信息化与数字化转型的区别与联系

一、信息化/数字化的概念

信息化、数字化按字面意思理解，这两个词的确代表了不同的含义。但是也不可否认，在目前我们可以接触到的信息平台来看。信息化、数字化很多时候都被混在一起了。

那么，既然今天要聊这个话题。我们得先把这两个词分清楚，通常我也不太建议看百科类的解释，因为专业术语很多时候也不太好理解。我下面给大家举例讲解一下，保证都能轻松看懂。

以减肥做为例子：

“信息化”：买个体重秤，每天量体重，体重秤显示的数值，就是信息化。

“数字化”：不仅记录体重，还记录你所有生理数据，模拟一个“数字化”的你，然后根据算法，给你一套针对性的减肥方案。这就是数字化。

再举个工作中的例子：

“信息化”可理解为：是用电脑或者手机上的各类软件来替代传统工作。

举个例子，过去入职需要填写一个入职申请表，而现在手机扫码打字即可。

“数字化”就是将工作过程进行数字量化，例如工作时长、产出等等，方便寻找更优方案。

举个例子，通过系统将不同人员的工时和产出进行记录，对比出更好的员工，从而分析他的工作方法。

二、数字化和信息化有什么区别？

1、信息化：“业务数据化”，先让业务流程能被数据记录下来。

信息化=“业务数据化”。即：让企业的生产、采购、销售过程，以及客户服务、现金流动等过程中所产生的数据，在业务系统上用数据记录下来。

核心和本质是运用计算机、数据库等信息技术，实现企业的业务流程数据管理，典型工具是信息化系统，例如：报表工具、OA、ERP、CRM、SRM、PLM等。

2、数字化：“数据业务化”，用已累积的业务数据去反哺优化业务流程。

数字化=“数据业务化”。即：把信息化过程中，长期积累下来的交易数据、用户数据、潜客数据、产品数据等，不断整合融入到企业的经营管理中，通过数据发现问题/商机、用数据优化业务组合。

核心和本质是运用大数据、云计算等数字技术，实现企业的业务创新，其重点关注的是“数据驱动业务”，典型的工具是数据化系统，例如：低代码平台、BI工具、数据仓库、数据平台等。

在信息化阶段，技术还是业务的支撑和协作工具。而数字化转型的本质，是利用技术使业务产生创新变化，将技术与业务融为一体。所以，从技术与业务的协作关系上说，在数字化阶段，技术是对业务起到引领、共创的作用。

3、总结：信息化是数字化的基础，数字化是信息化的高阶阶段。

信息化解决的是效率问题，而数字化则是业务价值导向，也就是通常说的给业务赋能。数字化必定包含信息化且不能否定信息化，同时数字化转型一定要返回到业务本身，因为数字化转型本质上是业务问题，其与信息化又彼此关联、彼此驱动。

如果上述的概念大家都能够理解。那么回到二者之间最本质的问题，无非就是想搞清楚，企业究竟适合用什么“化“？

三、信息化——提高效率的直接路径

其实现在帮助企业信息化的工具很多，而且很便宜，从即时通讯（钉钉、企业微信、飞书）、OA办公（泛微、蓝凌）、线上会议（腾讯会议、ZOOM）、云盘、文档编辑等等。无论是“SaaS级服务”还是“私有化部署”都有着许许多多的厂商能够提供各种支持。

所以对于现阶段中国的企业来说，要想把常规工作信息化，其实是一件非常简单的事情。可能唯一的难点在于找到适合自己的信息化工具。

当然，目前还有一些工具目前无法解决的问题。就是企业基于自己摸索出来的管理模式，市面上的通用产品难以支持到这些定制化的需求，这时候的信息化需求，可能就需要企业管理者额外付出更多的成本，无论是自己组建团队开发，还是委托乙方技术公司。

当然现在也有另一条新的路径可以走，就是【低代码】。

之前，我们在使用自己家的低代码平台（织信Informat）为一家企业设计信息化方案的时候，有总结出3个明显的优势：

1、 降本增效

据统计，低代码开发在企业内部信息化的应用上的效率提升大概在67%左右，相当于1个人能够发挥2-3人的人效。而开发完成后，测试和优化的周期也相应会大大缩短。所以相同的项目通过传统编码的方式来做可能需要3个月的时间，而低代码预计1个月左右就能搞定了。无论是人力的占用还是时间成本，低代码在降本增效方面都有着绝对的优势。

2、 逐步落地

不用像过去的代码开发一样，需要做大量的准备工作才能开始编码。通过低代码所见即所得，快速开发的特性。很多的业务实践或者优化都可以在几分钟内开发出来，得到效果反馈。这会直接改变原有的企业数字化战略计划。让数字化的整体规划过程可以更加从容。不用担心一旦开始开发很多东西就不能修改，不能回头的问题。模块化的开发模式，会让整个业务变得更加灵活，更加能够匹配市场的变化。

3、 全员参与

和传统编码必须得由IT人员参与的情况不同，对于一些基础性的改动或者开发工作，通过低代码平台已经不需要IT人员“事必躬亲”了，业务人员也可以根据自身的需求，通过平台的配置项快速完成业务的变更和修改，在IT资源紧缺的公司，这种模式，会很大程度的提高员工参与信息化建设的积极性，更好的推动企业数字化落地。

通过低代码的模式，可以让更多的企业低成本，低门槛的开启自身的信息化之路。

四、数字化——精细化管理的前提

通过百度指数可以看出，“数字化”其实是这两个词中流量最大的概念了。我们也经常听到“数字化转型”这个说法。

其实数字化的目的在于：能够帮助企业经营的各个链条产出详细、全面的统计数据。然后经营者能够根据这些数据，去调整生产经营策略，获取更大的利润。

所以数字化两个关键点：数据记录、数据分析。

相比信息化建设，数字化的落实看上去要难上一个level，因为要做到数字化，企业并不是简单的买几个系统就能完成的。真正推广让企业员工用起来才是最难的事情。需要企业员工能够理解，自己这么执行的意义是什么。如果一旦中途有一个环节数据出现失真或者缺失，可能就会使得企业的数字化效果大打折扣。

所以想要实现数字化的平稳推进，就需要一款好用的数字化平台，特别是像“织信Informat”这类具备足够强的能力边界的企业级低代码平台，能够在企业数字化升级的进程中扮演重要的角色。

企业级低代码最重要的意义在于必须要能够成为支持企业各部门、各业务开展的信息化重要“支柱”，就像上图一样，能够将各类业务系统无缝的衔接起来。

通过低代码的灵活建设，可以解决传统代码开发需要一次性到位和数字化进程需要不断调整的根本矛盾，让企业的数字化建设可以一步一个脚印的稳步迈进。

所以，讲到这里。无论什么化，都是朝着提高企业生产力、降本增效的目的去，一切还得以实际出发，切忌盲目跟风。

五、关于数字化的认识误区

1、信息化=数字化

很多人都认为信息化就是数字化，其实这是一个错误的观点，上述内容也已经讲的很清楚了。下面我再从这二者之间的表现形式、概念区别两个方向再来阐述一下。

概念区别：信息化是利用现代通信、网络、数据库技术，形成多种IT产品为我们的生产生活提供科技赋能。数字化是以信息技术为基础，利用数字技术，把事物变成计算机可读的语言，建立以数字为根的良性运行系统，推动生产力产生强大的经济活力和社会进步。从二者概念上不难看出，数字化是包含信息化的，而且是以信息化为基础的，同时要采用数字技术区标识事物，形成以数字为根的运行系统。

表现形式：如果大家是IT行业的从业者这个概念很好理解，信息化是以网络、硬件为基础，以硬软件应用为表现形式的，数字化是以信息技术为基础，以数据治理和数据应用硬软件应用为表现形式的。

在表现形式这里可能会产生一些混淆，因为数字化在当前表现形式也是以硬软件的形式存在的，这也就是很多人造成误区的重要原因。我想现在是技术过渡时期，产生误解也是可以理解的，我们在二者表现形式上要进行进一步的区分，信息化的硬件大多以完成信息的采集、传输、交互为主要特征，强化采集，更少的交互，数字化的硬件大多以标识与智能化为主要特征，强化标识、交互与控制；信息化的软件大多以流程建设为主，以功能模块的应用去实现，数字化的软件大多以数据底座为根，以数据治理为主导，功能模块应用是建立在前两个基础上的，数字化更强调基于数字、数据的管理体系和应用体系，这是在软件层次上理解数字化。

2、AI设备=数字化

AI设备具备了采集、交互、感知、识别等等重要表现能力，很容易给我们造成采用了大量AI设备就是实现了数字化，AI技术不可否认在提升技术应用上获得了较大的成功，但我们更应清醒认识到，这种AI技术是否对促进数字标签的建设、数据体系的建设上起到了数据治理的作用，是重视数据的体系化建设，还是重视应用上，这是我们区分是否数字化的重要标准。

3、物联网=数字化

对于有这种认识的更多的表现在农业领域，智慧农业通常是以物联网为基础，集成温度、湿度、自动化等设备，物联网一个主要特征便是建立了数字标签，我们可以通过数字标签去管理我们的设备，也可以去分类我们的数据，这里很容易造成我们的数字化错觉，我们采用数据治理的视角来进行区分，智慧农业是以智慧化的设施+软件应用的产品，他的侧重点是基于软硬件在赋能农业生产上的应用，而不是从数据赋能农业生产上的应用，物联网并没有解决数据治理的数据思考逻辑，从更深层次上来说，数字化能更好的补充和解决智慧农业不能解决的人、物、事、活动、行为的数据系统运行的整体问题，更好的去赋能农业产业。

4、软件产品=数字化

保持这种观点的人不在少数，确实数字化的表现形式有软件形态，通过前面的讲述大家肯定能一眼识破，数字化的表现形式是硬软件的集合表现，是以数字为根，以数据底座、数据治理为思考逻辑，注重数据应用，而软件产品注重的是功能应用，流程应用。

六、数字化的内涵

我们通过上述的数字化与信息化的概念区别，几种误区，形成了对数字化的初步形象，那么我们的数字化内涵是：

内涵一：数字化是时代的变革，数字化是多年信息化发展的质变，也是历史问题得到解决的新方案，像大量平台不能互联互通、海量数据未有效利用等等问题有了新的思路。

内涵二：是基于数据治理和数据底座现实需要而出现的技术概念。数字化必然是以数据治理为逻辑，以数据底座为主要实现内容，是新时代新的技术概念。

内涵三：是以信息技术为基础，利用数字技术，把事物变成计算机可读的语言，建立以数字为根的良性运行系统，推动生产力产生强大的经济活力和社会进步。