数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
用户需求-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。
数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。
每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。
一、什么是企业数字化转型
企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。
二、企业做数字化转型的理由
1、能够提高工作效率
数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。
2、提高透明度
数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。
3、降低成本
大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。
4、增加收益
数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。
5、提高用户体验
数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。
6、提高竞争优势
企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。
低代码如何助力企业数字化转型？
通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。
要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。
通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。
应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。
低代码开发有哪些优势？
1、成倍增长的开发速度
除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。
2、解决开发商短缺问题
有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。
3、成本更低
传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。
4、维护性更好
对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。开发人员必须手动修复错误并添加新功能。但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。
5、频繁迭代以获得更好的解决方案
由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。
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。
当前，数据已和其他要素一起融入经济价值创造过程，数据基础设施已成为数字经济成功的关键，而数据“存不下、流不动、用不好”等问题严重影响了各行业积极构建新型数据基础设施，发掘数据的潜在价值，加速数字化转型的进程。
这是因为在传统运维方式下，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。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；
而且十四五期间，人民银行及银保监会印发了《金融科技发展规划（2022-2025年）》，其中第一次提到运维大数据态势感知这一新概念，指的是要去构建以运维大数据态势感知能力为基础的统一监控平台，要求全方位监测到科技运营状况。
所以，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。尤其对于中大型企业来说，企业的数字化转型成功与智能运维建设密不可分，进行数字化升级转型时首要任务就是做好智能运维的建设。
1、操作信息化：目标用户是：基层员工。需求重心是：快速、简便
2、运营信息化：目标用户是：Leader。需求重心是：智能调度
3、管控信息化：目标用户是：管理者。需求重心是：PDCA
4、决策信息化：目标用户是：领导决策者。需求重心是：企业内外情报资讯/数据
关键支撑技术：
1、IoT：智能OS、传感器、GPS、物联网
2、人工智能：视觉识别、语音交互、分类聚类、关联搜索关联推荐、深度学习
3、区块链：社会主数据、主数据画像标签、智能合约、共识算法
4、应用服务中台：Open API平台、用户/企业中心、用户行为中心、商品/物料中心、BOM中心、营销中心、订单中心、库存中心、支付中心、信用中心....
5、基础设施：NOSQL数据库、大数据仓库平台、IaaS云计算云存储云网络（公有云/私有云/混合云）（端计算/边缘计算/管道计算/云端计算）
企业数字化转型三步走？
1、第一阶段：企业互联网化。走出企业边界，直接连接消费者，进行数字营销、自动化订单履约交付处理。这里所说的订单，可以来自24x7的电子商务，也可以来自24x7的线下智能无人商店
2、第二阶段：产业互联网化。直接连接了消费者、消费者产生了订单，为了订单履约交付，企业就需要连接它的上下游链条，组织资源，做研发设计、生产制造、原材料采购、半成品深加工、仓储物流。当然，智能无人车间、智能机床、智能流水线、无人仓无人车无人机，都是承载实现的关键技术
3、第三阶段：社会互联网化。
当然了，这三个阶段，都必须以IoT智能物联网、人工智能、区块链为基础，如果不是以这三个技术要素为基础，就不是真正转型要到达的企业数字化。本回答被网友采纳