一、引言

随着数字化转型的浪潮席卷全球，IDC公司作为全球领先的信息技术和数据咨询专业机构，在推动数字化转型过程中扮演着至关重要的角色。
本文将深入探讨美国IDC公司在数字化转型中的关键作用、面临的挑战以及上市公司名单。

二、美国IDC公司在数字化转型中的关键作用

1. 提供市场情报和数据分析：IDC公司凭借其丰富的数据资源和专业分析能力，为全球企业和政府机构提供有关信息技术市场的深度洞察。在数字化转型过程中，这些市场情报和数据分析为企业提供了决策支持和战略指导。
2. 引领技术趋势预测：IDC公司通过深入研究和分析新兴技术趋势，为企业提供前沿的技术洞察和预测。这对于企业在数字化转型过程中把握先机、规避风险具有重要意义。
3. 促进产业链协同：IDC公司积极促进产业链上下游企业的协同合作，推动产业生态系统的健康发展。在数字化转型过程中，这种协同合作有助于企业共同应对挑战，共享资源，实现共赢。
4. 助力企业培训和人才培养：为了应对数字化转型带来的挑战，企业需要培养和引进具备数字化技能的人才。IDC公司通过提供培训和咨询服务，助力企业提升员工的数字化技能，为企业的数字化转型提供有力的人才保障。

三、美国IDC公司面临的挑战

1. 数字化转型的快速发展带来的压力：随着数字化转型的加速推进，企业需要不断适应和应对新兴技术。这要求IDC公司不断提高自身的研发能力和服务水平，以满足客户日益增长的需求。
2. 竞争激烈的市场环境：IDC市场面临着激烈的竞争，包括来自传统咨询公司、专业研究机构以及互联网平台的竞争。为了保持竞争优势，IDC公司需要不断创新，提高服务质量和效率。
3. 监管压力和政策风险：随着数据安全和隐私保护逐渐成为全球关注的焦点，政府对数据产业的监管也在不断加强。这使得IDC公司在收集、分析和使用数据的过程中需要严格遵守相关法律法规，否则可能面临法律风险。因此，IDC公司需要密切关注政策动态，加强合规管理。
4. 技术更新换代带来的挑战：随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，IDC公司需要不断更新和升级自身的技术平台，以适应市场需求的变化。这要求IDC公司具备强大的技术实力和创新能力，以确保在市场竞争中的领先地位。

四、美国IDC公司上市公司名单

美国IDC公司的上市公司名单包括国际数据集团（International Data Group）、晨星IDC以及世界数据等公司在内的一些知名企业和上市公司。
这些公司在数字化转型领域拥有强大的实力和市场影响力，为全球企业和政府机构提供高质量的咨询和服务。

五、结语

美国IDC公司在数字化转型过程中发挥着关键作用，为企业提供市场情报、技术趋势预测、产业链协同以及培训和人才培养等方面的支持。
同时，IDC公司也面临着诸多挑战，包括数字化转型的快速发展带来的压力、竞争激烈的市场环境以及监管压力和政策风险等。
通过不断创新和提高服务质量和效率，美国IDC公司将为全球的数字化转型进程继续发挥重要作用。

华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。 所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。 在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。 对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。 IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。 特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。 而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。 攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。 这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。 融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。 而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。 2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。 华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。 华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。 今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。 传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。 随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。 2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。 简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。 原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。 特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。 2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。 金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。 而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。 在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。 2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。 本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。 而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。 更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。 华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。 基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。 而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。 汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。 在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。 第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。 GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。 在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。 分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。 GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。 IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。 软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。 华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。 FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。 基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。 此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。 汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。 首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。 其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。 辽宁移动就采用了华为FusionStorage。 作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。 由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。 华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。 该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。 值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。 利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。 除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。 在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。 总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。 华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。 而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。 （文/宁川）

传统企业要实现数字化转型，需要从那些方面入手？

传统企业数字化转型是一个复杂而全面的过程，需要谨慎计划和实施。 尽管数字化转型投资金额通常会比较巨大，但调查显示，数字化转型仍存在明显的投资回报价值。 未来真正的机会，是那些用新技术改变自己的传统行业。

数字化转型是一个关键的战略举措，而数字化转型，最重要的还是人的转型，数字化人才对企业数字化转型至关重要。 优秀的企业，他们的数字化从来不是不是走走停停，而是真正的在稳步推进，甚至是坚决的推进。

那这些公司有什么特性呢？这里给大家总结了三个典型的特质：

1.战略共识度非常强，尤其是高层战略共识度。 比如，过去美的，几乎每个人都在讲它的“两个全面”，甚至每个“美的”人都能把美的“全面智能化、全面数字化”讲得非常透彻。

2.技术驱动支撑。 这个不用多说，在数字化基模上可以看到每个层级都需要不同数智技术与整个业务链条和组织结构的深度重塑。

3.组织刷新坚决。 对于企业的组织设计，组织模式在不断的发生变化，大步迈向集团科技升级脚步。

在当今数字化时代，数字化转型已经成为企业生存和繁荣的必要条件。 然而，许多企业在这一领域面临挑战，其中之一是缺乏拥有适当数字化技能的人才。 这正是我们数字化人才培养业务的价值所在。 实际上，很多企业在数字化的人才的培养上面其实还远远不够，因为它是需要复合型的人才。

数字化如果只是技术、只是我们流程的数据呈现、或者数据管理，可能就只是企业的数字化部门在投入、在努力推动我们的业务部门往前走。 我认为在数字化转型中，“数字化”只是工具和流程，而其中的转型是企业中人的思维和工作方式转变以驱动新型组织形态。

回顾国内，数字化转型最成功的龙头企业，“美的”的数字化转型最让人津津乐道，方洪波在前段时间的“数字美的”中提到，美的人力资源已经不是传统的人力资源角色，它发挥战略性的作用，是集团转型过程中的重要设计和推动者。 美的数字化历经三个阶段，在整个战略转型的过程之中可以充分意识到，作为人力资源者，需要思考如何定位我们自己的工作、如何去推进以及怎样帮助”最高层“去设计一套方法、怎么去转变在企业数字化转型变革之中“人”的思维以及工作方式。

数字化转型的时代，对每个行业的企业而言，都应该用数字化的思维世界观，管理观重塑一次；也是每个行业重新洗牌，勇于改变者脱颖而出的机会。

具体问题具体分析，每个企业的状况都是不同的，我们帮助不同类型企业构画属于自己的数字化转型的路线图。 战略转型，尤其是数智化战略转型它一定是需要一群人的努力。 数字化转型的过程，实际是整个团队和组织刷新的过程。 最近三年，我们联合华润数科的润联一起，共同帮助企业在数字化转型之中，无论是在企业的业务端、管理端还是人才端，真正以生态的角度去思考问题。

作为一家专业的企业管理咨询公司，我们的团队获得多家研究机构的支持，拥有丰富的经验，目前，我们为罗莱生活、迈瑞医疗、广药集团、联想集团、TCL等众多知名企业提供行业服务，助力企业数字化转型升级。 我们提供专业指导和培训，拥有经验丰富的顾问团队，为客户提供量身定制的解决方案，确保他们实现数字化转型的最大潜力，帮助企业成功实施数字化转型升级。

欢迎关注我们的公众号，我们有海量的干货推文供您免费学习。 如果您的企业对数字化转型有任何疑虑或需要支持，欢迎咨询我们，我们将竭诚为您提供帮助。

数字化转型有哪些“坑”要绕过？

数字化转型指的是什么？先弄一下看看：

这是为了让机器来处理而做的一种准备工作，是把日常各种事务用机器能识别的“数字”来描述和标识；

举例说明：所有的人都有号（数字），身份证号、工号、学号、代号；货有货号、放的位置都有代码；财物的价值本身已经数字化了，只是有不同的单位，换算对机器来说有公式就不是难事；再有就是各种过程的单据都编上号，订单号、运单号、车号、航班号；

回到问题来看，坑指的是什么？就是经验学问不到位会遇到的bug吧，胡乱不根据事务特性乱编号，不同单位量纲混编 ，编号之间的逻辑分层关系乱套；

其实，数字化并不改变事务特性及其运行机制，要描述的是其背后的“物理”变化，是用机器来模拟和加快日常的过程，从而提高我们的工作效率，或者说，任何没有提高效率的数字化转型就是坑了。

顺便说一下，化学变化，那是改变事务特性不可逆的过程，在商业竞争中，可以类比各种具有颠覆性的跨界降维冲击，是组合某些元素后产生的新商业模式，比如，传统商业结合信息技术产生了不可逆转的全渠道无界零售方式；当然，可控的化学变化才会是有用的，也不是所有的化学产品都会有价值，新的商业物种也是这样，要做不少试验，才会发现找到有用的模式。 而不成功的实验就可以说遇到“坑”了。 最后，大家知道，无坑bug其实是不现实的，遇到坑多了，就不太会被坑了，离顺畅就不远了，成功是在排除了失败以后才会有的

数字化转型，是跨领域、跨部门，甚至有时候是跨企业的系列工程，实施成功的数字化转型，需要依据合理的规划方法，制定有效可行的蓝图路标。

而目前业界普遍的现状是：

1）缺少整体系统性框架设计

数字化转型的方向已经得到普遍认可，组织或者企业的单个部门开始实施转型，结果是价值链的单个环节迈的步伐大，但其他环节没有加入，最终导致达不到最终转型效果。

案例一：某制造型企业，生产现场设施的管理由自动化部门负责，公司协作沟通由信息化部门负责。 信息化部门由于对数字化转型的方向比较认可，因此构建了企业云计算、大数据、人工智能等数字化平台。 但是由于生产现场的系统都不在信息化部门，并且由于信息化部门对工艺流程、现场装备等业务系统专业知识的匮乏，导致也无法利用先进的数字化技术，对企业的现场进行有效的建议反馈，从而提升企业的生产效率、降低产品成本，因此没有达到数字化转型的期望。

案例二：解决方案供应商，一般侧重于某个领域发展，由于自身能力和眼界的限制，给到客户企业的相关解决方案建议，往往是“盲人摸象”式的单环节方案，因此达不到企业整体数字化转型的成果期望。

2）有数字化转型的需求，不知道如何实施。

有明确的数字化转型需求，意识到自身和业界发展方向上的差距，可不知如何入手，无法准确设计落地实施可能的方案组合，从而评估风险和收益后，选择适合自身的工程组合，并细化出未来几年内的实施路标计划。

案例：某组织领导层，认识到以数据为核心的数字化转型的重要性，从组织战略层制定了数字化转型的蓝图要求，并大力推动实施。 由于缺少科学有效的方案落地架构的设计，采用了简单粗暴式的云数据中心设计，导致的现状是组织内各部门的数据孤岛，由原先的分散式，变成了物理集中的数据孤岛，并且由于基础设施的集中，带来的运维、使用等系列问题，导致直接用户的使用体验下降，因此组织内部抗拒意见较大。

这些分析说明，数字化转型是一个持续改进的系统工程，需要：

高瞻远瞩的顶层框架设计，做到有的放矢，达成有效的业务成效；

切实可行的执行架构设计，做到清晰的实施路标；

数字化转型（DX）可能是时下 科技 行业里热炒及用烂了的术语之一。

数字化转型一般是指利用 科技 将组织的数据和流程数字化及达到提高效率的目的。 话虽如此，但数字化转型并不仅仅是以数字形式全面复制现有的流程。 数字化转型做的是利用数字技术改进流程和改变业务。

效率肯定是个重要的好处，但效率并不是最重要的。 数字化转型还可以提高产品上市速度、增强客户体验、增加协作和创新等等。 这些都取决于组织的心态以及组织里的人。 因此，数字化转型涉及一个组织的文化变革。

数字化转型是一项大业务

现在不管在哪里，大家都在为解决各种问题投入越来越多的技术解决方案，都是希望这样做能够带来更多的收入和利润。

IDC做了以下的预测，“到2020年，30%的全球2000强公司将将至少拨出相当于收入10%的资本预算用于推动公司的数字战略。 ”这是一笔很大的钱。 事实上，根据IDC的数据，到2022年，全球在数字化转型上的支出预计将攀升到2万亿美元。

小企业该怎么做？

1、不要惊慌

没错，这些公司要花掉数万亿美元，但这些钱可能被浪费了，可能只是在没有商业价值的大规模投资。

PointSource最近做的一项调查显示，超过一半的受访公司（53%）表示，觉得还没有准备好使用曾经计划获取的新技术，例如人工智能（AI）或面部识别等等。

小型企业的资源比较少，因此明智地使用资源非常重要。 但另一方面， 小企业的贡献在 2014 年里却占美国 GDP 的 43.5 ％ 。 每个技术供应商可能都会希望能接轨这一庞大的客户群，因此通常也会产生越来越经济实惠的解决方案。

2、了解紧迫感，上层身先士

媒体炒作机器人及人工智能容易走两个极端，一个极端是炒机器人及人工智能会大幅削减工作岗位，另一个极端则是憧憬一个人工智能乌托邦。

现实自然可能会更加微妙一些。 在商业世界里，在日常的基本操作里也能找到黄金，日常基本操作指员工日常做的事情。 无论具体情况如何，都不能因为是一家小企业而无所事事。 技术不会就此消失，因此每个小企业都应该明白数字化转型的重要性。

由于数字业务转型涉及到公司文化的改变，因此业务领导者的参与尤为重要。 成功的数字化转型计划要从高层开始。 小企业领导者应该走出自己的舒适区，要花时间做前瞻性思考，在风险承担方面要开明一些，要认识到自己作为领导者不能唱独角戏。

3、制定策略

要根据长期目标制定策略，例如客户服务和人才获取等长期目标。 要花时间将策略付诸文字。 这样做可以帮助领导者避免陷入炒作的诱惑，避免为了获取最前沿的技术而浪费金钱。

根据PricewaterhouseCooper的数据，73％的受访者表示“正面客户体验是购买决策的重要因素之一” 。 事实上，消费者愿意为具有正面客户体验的产品和服务多付高达16％的费用。

数字化转型为小型企业提供了大量与客户互动的机会，例如，通过电子邮件和SEO做数字营销、通过社交媒体建立客户关系以及部署聊天机器人改善客户服务。 另外还可以进行流程自动化，小型企业也可以随时随地为客户提供稳定一致的体验。

4、迅速迈出第一步

显然，策略的实现不会在一夜之间发生。 但小企业仍可以立即着手做很多的事情。

例如，营销自动化软件已进入实用阶段，众多基于云的供应商可以提供这方面的服务。 许多提供商还提供适合所有业务规模的各种层次上的计划。 小型企业可以通过使用这些产品分析客户行为、偏好和用户统计数据，并进而开始构建客户档案及提供个性化的客户体验。

关键的一点是：不要拖延。 务必从小处着手，先选择一项相对简单的、重复性较高的及较为频繁的日常活动，力图尽快令自己快速取得胜利。

5、期待变化

要清晰地看到和认识到数字技术能够转化为积极的业务成果目前还不是件容易的事，属于罕见的技能。 而且，笔者相信业务变化的速度还在不断加剧。

所以，如果事情出现变数时也不要感到惊讶。 我们能做的就是做好准备，在组织内建立一种接受变化的文化，令员工可以接受改变和拒绝接受现状。

在组织里要杜绝那种“呃，我们以前一直这样做”的思维方式。

毫无疑问，员工需要时间和资源针对新的数字策略重新定位自己。 务必要在组织内有必要时升级员工的技能。

结论

数字化转型已成定局。 尽管小企业的资源比大型企业少一些，但聪明的小企业仍可以获得巨大的利益。 小企业务必要专注于客户体验，小企业的上层领导务必要走在前面，小企业务必要要做好应对各种变数的准备。

不管怎么做，不要低估快速行动的重要性，不要低估或等待太久的危险。

您好！

我们是大象云 科技 ，专注专业于BIM云计算引擎和CIM云计算引擎！

数字化是目前我国政策、经济的重要发展发现，也是未来碳零排放、大循环经济、元宇宙孪生世界的重要组成部分，诚如任何事物的发展都有一个过程，其中充满了不确定性，体现于路径的误判、技术的 探索 、可行性的完善等方面。

从我们大象云业务出发，我们认为目前数字化于国内正处于部分认知统一、部分方案 探索 、整体过渡成熟中的阶段，其中可能存在三个方面的谬误，分享如下希望对您有所参考。

首先，由于传统行业思维犹存，对新兴 科技 信息 科技 未充分了解，整体市场中仍有相当群体认为“ 科技 风”便是数字化转型，而这一类 科技 风以炫酷的动画、渲染逼真的三维效果为代表，其上可能简单搭载标签，从而挂接视频等数据流予以点击呈现。 诚然， 科技 风是能够较好抓住眼球的手段，并且 科技 风能够让现在与过往有明显的区分，让人们得到时代变迁的心理震撼，但由于这类系统多建构于 游戏 引擎等强调效果、但数据支持能力不足的引擎技术路径上，因此对于数字化的核心“数据”应用功能及数据价值挖掘有限，难以充分反映世界，深入了解其中逻辑，从中找寻提升生产力的更有效方式。

其次，如上提及的 科技 风系统，其存在的最初驱动力或许来自于政策导向的概念炒作，抑或体制内部转型初期的业绩达标，但随着时间的推移，更多人便会提出好看之外，系统如何用于生产力的提升。 我们大象云认为，“如何用”的问题不应该从系统出发，而是应该回到企业部门的核心业务，找寻业务的流程并标准化，并试看其中哪些环节的信息不对称，存在通过数字化系统打通信息沟通渠道、让信息无边界流通的可能。

在检查了企业的核心业务、标准流程、找寻信息盲点之后，才可以从数字化的角度思考，通过什么的具体路径来进行相应手段的配合。 例如，对于过往的大型工程运维系统，往往标准流程是人工团队定期定检，但通过现行的数字化系统，在超大体量的完整BIM模型数据的支持下，结合现场终端传感器采集的测斜、风速等数据，并可以模拟在当前气象环境中大桥是否出现结构的影响，从而联动来予以检修、管制等多部门联合行动。 又例如，在目前建筑工程的算量造价环节中，由于行业逻辑复杂以及计算主观性的影响，尚无法完全通过软件来取代人工核算，因此此核心业务便只能部分数字化参与辅助，更多依赖于人工造价团队的工作方式。

最后，在其上了解了眼球之外更需要应用，并且对企业的核心业务及其中信息通畅点予以研判之后，在具体数字化实施过程中，便需要了解平台的基础算力、组件算法是否能够支撑平台应用功能。 例如，在石油化工场景中，中央政策提出项目应该从“卷册”为中心的二维交付，转向以“三维模型”为中心的数字化交付，但由于石油化工特殊的场景，其管道、异面结构众多，导致可能三维模型原文件体量只有数百M，但转化之后其三角面片数可能于1.5-2亿面片，这就需要适配云计算的三维数据引擎予以支持，并要去引擎有足够多API接口予以调用，从而支撑上层应用功能的开发。

因此，在具体的实施过程中，基于需要承载数据体量、业务逻辑功能目标等因素，需要对硬件服务器、PAAS云计算三维数据引擎、应用层开发集成团队经验等方面予以鉴别，从而在最初进行正确的选择和采购，实现最终事半功倍的成效。

希望我们的回答对您有所帮助！

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1.没搞清楚啥是数字化就上马。 数字化是个筐，啥萝卜都敢往里装。 不少企业甚至要从纯手工的原始作坊直接进入智能决策的未来工厂，不说别的，只问：老板，你的管理水平达标了吗？

2.指望数字化转型是个救命仙丹。 不少企业因为经营不善、甚至基础管理缺失而濒临死亡线，却寄希望于通过企业数字化转型来满血复活。 要知道，数字化转型只是管理的放大器，它可以让你活的更好但是无法让你起死回生。

3.数字化转型就是上套系统，只是个技术活。 要知道数字化转型首先是管理转型，配套的商业模式、运营操作模式、市场营销模式等都可能会发生变化，没有这些配套基础设施作为支撑，你只是买了一个好看的摆件。

4.所托非人，以为大机构的服务就是好。 要知道项目真正的成败取决于项目的真正实施人员，不考察项目实施团队，那只能将命运交给上帝，望天吃饭。