企业IT系统应用对于数字化和信息化的区别

现在很多人都在讨论数字化转型，这会涉及到企业各部门的工作，从组织变革到数据治理。一个企业实施了数字化，一定会在IT基础建设上有所体现，比如：引入一些新的管理软件工具，搭建一些新的数字化服务，或者发明创造出新的智能化应用产品。

那么，企业基于数字化转型工作所构建出的IT系统和信息化时代相比，究竟有什么区别？

从一般观察来看，这种区分本来是模糊的，但是仍然能大致给出一个判别边界：观察IT系统的核心功能是数据驱动的还是经验驱动的。

有人说，难道不是应该按照，“数据是结果，还是原因”这个原则来区分么？

其实也不完全严谨，其实早在信息化时代，人们就已经开始考虑使用数据了，那个时候数据更多是用来“指导”自动化流程，或者在数据仓库的“宽表”中为管理者提供OLAP支撑。

但是，无论是自动化流程的逻辑顺序，还是宽表的数据结构，都是基于业务经验驱动进行建模的。数据本身的隐含价值并没有更多地挖掘和开发。

在信息化时代，商业价值的本质来自于连接。连接的方式，以及被连接的内容，都是基于业务经验确定下来的。

在数字化时代，商业价值的本质来自于数据本身。当然，业务经验同样非常重要，但是经验不是价值的全部，而是价值的起点。

以经验为中心的商业活动，总是有天花板的。人的能力决定了业务的上限。

反过来，如果“经验+数据”的方式来构建IT应用，为企业的业务赋能，那么则可以不断拓宽企业的业务能力边界，实现组织真正意义的成长。

在这种模式下，不仅仅是人依靠经验“单向”地使用数据，而是人的经验和数据的积累互相赋能，共同提升：

在业务数据化的阶段：以经验驱动为主，将业务活动、业务知识，以及业务标准进行数据编码，实现业务的数据留痕。用经验对数据进行增强。

反过来，在数据业务化的阶段：以数据驱动为主，通过大数据、机器学习、人工智能等前沿的数据科学技术，从数据资源中挖掘出有商业洞察价值的宝贵业务经验。用数据对经验进行增强。

经过上述两个基础环节的闭环，经验和数据二者相互促进，就可以形成“优美”的成长型组织形态。

与此同时，随着行业大模型和AIGC技术的出现和普及，在不依赖于经验的情况下，数据本身也可以获得某种程度上的“自驱动”，“自增长”。

通过深度人工智能算法，基于海量数据可以涌现出一定的商业认知和业务经验。这无疑也极大地缓解了很多中小企业在数字化经验不足上的冷启动问题。

总而言之，和信息化时代的IT系统相比，数字化时代更关注于对数据的价值潜力挖掘。而这一切，依赖于健全、完善、规范的数据要素市场，高性能、低成本、强实时的大数据处理技术，以及准确、可靠、稳定的数据感知与数据治理能力。