如何区分信息化、数字化还是智能化？

技术的脚步总是匆匆，从未停歇。

从 170 万年前使用火开始，人类作为第一种能直接使用外部能量的生物，便在进化中产生了重大的转折。而信息化的年代则可以从文字出现开始计算，人类在不到 6000 年的时间里，依靠技术完成了迈出地球的任务。

比起统治地球 1.6 亿年的恐龙，人类使用的火与文字，意味着能量与信息鸿沟的巨大差别。

数字化年代则是算力与信息化的结合。

我们必须承认，数据库的发明让信息变成了数字，是迈向数字化的重要一步，而算力和算法的进步则让计算变为了可能。

在迈向数字化的年代，人类有着大量失败的经验和教训，其中 50% 以上都源自于对数字化和信息化的认知不清，总想用信息化的思维和手段，就得到数字化的结果，往往事倍而功半。

因此，我们今天一起来探讨一下什么是数字化，它和信息化有什么不同，数字化的下一步又将是什么。

如果不弄清楚这个问题，企业就无法深入理解数字化转型“是什么”、“为什么”、“怎么做”的问题：什么是数字化，它和信息化有什么不同，数字化的下一步又将是什么。

众所周知，企业和人一样，都是在逐步成长的，在不同阶段，有着不同的需求，而且技术的投入随着企业的经营规模也有着上限，技术的落地更是要综合考虑大量因素与路径。

本文作者沈欣，1996年开始从事软件开发，现为弯弓研究院联席院长/一级研究员、广东省连锁经营协会技术委员会主席、上海交通大学终身教育学院特聘讲师、中国信通院低代码/无代码推进中心技术专家、前喜茶数字化高级副总裁、腾讯云 TVP 行业大使。多次担任红杉、中信、太盟等投资基金 IT 顾问，负责对投资企业进行尽调及投资后 IT 规划。

带着数年的操盘经验，沈公子将带我们从高处「俯瞰」企业数字化的进阶之路。

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点线面：数字化与信息化的差异比较

首先，信息化偏向于点与线的提升，以木桶效应为例，信息化的年代大家都在努力去找那一块长的板，这也是为什么往往选型 ERP 等系统都会非常谨慎，会加入各种技术评标考量，恨不得一套系统能够用几十年，实际上也的确有很多 ERP 真的已经用了几十年。

其次，信息化强调的是规范与流程，是把各种不规范的内容整理到数据库里，并且分门别类，这是数据电子化与信息格式化的问题。

此时，成熟的、有经验的系统预留了更多字段，考虑了更多可能性，信息处理过程更准确，优势也更明显。通过信息化，减少了错漏，同时把大量的业务异常用流程进行归并，提升了效率。

相较于信息化而言，数字化则是偏向于面的提升，同样以木桶效应作为例子，数字化强调的是不能有明显的短板，因为技术迭代速度快，需要围绕长板进行对齐，是一个整体提升的过程。

而且，数字化不是从天而降的新事物，在信息化的年代，除了带来效率和减少错漏以外，大家都一直在摸索数据的价值，换言之，也就是数字的意义是什么，无论是简单的报表，还是复杂的 BI，都试图通过数据说明：为什么会变成现在这样？未来可能会变成怎样？

每次当我们深究这两个问题的答案时，就会像那个回答终极问题的电脑一样，面临着“数据不足”的困惑，这也是数字化的本质：通过引入更多的数据，解决数字的意义问题。

基于这个基本差异，我们可以看到，要想把数字化工作做好，与信息化相比，需要不同的路径和技能来实现。但值得一提的是，无论是信息化还是数字化，都需要人来落地执行，同时需要成本投入。

而智能化则是剔除人的角色，一切依赖机器通过数字化实现。这三者不同的路径意味着选择不同的方式和手段，在不同的周期内将会获得不同的回报。很显然，那些因为数字化不力被干掉的 CIO 里面，很多都是因为在这里走了弯路。

下面，我们可以先看一下信息化、数字化、智能化的比较图：

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七大步骤：数字化的落地路径

数字化时代的路径，应该让数字化进行衡量，总结以下的路径可供参考：

第一，确认目标。数字化可做的事情非常多，我们可以针对每一件事情确认一个目标，即，什么算是成功？若没有清晰的目标，未分解到具体业务部门，往往都将导致失败的结局。

第二，估算收益。针对不同的数字化工作，分为合法合规、战略应用、业务提升三大类。

其中，合法合规对于有上市、融资需求的企业必须放在第一位；战略应用周期长，但是受到额外重视，排第二位；业务提升则需要一视同仁，我们可以和业务部门一一确认预期给企业带来的价值 X，然后计算所需要的成本 Y，将每一个需求的X除以 Y，得到各个需求的 Z=X/Y。

每个需求的Z值不同，我们只需要将 Z1、Z2、Z3…Zn 进行排序，挑出最大化的Z值进行优先落地。对于部分业务中共通的子任务、共用的前置任务，可以作为数字化部门的内部需求来进行处理。

第三，落地实施。根据传统的信息化模式，实施是一个复杂漫长的规范过程，主要因为信息化是一个 0~1 的转变过程，从手工改为电脑操作，从随意操作到按流程执行，这其中有大量和人打交道的工作，很多业务体系需要磨合和持续调整。

但是在数字化的年代，更重要的是依靠系统快速连接，在对数据资产治理的基础上，能够通过数字量化业务的价值，并带来对业务的提升。

因此数字化年代，系统开发的效率变得尤为重要，这时我们必须依靠三大中台体系：

• 数据中台，解决数据的复用和高效伸缩问题；
• 业务中台，厘清业务的最小单元并提供了复用；
• 逻辑中台，即低代码工具，配合数据和业务中台快速构建终端系统，并提供足够的灵活性以适应各分支的差异化需求。

第四，量化衡量指标。当数字化体系实施完毕以后，最核心的是需要建立量化指标，选择的维度合理、准确，就能够快速精准地协助业务发现问题，真正实现数据业务化，否则只能沦为业务的报表工具，永远被排除在决策层之外。

第五，指导业务变革。变革有大有小，并不是只有颠覆才是创新。

例如，在某甜点企业中发现糕点品类的损耗偏高，通过数据发现，平均日销售数量为 6，半成品包装为 12 个一袋，当天解冻后未销售半成品必须丢弃，因此只需要建议供应链部门将每包装改为 8 个，就可以看到损耗比例迅速下降。

这种基于数据来指导业务的能力，是每一个 CIO 向 CDO 迈进的必备技能。通过积少成多，协助业务在细节上进行效率、满意度、差错率的提升，才能够充分体现数字化的价值。

以餐饮业的数字化为例，从跨岗位的颗粒度大概有 100 个左右的环节，分别从效率、损耗、生意机会、顾客体验、服务等维度进行数字赋能，大约能提升营收 5~8% 的收益。

第六，形成透明生态。常言道，信息化让数据在企业内透明，数字化让信息在生态内透明。简单来讲，信息化产生的数据是给自己用的，而数字化则更进一步，将企业的数据进行处理后，让整个生态基于这个信息取得收益。

这其实也对数据安全提出了更高的要求，对信息协同提出了更高的要求，这也是为什么在数字化年代，数字的“资产”价值被屡屡提起，正是因为“数据资产”能够安全流动，能够带来确认的价值。如何让信息在生态内产生价值，也是每一个 CDO 值得深思的问题。

第七， 智能化赋能。一方面，人不可避免地会犯错、会偷懒，而多线程复杂相关的问题过分依赖经验，大量重复性工作仅仅依靠人工已经无法满足。另一方面，用人成本越来越高，但技术不断迭代更新。因此，我们在下一个阶段要充分考虑和利用智能化，在我看来，未来企业的员工只有四种：一种制定战略；一种提供专家经验来培养 AI；一种做最一线的服务；另一种则是共享外包方式。

智能化除了 AI 的使用，特别重要的一点就是定义边界，机器和人的边界，与 AI 的智能程度，业务的复杂程度、操作的重要程度都有关系，这是一个动态的过程，也是智能化需要解决的重点。

综上所述，我们可以看到数字化和信息化对人的要求是不同，对路径的要求也是不同的， 我们总结为三种不同岗位在不同工作内容的差异性：

• CDO（Digitization）是主动发现哪里可以挖矿，用什么方法挖；
• CIO（Information）是判断先挖哪个矿更合适，用多少成本挖；
• CTO（Technology）是具体挖矿的那个人，决定用什么工具挖。

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从信息化到数字化，未来智能化是大势所趋

我们常说，信息产生的价值是 0-1，数据产生的价值是 1-100，两者是加法公式，而智能化算法产生的价值是 100-10000，是乘法公式。因此，让我们用一个日常生活例子来总结一下信息化、数字化、智能化的区别——

如果我们把业务比喻成红绿灯，红灯停、绿灯行就是我们的基础业务规则，信息化是告诉我们，A 道路有 10 个红绿灯，B 道路有 7 个；数字化则是告诉我们，A 道路的 10 个红灯等候时长较短，B 道路的 7 个红灯等待时间会很长，而智能化呢，他会定义边界，那就是有单双号限行。

只有厘清信息化、数字化和智能化三者之间的关系，我们才能在数字化时代利用好这三把刃剑，为企业数字化转型赋能。

作者：沈欣

来源：私域流量观察