关于问题数字化转型是什么？意义有哪些？一共有 2 位热心网友为你解答:
【1】、来自网友【DataFocus】的最佳回答：
有数据意识的数据科学公司根据真实数据模型（而不仅仅是本能或传统）做出和传达决策。他们欢迎新的数据科学技术作为潜在的创新机会，而不是采取怀疑和抵制的立场。随着企业争先恐后地接受数据科学，他们发现几个重要的真理是在整个企业中发展数据流畅性的基础。
首先，有效的数据科学不应仅仅被视为另一个业务流程，也不能像装配线样式那样运作。
数据科学——顾名思义——是一种类似于”真实”科学的探索和探索模式。
正如物理学家用数学来推理自然世界一样，数据科学家利用数学和计算工具来推理商业世界。
与真正的科学一样，一些成功的实验可能会产生无效的结果：其他人可能会产生在实践中无法使用的准确模型。虽然没有人庆祝这些结果，但任何想要接受数据科学的企业都必须对”失败”形成组织容忍，这是即使是最有效的数据科学的自然、不可避免的成本。
由于传统业务分析（如生成报告和仪表板）具有相对程序性，因此倾向于将数据科学视为一种类似的活动类型，并据此进行管理。然而，数据科学不是程序性的，因为它依赖于创造性探索和直觉的不可还因的人类元素。这使得整个过程更加难以操作和管理。有效的数据科学还需要跨越传统部门的知识和经验。
其次，数据科学家不是传统技术专家，他们完全适合任何传统的筒仓。他们是一个多元化的混合从业者群体，这应该作为一个机会来利用，而不是被视为一种被管理掉的反常现象。
现代数据科学家来自不同的背景。他们将主题专业知识与应用统计和高度专业化的编码技能相结合（与通常的软件开发人员技能大相径庭）。这种独特的技能和技术需求组合无法完全融入任何传统的企业孤岛。
典型的企业免疫反应是将所有内容分割，即使分给使数据科学高效的集成功能的潜在成本也是如此。有时，企业心态会将任何类型的编程活动视为”软件开发”，即使数据科学家构建带有 Python 代码的模型与 Java 业务应用程序完全不同。
此外，正如我们在 2019 年数据科学状况报告的开发中发现的那样，各个领域的人们正在学习数据科学，以将其应用于他们目前的角色。几年后，我们目前所说的”数据科学”技能将广泛分布于许多人，他们的职称可能不是”数据科学家”。作为数字化转型的一部分，采用跨传统线合作机制的组织将为此做好准备。不学习如何接受数据科学的混合、跨部门性质的企业将从根本上停留在过去。
【2】、来自网友【派可数据 BI 可视化】的最佳回答：
数字化转型是什么
数字化转型是一种因为数字经济、数字化技术飞速发展，使得企业为了跟上时代的脚步，发起的一场以商业创新为目的的企业层次的转型发展。
数字化转型 – 派可数据 BI
与以往不同，数字化转型不再只是企业某一部分的改革，而是对整体业务流程进行系统性质的重新定义，对思想观念和新目标的彻底重建。
出现这种变革是因为经过几十年的经济发展，市场逐渐由增量转变为存量竞争，企业迫切需要寻找新的发展模式，正巧新一代信息技术开始普及应用，所以企业也顺应发展，开始进行数字化转型，寻求新的商业模式。
数字化转型有哪些意义
在传统企业长期的发展过程中，业务结构逐渐固化，数字化转型为它们带来了持续发展的可能性。借助数字化转型，企业可以加快内部业务流程、商业模式等方面的变革，也有助于培养数据对于企业的意义，从而具备更加强大的数据分析和对于新型商业模式的洞察力。
可视化分析 – 派可数据 BI
同时，信息化时代的另一个特征就是互联网，新兴的互联网企业给整个商业世界带来的新的思想观念，也进一步促使商业创新更加的频繁。在这个过程中，各种行业的企业都基于这种新观念开展了创新活动，大幅度缩短了新产品从研发到量产的整个过程，形成了适应新时代要求的商业规范。
数字化转型还可以加快信息化、数字化在企业中的普及。通过部署派可数据商业智能 BI，企业可以通过数据仓库打破企业的数据孤岛，利用 ETL 和数据模型提高企业数据质量，进行更加全面的分析，制作更完善的可视化图表。
可视化大屏 – 派可数据 BI
通过可视化分析带来的决策加快，也让商业世界中资源配置更加网络化、全球化、快捷化，企业的员工组织管理更加扁平化化。
新一代信息技术应用大幅降低信息、数据、决策等成本，带来了企业组织形态、业务流程、运行机制的深刻变化，促使扁平化管理模式的形成，把以往企业中自上而下管理架构进行了缩减，减少了管理层级，提高管理效率。
