1. 정보화는 비즈니스 프로세스의 최적화 및 재구성을 기반으로 한다는 것을 이해합니다. 정보기술과 실제 업무의 효과적인 통합을 통해 IT 시스템에서 실제 비즈니스 객체와 비즈니스 프로세스를 재구성하고 공고화하고, 비즈니스 이벤트를 기록하고, 기업 정보의 효율적인 공유와 비즈니스의 효율적인 협업을 실현하고, 업무에 대한 모니터링과 통찰력을 형성하여 생산성을 높이고, 자원 구성을 최적화하고, 효율적인 분석과 의사 결정을 지원하고, 기업을 더욱 개선할 수 있습니다. 정보화는 현실 상업의 논리를 바꾸지 않았다. 기업의 사고 방식은 여전히 현실 세계를 주도하고 있다. 전통적인 비즈니스 모델을 오프라인에서 온라인으로 이동하여 IT 시스템에 제공합니다. 정보화를 통해 최적화된 비즈니스 프로세스가 경화되고 자동화됩니다. 정보화의 과정도 점차 데이터에 대한 중시를 높이는 과정이다. 기술 및 인식 수준이 향상됨에 따라 정보화가 기업 업무를 지원하는 깊이와 폭이 갈수록 높아지고, 기업이 필요로 하는 데이터의 범위가 커지고, 데이터 융합과 즐거움에 대한 수요가 갈수록 많아지고 있다. 따라서 기업 정보화 발전 과정은 데이터 중요성과 정보 시스템 통합이 지속적으로 향상되는 과정입니다.
2. 디지털화를 이해하는 것은 클라우드 컴퓨팅, 대데이터, 사물인터넷, 인공지능 등 차세대 디지털 기술을 이용하여 전인식, 전장면, 전지능의 디지털 세계를 구축하는 것이다. 디지털 세계에서 물리적 세계로의 정밀한 매핑을 바탕으로 물리적 세계를 재창조하는 업무를 최적화하고 기존 관리 모델, 비즈니스 모델, 비즈니스 모델을 혁신하여 비즈니스 성공을 달성합니다. 디지털화의 본질은 정보기술 중심의 비즈니스 변화이며, 그 근본 목적은 기업의 경쟁력을 높이는 것이다. 한편, 경제의 새로운 정상화와 경쟁이 심화됨에 따라 기업은 기존 관리, 비즈니스 또는 비즈니스 모델을 최적화하거나 변경해야 합니다. 한편, 모바일 단말기 및 네트워크의 보급은 기업이 최종 소비자에게 직접 접근할 수 있게 해 주며 소비자의 요구를 보다 편리하고 정확하게 이해할 수 있게 해 줍니다. 차세대 정보 기술의 성숙함과 실용성과 함께 데이터를 기반으로 고객의 맞춤형 요구를 신속하게 충족하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 디지털화는 장기적인 시스템 공학이다. 대부분의 기업에서 디지털화가 직면한 과제는 기술 통제에서 비즈니스 혁신, 조직 변화에서 문화 개조에 이르기까지 디지털 역량 구축에서 인재 양성에 이르기까지 모든 측면에서 비롯됩니다. 따라서 디지털화의 성공은 한 번에 이루어질 수 없습니다. 디지털화는 장기적이고 어려운 작업입니다. 디지털화의 효과는 중요한 전환점을 넘어야 두 배로 증가할 수 있으며, 대부분의 기업은 3 ~ 5 년 이상 걸릴 수 있습니다.
3. 지능을 이해하는 데는 두 가지 의미가 있습니다. 의미 중 하나는' 인공지능' 의 이론, 방법, 기술을 이용하여 정보와 문제를 처리하는 것입니다. 두 번째 의미는 어댑티브, 자체 조정, 자체 조정, 자체 진단, 자체 복구 등과 같은 의인화 지능을 가진 특성이나 기능입니다. 지능화는 현재와 미래의 자동화 기술의 발전 추세 중 하나이다. 그것은 산업 통제 및 자동화 분야에서 다양한 신기술, 새로운 방법 및 신제품의 발전 추세와 두드러진 상징이 되었다. 지능의 본질은 기계가 사람을 대신하여 결정을 내리게 하는 것이다. 지능적으로 해결되는 핵심 문제는 사람과 기계의 관계다. 앞으로 비즈니스 결정은 기계 학습과 인공지능에 점점 더 의존하게 될 것이다. 기계는 많은 비즈니스 의사 결정에서 매우 중요한 역할을 할 것이며, 오늘날의 수동 조작보다 더 많은 효과를 얻을 수 있으므로 관리자의 의사 결정의 난이도를 줄이고 의사 결정의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 지능화는 기업에 여러 가지 가치를 가져다 줄 수 있다. 첫째, 보다 민첩한 운영, 인식 및 인식 기술을 통해 대부분의 일반 프로세스의 효율성 향상, 비용 절감, 사용자 경험 향상 두 번째는 기업이 진정한 일대일 상호 작용을 제공하고, 고객의 자주적 요구를 충분히 충족시키며, 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 더욱 완벽한 맞춤화입니다. 셋째, 보다 현명한 결정을 내리고, 고급 데이터 과학을 이용하여 기업의 경영 성과를 높이고, 큰 데이터 마이닝을 이용하여 더욱 가치 있는 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다. 넷째, 새로운 가치 제안, 새로운 운영 모델 및 작업 모델을 통해 제품과 서비스를 차별화하고 지능형 기술을 중심으로 새로운 제품, 서비스 및 비즈니스 모델을 구축합니다.