数字经济是继农业经济、工业经济的下一代经济形态，在数字经济模型中，决定市场经济价值的生产要素除了涵盖技术进步、劳动、土地、资本以外，还包括数据要素。

从数据到数据要素，凸显了数据的价值属性和交易属性。

也正是这种全新的数据观察与认知视角，驱动了各种各样的数字经济产业活动。其中，最重要的两大类活动，分别是“数字化转型”与“数字化创新”。

数字化转型是针对传统企业的业务和模式升级，相比来说，数字化创新则更加强调从0到1的新的商业业态的诞生。

数字化转型与数字化创新二者的边界并不一定非常明显 —— 很多数字化创新来自于大型传统企业在数字化的战略转型过程中的内部孵化。

管理机制建设、数字业务规划、数据分析应用、IT开发实施是支撑数字化转型的四大类核心任务。

管理机制建设是管理维度的基础保障，目的是构建一个支撑各种数字化任务有效落地的数据管理体系，关注各类业务流程如何适应数字化战略目标；

数字业务规划，是指在数据驱动的视角下对特定的、具体的业务条线进行重构，包括技术变革（工具的引入）与流程变革（模式的变化）；

数据分析应用，底层依赖于具体的数据科学方法，是支撑数字化转型的技术核心，聚焦于如何利用前沿的技术挖掘数据价值潜力，释放数据要素活力；

IT开发实施，关注构建承载数字化应用的技术载体，通过软件工具开发和数据服务搭建，整合业务流、信息流、数据流，推动构建数字化成果的最终呈现形态。

当前，在数字经济体系下，数字化转型的“排头兵”以大型传统企业为主，这些企业往往具有很好的信息化底座基础以及成熟的信息架构。大多数的数字化转型工作都围绕以上四个方面展开。

由于要保持信息架构的一致性，受到各种来自于组织层面和技术层面的约束，在转型过程中往往会比较“保守”。从成本投入比例来看，尽管数字化转型的本质是对数据的利用和创新，但管理机制建设和数字业务规划才是更重要且占据大头的部分。

毕竟，数字化的核心在于业务，而传统企业的业务经验已经很丰富，利用数据资源探索未知经验，并非第一要务。数据，可以回答5W1H的问题，其中关于what（描述现状）的答案往往是最为迫切的。

探索类数据分析看起来很酷，但是在绝大多数场景中实用性是被高估的。在一个比较保守的数字化框架下，管理者和决策者，只要了解关于what的信息以及现有的业务认知体系，就可以很好地解决各类复杂的管理问题和运营问题。

从这个角度来看，数字化是不是有点像SaaS，其实不然，二者的区别还是非常显著的：

抛开软件系统和产品的定制化程度不同这种比较直观的差异，SaaS关注的是工具，而“数字化”关注的是业务（及业务产生的数据），这种差异最终也导致两种截然不同的技术观和IT决策思维。