大數據和數字化的區別

❶ 什麼是網路化丶數字化丶智能化

1、智能化是指在網路、大數據、物聯網和人工智慧的支持下，能夠主動滿足人們各種需求的事物的屬性。例如，無人駕駛汽車是一種智能化的東西，它集成了物聯網感測器、移動互聯網、大數據分析等技術，以積極滿足人們的出行需求。

它之所以是能動的，是因為它不像傳統的汽車，需要被動的人為操作駕駛。

2、數字化是指將任何連續變化的輸入如圖畫的線條或聲音信號轉化為一串分離的單元，在計算機中用0和1表示。通常用模數轉換器執行這個轉換。

3、網路化是指利用通信技術和計算機技術，把分布在不同地點的計算機及各類電子終端設備互聯起來，按照一定的網路協議相互通信，以達到所有用戶都可以共享軟體、硬體和數據資源的目的。

(1)大數據和數字化的區別擴展閱讀：

數字化的缺點：

1、數字信號本身與模擬信號相比，確實受外部雜波的影響較小，但無法識別模擬信號本身轉換成數字信號的雜波。因此，用於將模擬信號轉換為數字信號的模擬/數字（A/D）轉換器無法區分圖像信號和雜波。

2、由於數字化處理會造成圖像質量、聲音質量的損傷。也就是說，模擬數字模擬的過程會降低圖像質量和聲音質量。嚴格來說，從數字信號到模擬信號，與原來的模擬信號相比，必然會受到損壞。這與以下缺點密切相關。

3、模擬信號數字化以後的信息量會爆炸性地膨脹。為了將帶寬為(f)的模擬信號數字化，必須使用約為(2f+α)的頻率進行取樣，而且圖像信號必須使用8比特(比特就是單位脈沖信號)量化。

❷ 數字化,數據化,數字化時代,大數據之間的區別已與聯系是什麼

數字化則是推進信息化的最好方法。所謂數字化，就是將許許多多復雜的、我們難以估計的信息通過一定的方式變成計算機能處理的0和1的二進制碼。數據化是指問題轉化為可製表分析的量化形式的過程。最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。

數據化管理=數據分析+服務業務+改善管理。數據化運營（約等於）數據化管理，前者常見於互聯網行業，上升到所有行業其實都叫數據化管理。

數字時代其實就是電子信息時代的代名詞，因為電子信息的所有機器語言都是用數字代表的，所以人們將其美稱為數字時代，所有的一切都建立在電子信息的基礎上，信息傳輸高速便捷，但是人們對電腦的依賴也會越來越大，而且各種電磁輻射接踵而至，縱橫交錯於生活的每片角落，所以說有好處也有壞處。

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息。

數據分析：

數據分析就是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論的過程。

數據分析只能對某一個問題作出解答，比如分析得出銷售額下降的比率和原因，但並沒有告訴我們怎麼做，也就是說，數據分析本身不能帶來最大化的業績和效率。所以，數據分析結合人的決策和業務行動，將正確的分析結果用最實際的方式應用到業務層面才能產生效益，只有持續不斷的產生效益才能稱之為數據化管理。

❸ 什麼是數字化 數字化有什麼意義

什麼是數字化？

數字化是信息技術發展的高級階段，是數字經濟的主要驅動力，隨著新一代數字技術的快速發展，各行各業利用數字技術創造了越纖手弊來越多的價值，加快推動了各行業的數字化變革。

狹義的數字化：狹義的數字化，是指利用信息系統、各類感測器、機器視覺等信息通訊技術，將物理世界中復雜多變的數據、信息、知識，轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，形成可識別、可存儲、可計算的數字、數據，再以這些數字、數據建立起相關的數據模型，進行統一處理、分析、應用，這就是數字化的基本過程。

廣義的數字化：廣義上的數字化，則是通過利用互聯網、大數據、人工智慧、區塊鏈、人工智慧等新一代信息技術，來對企業、政府等各類主體的戰略、架構、運營、管理、 生產、營銷等各個層面，進行系統性的、全面的變革，強調的是數字技術對整個組織的重塑，數字技術能力不再只是單純的解決降本增效問題，而成為賦能模式創毀族新和業務突破的核心力量。

為什麼要進行數字化？

數字化打通了企業信息孤島釋放了數據價值。信息化是充分利用信息系統，將企業的生產過程、事務處理、現金流動、客戶交互等業務過程，加工生成相關數據、信息、知識來支持薯盯業務的效率提升，更多是一種條塊分割、煙囪式的應用，而數字化則是利用新一代ICT技術，通過對業務數據的實時獲取、網路協同、智能應用，打通了企業數據孤島，讓數據在企業系統內自由流動，數據價值得以充分發揮。

數字化以數據為主要生產要素。數字化，以數據作為企業核心生產要素，要求將企業中所有的業務、生產、營銷、客戶等有價值的人、事、物全部轉變為數字存儲的數據，形成可存儲、可計算、可分析的數據、信息、知識，並和企業獲取的外部數據一起，通過對這些數據的實時分析、計算、應用來指導企業生產、運營等各項業務。

數字化變革了企業生產關系，提升了企業生產力。數字化讓企業從傳統生產要素，轉向以數據為生產要素，從傳統部門分工轉向網路協同的生產關系，從傳統層級驅動轉向以數據智能化應用為核心驅動的方式，讓生產力得到指數級提升，使企業能夠實時洞察各類動態業務中的一切信息，實時做出最優決策，使企業資源合理配置，適應瞬息萬變的市場經濟競爭環境，實現最大的經濟效益。

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❺ 大數據和數字化轉型

企業致力於收集和存儲大量數據，但通常只分析其中的一小部分。他們發現數據是新的貨幣，因為數據中隱藏著很多價值。他們正在利用數據科學和大數據分析工具從其「數據寶庫」中提取價值。這有助於他們進行數字化轉型。一些組織在這方面取得了巨大的成功，並不斷創新、獲得市場份額、增加價值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。

麥肯錫全球研究院於2011年5月發表了一篇開創性論文，名為「大數據：創新，競爭和生產力的下一個前沿」，使得大數據和分析開始引起人們的關注。根據谷歌公司的趨勢分析(它提高了人們對關鍵詞的搜索興趣)，大數據和分析熱潮在2016年6月達到了頂峰。而雲計算一直持續受到人們的高度關注，因為越來越多的企業繼續實施雲計算技術，以提高業務靈活性、運營彈性、改進性能，以及更高的效率。
數字化轉型需要在組織層面上發揮作用，並將成為一種永久的運營方式。
人們可能會想知道，在大數據和分析達到發展頂峰之後將會變成什麼樣子。只要所公布的客戶調查、供應商利益、分析師報告、收入來源等資料具有價值，那麼企業都將採用大數據和分析來獲取。調研機構Gartner公司2016年進行的一項調查報告表明，在過去五年中，企業對大數據和分析的投資一直在不斷增長，但對其未來投資的興趣似乎有所下降。這可能是由於這些投資獲得實際收益的一種停頓。而Gartner公司的另一份調查報告顯示，只有大約12%的大數據項目取得了可衡量的成果。然而，社交媒體、物聯網(IoT)、智能手機、移動設備、游戲裝備、可穿戴設備、感測器、無人機、遠程監控器、精密醫療、精準農業、智能城市、智能建築、自動駕駛汽車、遠程式控制制車輛等技術將產生大量需要收集、匯總和分析的數據，以做出有用且有價值的決策。
而使用傳統方法和系統來人工分析數據是不可能的。來自大數據和分析的潛在價值每年達到數十億美元。這被認為是一個保守的估計。因為麥肯錫公司2011年進行的調查報告僅僅占據了大數據潛在價值的一小部分。只有基於位置的數據的採用率和價值捕獲率高達50%-60%，其次是美國零售業，達到30%-40%，製造業佔20%-30%，美國醫療保健行業為10%-20%，歐盟公共部門為10%-20%。因此，大數據和分析的興趣和投資在幾乎所有行業都會增加，以捕捉大數據中隱藏的價值。預計在未來幾年中企業對雲計算的大數據會持續產生興趣。
數據安全
隨著越來越多的數據被收集、匯總、分析，並用於做出影響人們生活的決策，數據安全性成為人們最為關切的問題。數據治理需要處理從不同來源收集的數據高峰以及管理這些數據元素所涉及的風險的中心階段。美國聯邦、州、市和地方政府機構以及其他非營利性公共服務組織需要符合嚴格的保密性、完整性和可用性(CIA)規則，並且還要提供良好的治理、滿足合規要求和管理風險(GCR)。
人們一個常見的誤解是，組織需要從不同來源收集的大量結構化和非結構化數據，包括外部來源(需要驗證和風險評估)來開始分析。企業不需要大量數據來啟動分析項目。可以從已有的「黃金標准數據」開始，並考慮單獨使用這些數據或將其與其他內部數據集結合使用，以解決業務問題作為向決策者購買的概念證明的可能性。企業可以嘗試和分析以前沒有查看的不同變數，以確定相關性、因果關系和預測因素，謹慎發現，並避免重合。這是行業領域知識和專業知識發揮作用的地方。利用可用且經濟實惠的計算能力、存儲和網路容量，企業可以輕松地分析更多數據，以查看隱藏在數據中的模式和概率。基於業務需求，分析可用於描述性、診斷性、預測性、規定性的目的。物聯網、感測器、操作技術、設備維護、精密醫療、電網、航運、物流、執法和精準農業正在越來越多地利用上述不同類型的分析來處理一個或多個業務問題，或根據需要來提供解決方案。
大數據的需求
大數據對不同的人意味著不同的事物。不同的IT分析師、商業領袖、顧問、學術研究人員、標准組織已經根據他們的觀點定義了大數據，其中包括數量、速度、品種、准確性、復雜性等因素。雖然在大數據方面沒有明確的共識，他們現有的能力在人員、過程和技術方面的處理能力太大了。就大數據和分析而言，人員是最難的部分。存在組織慣性、缺乏決策者的支持，以及難以找到正確理解分析的數據和業務領域的數據科學家等問題。同樣，大數據分析師也很缺乏。世界各地的許多高校或認證機構都在提供數據科學和分析方面的新課程，以滿足日益增長的需求。
由於大數據領域是新興行業，很難找到適合的專家，因此所謂的「大數據專家或數據科學家」被金融交易、銀行、信用評級機構，以及信用卡公司等大型金融組織所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微軟、亞馬遜等行業巨頭也求賢若渴，因為他們為這些人才提供了豐厚的薪酬、股票期權，以及更好的發展前景。在爭奪同樣的人才方面，美國的聯邦、州、市和地方政府以及非營利組織都處於劣勢。但是，一些具有深謀遠慮的政府組織已經成功招募了一些優秀的大數據科學家。
克服人才短缺的挑戰
為了克服數據科學家短缺的挑戰，許多企業正在建立一個數據科學團隊，其中包括具有大數據分析方面知識和專業知識的人員，以及行業專家，例如IT和業務領域。他們可以一起補充彼此的專業知識，互相協作並提出業務問題的解決方案。一個成功的大數據分析團隊的一個重要特徵是能夠用商業術語講述故事，並實現數據可視化，而這些數據可視化只需要很少的解釋。這是一項非常特殊的技能，需要銷售技能來完成交易。這些能力有助於建立數據科學團隊或大數據和分析團隊的可信度，以獲得高級管理人員的支持，並將分析從一個業務領域擴展到另一個業務領域，並最終擴展到整個組織或企業。這些人員則是「翻譯者」，他們可以從數據分析中獲得結果，並將其置於商業術語中，以便企業能夠理解和適應。數字化轉型需要在組織層面上發揮作用，並成為一種永久的運營方式。大數據和分析是私營或公共企業數字化轉型的一個組成部分。因此，許多組織開始了數字化轉型之旅，通過分析釋放隱藏在大數據中的價值。今後將會有更多的組織效仿跟隨。

❻ 信息化、數字化、智能化與智慧化的異同是什麼

信息化、數字化 、 智能化，很多人都不太容易辨別清楚。

首先，簡單來說各自的定位。

1、 信息化， 就是將企業的已形成的相關信息，通過記錄的各種信息資源。涉及到各個環節業務的結果與管控，本質上是對業務結果數據的信息化再存儲與管控，用來提供給各層次的人了解「業務現在是什麼情況」，「流程進展到哪裡」等一切動態業務信息。 信息化，側重於業務信息的搭建與管理。

2、數字化， 指的是把模擬數據轉換成用0和1標識的二進制碼，這樣電腦就可以讀出來這些數據了。其實是基於實際可視化對象進行的轉化過程。 數字化更側重產品領域的對象資源形成與調用。

這里，單獨還要提一下，數據化。如今，數據代表著對某件事物的描述，數據可以記錄、分析和重組它，這些轉變稱其為「數據化」—— 數據化是指問題轉化為可製表分析量化形式的過程.最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。 數據化側重結果， 將數字化的信息有條理、有結構的組織，便於查詢回溯、智能分析，並解決相關決策問題。

3、智能化， 是把繁瑣的工作通過數字化處理，或基於數據化直接調用或指導到工作，將人需要付諸的精力和所需的理解減至最低。具有「擬人智能」的特性或功能，例如自適應、自校正、自協調等。 智能化側重點在於工作過程的應用。

接著，在梳理下這幾類之間的相互關系

1、信息化=業務數據化

舉個比較明顯的例子，如企業ERP的實施，大家發現無非都是讓系統記錄了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP無非將手工的過程搬進了系統。

的確是這樣，這個過程叫做「業務數據化」，用數據將整個業務過程記錄下來，最典型的就是各種訂單數據，財務憑證。

2、數字化=數據業務化

個人認為的「數字化」是基於大量的運營數據分析，對企業的運作邏輯進行數學建模，優化之後，反過來再指導企業日常運行。用現在時髦的語言就是「機器學習」，系統反復學習你的數據和行為模式，最後比你更加專業，並反過來指導你。

說白了，沒有數字化的信息化是比較「重」的，實施過ERP的企業都能明白。有了數字化後，就給信息化減負了，提高效能，降低操作難度。

3、 智能化信息化-數字化的終極階段。

這一階段解決的核心問題是人和機器的關系：信息足夠完備、語義智能在人和機器之間自由交互，變成一個你中有我我中有你的「人-機一體」世界。人和機器之間的語義裂隙逐步被填平，並逐步走向無差異或者無法判別差異。字化是一切信息化、數據化、智能化的夯實基礎。

信息化+數字化+數據化= 智能化

智能化是信息化、數字化、數據化最終的目標，也是發展的必然趨勢。

非常高興回答您的這個問題，以下是我自己的一些理解和看法，希望能幫到大家，也希望大家能喜歡我的回答。

信息化是指在虛擬世界中實現現實世界的事物。例如，超市信息化是指將實體店中的超市轉變為網上電子商務平台，通過網路來實現銷售產品的目的。企業管理信息化是指將許多線下審批簽章轉化為線上審批簽章的過程。信息化的目的是通過低技術提高效率，節約成本。

數字化是在信息化的基礎上實現的。隨著時間的積累，大量的數據存儲在我們的信息系統中。通過數據挖掘和分析，可以達到精益管理的目的。從拍拍腦袋到根據數據做出決定。例如淘寶店主，通過對銷售 歷史 的分析，知道什麼樣的款式和顏色，什麼樣的衣服價格，更適合什麼樣的用戶，這樣他們就可以推出相應的產品來增加銷售，提高利潤，節約成本。

智能是數字化的進一步延伸。它是指我們的系統或硬體，它具有某種智能，能夠智能地識別人類的需求。例如，我們的電子商務平台不僅可以提供我們想要的產品，還可以分析用戶的特點，提供用戶可能感興趣的產品。許多智能音箱和智能電視也能識別用戶的指令。當然，機器或系統的智能不是憑空產生的，而是通過學習大數據來訓練的。從這個意義上說，沒有數字化就沒有智能。

智慧是智慧的終極目標。我的理解是，這並不意味著一個特定的系統或特定的設備具有情報，而是從整個系統層面來看，具有某種情報。例如，我們經常聽到智慧城市的概念。在城市生態系統中，人、設備、網路成為一個智慧的整體生態系統。

當然，所有這些都是基於數據的。我們說數據是新的石油，人類和機器可以在數據挖掘和分析方面獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮著越來越重要的作用。例如，我們公司沒有 汽車 ，但它現在是全國最大的公共 旅遊 解決方案提供商。它的核心資產是數據。准確匹配司機和客戶端數據，幫助人們高效出行。例如，阿里巴巴的菜鳥網路沒有一家物流公司提供快遞服務。然而，他可以通過分析被管理物流公司的快遞數據來實現高效、低成本的物流管理。

如今，越來越多的企業將數據管理作為企業的核心資產。

在未來，數據將發揮越來越重要的作用。人們將建設信息化、數字化、智能化、智能化的美好未來。

謝謝大家閱覽 ，希望大家喜歡，歡迎一起討論!

數字化-你想查張三KPI，直接打開word Excel pdf文檔就行，不用翻閱紙質報告。。。

信息化-你想查張三KPI，在OA裡面點點滑鼠就查到了。。。

智能化-你想查張三KPI，輸入張三，評估報告自動生成，附帶參考意見。。。

智慧化-你想查張三KPI''，輸入張三，結果發現他已經由於不及格，被自動開除了。。。

信息化指的是，把真實世界的東西在虛擬世界裡實現。比如，超市的信息化是指把實體店的超市變為線上電商平台，通過網路達到銷售產品的目的。企業管理的信息化，指的是把很多線下的審批簽字變為線上的流程。信息化的目的是為了通過低技術，提高效率，節約成本。

數字化是在信息化的基礎上完成的。隨著時間的積累，我們的信息系統中保存了大量的數據。通過對這些數據的挖掘和分析，我們可以實現精益管理的目的。從以前的拍腦袋決策變為靠數據決策。比如淘寶店主，通過對 歷史 上銷售情況的分析，就知道什麼款式什麼顏色，什麼價位的衣服，更適合什麼樣的用戶，從而能夠針對性的推出相應的產品來達到增加銷量，提高利潤，節省成本的目的。

智能化是數字化的進一步延伸，指的是我們的系統或者硬體，具備了某種智能，而能夠聰明的識別人類的需求。比如我們的電商平台現在不僅能夠提供我們想要的產品，同時能夠分析用戶的特點，針對性的提供用戶可能感興趣的產品。那很多智能音箱，智能電視也能夠識別用戶的指令。當然，機器或者系統的智能不是憑空而來的，而是通過大數據學習訓練出來的。這個意義上來說，沒有數字化就沒有智能化。

智慧化是智能化的終極目標。我的理解它不是指某一個具體的系統或者具體的設備具備了智能，而是從整個系統層面，具備了某種智慧。比如我們經常聽到的智慧城市這個概念，在城市這個生態系統中，人，設備，網路，成了一個整體的生智慧生態系統。

當然，這一切的基礎都是數據。我們說數據是新的石油，對數據的挖掘和分析，人類和機器可以獲得前所未有的洞見。數據作為一種資源，也發揮出越來越重要的作用。比如我們的滴滴公司，旗下沒有一輛 汽車 ，但是是現在全國最大的公共出行解決方案商，其核心資產就是數據。通過掌握司機端和客戶端的數據達到精確匹配幫助人們高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鳥網路，旗下並沒有一個物流公司在運快件。但是他通過對管理的物流公司的快件數據進行分析能夠實現高效低成本的物流管理。

現在越來越多的企業已經把數據作為企業的一項核心資產來管理。

在將來，數據必將發揮越來越重要的作用，人們構建信息化，數字化，智能化，智慧化的美好未來。

這是人類大腦解放的四個階段。信息化意味信息成為資源，是工業化後期階段。信息在生產和交換中的作用開始大於資本，其工具有電腦。數字化是指 社會 一切領域都數學網路化。其工具是手機。當然，手機離不開電腦，電腦離不開機器，機器也離不開土地糧食與自煞資源。數字文明代表物是智能機器管理生產與物質生活。使人的左腦思維有了助手工具。智慧 社會 更高級。即右腦也能與左腦合作發展。即人的求是邏輯思維與聯想抽象思維高度交互，認識自然和使用自然規律進入更自由狀態。智慧人有如中國文化中的神仙活動。目前開始數字文明，但資本勢力仍大於信息及智能機力。也是說剝消思想仍大於勞動創造新世界思想。21世紀斗爭現實如此。 社會 主義仍在成長階段。

如果說信息化是物理世界思維模式，那麼數字化就是通過移動互聯網、物聯網、區塊鏈、AR等這樣的數字化工具來實現更寬更廣的數字化世界。

首先 需要明確的是數字化並不是對企業以往的信息化推倒重來，而是需要整合優化以往的企業信息化系統，在整合優化的基礎上，提升管理和運營水平，用新的技術手段提升企業新的技術能力，以支撐企業適應數字化轉型變化帶來的新要求。

數字化衍生除了數據化，其是通過記錄、分析、重組數據，實現對業務的指導。這就是「數據化」。數據化最直觀的就是企業各式各樣的報表和報告。數據化是將數字化的信息進行條理化，通過智能分析、多維分析、查詢回溯，為決策提供有力的數據支撐。

利用 IT 技術迭代特性來試錯，可以說能找到最佳路徑的選擇就慢慢出來了，其他改革方法與工具根本達不到IT技術這種先天優勢（高質量和低成本），既能保證時間上的快速，又能重組企業管理要素（流程和數據）。 圖撲軟體（Hightopo） 利用數字化驅動業務變革。

隨著工業 4.0 變革的推進，逐步開始走向了利用信息化技術促進產業變革的時代，也就是智能化時代。伴隨著時代的走向，工業互聯網 和 5G 網路 逐漸揭開了帷幕，數據不再是單純的數據信息源，數據可以結合一些可視化界面作為載體，實時地反饋出這個世界的變化。

時代國家標志經濟領域的體現,信息化,資本化,數字化,智能化層域標志周期的形成是國家時代經濟的綜合。信息化資本化是產業經濟的主體,資本化數字化是商業經濟的主體,數字化智能化是生態經濟的主體,智能化信息化是國際經濟的主體。王力經濟學家。

2007年初，某位國內自動化領域的知名專家曾向本刊反映，在與業界朋友交流時經常會碰見關於「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念的問題和「信息化就是自動化，數字化就能代表智能化」等言論。他指出：在我國自動化學科領域里，術語研究開展不足!的確，概念界定不清，含義不明確不利於行業的 健康 、有序和規范化發展。本刊本期選登一篇專門論述「數字化」、「自動化」、「信息化」與「智能化」概念及探討四者之間區別與聯系的文章，希望能引發讀者及相關專家的探究興趣，共同推進行業名詞標准研究的進展。

我的理解信息化就是利用數字化技術（計算機或終端能識別的二進制數字等）來加工處理人類工作與生活中的各種信息，從而讓工作與生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政務、智慧家庭、智慧 旅遊 。智能化包括智能家居、智能數碼、智能設備、智能工廠、智能終端。智慧體現在互動更方便更人性，智能化表現在更自動更便捷。