從『數(shù)字化』到『數(shù)智化』，真風(fēng)口還是玩概念？
2023-11-10新聞
“數(shù)字化”這個概念大家都耳熟能詳了，畢竟國家發(fā)布了不少相關(guān)規(guī)劃文件，那“數(shù)智化”又是什么？它們到底有什么區(qū)別？是另一個大勢所趨嗎？本文就先通過《業(yè)務(wù)數(shù)智化：從數(shù)字化到數(shù)智化的體系化解決方案》一書中的節(jié)選帶大家來了解一下~~
B 公司是一家從事服裝生產(chǎn)和銷售業(yè)務(wù)的公司。
經(jīng)過數(shù)字化改造和業(yè)務(wù)重塑，B 公司在保留線下銷售方式的同時進行線上服裝銷售，開啟了屬于自己的線上電商時代。
由于成功的數(shù)字化改造使B 公司降低了成本且提升了效率，因此張總決定乘勝追擊，進行數(shù)智化改造，從而可以完成下一個業(yè)務(wù)目標(biāo)。
業(yè)務(wù)數(shù)智化專家智智了解到張總目標(biāo)的想法后決定先給張總進行數(shù)智化的科普。
我們來聽聽智智是如何給張總講解的吧。
隨著數(shù)字化的發(fā)展和普及，如海水一樣體量的數(shù)據(jù)擺在我們面前，常常令我們無從下手。我們需要更深層次地提取數(shù)據(jù)價值、挖掘數(shù)據(jù)潛力，此時數(shù)智化應(yīng)運而生。
好奇的讀者一定會問：數(shù)智化和數(shù)字化僅有一字之差，這兩個概念是否一致呢？如果不一致，那么差異是什么呢？
接下來，我們先讓智智回答問題一：數(shù)字化和數(shù)智化的區(qū)別是什么？
2016 年，樸圭賢博士最早提出數(shù)字智能（Data Quotient，DQ）并創(chuàng)建了相關(guān)框架。
DQ 是指在社交、情感和認知技能的結(jié)合下，使人們能夠通過數(shù)字化來迎接生活的挑戰(zhàn)和需求。同年，樸圭賢博士在世界經(jīng)濟論壇發(fā)布DQ 的概念和框架，此后DQ 的框架在國際上被眾多行業(yè)和組織廣泛使用。
按照樸圭賢博士的理論，DQ 可以被進一步分解為8 個關(guān)鍵領(lǐng)域：數(shù)字身份、數(shù)字權(quán)利、數(shù)字素養(yǎng)、數(shù)字使用、數(shù)字通信、數(shù)字安全、數(shù)字情商、數(shù)字安全。
通過樸圭賢博士對DQ 的定義，我們了解到DQ所涉及的范圍非常廣泛，甚至能獨立成為一個對人的評估體系。由于本書的重點是與企業(yè)相關(guān)的數(shù)智化，因此后面的內(nèi)容都聚焦于這個方面。
如圖1所示，企業(yè)數(shù)智化是企業(yè)的數(shù)字智慧化與智慧數(shù)字化的合成，包含數(shù)字智慧化、智慧數(shù)字化、人機的對話3個方面。
圖1 企業(yè)數(shù)智化的含義
含義1 ：數(shù)字智慧化，相當(dāng)于云計算的算法，即在大數(shù)據(jù)中加入人的智慧，使數(shù)據(jù)真正產(chǎn)生價值，提高大數(shù)據(jù)的效用。
含義2 ：智慧數(shù)字化，即運用數(shù)字技術(shù)，把人的智慧管理起來，相當(dāng)于從人工到智能的提升，把人從繁雜的勞動中解脫出來。
含義3 ：人機的對話，把上述兩個過程結(jié)合起來，構(gòu)成人機的深度對話，使機器繼承人的某些邏輯，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，甚至能啟智于人，即以智慧為紐帶，人在機器中，機器在人中，形成人機一體的新生態(tài)。這是對數(shù)智化的原始認識。
筆者根據(jù)多年在各個領(lǐng)域進行數(shù)字化和數(shù)智化改造的相關(guān)經(jīng)驗，認為想要區(qū)分數(shù)字化和數(shù)智化，可以從二者的定義、關(guān)系、范圍方面入手，如圖2所示。
圖2 數(shù)字化和數(shù)智化的區(qū)別
1．從定義方面進行區(qū)分
數(shù)字化：將通過感官獲取到的一手數(shù)據(jù)集中地從線下的轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上的。簡而言之，把線下零散的數(shù)據(jù)變?yōu)榫€上集中的數(shù)據(jù)。
數(shù)智化：在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，把線上的數(shù)據(jù)進行智能化監(jiān)控、分析、診斷，深層次挖掘數(shù)據(jù)的價值和潛能，從而解決各類實際存在的問題，即可以充分發(fā)揮數(shù)字化后數(shù)據(jù)的能力。
2．從關(guān)系方面進行區(qū)分
數(shù)智化一定是建立在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的，如果沒有數(shù)字化，數(shù)智化就無從下手。
我們舉一個比較形象的例子來理解數(shù)字化和數(shù)智化的關(guān)系。我們今天想做一道土豆燉牛肉，做法分為以下兩步。
第1步，買一些土豆和牛肉，把它們都洗凈、切好。
第2步，進行相關(guān)烹飪，把土豆和牛肉放入鍋中燉煮。
第1步相當(dāng)于數(shù)字化的過程：把土豆和牛肉都洗凈、切好。當(dāng)然不是說只要有這些洗凈、切好（原始數(shù)據(jù)的處理）的食材（原始數(shù)據(jù)）就可以烹飪出美味的土豆燉牛肉了，我們還需要進行下一步的操作。
第2步相當(dāng)于數(shù)智化的過程：把洗凈、切好的土豆和牛肉進行燉煮，并且放入各種調(diào)料。但并非每個人都可以把這些食材利用好?！疤丶墢N師”會把洗凈、切好的食材變?yōu)樯?/span>等的美味佳肴，即“頂級的數(shù)智化建設(shè)”；沒有任何技巧和經(jīng)驗的煮菜“小白”會烹飪失敗，浪費食材，即失敗的數(shù)智化。
用一句話來解釋二者的關(guān)系，即數(shù)字化是數(shù)智化的基礎(chǔ)，數(shù)智化是數(shù)字化的上層建筑。
3．從范圍方面進行區(qū)分
數(shù)字化的范圍更廣，如數(shù)字化涉及衣食住行、工作流程、科研、軍事等。但是，數(shù)智化會在數(shù)字化的范圍內(nèi)進一步縮小，如企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)智化、管理數(shù)智化、其他數(shù)智化等。
數(shù)智化是數(shù)字化范圍中的一小部分，而且是更為重要的部分——數(shù)字化的應(yīng)用。
如果大家還是無法區(qū)分數(shù)字化和數(shù)智化，那么我們可以通過DIKW 模型來進行解釋。
1994 年，內(nèi)森·謝佐夫在信息設(shè)計中提出了DIKW 層次結(jié)構(gòu)，它可以很好地區(qū)分數(shù)據(jù)和信息的關(guān)系。如圖3 所示，DIKW 模型分為數(shù)據(jù)（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）、智慧（Wisdom）4 個部分。
圖3 用DIKW 模型解釋數(shù)字化和數(shù)智化的區(qū)別
數(shù)據(jù)：位于第1層，是人們通過感官（眼睛、鼻子、耳朵等）直接觀測到的事實。例如，一個人的身高、體重等。
信息：位于第2層，是對數(shù)據(jù)進行分析后得到的結(jié)果。例如，初二學(xué)生的身高在150cm 左右是正常的，如果說初二（1）班的20 個學(xué)生的身高都符合該身高標(biāo)準(zhǔn)，就說明這個班級中20 個學(xué)生的身高是正常的。
知識：位于第3層，是對信息進行重新組織后得到的內(nèi)容。例如，營養(yǎng)學(xué)家通過對1 萬人的長期追蹤和對比實驗發(fā)現(xiàn)，吃雞蛋、喝牛奶對長高有益。
智慧：位于第4層，是對知識進行匯聚后得到的推測。例如，通過讓學(xué)生們健康飲食、進行體育鍛煉等，預(yù)測到明年，初二（1）班學(xué)生的平均身高會從155cm長到165cm。
小結(jié)
張總一邊詳細聽智智講解，一邊進行思考和總結(jié)。智智在本節(jié)主要講解了數(shù)字化和數(shù)智化的區(qū)別。聽完智智的講解之后，張總豁然開朗，他做了如下筆記。
數(shù)智化：最早源于 DQ 的概念。企業(yè)數(shù)智化包含數(shù)字智慧化、智慧數(shù)字化、人機的對話3 個方面。
數(shù)字化和數(shù)智化：在定義、關(guān)系、范圍3個方面都有所不同。數(shù)智化是數(shù)字化的應(yīng)用，數(shù)字化的范圍比數(shù)智化更廣。
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