当今，IT界最热门的话题莫过于数字化转型了，一谈到数字化转型首先想到的就是云计算、大数据、数据中台等技术，这实际上已经到了操作层面。单一的技术是很难支撑数字化转型的。尤其，数字化转型是战略层面的事情，战略都没想好，上一堆技术，想成功转型是很难的。很多专家都在谈数字化转型的方法和路径，是很好的参考，关键还是企业想好自己的战略，数字化转型的成功方法、模式也是很难复制的。还是需要企业静下心来，分析企业所处的环境，可持续竞争优势在哪里，数据可以打造的差异化的新型能力有哪些，从而再落实到战术上。
对数字化转型的定义各个企业、IT公司、领域专家各不相同。其实，确实很难给数字化转型定义，随着管理者的认识、信息技术、数据处理技术、数据应用技术的不断发展，数字化转型的内涵和外延一直在动态变化，给数字化转型下一个定义的确是一件难事。但是，有一点不会变，就是数字化转型的对象是数据，也就是利用数据的思想不会变，具体怎么利用数据是战术问题，怎么转型是战略问题。怎么利用好数据支撑战略要求是数字化转型的重点。如果真正能够实现数字化转型，就要向数据资产利用、数据价值挖掘、数据精益管理的思想转变。
一、建立全员以没数据不说话的文化
一般来讲，在传统的工业企业建立数据文化不是一件容易的事情，从有些企业多次数据治理的案例中就能得到佐证。数据文化也需要逐步的建立和深化，但是最有效的途径就是无数据不说话。不管是普通员工、中层领导还是高层领导，做出决策的依据都是详实的数据。可以从经营分析会开始，也可以从部门的核心业务开始，形成以数据说话的习惯。一以贯之，数据文化自然就形成了。没有建立数据文化的企业谈数字化转型，均为一纸空话，纸上谈兵而已。
二、加强数据治理提高数据服务质量
数据文化的建立依赖于数据的准确性、及时性、唯一性、一致性等数据质量的因素，只有数据准确、及时才能保障数据能在业务部门用起来，不准确的数据会导致使用部门的逆反心理，形成有数不能用、有数不敢用的尴尬境地。尤其，很多企业的领导不敢依赖数据做决策，也是这个原因。因此，必须通过数据治理，实现数据质量的提高，数据资产的有效管理，发挥数据的价值，提高数据对业务部门，决策部门的服务质量，才能让数据真正用来。
三、深化数据精益分析挖掘多元价值
数据精益分析就是数据价值的深度挖掘，从数据理论、数据模型到数据展现，都需要精益化管理。比如，对一类数据通常采用回归分析得出结论， 那么精益分析就是对同一数据样本采用比常规方法更多的数据分析方法或模型得出多种相关性结果，且这些结果均有较大发生的可能性，采用机器学习对照分析结果加权，使数据对业务和战略的支撑具有较大精准性。数字孪生的应用、智能工厂的应用、智慧大脑的应用也需要数据的精益分析。
四、提升数据管理由内向外管理能力
一般来说，工业企业的内部数据比较多，但是在大的数字经济环境下，提升外部数据管理能力也会为企业带来巨大价值。比如客户、供应商数据，通常都是通过企业的销售部门、采购部门在维护一些基本信息，如果把外部像企查查、天眼查等企业的信用信息、涉诉信息等一起进行管理，就会形成供应商在企业内和企业外的整体画像，对于降低企业采购和经营风险起到很重要的作用。因此，某一核心领域数据提升内外部数据双向管理能力对数字化转型中的支撑也非常重要。
