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为什么要数字化转型？ 什么是数字型服务？ 两种数据应用模式 一种是信息型模式，信息系统被用来从数据中提取信息供人脑使用，这一过程也称为数据挖掘。早期的计算机系统与应用环境很差，对大规模数据只能做统计分析，提取信息为领导决策服务，最后由人脑来分析决策。当时计算机设备很昂贵，只能服务于政府与大型企业，以提供信息为宗旨的信息型模式称为信息化的主流模式。 第二种是数字型模式，是利用数据直接操作，系统服务对象是业务操作人员或是最终用户，目的是提高操作效率，不提供信息服务，类似于会计人员直接用运算产生最后结果。 模糊型与数字型的区别 信息型应用又称为模糊型数据应用，这种应用关注的不是原始数据值而是数据背后的信息，或者说是数据集包含的内容，因此对原始数据精准度要求不高，大数据处理模式可以直到排除原始数据中的噪声。模糊型的另一方面的含义是指同样的数据不同视角不同方法得到的信息结果可以是不一样的，模糊型数据处理模式是不确定性服务系统。 数字型信息系统又称为精准型数据应用，精准型应用一是要求原始数据必须精准，数据不能替换，二是对数据的处理方法固定不变，以保证数据处理结果的一致性，不会因操作人员改变而不同，结果的确定性对于服务很重要，精准型数据应用是确定性数据应用。 数字型的引申含义 精准型应用被定名为数字型应用是利用“数字”一词隐含的确定性含义，在模拟计算与数字计算对比时，“数字”代表着精准与可靠，在与模糊的信息型应用对比时，“数字”同样代表着精准与可靠的确定性含义。数字型应用意味着精准、可靠的确定性应用模式。在信息化应用中，确定性模式非常重要，它是自动化系统的集成，还是搭建更复杂系统的基本模块。 数字型应用的优点 确定性 数字型应用要求被处理的数据是确定不变的，数据加工处理的方法也是稳定不变的，这就保证了处理结果的一致性，不会因操作员不同而形成不同结果，处理结果的一致性是取得用户信任的基本条件，对于大型公共服务项目尤其重要，不论是手机支付还是政府的健康宝疫情查询，结果的一致性都是不可或缺的。 自动化 数字型业务处理第二项重要优点是可自动化，数字型处理方法是规范的、可以用形式逻辑语言准确描述的，能够用程序准确执行的，整个过程没有人工参与，可以全自动化运行，这将大有利于提高运行速度，并实现无人管理。 可集成 数字型运行模式第三项重要优势是可集成。由于数字型模式结果的确定性及可以实现自动化运行，因此就可以组织成标准化模块被其它系统调用，从而成为更大规模系统的一部分，这就是被集成。被集成很重要，在信息化建设中大型复杂的系统都是由中小型系统集成组建而来，可集成的优势意味着该模块能够成为构建更大规模系统的部件，参与更高级 系统的建设。 为什么要数字化转型 服务经济潮流 推动数字化转型的首要原因是要适应服务经济发展的形势。当前世界经济已进入到产品经济过剩的时代，中国是全球制造业第一大国，过剩的产能需要向服务业转移，服务业的主要特点是要对大规模用户实现精准化服务，服务的确定性与自动化都是不容置疑的，只要实现数字化转型才能适应这种大规模服务需求。 精细化管理 精细化管理是中国经济由粗放经济转向集约经济的唯一道路。精细化管理要求对用户的服务要精准化、个性化，这就离不开数字型数据处理方法，在大多数业务处理环境中，更有效率的改进主要集中在数据操作的精准性方面，模糊性数据应用越来越不重要了，政府改革的方向是实现精细化服务，当前推行的一些措施如“只跑一次”、“一网通办”都反映了这种趋势。 自动化 自动化是提高社会效率的基本措施，信息型数据服务是无法做到自动化的，信息型模式只是从数据在提取信息供人脑去分析决策，而不是形成用户需要的结果，从决策到执行还有很长距离，无法适应用户需要立竿见影的服务，只有数字型模式才能实现高速自动化的需求。 智能化 智慧城市建设的目的是对社会提供更方便更快速的服务，人工智能的应用必吧可少，人工智能的应用之一是通过智能化系统来实现的，智能化系统毫无疑问都是自动运行的数字型模式。没有数字化运行模式就没有智能化。 集成创新 未来的智慧城市就是不断创新的智能化城市，创新本身就是各种技术组合创新的过程，数字型系统的可被集成的特点为进一步组合创新通过了方便条件，组合创新的结果仍可以进一步被集成创新，从而形成创新的繁荣，进而形成智慧城市的大发展前景。而创新的繁荣离不开数字化转型业务的可被集成的特性。