关于数字化的概念定义，至今众说纷纭。对于普通人来说，数字化的内涵其实并不神秘，这20个问题可以让你快速了解数字化到底是什么，在做什么，以及将对我们的工作和生活将产生什么样的影响？
问题1：什么是数字化？
答：数字化主要是指通过数字信息技术，比如商业办公软件，SaaS软件、移动应用工具、智能机器人等，来提高企业管理和服务水平，降低经营成本，获得市场竞争力。
问题2：数字化转型和数据分析有什么关系？
答：数据分析是数字化转型中重要的活动，通过数据分析技术从数据中获取有价值的商业信息和业务启发，辅助管理者进行管理决策，同时实现产品和服务面向用户的精准触达。
问题3：数字化和信息化有什么不一样？
答：信息化的本质是业务数据化，将业务搬到线上，提高连接效率；数字化的本质是数据业务化，从数据中获得业务启发，指导业务优化。
问题4：数字化就是开发软件系统么？
答： 数字化的本质是提供一整套业务解决方案，告诉客户如何利用信息技术工具改善业务流程，提高企业管理和服务能力。
在数字化解决方案中，可以开发新的软件系统，也可以给用户推荐购买或租用现成的软件系统解决业务问题。
问题5：没有数据可以做数字化么？
答：数据是数字化转型的核心，企业在经营过程中会沉淀各种类型的数据。
如果企业在业务中沉淀的数据资源不够，那么需要先完成数据的积累，或者设计出能够采集到数据的业务活动环节，否则会影响数字化的效果。
问题6：数字化是大企业的专利么？
答：早期的数字化转型项目一般以大企业“玩家”为主，然而数字化的概念本质是面向全行业、全类型经营主体的。
未来，低门槛数字化将逐渐流行，中小企业可以利用免费工具构建属于自己的数字化流程，解决成本和渠道的经营问题。
问题7：如何系统地学习和了解数字化？
答：主要包括以下几个方面内容的学习：主流的数据分析方法，前沿的数字科技应用，科学成熟的数据管理体系，专业规范的行业垂直知识。
问题8：数字化应该如何开始？
答： 首先梳理业务流程，盘点数据资源，之后结合业务痛点和数据资源设计数据应用场景，最后，根据数据应用场景进行软件产品的选择，决定免费应用、租赁、购买，还是定制开发 。
问题9：SaaS和定制开发的区别是什么？
答：使用SaaS软件，功能是死的，如果功能不满足应用需求，就需要调整业务流程；定制开发，功能是活的，可以让软件在设计上适应现有的业务流程，此时业务流程不用改变。
问题10：数字化转型和数字经济的关系是什么？
答：数字化转型是数字经济的重要组成部分，数字经济包括传统企业数字化转型，信创产业，以及数字化创业等细分行业赛道。
问题11：企业做数字化转型贵不贵？
答：大企业做数字化转型一般很贵，需要一系列的大型项目来支撑，单个项目体量可达到几十上百万规模。
对于中小企业来说，数字化是一种理念和经营思想，中小企业由于业务活动简单，一般建议使用免费工具和便宜的SaaS平台，即便在付费情况下，每月几百到几千费用也可以达到很好的业务应用效果。
问题12：数字化和普通人有什么关系？
答：数字化提供新的创业机会，增加传统IT行业的商业渠道，为中小企业以及个体经营者提供技术赋能，降低创业和经营成本。
问题13：为什么数字化这个时候突然“火”了？
答：用户逐渐养成线上化的工作和生活习惯；大数据技术提高了IT应用的数据处理效率；AI技术的发展让人们从数据中洞察更多商机；移动互联网和物联网的普及扩大了数据源的总体规模。
问题14：企业必须要经过信息化才可以进行数字化么？
答：信息化和数字化可以同时进行，一个解决数据来源的问题，一个解决数据应用的问题，两者没有必然的先后关系。
问题15：针对数字化，可以做什么来创业？
答：提供数字化知识科普，管理培训；以数字化咨询为目标，进行软件销售；结合数字化需求痛点，进行数字化和AI应用研发。
问题16：传统IT厂商如何转型提供数字化服务？
答：从提供面向产品的逻辑转变为面向解决方案的逻辑，用户的需求不是购买软件，而是解决业务问题。
问题17：企业数字化转型后，可以完全替代“人”的工作么？
答：目前大多数的行业不可能完全替代人，数字化的目的是解放人类，让人们去做更有意义的事情。在任何行业中都有大量依靠经验、技术，和创造力的工作难以被AI替代。
问题18：数字化咨询可以替代传统咨询吗？
答：数字化咨询和传统咨询是互补关系，不是替代关系。
数字化咨询强调对数字技术的应用，但是同时也要注意到，数字技术并不是万能的，企业的很多问题也和财务、人力、渠道、运营等多重因素密切相关。
问题19：企业数字化转型难在哪里？
答：数字化的本质是业务创新，使用技术工具不是目的，如何用好技术解决业务问题才是门槛。在数字化的成本、风险，和收益之间如何做到动态平衡，是数字化转型业务设计的最大难点。
问题20：数字化咨询都提供哪些服务？
答：诊断企业数据管理与应用的成熟度，评价企业数据资源的经济价值，评估可被数据技术应用替代或优化的流程，设计数据驱动的业务解决方案，建议合适的技术工具或产品。
