数字化认知
数字化认知的高度决定着数字化转型的方法和路径。有句话说“没有做不到，只有想不到”。企业对数字化的理解和认识决定着企业在数字化转型方面所采取的措施和建设方向。当前很多人对数字化和数字化转型的理解也各不相同，企业站在自身产品立场上也都有自己的理论，也有很多组织和单位推出了数字化转型的架构和方法，不过也是鱼目混杂，如果不懂，往往也让人无所适从。
拨云见日，理解数字化转型的本质是顺利推进数字化转型的关键。数字化转型的本质就是通过对数据的分析和洞察，来找到新的业务、运营、组织等的发展方向和趋势，促进业务、运营、组织等的变革和转型。但要透过现象看到本质并不是一件容易的事，需要持续学习、思考，持续提升对数字化的理解和认识。信息化解决了企业业务中单点效率问题，比如说财务系统、人力资源管理系统等。但这些系统之间往往没有联系，供应商、开发语言、系统架构等也可能各不相同，也就导致系统之间数据共享困难。想要分析系统之间数据的关系和联系，传统的方式是不得不去做集成，把数据采集到数据仓库或大数据平台、数据湖用于进一步的分析，如同地质探矿一样，需要不断地探测、洞察以发现隐藏在地层之下的矿藏，这就是数字化的过程。通过数字化的分析和洞察，促进企业业务、流程和组织的优化和创新，也就实现了数字化转型。
数字化思维
认识、理解数字化及其价值，才可能用数字化的方法和手段去实现数字化转型。按照DataMesh作者Zhamak Dehghani的划分，数据可以简单分为两层，一层是系统运营或运行数据，一层是历史和分析数据。信息化阶段主要关注的是系统运营和运行数据，关注的主要是直观的数据价值；而到数字化阶段，关注的是数据之间的关系和趋势，也就是数据潜在的价值。通过对数据的分析、建模、计算、重组、洞察等找到数据中隐藏的价值，这也是数据分析师、数据科学家的职责所在和价值体现。
数据驱动就是以数据作为生产要素，分析数据之间的关系和联系、数据的变化趋势和规律，从而可以实现趋势预测，为决策提供支持。数据驱动是数字化转型的关键，也是数字化思维的要求。数据作为生产要素，首先需要实现数据的汇聚或融合，达到一定的量，拥有一定的质，才能便利的从这些数据中找到内在的联系和价值，不仅仅是数据采集汇聚到数据仓库或数据湖。数字化思维就是要善于用数据和科技来进行分析和洞察，善于发现表面上无关的数据之间内在的联系，善于使用数字化工具比如云计算、大数据、人工智能等去计算、建模、分析、重构等从不同视角洞察数据关系和联系等。
数字化思维是比较难的，需要有全局意识、创新意识，敢于突破、不墨守成规，同时要具备相应的技术知识和技术能力。慢慢可能会成为一种直觉意识，经验和知识的积累及持续的思考，往往能直觉的感觉到数据之间潜在的联系、数据方案的优劣和问题所在。提出一些假想和猜想，然后去用工具去验证自己的猜想。
数字化团队
数字化转型最终需要人来执行。由于业务、流程、组织架构等的变革和创新是企业自身的事情，无法由合作厂商、外包来主导实现，所以一定要组建并培养自己的数字化团队。历史经验告诉我们，钱买不来国防建设。数字化转型就有点类似于国防建设，靠钱买是买不来的，必须自身具备相应的能力和实力，可以借助外部的力量加快转型，但战略方向和实施路线图必须自己来把握。
数字化团队需要包括战略架构师或企业架构师、应用架构师、技术架构师、业务架构师、数据架构师、数据管理和治理人员、数据分析人员、数据科学家、基础设施人员、业务人员、项目规划管理人员、实施人员等。架构师在数字化团队中起着关键领导和指导作用。采用何种技术、技术体系如何支撑业务和数据、数据体系和数据资产管理如何建设、项目规划和实施路线等都离不开架构师的深度研究和调查验证。
数字化时代，数据和人才是企业的核心资产。人才具有创新能力但往往又是最大的不可控因素，培养和拥有并能正确使用具备数字化认知和数字化思维的软实力人才并不容易，受到诸多因素的制约，特别是数字化团队领导认知、思维、境界、胸怀的制约。
