從信號處理到數字化和數字化轉型
數字化和數字化轉型是當前企業管理中的熱門詞,各種論壇、講座、書籍和文章對此有各種不同的解釋,本文回歸“數字化”這個概念的本源,從另一個角度探究其含義。
一、數字化和數字化轉型定義
關于數字化,《百度漢語》中給出如下定義:“是指將任何連續變化的輸入如圖畫的線條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。”
維基百科關于數字化的定義:
“將一個物體,圖像,聲音,文本或者信號的轉換為一系列由數字表達的點,或者樣本的離散集合表現形式。其結果被稱作是數字文件,或者更具體一點,數字圖像,數字聲音等。
數字化的數據通常是二進制的,這樣更便于計算機處理,但嚴格來說,任何把模擬源轉換為任何類型的數字格式的過程都可以叫做數字化。”
對于“數字化轉型”,百度百科給出如下定義“數字化轉型(Digital transformation)是建立在數字轉換(Digitization)基礎上,進一步觸及公司核心業務,以新建一種商業模式為目標的高層次轉型”。我們將其泛化,認為在數字化基礎上,將舊有的業務處理方式轉變為以“數據”處理為核心的業務處理方式。
在這里可以看出,數字化是與模擬化相對應的。截止目前,模擬信號的數字轉換是應用最廣泛的數字化;信號處理方法從模擬信號處理轉變為數字信號處理,是信號處理領域的“數字化轉型”,也是最成功的“數字化轉型”之一。
二、模擬信號的數字轉換和“數字化轉型”
下面我們來重溫模擬信號的數字轉換過程,包括抽樣、量化和編碼三步:
模擬信號數字化示意圖
1.抽樣:將時間上連續的信號處理成時間上離散的信號。模擬信號不僅在幅度取值上是連續的,而且在時間上也是連續的。要使信號數字化首先要在時間上對信號進行離散化處理,這一過程叫抽樣,對于抽樣,基本的規則是奈奎斯特抽樣定理,通過數學理論給出了連續信號不失真情況下轉換為離散信號的基本公式,;
2.量化:對時間上離散的信號處理,使其在幅度上也離散,量化是將抽樣后的模擬信號用數字表示出來。抽樣把模擬信號變成了時間上離散的脈沖信號,但脈沖的幅度仍然是模擬的,還必須進行離散化處理,才能最終用有限的數字來表示。這就要對幅值進行舍零取整的處理,這個過程稱為量化;
3.編碼:量化后的信號還不是數字信號,需要把它轉換成數字編碼脈沖,這一過程稱為編碼。最簡單的編碼方式是二進制編碼。
抽樣、量化、編碼三步完成后,就實現了模擬信號到數字信號的轉換。后續就是基于數字信號的編解碼和應用,最基本的理論的如快速傅里葉變換、小波變換等。其應用包括數據的精準和及時提供,標準化的信號處理流程、方法和工具,大數據分析、人工智能處理、數字孿生等。上述應用可以看做信號處理領域的“數字化轉型”。
三、業務數字化和“數字化轉型”
下面來看業務數字化,與數字信號處理類似,將時間上和完成進度上連續的業務活動轉化為時間和進度指標上離散的多個環節步驟,通過步驟化、要素化和數據規格化三步實現:
業務數字化示意圖
1.步驟化:將時間上連續的業務活動分解成為時間上離散的步驟集合—流程;
2.要素化:將業務活動分解出的步驟,通過分析其核心價值,將其中的業務要素、參與角色、規則及約束進行量化和離散化;
3.數據規格化:將流程中涉及的流程和數據歸屬、數據質量、知悉范圍、管理角色、表單、應用系統、管理要素和價值標準化、結構化、規格化,最終形成二進制數據。
步驟化、要素化、規格化三步完成后,就實現了基于經驗管理的“模擬化業務”到“數字化業務”的轉變。后續就是對規格化業務數據的應用,最基本的是在業務辦理中所需數據的精準和及時提供,基于現有運行數據對業務開展預測分析,基于實際業務運行結果對流程步驟、價值要素和數據規格的設計進行優化;以及IT服務交付流程的標準化;再基于相應模型和數據運用人工智能算法、開展數字孿生仿真等,最終目標是實現企業運行的“降本增效”,以實現業務的數字化轉型。
從數字信號這個類比來看,各位對于數字化及數字化轉型是否有了一些不一樣的理解呢?