数字化转型 "喊了"很多年，对于绝大多数企业来说，都是“知道”大于“做到”，尽管早就认识到了重要性，却缺乏足够的行动力，推进效果也并不显著。
真正发挥价值的数字化项目落地的比例，从全行业的视角看，仍然处于较低的水平。然而，这并不能否认数字化的价值，也不能否认数字化“道路”的正确性。
企业数字化转型的困难因素十分复杂，来自组织层面、环境层面、成本层面、利益分配层面、沟通层面、认知层面 ...
但数字化转型的阵痛，是所有企业势必要经历的，只不过或早或晚，“过渡”的方式不同而已。
从数据科学原理上看，数据是对信息进行表示和传播的最佳“载体”，其效率远比语言沟通更高。
任何复杂的业务活动，只要能以数据的形式进行表示和记录，就意味着存在一种更高效的替代解决方案。
数字化，意味着企业更加先进的生产力，对应着更加高效的生产经营效率和管理决策水平。
对于不同成长阶段的企业，数字化都能起到决定性的“助推赋能”作用。但值得注意的是，大企业和小企业对于数字化的需求是不一样的。
对于大企业来说，数字化的作用主要是在于“内控”。
随着企业规模的日益扩大，业务条线越来越复杂，企业管理问题也越来越突出。
因此，数字化的重点主要在于提高企业的管理和决策水平。
一方面，企业需要确保复杂的业务标准、管理流程能够有效落地。
在数字化技术的加持下，企业可以将各个业务环节“固化”，让各项业务的具体执行过程都严格符合统一的制度和标准。
然而，每个企业的经营环境和业务范围都大为不同，因此其业务规范和管理要求也自然不同。
对于大企业来说，很难找到一种软件工具适用于所有管理需求，这也就是为何，大企业在数字化具体实施阶段，对软件的定制化需求水平更高。
另一方面，由于业务复杂性，大企业需要面临各种复杂决策问题。大量的业务要素需要综合考量，仅凭经验随意做出决断，很容易给企业带来不可估量的风险。
“数据驱动”的决策方法，逐渐在大企业组织中变得更加“流行” ...
与此同时，由于AI技术能够自动发现高维数据之间复杂而隐晦的规律，并擅长于处理多模态综合信息，因此在大企业的数字化项目中应用比例更大。
AI算法与数据中台相结合，能够很好地辅助大企业管理者开展面向各“经营主题”的准确预测和业务推断，有针对性地采取措施提升业务指标，通过跨领域的数据融合分析，还能够发现之前所“未知”的业务风险或商业机会。
尽管当前，部分大企业仍然在数字化方面表现得较为“拖延”，可能是由于之前信息化基础太差或者短期资金问题的缘故，但是当企业的“管理漏洞”多到不得不去面对的时候，最终还要回到数字化这条路来解决 ...
相比大企业，小企业的数字化迫切性看起来似乎“隔靴搔痒”。
小企业的特点是，规模性、生存压力大、资金流短缺、创新能力低、数据积累少。
在这种情况下，管理问题并不是小企业的核心问题，销售问题才是最大需求点。
小企业对数字化的需求和对互联网的需求，本质上没有区别，其关注点就是在于能否带来更多的“商机”和“流量”。
在互联网时代，是被动流量的模式。商家把信息发布在平台上，用户通过信息检索的方式获取到商家信息，之后与商家建立联系；
在数字化时代，企业的竞争力来自于主动流量，即能够通过大数据分析方法精准锁定高净值、高潜力用户，通过VR、数字人、AI智能客服机器人等技术手段，建立更有效和稳定的用户链接 ...
无论对于大企业还是小企业，数字化都提供了新的思路和技术工具，帮助企业摆脱业务瓶颈，进入高增长的“快车道”。
当前，越来越多的技术企业开始聚焦上述“业务增长”需求，研发和建立有效的数字化场景和工具。
值得注意的是，由于小企业的商业模式仍处于剧烈变动期，低门槛的SaaS产品相比定制化往往更具“吸引力”。
