企业
数字化转型的三个方面：
1、企业数字化与传统的信息化有本质的区别。
2、数字化转型需要多学科、多技术支持，核心为数字孪生技术。
3、随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产。
企业数字化与传统的信息化有本质的区别：
数字化主要涵义是“业务”的数字化，通常需要企业一把手来统筹；另外，传统信息化更多的关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动。
数字化转型需要多学科、多技术支持，核心为数字孪生技术：
数字孪生技术是指先在数字空间建立真实飞行器的模型，并通过传感器实现与飞行器真实状态完全同步，这样每次飞行后，结合现有情况和过往载荷。
现在这项模型的理念被广泛应用到各行业，实现物理世界的数字化。
随着数字孪生的推进，数据将作为一种生产要素，成为企业的核心资产：
企业生产、流通、管理等通过数字孪生逐渐实现数字化，产生海量的数据，通过大数据技术，对数据进行筛选、储存、分析、可视化等将为企业的生产经营决策提供重要参考，实现智能治理、智能决策。
数字化转型是当前每一家企业都必须面对的挑战和机遇，对于很多企业来说，数字化转型等同于一种生命力的重塑，因为它能够帮助企业建构一套以客户为中心的系统，通过重塑企业中人员、流程和数据的协同模式，能够为客户创造更大价值，提升企业在数字时代的竞争力。
著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中，对于已经由信息技术支撑的业务品种来说，信息数字化即通过相应的技术令其过程数据得以留存，并利用其提升及优化业务运行效率；而对于不具备信息技术支撑的业务品种，就需要通过新技术的运用构建相应的数字化业务。
无论是信息数字化，还是业务数字化，在其背后都会涌现日益复杂的业务系统、基础架构和日益增长的运维数据，这对于企业运维而言，都是非常巨大的挑战。
在传统运维方式下，工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则，导致故障的根因定位十分困难，解决问题效率非常低下，运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式，如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理，实现数据实时处理、智能分析和预测，进行多维度高效根因定位。
而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。可以说企业数字化转型，少不了AIOps智能运维的帮助。
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