數據化、信息化、數字化和智能化之間聯繫和區別解析

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來源 | 數據工匠俱樂部（id：zgsjgjjlb ）

作者 | 楊青

摘要

信息化、數據化、數字化、智能化等概念層出不窮，然而業內沒有的權威定義，大家眾說紛紜，大有“百花齊放，百家爭鳴”之勢。尤其非IT專業人士，對這些概念的認知往往是非常困惑。

本文將數據化、信息化、數字化、智能化的相關定義拋磚引玉，結合組織定義與行業發展趨勢，對四者之間的聯繫與區別進行解析，便於廣大讀者更好理解之間的關係，助力於企業數字化轉型升級。

01

數據、信息、知識、智慧四隻者之間的關係

IBM DIKW數據價值體系

從圖可以看出，數據是知識階層中最底層的概念，數據是形成信息、知識和智慧的源泉。企業不同角色對信息需求是不一樣的, 需要滿足各級主管的信息需求。

1. 數據: 是使用約定俗成的關鍵字，對客觀事物的數量、屬性、位置及其相互關係進行抽象表示，以適合在這個領域中用人工或自然的方式進行保存、傳遞和處理。

2. 信息:是具有時效性的，有一定含義的， 有邏輯的、經過加工處理的、對決策有價值的數據流。

3. 知識:通過人們的參與對信息進行歸納、演繹、比較等手段進行挖掘，使其有價值的部分沉澱下來，並於已存在的人類知識體系相結合，這部分有價值的信息就轉變成知識。

4. 智慧:是人類基於已有的知識，針對物質世界運動過程中產生的問題根據獲得的信息進行分析、對比、演繹找出解決方案的能力。這種能力運用的結果是將信息的有價值部分挖掘出來並使之成為知識架構的一部分。

02

數據與數據化

2.1

數據的定義

大數據時代，能夠意識到數據的重要性，但是否真的瞭解數據的相關定義呢？各機構的定義如下：

序號

數據定義

1

維基百科

早在1946年，data一詞就首次被用於明確表示“可傳輸和可存儲的計算機信息”。

根據維基百科，數據的含義已不再侷限於計算機領域，而是泛指所有定性或者定量的描述。

2

國際數據管理協會（DAMA）

DAMA認為數據是以文本、數字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現。

這意味著數據可以表現事實，但需要注意的是，數據≠事實——只有在特定的需求下，符合準確性、完整性、及時性等一系列特定要求的數據，才可以表現特定事實。

3

美國質量學會（ASQ）

ASQ將數據定義為“收集的一組事實”；美國資深數據質量架構師勞拉·塞巴斯蒂安認為，“數據是對真實世界的對象、事件和概念等被選擇的屬性的抽象表示，通過可明確定義的約定，對其含義、採集和存儲進行表達和理解。”

數據要描述的客體，包括對象（人、物、位置等）、時間和概念等，其中，描述人員、地點、事物的數據通常被稱為主數據。由於主數據一般被用於多個業務流程和系統，所以。主數據的標準化、主數據的同步對於系統集成共享而言，就顯得至關重要。

4

國際標準化組織（ISO）

ISO將數據定義為“以適合於通信、解釋或處理的正規方式來表示的可重新解釋的信息。”

數據本質上是一種表示方法，是人為創造的符號形態，是它所代表的對象的解釋，同時又需要被解釋。

數據對事物的表示方式和解釋方式必須是權威、標準、通用的，只有這樣，才可以達到通信（傳輸、共享）、解釋和處理的目的。

而為了確保數據對事物的表示和解釋方式是權威、通用、標準的，我們必須圍繞數據制定一系列標準。

5

新牛津美語字典（NOAD）

NOAD將數據定義為“收集在一起的用於參考和分析的事實”。17世紀的哲學家用數據來表示“作為推理和計算基礎的已知或假定為事實的實物”。

以上兩種定義意味著，數據可支持分析、推理、計算和決策。

不過，如果要確保數據能夠支持分析、推理、計算和決策，我們就必須保證事實、數據的真實、準確，這是最基本的要求。

2.2

數據化的定義

2.3

數據化的應用

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。

03

信息化定義

3.1

信息化的定義

信息化：信息的數字化（Digitization）。信息化是指建設計算機信息系統，將傳統業務中的流程和數據通過信息系統來處理，通過將技術應用於個別資源或流程來提高效率。

3.2

企業信息化的定義

而企業信息化是指企業以業務流程的優化和重構為基礎，在一定的深度和廣度上利用計算機技術、網絡技術和數據庫技術，控制和集成化管理企業生產經營活動中的各種信息，實現企業內外部信息的共享和有效利用。通過這樣來提高企業的經濟效益和市場競爭力，這將涉及到對企業管理理念的創新，管理流程的優化，管理團隊的重組和管理手段的創新。

（一）信息化建設

（1）信息化發展現狀

信息化時代，企業構建了一個個針對業務環境支撐的系統，如OA、HR、財務系統、採購系統、知識管理系統、ERP等，形成了豎井式“煙囪”。由於系統異構或數據標準不一致，數據進行整體的彙總時，總存在數據片面失真的情況。宏觀數據統計準確度欠佳，數據個性化分析滿足不了需要，微觀上數據與設備之間聯繫又無法進行溝通。

信息化現狀

（2）信息化的特點

人類的活動以物理世界為主，少量的行為藉助信息化手段改進和提升。

人的思維模式還是線下流程化思維，信息化是為線下物理世界活動服務的。當活動的線上與線下規則發生碰撞衝突的時候，以線下物理世界為主。

以流程是核心，軟件系統是工具，而數據是軟件系統運行過程中的副產品。

3.3

信息化的建設階段

目前應用的企業信息化管理系統主要有：OA辦公自動化系統；用於管理客戶關係的CRM系統；ERP企業資源規劃系統；MES製造執行管理系統等。

傳統的企業，信息化經歷了以下四個階段：

1. 2000年以前，MIS系統（OA，財務軟件等）建設階段，手工作業的電子化，解決效率，節約人工的問題。信息系統基本是分散獨立建設；

2. 2000年-2010年，ERP集中建設階段，解決不同部門之間溝通問題。應用整合階段是ESB，SOA談的比較多；

3. 2011年-2017年，IT資源整合，分析數據，決策支持為核心。IT資源整合雲化（IaaS），歷史應用系統PaaS化；

4. 2018年-至今，中臺概念湧現等，架構分層，新舊架構並存相當一段時間。

04

數字化與數字化轉型

數字化則是推進信息化的最好方法，數字化帶來了數據化。

4.1

數字化定義

數字化（Digitalization）：數字化就是要把物理系統在計算機系統中仿真虛擬出來，在計算機系統裡體現物理世界，利用數字技術驅動組織商業模式創新，驅動商業生態系統重構，驅動企業服務大變革。

按照Gartner的定義，業務數字化是指利用數字技術改變商業模式，並提供創造收入和價值的新機會，它是轉向數字業務的過程。

4.2

數字化轉型的背景

數字化生存是現代社會中以信息技術為基礎的新的生存方式。在數字化生存環境中，人們的生產方式、生活方式、交往方式、思維方式、行為方式都呈現出全新的面貌。2017年，“數字經濟”正式被寫入黨的十九大報告。2018年中國數字經濟總量達到31.3萬億元人民幣，佔GDP的比重為34.8%。2019年，國家領導人在向2019中國國際數字經濟博覽會賀信中明確指出數字經濟對各國經濟社會發展、全球治理體系、人類文明進程的深遠影響，高度概括中國發展數字經濟的指導理念與實際舉措。

身處數字化時代洪流中的企業也必須與時俱進，與時代同頻共振才能免於成為時代的棄兒。

數字化轉型背景

我們認為數字化轉型是：通過數字技術的深入運用，構建一個全感知、全聯接、全場景、全智能的數字世界，進而優化再造物理世界的業務，對傳統管理模式、業務模式、商業模式進行創新和重塑，實現業務成功。

4.3

轉型的本質

數字化轉型本質上是業務轉型，數字化轉型本質上是信息技術驅動下的一場業務、管理和商業模式的深度變革重構，技術是支點，業務是內核。

4.4

轉型的目的

數字化轉型過程中，新技術運用並不是目的，轉型的根本目的是提升產品和服務的競爭力，讓企業獲得更大的競爭優勢。

4.5

數字化轉型面臨的挑戰

對於大多數企業而言，數字化轉型面臨的挑戰來自方方面面：從技術駕馭到業務創新，從組織變革到文化重塑，從數字化能力建設到人才培養，因此數字化轉型的成功不可能一蹴而就。數字化轉型是一項長期艱鉅的任務，多數企業需要3-5年甚至更長時間才能取得顯著效果。

05

智能與智能化

5.1

智能的定義

智能：從感覺到記憶再到思維這一過程稱為“智慧”，智慧的結果產生了行為和語言，將行為和語言的表達過程稱為“能力”，兩者合稱“智能”。

5.2

智能化的定義

智能化：使對象具備靈敏準確的感知功能、正確的思維與判斷功能、自適應的學習功能、以及行之有效的執行功能而進行的工作。智能化是從人工、自動到自主的過程。

5.3

智能化的應用

人工智能: 由人工製造出來的系統所表現出來的智能；是使機器/系統能夠完成一些通常需要人類智慧才能完成的複雜任務的技術和方法論。人工智能是實現智能化的主要途徑。

實現人工智能的主要途徑：大數據智能、群體智能、跨媒體智能、人機混合增強智能和類腦智能等方面。在所有這些方面，新一代人工智能技術都初露端倪。

人工智能技術誕生60多年來，雖歷經三起兩落，但著實取得了巨大成就。機器學習技術現狀：

1. 數據樣本層面：人工標註訓練數據，人工篩選訓練樣本；

2. 學習過程層面：人工設定網絡結構，人工設計模型算法；

3. 環境任務層面：人工預設應用場景，人工指定執行任務。

06

數據化、信息化與數字化聯繫與區別

信息化和數字化的概念趨於系統性，數據化則涉及到了執行層的概念，一切業務數據化。以數據分析為切入點，通過數據發現問題、分析問題、解決問題，打破傳統的經驗驅動決策的方式，實現科學決策。最終信息化、數字化、數據化實現人工付諸的精力和時間的最小化，達到人工智能改變工作效率的問題。

類型

側重點

定義回顧

信息化

側重業務信息的搭建與管理

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。

數字化

側重產品領域的對象資源形成與調用

基於信息化技術所提供的支持和能力，讓業務和技術真正產生交互，改變傳統的商業運作模式。

數據化

側重結果

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。

智能化

側重於工作過程的應用

使對象具備靈敏準確的感知功能、正確的思維與判斷功能、自適應的學習功能、以及行之有效的執行功能而進行的工作。

6.1

業務數據化

6.2

數據業務化

數據業務化指建立企業的數據中臺，形成數據資產積累，支持數據治理與數據服務，結合企業業務發展，設計數據服務應用，為企業提供數據價值。業務生產數據、數據反哺業務。強調數據轉變為帶有建議性的信息幫助客戶實現商業目的，強調數據的應用，更加聚焦讓數據產生價值。

6.3

智能化是最終目標

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。

6.4

數字化與信息化的區別

數字化是信息化的高階階段，是信息化的廣泛深入運用，是從收集、分析數據到預測數據、經營數據的延申。數字化脫離了信息化的支撐只不過是空中樓閣。

信息化和數字化的比較

數字化並不會脫離信息化。數字化就是解決信息化建設中信息系統之間信息孤島的問題，實現系統間數據的互聯互通。進而對這些數據進行多維度分析，對企業的運作邏輯進行數字建模，指導並服務於企業的日常運營。

（一）數字化建設

（1）數字化方法論的應用

以價值為導向，自上而下改變數據的應用方式，打破了系統之間“數據煙囪”。通過基於數據倉庫與平臺構建一系列場景應用服務，支持企業治理模型由平面化到立體化，多維度刻畫治理管控要素，促使了企業運營向前切分的粒度更細，向後數據統計分析內容更廣。

數據不再只是鏈接貫通，而是能夠實現信息與設備的串通即微觀數字處理，可以實現模擬信息與數字信息互相轉化，也能實現數字信息彙總成符合人類思維習慣的智慧宏觀數據，實現微觀與宏觀應用的全面支撐。

（2）數字化特點

人類大部分活動及交互都在數字化世界中進行，少量決策指揮信息回到物理世界指揮設備和機器完成操作。

數據是物理世界數字化世界的投影，是一切的基礎，而信息化系統則是產生數據的過程和工具。

數字化特點

信息化和數字化的概念趨於系統性，數據化則涉及到了執行層的概念，一切業務數據化，一切數據業務化。以數據分析為切入點，通過數據發現問題、分析問題、解決問題，打破傳統的經驗驅動決策的方式，實現科學決策。最終信息化、數字化、數據化實現人工付諸的精力和時間的最小化，達到人工智能改變工作效率的問題。

結束語

本文對數據化、信息化、數字化和智能化等內涵作了詳細說明，便於讀者更好的理解和掌握數據領域相關概念。對數據化、信息化、數字化和智能化四者從各自的角度比對分析，得出四者之前存在的聯繫和區別。

最後總結一點：數字化轉型是一項長期艱鉅的任務，數字化是推進信息化的最好方法，數字化帶來了數據化。人工智能是實現智能化的主要途徑。業務生產數據、數據反哺業務，從而推動數字化轉型。(特別鳴謝蔡春久先生給予專業指導！)

參考文獻

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[2].中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所CCSA TC601大數據技術標準推進委員會《數據資產管理實踐白皮書（4.0）》

[3].《The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge》

[4].Boris Otto《Data Governance》

[5].Weber K, Otto B, Oterle H (2009).《One Size Does Not Fit All---A Contingency Approach to Data Governance》

[6].新牛津美語字典（NOAD）

[7].國際標準化組織（ISO）

[8].wikipedia維基百科

[9].美國質量學會（ASQ）

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