数字化转型
- [一、 数据驱动](#一、 数据驱动)
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- [1.1 监控](#1.1 监控)
- [1.2 分析](#1.2 分析)
- [1.3 挖掘](#1.3 挖掘)
- [1.4 赋能](#1.4 赋能)
- 二、数据驱动案例
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- [2.1 能源工业互联网：绿色节能的数字化路径](#2.1 能源工业互联网：绿色节能的数字化路径)
- [2.2 光伏产业的数字化升级](#2.2 光伏产业的数字化升级)
- [2.3 数据中心的绿色转型](#2.3 数据中心的绿色转型)
- 2.4云迁移的质效优化
- [2.5 企业数字化运营的实践](#2.5 企业数字化运营的实践)
- 2.6数字化转型的最佳实践
一、 数据驱动
从数据加工的深度或应用层次来看，"数据驱动"由浅入深分为4个层次：监测---分析---挖掘---赋能。
1.1 监控
监测是"数据驱动"的最浅层次，指的是用数据记录实际发生的事实。这种情况下，数据是对客观事物的写实，人们只是对就数据进行了简单的加工和处理，数据通常以原始的、粗颗粒度的形式（如数据包、日志等）呈现，数据的价值犹如一块蛮荒之地，未被充分发掘出来。这个阶段对应的关键词有：指标化、数量化、在线化、图表化，即人们通过指标来定量的记录事实，将客观世界数字化和互联网化。
1.2 分析
分析是"数据驱动"的第二个层次，它比监测要略深一些。在分析这个层次上，人们已经在注意利用各种分析模型和分析方法来"摆弄"数据了，能用各种分析工具进行比较有深度的数据加工了，数据的价值开始逐渐显露出来。这个层次对应的关键词有：常态化、体系化、诊断化和可视化，即人们能开展常态化的、有一定思维框架的数据分析，能用数据诊断问题、发现问题了，能用数据可视化技术来展现数据分析的结果了。
1.3 挖掘
挖掘是"数据驱动"的次深层级，它在分析的基础上要更前进一步。在这个层面上，人们已经能游刃有余的利用一些复杂的算法对数据进行深度加工和处理了。利用经典的机器学习算法建立数据挖掘模型，是这一阶段最普遍的做法。此时，数据的价值能得到充分的挖掘和释放。这个阶段的关键词是：模型化、公式化和规则化。
1.4 赋能
赋能能是"数据驱动"的最深层级，也是最能体现数据价值的层级。亦即"使之具备某种能力"的意思。数据在此阶段已真正成为一种生产要素融入到实际业务中了，数据为业务运营注入了新鲜血液和强劲动力。人们能将数据分析服务、数据建模和挖掘的过程进行全面的自动化、标准化，数据经过程序化的加工后能形成各种数据产品和智能工具等，能大大提高人们的洞察力和决策力。此时，数据已经不止于数据，数据的价值得到空前的放大。这个阶段的关键词是：智能化、产品化和工具化。
二、数据驱动案例
在数字化时代，数据驱动的案例正在各行各业涌现，它们不仅展示了数字技术的巨大潜力，还为我们提供了宝贵的经验。以下是六个典型案例，带你深入了解数字化的力量。
2.1 能源工业互联网：绿色节能的数字化路径
《2021-2022能源工业互联网案例集》揭示了数字化在能源工业中的应用场景，包括工业互联网+新型电力系统、工业互联网+精益生产、工业互联网+安全生产、工业互联网+双碳、工业互联网+综合能源服务、工业互联网+能源市场以及工控网络安全等。这些案例为能源行业提供了创新的思路，助力绿色节能目标的实现。
2.2 光伏产业的数字化升级
《中国光伏+典型案例调查分析报告》聚焦海南、宁夏、广东三省的光伏+模式，探讨了光伏与农业、林业、渔业等领域的结合点，为光伏产业的数字化升级提供了宝贵的参考。
2.3 数据中心的绿色转型
《数据中心绿色等级优秀案例集》分享了数据中心在绿色节能方面的先进经验，通过这些案例，我们可以看到数字化技术在数据中心领域的巨大潜力。
2.4云迁移的质效优化
《云迁移质效优秀案例2022》汇集了云迁移领域的优秀案例，展示了企业在云迁移过程中的创新实践，为相关人员提供了宝贵的参考和启发。
2.5 企业数字化运营的实践
《2022年数字化运营增长指南-企业数字化案例深度解析（零售篇）》深入剖析了零售行业的数字化运营案例，展示了数字化技术在企业运营中的实际应用。
2.6数字化转型的最佳实践
《top20数字化学习最佳企业实践奖年度精选案例集2021-2022》评选了企业学习与发展的标杆企业和创新实践，展示了数字化时代背景下组织学习创新实践的探索。
参考：链接：https://www.zhihu.com/question/436265498/answer/16453736