数字化，核心在于这些管理理念。

数字化转型的本质目的是提高管理质量和业务能效，其背后的管理理念与传统管理一脉相承。

数据资产的R&D和数据平台的构建只是工具和手段，而不是最终目标。如果不了解数字化转型背后的管理理念，就无法真正更好地应用数据科技来推动业务转型的“大计划”。

1. 数字孪生

数字孪生是转型工作的一大基础设施。在开展各种数字场景建设和应用之前，有必要完成传统组织实体和业务活动的数字空间。

包括基本物理对象属性、特征、物理目标活动阶段及实施效果在内的数字孪生客体目标。

与模拟不同，数字孪生是一个比模拟更广泛的概念。模拟是为了实现研究目标，而数字孪生是为了实现“效率”价值，包括研究和设计效率，以及管理和运营效率。

2. 数据驱动

它还涉及到软件系统的研究、开发和交付。数字化与传统信息活动的本质区别在于，传统SaaS等信息系统设计是流程驱动的方式，数字系统设计是数据驱动的方式。

数据驱动的前提假设是，业务现状和问题已经充分体现在数据记录中。通过分析和挖掘公司积累的数据，可以提取有价值的业务信息。

建立信息系统或平台的目的是围绕整个业务流程和数据价值链。在此基础上，通过实施数据驱动的“转型”战略，帮助用户科学改进工作流程和战略决策。

3. 数据感知

一个与数字孪生相匹配的概念，即数据感知，是建立与整个业务系统相匹配的数据获取能力，旨在实现数据流、信息流和业务流之间的高度统一。

因此，建立数据中间平台只是为了提高数据的治理和应用效率，同时也要注意源端业务系统的能力改造和提升。RPA机器人等技术也是难以改造的“旧系统”常见的数据库保障策略。

对于新建系统，可以在项目初期规划数据采集相关技术指标，并纳入技术结构标准，即系统建设不仅要满足基本的业务流程，还要满足分析需求。“转型”的最终效果应该是实现业务全球感知的综合能效。

4.软性协同

数字企业将变得更加“灵活”。在数据渗透的基础上，许多业务领域和根线之间的边界也更加模糊。在部门之间，业务需要具备软协同能力。为了满足特定的数字业务场景，必须在流程和数据上“开放”。

要实现软协同，就必须有组织机制设计。成立专门的项目攻坚小组和数据治理小组，负责指导或实施。

此外，软协同还涉及上下级单位之间的联动合作。本级单位内部处理了哪些事项？上层单位负责需要报告哪些问题？所有这些问题都需要考虑到效率和改进。

5. 知识赋能

知识是数据的高级表现形式。知识可以通过与AI技术相结合，提高业务活动的规范性和专业性，实现业务的自动化和智能化。

更多的知识来源于非结构化的数据，例如公司的文档格式数据，很多AI应用本质上都是做知识查询和知识推理。

通过数字化转型，公司可以促进知识资产的沉淀和共享，提高各类业务人员的工作效率，加快人才培养。

“小K”（NoteKeeper）这是小刘老师团队自主研发的一款。基于LLM大模型该平台的核心功能分区在于知识应用平台(类ChatGPT应用)， —通过智能问答，高效地整合企业中的各种知识资源，提供方便、高效的知识应用服务。

自动分析用户上传的文档数据，提炼重要观点(直接、间接)、结论和数据，通过RAG帮助业务决策。同时，利用LLM的自动继写能力，一键生成专业文档原稿，提高知识成果导出效率。

本文来自微信微信官方账号 “大话数字化转型”（ID：dataminingxmz），作者：数字刘老师，36氪经授权发布。

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