大数据和数字化的区别

❶ 什么是网络化丶数字化丶智能化

1、智能化是指在网络、大数据、物联网和人工智能的支持下，能够主动满足人们各种需求的事物的属性。例如，无人驾驶汽车是一种智能化的东西，它集成了物联网传感器、移动互联网、大数据分析等技术，以积极满足人们的出行需求。

它之所以是能动的，是因为它不像传统的汽车，需要被动的人为操作驾驶。

2、数字化是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

3、网络化是指利用通信技术和计算机技术，把分布在不同地点的计算机及各类电子终端设备互联起来，按照一定的网络协议相互通信，以达到所有用户都可以共享软件、硬件和数据资源的目的。

(1)大数据和数字化的区别扩展阅读：

数字化的缺点：

1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但无法识别模拟信号本身转换成数字信号的杂波。因此，用于将模拟信号转换为数字信号的模拟/数字（A/D）转换器无法区分图像信号和杂波。

2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。也就是说，模拟数字模拟的过程会降低图像质量和声音质量。严格来说，从数字信号到模拟信号，与原来的模拟信号相比，必然会受到损坏。这与以下缺点密切相关。

3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为(f)的模拟信号数字化，必须使用约为(2f+α)的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特(比特就是单位脉冲信号)量化。

❷ 数字化,数据化,数字化时代,大数据之间的区别已与联系是什么

数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理。数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。

数字时代其实就是电子信息时代的代名词，因为电子信息的所有机器语言都是用数字代表的，所以人们将其美称为数字时代，所有的一切都建立在电子信息的基础上，信息传输高速便捷，但是人们对电脑的依赖也会越来越大，而且各种电磁辐射接踵而至，纵横交错于生活的每片角落，所以说有好处也有坏处。

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息。

数据分析：

数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。

数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。

❸ 什么是数字化 数字化有什么意义

什么是数字化？

数字化是信息技术发展的高级阶段，是数字经济的主要驱动力，随着新一代数字技术的快速发展，各行各业利用数字技术创造了越纤手弊来越多的价值，加快推动了各行业的数字化变革。

狭义的数字化：狭义的数字化，是指利用信息系统、各类传感器、机器视觉等信息通讯技术，将物理世界中复杂多变的数据、信息、知识，转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，形成可识别、可存储、可计算的数字、数据，再以这些数字、数据建立起相关的数据模型，进行统一处理、分析、应用，这就是数字化的基本过程。

广义的数字化：广义上的数字化，则是通过利用互联网、大数据、人工智能、区块链、人工智能等新一代信息技术，来对企业、政府等各类主体的战略、架构、运营、管理、 生产、营销等各个层面，进行系统性的、全面的变革，强调的是数字技术对整个组织的重塑，数字技术能力不再只是单纯的解决降本增效问题，而成为赋能模式创毁族新和业务突破的核心力量。

为什么要进行数字化？

数字化打通了企业信息孤岛释放了数据价值。信息化是充分利用信息系统，将企业的生产过程、事务处理、现金流动、客户交互等业务过程，加工生成相关数据、信息、知识来支持薯盯业务的效率提升，更多是一种条块分割、烟囱式的应用，而数字化则是利用新一代ICT技术，通过对业务数据的实时获取、网络协同、智能应用，打通了企业数据孤岛，让数据在企业系统内自由流动，数据价值得以充分发挥。

数字化以数据为主要生产要素。数字化，以数据作为企业核心生产要素，要求将企业中所有的业务、生产、营销、客户等有价值的人、事、物全部转变为数字存储的数据，形成可存储、可计算、可分析的数据、信息、知识，并和企业获取的外部数据一起，通过对这些数据的实时分析、计算、应用来指导企业生产、运营等各项业务。

数字化变革了企业生产关系，提升了企业生产力。数字化让企业从传统生产要素，转向以数据为生产要素，从传统部门分工转向网络协同的生产关系，从传统层级驱动转向以数据智能化应用为核心驱动的方式，让生产力得到指数级提升，使企业能够实时洞察各类动态业务中的一切信息，实时做出最优决策，使企业资源合理配置，适应瞬息万变的市场经济竞争环境，实现最大的经济效益。

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❺ 大数据和数字化转型

企业致力于收集和存储大量数据，但通常只分析其中的一小部分。他们发现数据是新的货币，因为数据中隐藏着很多价值。他们正在利用数据科学和大数据分析工具从其“数据宝库”中提取价值。这有助于他们进行数字化转型。一些组织在这方面取得了巨大的成功，并不断创新、获得市场份额、增加价值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。

麦肯锡全球研究院于2011年5月发表了一篇开创性论文，名为“大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿”，使得大数据和分析开始引起人们的关注。根据谷歌公司的趋势分析(它提高了人们对关键词的搜索兴趣)，大数据和分析热潮在2016年6月达到了顶峰。而云计算一直持续受到人们的高度关注，因为越来越多的企业继续实施云计算技术，以提高业务灵活性、运营弹性、改进性能，以及更高的效率。
数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并将成为一种永久的运营方式。
人们可能会想知道，在大数据和分析达到发展顶峰之后将会变成什么样子。只要所公布的客户调查、供应商利益、分析师报告、收入来源等资料具有价值，那么企业都将采用大数据和分析来获取。调研机构Gartner公司2016年进行的一项调查报告表明，在过去五年中，企业对大数据和分析的投资一直在不断增长，但对其未来投资的兴趣似乎有所下降。这可能是由于这些投资获得实际收益的一种停顿。而Gartner公司的另一份调查报告显示，只有大约12%的大数据项目取得了可衡量的成果。然而，社交媒体、物联网(IoT)、智能手机、移动设备、游戏装备、可穿戴设备、传感器、无人机、远程监控器、精密医疗、精准农业、智能城市、智能建筑、自动驾驶汽车、远程控制车辆等技术将产生大量需要收集、汇总和分析的数据，以做出有用且有价值的决策。
而使用传统方法和系统来人工分析数据是不可能的。来自大数据和分析的潜在价值每年达到数十亿美元。这被认为是一个保守的估计。因为麦肯锡公司2011年进行的调查报告仅仅占据了大数据潜在价值的一小部分。只有基于位置的数据的采用率和价值捕获率高达50%-60%，其次是美国零售业，达到30%-40%，制造业占20%-30%，美国医疗保健行业为10%-20%，欧盟公共部门为10%-20%。因此，大数据和分析的兴趣和投资在几乎所有行业都会增加，以捕捉大数据中隐藏的价值。预计在未来几年中企业对云计算的大数据会持续产生兴趣。
数据安全
随着越来越多的数据被收集、汇总、分析，并用于做出影响人们生活的决策，数据安全性成为人们最为关切的问题。数据治理需要处理从不同来源收集的数据高峰以及管理这些数据元素所涉及的风险的中心阶段。美国联邦、州、市和地方政府机构以及其他非营利性公共服务组织需要符合严格的保密性、完整性和可用性(CIA)规则，并且还要提供良好的治理、满足合规要求和管理风险(GCR)。
人们一个常见的误解是，组织需要从不同来源收集的大量结构化和非结构化数据，包括外部来源(需要验证和风险评估)来开始分析。企业不需要大量数据来启动分析项目。可以从已有的“黄金标准数据”开始，并考虑单独使用这些数据或将其与其他内部数据集结合使用，以解决业务问题作为向决策者购买的概念证明的可能性。企业可以尝试和分析以前没有查看的不同变量，以确定相关性、因果关系和预测因素，谨慎发现，并避免重合。这是行业领域知识和专业知识发挥作用的地方。利用可用且经济实惠的计算能力、存储和网络容量，企业可以轻松地分析更多数据，以查看隐藏在数据中的模式和概率。基于业务需求，分析可用于描述性、诊断性、预测性、规定性的目的。物联网、传感器、操作技术、设备维护、精密医疗、电网、航运、物流、执法和精准农业正在越来越多地利用上述不同类型的分析来处理一个或多个业务问题，或根据需要来提供解决方案。
大数据的需求
大数据对不同的人意味着不同的事物。不同的IT分析师、商业领袖、顾问、学术研究人员、标准组织已经根据他们的观点定义了大数据，其中包括数量、速度、品种、准确性、复杂性等因素。虽然在大数据方面没有明确的共识，他们现有的能力在人员、过程和技术方面的处理能力太大了。就大数据和分析而言，人员是最难的部分。存在组织惯性、缺乏决策者的支持，以及难以找到正确理解分析的数据和业务领域的数据科学家等问题。同样，大数据分析师也很缺乏。世界各地的许多高校或认证机构都在提供数据科学和分析方面的新课程，以满足日益增长的需求。
由于大数据领域是新兴行业，很难找到适合的专家，因此所谓的“大数据专家或数据科学家”被金融交易、银行、信用评级机构，以及信用卡公司等大型金融组织所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微软、亚马逊等行业巨头也求贤若渴，因为他们为这些人才提供了丰厚的薪酬、股票期权，以及更好的发展前景。在争夺同样的人才方面，美国的联邦、州、市和地方政府以及非营利组织都处于劣势。但是，一些具有深谋远虑的政府组织已经成功招募了一些优秀的大数据科学家。
克服人才短缺的挑战
为了克服数据科学家短缺的挑战，许多企业正在建立一个数据科学团队，其中包括具有大数据分析方面知识和专业知识的人员，以及行业专家，例如IT和业务领域。他们可以一起补充彼此的专业知识，互相协作并提出业务问题的解决方案。一个成功的大数据分析团队的一个重要特征是能够用商业术语讲述故事，并实现数据可视化，而这些数据可视化只需要很少的解释。这是一项非常特殊的技能，需要销售技能来完成交易。这些能力有助于建立数据科学团队或大数据和分析团队的可信度，以获得高级管理人员的支持，并将分析从一个业务领域扩展到另一个业务领域，并最终扩展到整个组织或企业。这些人员则是“翻译者”，他们可以从数据分析中获得结果，并将其置于商业术语中，以便企业能够理解和适应。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并成为一种永久的运营方式。大数据和分析是私营或公共企业数字化转型的一个组成部分。因此，许多组织开始了数字化转型之旅，通过分析释放隐藏在大数据中的价值。今后将会有更多的组织效仿跟随。

❻ 信息化、数字化、智能化与智慧化的异同是什么

信息化、数字化 、 智能化，很多人都不太容易辨别清楚。

首先，简单来说各自的定位。

1、 信息化， 就是将企业的已形成的相关信息，通过记录的各种信息资源。涉及到各个环节业务的结果与管控，本质上是对业务结果数据的信息化再存储与管控，用来提供给各层次的人了解“业务现在是什么情况”，“流程进展到哪里”等一切动态业务信息。 信息化，侧重于业务信息的搭建与管理。

2、数字化， 指的是把模拟数据转换成用0和1标识的二进制码，这样电脑就可以读出来这些数据了。其实是基于实际可视化对象进行的转化过程。 数字化更侧重产品领域的对象资源形成与调用。

这里，单独还要提一下，数据化。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它，这些转变称其为“数据化”—— 数据化是指问题转化为可制表分析量化形式的过程.最直观的就是企业形形色色的报表和报告。 数据化侧重结果， 将数字化的信息有条理、有结构的组织，便于查询回溯、智能分析，并解决相关决策问题。

3、智能化， 是把繁琐的工作通过数字化处理，或基于数据化直接调用或指导到工作，将人需要付诸的精力和所需的理解减至最低。具有“拟人智能”的特性或功能，例如自适应、自校正、自协调等。 智能化侧重点在于工作过程的应用。

接着，在梳理下这几类之间的相互关系

1、信息化=业务数据化

举个比较明显的例子，如企业ERP的实施，大家发现无非都是让系统记录了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP无非将手工的过程搬进了系统。

的确是这样，这个过程叫做“业务数据化”，用数据将整个业务过程记录下来，最典型的就是各种订单数据，财务凭证。

2、数字化=数据业务化

个人认为的“数字化”是基于大量的运营数据分析，对企业的运作逻辑进行数学建模，优化之后，反过来再指导企业日常运行。用现在时髦的语言就是“机器学习”，系统反复学习你的数据和行为模式，最后比你更加专业，并反过来指导你。

说白了，没有数字化的信息化是比较“重”的，实施过ERP的企业都能明白。有了数字化后，就给信息化减负了，提高效能，降低操作难度。

3、 智能化信息化-数字化的终极阶段。

这一阶段解决的核心问题是人和机器的关系：信息足够完备、语义智能在人和机器之间自由交互，变成一个你中有我我中有你的“人-机一体”世界。人和机器之间的语义裂隙逐步被填平，并逐步走向无差异或者无法判别差异。字化是一切信息化、数据化、智能化的夯实基础。

信息化+数字化+数据化= 智能化

智能化是信息化、数字化、数据化最终的目标，也是发展的必然趋势。

非常高兴回答您的这个问题，以下是我自己的一些理解和看法，希望能帮到大家，也希望大家能喜欢我的回答。

信息化是指在虚拟世界中实现现实世界的事物。例如，超市信息化是指将实体店中的超市转变为网上电子商务平台，通过网络来实现销售产品的目的。企业管理信息化是指将许多线下审批签章转化为线上审批签章的过程。信息化的目的是通过低技术提高效率，节约成本。

数字化是在信息化的基础上实现的。随着时间的积累，大量的数据存储在我们的信息系统中。通过数据挖掘和分析，可以达到精益管理的目的。从拍拍脑袋到根据数据做出决定。例如淘宝店主，通过对销售 历史 的分析，知道什么样的款式和颜色，什么样的衣服价格，更适合什么样的用户，这样他们就可以推出相应的产品来增加销售，提高利润，节约成本。

智能是数字化的进一步延伸。它是指我们的系统或硬件，它具有某种智能，能够智能地识别人类的需求。例如，我们的电子商务平台不仅可以提供我们想要的产品，还可以分析用户的特点，提供用户可能感兴趣的产品。许多智能音箱和智能电视也能识别用户的指令。当然，机器或系统的智能不是凭空产生的，而是通过学习大数据来训练的。从这个意义上说，没有数字化就没有智能。

智慧是智慧的终极目标。我的理解是，这并不意味着一个特定的系统或特定的设备具有情报，而是从整个系统层面来看，具有某种情报。例如，我们经常听到智慧城市的概念。在城市生态系统中，人、设备、网络成为一个智慧的整体生态系统。

当然，所有这些都是基于数据的。我们说数据是新的石油，人类和机器可以在数据挖掘和分析方面获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥着越来越重要的作用。例如，我们公司没有 汽车 ，但它现在是全国最大的公共 旅游 解决方案提供商。它的核心资产是数据。准确匹配司机和客户端数据，帮助人们高效出行。例如，阿里巴巴的菜鸟网络没有一家物流公司提供快递服务。然而，他可以通过分析被管理物流公司的快递数据来实现高效、低成本的物流管理。

如今，越来越多的企业将数据管理作为企业的核心资产。

在未来，数据将发挥越来越重要的作用。人们将建设信息化、数字化、智能化、智能化的美好未来。

谢谢大家阅览 ，希望大家喜欢，欢迎一起讨论!

数字化-你想查张三KPI，直接打开word Excel pdf文档就行，不用翻阅纸质报告。。。

信息化-你想查张三KPI，在OA里面点点鼠标就查到了。。。

智能化-你想查张三KPI，输入张三，评估报告自动生成，附带参考意见。。。

智慧化-你想查张三KPI''，输入张三，结果发现他已经由于不及格，被自动开除了。。。

信息化指的是，把真实世界的东西在虚拟世界里实现。比如，超市的信息化是指把实体店的超市变为线上电商平台，通过网络达到销售产品的目的。企业管理的信息化，指的是把很多线下的审批签字变为线上的流程。信息化的目的是为了通过低技术，提高效率，节约成本。

数字化是在信息化的基础上完成的。随着时间的积累，我们的信息系统中保存了大量的数据。通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以实现精益管理的目的。从以前的拍脑袋决策变为靠数据决策。比如淘宝店主，通过对 历史 上销售情况的分析，就知道什么款式什么颜色，什么价位的衣服，更适合什么样的用户，从而能够针对性的推出相应的产品来达到增加销量，提高利润，节省成本的目的。

智能化是数字化的进一步延伸，指的是我们的系统或者硬件，具备了某种智能，而能够聪明的识别人类的需求。比如我们的电商平台现在不仅能够提供我们想要的产品，同时能够分析用户的特点，针对性的提供用户可能感兴趣的产品。那很多智能音箱，智能电视也能够识别用户的指令。当然，机器或者系统的智能不是凭空而来的，而是通过大数据学习训练出来的。这个意义上来说，没有数字化就没有智能化。

智慧化是智能化的终极目标。我的理解它不是指某一个具体的系统或者具体的设备具备了智能，而是从整个系统层面，具备了某种智慧。比如我们经常听到的智慧城市这个概念，在城市这个生态系统中，人，设备，网络，成了一个整体的生智慧生态系统。

当然，这一切的基础都是数据。我们说数据是新的石油，对数据的挖掘和分析，人类和机器可以获得前所未有的洞见。数据作为一种资源，也发挥出越来越重要的作用。比如我们的滴滴公司，旗下没有一辆 汽车 ，但是是现在全国最大的公共出行解决方案商，其核心资产就是数据。通过掌握司机端和客户端的数据达到精确匹配帮助人们高效出行。再比如，阿里巴巴的菜鸟网络，旗下并没有一个物流公司在运快件。但是他通过对管理的物流公司的快件数据进行分析能够实现高效低成本的物流管理。

现在越来越多的企业已经把数据作为企业的一项核心资产来管理。

在将来，数据必将发挥越来越重要的作用，人们构建信息化，数字化，智能化，智慧化的美好未来。

这是人类大脑解放的四个阶段。信息化意味信息成为资源，是工业化后期阶段。信息在生产和交换中的作用开始大于资本，其工具有电脑。数字化是指 社会 一切领域都数学网络化。其工具是手机。当然，手机离不开电脑，电脑离不开机器，机器也离不开土地粮食与自煞资源。数字文明代表物是智能机器管理生产与物质生活。使人的左脑思维有了助手工具。智慧 社会 更高级。即右脑也能与左脑合作发展。即人的求是逻辑思维与联想抽象思维高度交互，认识自然和使用自然规律进入更自由状态。智慧人有如中国文化中的神仙活动。目前开始数字文明，但资本势力仍大于信息及智能机力。也是说剥消思想仍大于劳动创造新世界思想。21世纪斗争现实如此。 社会 主义仍在成长阶段。

如果说信息化是物理世界思维模式，那么数字化就是通过移动互联网、物联网、区块链、AR等这样的数字化工具来实现更宽更广的数字化世界。

首先 需要明确的是数字化并不是对企业以往的信息化推倒重来，而是需要整合优化以往的企业信息化系统，在整合优化的基础上，提升管理和运营水平，用新的技术手段提升企业新的技术能力，以支撑企业适应数字化转型变化带来的新要求。

数字化衍生除了数据化，其是通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。这就是“数据化”。数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。

利用 IT 技术迭代特性来试错，可以说能找到最佳路径的选择就慢慢出来了，其他改革方法与工具根本达不到IT技术这种先天优势（高质量和低成本），既能保证时间上的快速，又能重组企业管理要素（流程和数据）。 图扑软件（Hightopo） 利用数字化驱动业务变革。

随着工业 4.0 变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地反馈出这个世界的变化。

时代国家标志经济领域的体现,信息化,资本化,数字化,智能化层域标志周期的形成是国家时代经济的综合。信息化资本化是产业经济的主体,资本化数字化是商业经济的主体,数字化智能化是生态经济的主体,智能化信息化是国际经济的主体。王力经济学家。

2007年初，某位国内自动化领域的知名专家曾向本刊反映，在与业界朋友交流时经常会碰见关于“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念的问题和“信息化就是自动化，数字化就能代表智能化”等言论。他指出：在我国自动化学科领域里，术语研究开展不足!的确，概念界定不清，含义不明确不利于行业的 健康 、有序和规范化发展。本刊本期选登一篇专门论述“数字化”、“自动化”、“信息化”与“智能化”概念及探讨四者之间区别与联系的文章，希望能引发读者及相关专家的探究兴趣，共同推进行业名词标准研究的进展。

我的理解信息化就是利用数字化技术（计算机或终端能识别的二进制数字等）来加工处理人类工作与生活中的各种信息，从而让工作与生活更智慧更智能。智慧化包括智慧城市，智慧教育、智慧消防、智慧交通、智慧政务、智慧家庭、智慧 旅游 。智能化包括智能家居、智能数码、智能设备、智能工厂、智能终端。智慧体现在互动更方便更人性，智能化表现在更自动更便捷。