随着新技术、新产业、新业态、新模式的不断出现，各行各业的企业都在寻找新的突破口进行转型升级，文章整理了一些关于数据化、信息化、数字化、智能化的相关定义，结合组织定义与行业发展趋势，对四者之间的联系与区别进行解析，便于大家更好理解之间的关系。并了解 一下 什么是数字化。
1 关于数据化、信息化、数字化、智能化的概念
（1）数据化
（2）信息化
信息化的定义：信息的数字化（Digitization），信息化是指建设计算机信息系统，将传统业务中的流程和数据通过信息系统来处理，通过将技术应用于个别资源或流程来提高效率，以企业来说，信息化是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交易等业务过程，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源。
简单说，信息化就是将企业的日常业务流程固化下来，并自动做好记录，以降低基层人员的工作难度，提高基层人员的工作效率。
信息化的建设阶段：目前应用的企业信息化管理系统主要有：OA办公自动化系统；用于管理客户关系的CRM系统；ERP企业资源规划系统；MES制造执行管理系统等。
（3）数字化
数字化定义：数字化就是要把物理系统在计算机系统中仿真虚拟出来，在计算机系统里体现物理世界，利用数字技术驱动组织商业模式创新，驱动商业生态系统重构，驱动企业服务大变革。
按照Gartner的定义，业务数字化是指利用数字技术改变商业模式，并提供创造收入和价值的新机会，它是转向数字业务的过程。
- 关于数字化转型：数字化转型本质上是业务转型，是信息技术驱动下的一场业务、管理和商业模式的深度变革重构，技术是支点，业务是内核。今天当企业说起“数字化转型”时，应该是以下三层意思中的一个意思或者几个意思的综合：
（4）智能化
智能化定义：使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、以及行之有效的执行功能而进行的工作。智能化是从人工、自动到自主的过程。事物在大数据、物联网和人工智能等技术的支持下（数字化产生的结果），所具有的能动地满足各种需求的属性（系统直接进行决策，并指挥相应的部门执行决策）。
2 数据化、信息化、数字化、智能化的区别和联系
信息化和数字化的概念趋于系统性，数据化则涉及到了执行层的概念，一切业务数据化，一切数据业务化。以数据分析为切入点，通过数据发现问题、分析问题、解决问题，打破传统的经验驱动决策的方式，实现科学决策。最终信息化、数字化、数据化实现人工付诸的精力和时间的最小化，达到人工智能改变工作效率的问题。
(1) 信息化：业务数据化
建设专业信息化系统，实现企业业务管理的数据化。指业务相关表单和信息流转以数字方式存储，但简单的数字化存储并没有达到数据化的阶段，信息只有通过内在的指标化（亦可称为模型化），达到业务数据可利用、可分析、可改进，进入运营环节才能称之为业务数据化。业务数据化带来的好处是实现更为精细的运营。
(2) 数字化：数据业务化
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。数字化打通各个信息孤岛，让数据得以连接，让数据产生价值。通过对这些数据进行综合地、多维地分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
(3) 智能化是最终目标
智能化是信息化发展的必然趋势，随着计算机技术的发展，智能技术得到了快速发展，人工智能技术得到广泛应用，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。
3 数字化与信息化的区别
数字化是信息化的高阶阶段，是信息化的广泛深入运用，是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延伸。数字化脱离了信息化的支撑只不过是空中楼阁。
数字化并不会脱离信息化。数字化就是解决信息化建设中信息系统之间信息孤岛的问题，实现系统间数据的互联互通。进而对这些数据进行多维度分析，对企业的运作逻辑进行数字建模，指导并服务于企业的日常运营。
数字化为社会信息化奠定基础，其发展趋势是社会的全面数据化。数据化强调对数据的收集、聚合、分析与应用。信息物理系统不仅会催生出新的工业，甚至会重塑现有产业布局。智能化体现信息应用的层次与水平，其发展趋势是新一代人工智能。
4 关于数字化建设
以价值为导向，自上而下改变数据的应用方式，打破了系统之间“数据烟囱”。通过基于数据仓库与平台构建一系列场景应用服务，支持企业治理模型由平面化到立体化，多维度刻画治理管控要素，促使了企业运营向前切分的粒度更细，向后数据统计分析内容更广。
数据不再只是链接贯通，而是能够实现信息与设备的串通即微观数字处理，可以实现模拟信息与数字信息互相转化，也能实现数字信息汇总成符合人类思维习惯的智慧宏观数据，实现微观与宏观应用的全面支撑。
信息化、数字化、智能化作为新一轮科技革命的突出特征，也是新一代信息技术的核心。目前，数字化转型是一项长期艰巨的任务，数字化是推进信息化的最好方法，数字化带来了数据化。人工智能是实现智能化的主要途径，业务生产数据、数据反哺业务，从而推动数字化转型。
参考文章
《信息科技四化：数据化、信息化、数字化、智能化有何不同？》 来源：天天快报
1 thoughts on “入门指南 | 数据化、信息化、数字化与智能化的差异与联系深度解析”
数据化是掌握大数据的核心，必须对数据有深刻的认识，才能通过分析实现对业务的指导。
[…] 在AI和数据时代，我VC喜欢有数据网络效应之长期价值的公司。为了实现这一目标，公司可能会展示出上述护城河的组合，从而实现其数据网络效应（Data Network Effects）。初创企业在决定采用水平还是垂直方法时可能会遇到独特的挑战。数据护城河使公司能够获得有意义的洞见，然后可以应用洞见来更好地为服务客户，增强产品范围，创建更多锁定功能，建立最终的可防御标准，同时产生网络效应以创造巨大价值。建立数据护城河的一个关键因素是，对于初创企业而言，仅生成数据还不够—他们必须能够从该数据中提取洞见，从而巩固其地位并增强其护城河。 […]
数字化、信息化、数据化、智能化是企业发展的必经阶段，应该在不同阶段中，认真对待，灵活应对。