數字經濟是繼農業經濟、工業經濟的下一代經濟形態，在數字經濟模型中，決定市場經濟價值的生產要素除了涵蓋技術進步、勞動、土地、資本以外，還包括數據要素。

從數據到數據要素，凸顯了數據的價值屬性和交易屬性。

也正是這種全新的數據觀察與認知視角，驅動了各種各樣的數字經濟產業活動。其中，最重要的兩大類活動，分別是“數字化轉型”與“數字化創新”。

數字化轉型是針對傳統企業的業務和模式升級，相比來說，數字化創新則更加強調從0到1的新的商業業態的誕生。

數字化轉型與數字化創新二者的邊界并不一定非常明顯 —— 很多數字化創新來自于大型傳統企業在數字化的戰略轉型過程中的內部孵化。

管理機制建設、數字業務規劃、數據分析應用、IT開發實施是支撐數字化轉型的四大類核心任務。

管理機制建設是管理維度的基礎保障，目的是構建一個支撐各種數字化任務有效落地的數據管理體系，關注各類業務流程如何適應數字化戰略目標；

數字業務規劃，是指在數據驅動的視角下對特定的、具體的業務條線進行重構，包括技術變革（工具的引入）與流程變革（模式的變化）；

數據分析應用，底層依賴于具體的數據科學方法，是支撐數字化轉型的技術核心，聚焦于如何利用前沿的技術挖掘數據價值潛力，釋放數據要素活力；

IT開發實施，關注構建承載數字化應用的技術載體，通過軟件工具開發和數據服務搭建，整合業務流、信息流、數據流，推動構建數字化成果的最終呈現形態。

當前，在數字經濟體系下，數字化轉型的“排頭兵”以大型傳統企業為主，這些企業往往具有很好的信息化底座基礎以及成熟的信息架構。大多數的數字化轉型工作都圍繞以上四個方面展開。

由于要保持信息架構的一致性，受到各種來自于組織層面和技術層面的約束，在轉型過程中往往會比較“保守”。從成本投入比例來看，盡管數字化轉型的本質是對數據的利用和創新，但管理機制建設和數字業務規劃才是更重要且占據大頭的部分。

畢竟，數字化的核心在于業務，而傳統企業的業務經驗已經很豐富，利用數據資源探索未知經驗，并非第一要務。數據，可以回答5W1H的問題，其中關于what（描述現狀）的答案往往是最為迫切的。

探索類數據分析看起來很酷，但是在絕大多數場景中實用性是被高估的。在一個比較保守的數字化框架下，管理者和決策者，只要了解關于what的信息以及現有的業務認知體系，就可以很好地解決各類復雜的管理問題和運營問題。

從這個角度來看，數字化是不是有點像SaaS，其實不然，二者的區別還是非常顯著的：

拋開軟件系統和產品的定制化程度不同這種比較直觀的差異，SaaS關注的是工具，而“數字化”關注的是業務（及業務產生的數據），這種差異最終也導致兩種截然不同的技術觀和IT決策思維。