企业的数字化改造和社会数字化改造的技术基础是完全相同的，但在经济特性上有四个区别。首先，社会数字化靠的是技术和服务的吸引，是由下而上的产物；企业是行政组织，数字化改造常常需要从上而下命令式的推动。第二，在社会数字化中的SaaS应用往往简单，容易上手；企业中的数字化改造过程中应用复杂、多样、专业，有更高的学习成本。第三，社会数字化的对象是人；企业数字化改造的对象是人、机器以及人和机器连接起来的组织网络。第四，社会数字化由于用户众多，整体社会价值巨大，但边际成本为零，平均成本极其低廉；反之，企业的数字化改造需要大量订制服务，投入资本有很大不确定性，投资回报率远低于社会数字化进程。难以招聘到高素质的数字化人才同样是数字化转型过程中遇到的难题。通讯数字化改造设计
在数字化改造数据收集阶段完成后，企业多数已经具备自动化和信息化的基础，往往这时候企业会开始思考：“我有这么多数据，能看到这么多报表，我怎么提升效率降低成本呢？”因此，进入数字化转型的第二阶段精益分析。传统企业在推行精益/工业工程方法和工具时，工业工程师或咨询师一般通过现场诊断分析来发现企业生产运营管理的问题，并指导企业持续改善的路线。绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后，而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具，来固化、简化并优化精益化的过程，将原来经验驱动的现场诊断，逐步转化并结合实时数据驱动的数字化诊断，更客观、更及时、更智能地去发现企业生产系统中存在的浪费和问题，这也是智能制造中所谓“智能”的重要一步。什么数字化改造定制企业数字化改造的过程中有哪些难点？
一般来说，在推进企业数字化改造的过程中，比较重要的一点是企业的一把手必须在认知层面上建立起对企业的数字化改造战略，形成数字化改造战略又要求企业拥有精通IT和管理经验的双料人才，以及企业的一把手对IT技术在组织管理中应用要有深刻的理解。对于传统企业，这些都是需要补齐的短板。所以很多企业在数字化改造的过程中，往往因为道路不够清晰、意志不够坚定、投资不够充分、浅尝辄止，从而收获的改造结果自然大概率不会太好。
正是由于这些区别，企业的数字化改造在不少方面比社会数字化来得困难。很高比例的企业数字化项目结果令人失望。但迫于竞争压力，企业又不得不进行尝试，因为数字化改造如果成功，能给企业带来宝贵的效率提升和竞争优势。企业要思考的问题不是如何避免成为70%没有成功的企业，而是要保证进入到30%成功的企业中。因为没有成功就等于失败，如果不能跻身成功者行列，可能会和数字化失败的企业一样被淘汰。在企业数字化改造进程中，比较容易成功的是生产的自动化和智能化。这并不是说事情本身简单，而是因为对机器的智能化改造不确定性小，成本和收益清晰，且风险可控。随着人力成本逐年增高，机器换人的智能化生产变得越来越有吸引力。很多企业在推进数字化改造过程中，并没有赋予企业文化新的数字化内涵，这样很容易导致改造失败。
企业内部的"数据生态"有待建立现阶段企业内部仍存在多个异构的、运行在不同软硬件平台上的信息系统同时运作，这些系统的数据源相对**、封闭，尚未实现系统间的交流、共享和融合，各部门间存在明显的信息不对称问题，企业内部的"数据生态"尚未成型。在数据价值遂步提升的过程中，其重要性将不仅*体现在数据的量上，更体现在数据间的联动作用和企业内部数据模型的建立。如何建立数据间的运行模式，打造围绕企业全生命周期的数据框架、数据渠道、数据利用体系，形成企业内部的"数据生态"，成为众多企业更为关注的问题。云化过程中数据迁移带宽问题有待解决如何解决云化的过程中数据的迁移、私有云和公有云之间的迁移、公有云和公有云之间的迁移的带宽问题，以及混合云的带宽保证问题是企业数字化转型不可回避的一个问题。 中小企业需要数字化转型，这不仅是自身顺应市场发展规律的需要，更是我国对中小企业发展规划的要求。黑龙江如何数字化改造
数字化改造过程中，首先要对数据进行收集，然后数据整理，之后等数据连接后，基于业务需求分析可视化展示。通讯数字化改造设计
数字化改造需要哪些技术准备呢？IT技术的变革进步，主要涉及信息的四个方面：运算、存储、传输、收集。在运算领域，摩尔定律导致芯片的运算能力每两三年翻一倍。由于价格基本保持恒定，运算能力的提高意味着运算成本每年以近30%的速度递减。人们较少提到的是在信息的存储、传输、收集方面也有类似摩尔定律在起作用。过去50年，信息的存储成本每年复合下降速度也是30%。目前，家庭上网的千兆光纤是九十年代初拨号上网速度的10万倍。这些技术上的巨大进步，给数据的巨量收集带来了可能。在过去十年，全球的数据收集量就增加了30多倍。而大数据分析、人工智能都是建立在海量数据和极低的运算成本上的。通讯数字化改造设计
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