比如说，通过对原来各个单体系统中客户行为的分析，从而对客户有个相对全面的了解，也就是客户画像，根据客户画像表现出的客户特点，有针对性的提供服务，投其所好，则成功的概率更大。

数字化转型，并不是简单的使业务数字化，而是利用技术去分析、洞察业务数据之间的关系和隐藏的价值。以数据驱动，需要将数据以标准化、规范化、高质量进行整合在一起，最简单的方式就是不去做转换，使数据从源头、从产生的地方就遵循同样的标准和规范，也就不会有质量问题，无需数据质量平台。

随着业务系统的逐步重构和替换，从而实现“数据融合”、“业务融合”、“应用融合”、“基础设施融合”、以及“组织融合”，在完成过程“系统融合”能力中实现企业全局数字化和转型。

数字化不是目的，利用数据进行分析洞察从而获得数据表面之下更多的认知、发现更多的潜在机会并尝试这些机会，才是数字化转型的根本目的。所以转型可以有两种方式：集成和重构。

利用云计算、大数据、人工智能等技术，实现基础设施资源、数据、人力等的整合和融合。重构方式可以从根本上解决数据质量问题，提供足够多的高质量数据，消除数据因质量问题对机器学、深度学模型的影响，但非一日之功。集成可以利用已有的系统和资源，实现数据的汇聚。通过对数据深度洞察，找到数据之间的关系和联系、趋势和规律，从而指导企业尝试新的业务模式、运营模式等。

因此可以说，数字化转型的本质是以数据为要素、技术为工具，实现对数据的分析和洞察，找到数据之间的关系、联系、趋势等，比如风险控制中关联交易分析等，从而支持和促进企业业务、流程、组织架构等的变革和创新。

信息化解决了单体工具与效率问题，数字化构建起了业务应用体系，打通了数据之间的关系，数字化转型则深度分析和洞察数据之间的关系，找到数据变化趋势和规律，并有效利用这些数据关系、趋势和规律促进企业业务的变革、创新。羚数智能致力于为制造企业提供生产运营管理产品与服务，协助中国企业顺利实现数字化转型。

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