当前，政策的引导叠加后疫情时代的实际需求，我国企业对数字化转型的必要性已经达成共识。但，对新技术的每一次的拥抱并不一定都是甜蜜的，想转型和转型成功之间还需我们努力试出一条适合企业发展的道路。而摆在大多数公司的挑战在于：如何在众多科技成果中选取适合自己发展的，然后再制定正确的决策，去逐步的投入资金。而了解数字化转型的四个层次，则可以让企业清晰的认识到自身所处的阶段，从而可以更好地制定正确的数字化转型战略。
第一层：运营效率提升。第一层是必须的，大多数公司都可以从有效运营中受益。大部分数字化转型计划都发生在这一层，如果运营效率是公司战略的重要组成部分，这一层尤其重要。
第二层：进阶的运营效率提升。第二层对于那些销售产品，并有潜力从产品中获取用户互动数据的公司来说必不可少。很多销售品公司都属于这一类
第三层：来自价值链的数据驱动的服务。第三层主要针对那些认识到自己可以（从产品和价值链中）产生以数据驱动服务的公司。这些公司必须丰富其生产生态系统，以扩大从运营效率到数据驱动的新服务之战略优势。在这一层的公司跨越了一个重要的障碍：不仅为了运营效率而使用数据，更多是为了创收。如果你的公司无法涉足消费生态系统，第三层就是你的最后一站。
第四层：来自数字平台的数据驱动的服务。从战略层面讲，第四层对于任何拥有新兴消费生态系统的公司都很重要。关键挑战是如何将原有的产品体系扩展到数字平台。如果整个产品体系还留在原有生态中，那公司将面临生存风险。
值得注意的是。并非每个公司都希望或有能力在所有四个层次上进行转换，有些可能会选择只专注其中的一个或几个层面，但每个公司都必须保持对各种可能性的关注。机会比比皆是，了解本文的数字化转型框架，并深入思考自己的数字化转型战略，将有助于公司在充满竞争的现代世界中保持竞争力。
数字化转型的层次可以让每家公司找到现阶段或未来努力的方向，而在协助企业数字化场景落地方面，而在协助企业数字化场景落地方面，以助力产业智能化为己任的Testin云测一直在行动。诞生时就自带AI人工智能基因的Testin云测，在拥抱数字化技术方面有着先天的优势。十数年来，Testin云测时刻关注着我国的企业数字化转型进程，凭借与多家企业长期合作的宝贵经验，用领先的智能测试与优质的AI数据服务协助企业推进数字化转型这项复杂而极富意义的工程。
作为数字化场景落地的工具，操作系统与软件App对每家企业都非常重要。而作为承载着业务的平台，软件的功能、性能、稳定性、安全性等因素直接关系到广大用户的使用体验与企业的口碑。在软件迭代速度愈加快速的当今，要维持软件的高质量，软件测试工作愈加重要。
Testin云测深耕软件测试领域多年，是智能测试的先行者，在AI技术方面有着独特的优势，在医疗、电商、游戏、教育、旅游、石油等各个行业都有长期的合作伙伴，积累了良好的口碑。随着国家对数字金融愈加重视，Testin云测加大泛金融领域的投入，和国内过半的券商、众多知名的银行、保险公司保持着长期稳定的亲密协作关系。尤其是对于证券行业，Testin云测提供的自动化+业内测试专家的组合服务模式覆盖了前端到后端的几乎所有软件测试需求。近期《互联网周刊》联合eNet研究院共同发布了“2021人工智能经典案例TOP100榜单”，Testin云测携智能测试在证券行业的成功应用实践上榜。再一次印证了对券商的软件测试服务一直是Testin云测的强项。
伴随着朝阳产业--智能汽车近年的快速崛起，Testin云测推出了软硬件一体的智能汽车测试服务，帮助国内外多家智能汽车厂商定制各种高效的测试解决方案，有力保障了市场上智能汽车成品的稳定质量。
而在数字经济持续发展的背景下，Testin云测判断出作为人工智能三要素之一的数据，肩负着提升AI识别率和精准度的重要任务，早期就已关注到AI数据服务的需求缺口和潜在的应用市场，立足高质量、场景化的AI训练数据服务的云测数据，建立了数据产品、数据处理工具与数据服务的“三螺旋”， 率先形成AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务，实现了从“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通，为智能驾驶、智慧城市、智能IOT、智慧金融等行业提供高效率、高质量、多维度、场景化的数据服务与策略，最大化发挥训练数据的价值。
同时为解决AI产业化落地的现实问题，早在2020年云测数据就在中国国际服务贸易交易会上，进行了“标注项目最高交付精准度99.99%”的成果展示，面对不同领域的企业都坚持场景化服务的理念，通过自有技术攻克难关，设计了从创建任务到最后的验收等科学规范的数据处理流程，灵活满足客户多样化、高精度的数据需求，被媒体誉为“AI数据行业高质量数据的倡导者和践行者”。
数字化转型对每个企业来说都是长期而艰辛的过程，认清所处的四个层次只是前期的准备工作。Testin云测愿用先进的数字化理念和自身在技术、人才、服务等方面的优势，协助企业脚踏实地走出属于自己的数字化转型的成功之路。
