方向。 企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析,从 而制定更加行之有效的战略。探码科技数据资产化解决方案第一步：数据集成——为您构建单一数据源采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据，为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求，定制数据采集，构建单一数据源。第二步：数据管理——建立一个强大的数据湖探码科技通过web（网页）数据采集、和工厂设备数据采集通过这两种数据采集的方式，从数据源中提取结构化和非结构化数据。通过数据标注/清洗、数据转换、数据治理对提取的数据进行处理，最后快速输出数据构建数据湖。第三步：数据应用——发挥数据价值将数据湖中通过清洗整合的数据，根据客户需求、行业背景、用户体验生成真正有价值的SaaS系统、可视化系统、工业APP，实现数据实体化、应用化，将数据应用到客户的商业运营中，助力客户实现信息化管理。更多企业大数据战略请访问探码科技官网
运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。这其中关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。
运用大数据战略实践的关键问题不是数据规模或高精尖技术，而是如何利用数据迅速产生价值，如何用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。这其中关键问题的确不是数据的大小，而是如何利用数据迅速产生价值。一、用数据为经营管理提供帮助信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和不确定性，企业核心能力的主要差异越来越体现在各个细节之中。若仍依靠定性和数据统计简单分析，凭经验大致判断问题形成改进方案的做法，难以在现代市场竞争中取得优势地位。用数据建模的方式自动识别问题并采取行动，可以更好地为企业经营管理服务。未来的金融竞争一定会比拼数据建模能力，若不尽快在精准营销、风险识别、产品个性化定价等方面开展数据建模实践，就很难形成相应的核心竞争力。二、数据应用要面向解决企业问题企业为迎接数据时代的到来，需要建立一支数据分析队伍，并设置独立的部门。他们的职责任务就是用数据帮助寻找和解决企业经营管理中存在的问题，提升企业的核心竞争能力。数据专业人员由于专业特点的局限，对业务知识掌握和理解存在缺陷。数据人员要主动学习业务知识，尝试在某一局部用数据发现和解决业务问题，然后与业务人员交流讨论，看是否能够对业务有些帮助。数据应用先不要涉及解决复杂的问题，避免起步阶段迟迟无法打开局面。最好从解决简单问题做起，可以考虑直接引入其他外部公司的成功实践，迅速产生实际成果，让大家快速看到数据应用带来的成效。三、面向问题收集和管理数据传统金融行业因为过去IT资源相对昂贵，本着节省开销的考虑，只记录与金融交易相关的数据，这造成其数据所覆盖的范围较窄，难以支撑大规模的数据应用。现代IT技术降低了IT成本，同时随着数据应用带来价值的提升，各金融企业扩大数据收集范围和粒度的意识普遍提高，为更大规模和更加深入的数据应用创造了条件。四、确定数据的拥有者企业会产生大量数据，不同业务单元和部门所产生的数据不同，数据使用的情况也不同，很可能会形成企业内的数据交叉使用。为避免内部的数据使用冲突造成数据的混乱，就需要明确各数据的主人，赋予其管理数据的责任和权利。数据拥有者要管理保护好自己的数据，同时要考虑如何让这些数据产生更大的价值。五、共享数据平台支持服务数据应用需要配套的软硬件环境支持，需要在企业内建设一套共享的数据应用平台环境，并安排专业团队提供服务支持。大数据工作的重点不是数据规模或高精尖技术，而在于用数据改变企业的经营管理方式。企业越早从数据中洞察事实，并据此快速做出行动越早受益。不要将资源投放在建设豪华的设备环境和队伍上面，不用先准备大规模数据，只要开始实践就会有收获。
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