在数字化转型工作中，有很多非常重要的业务概念和技术概念，搞懂这些关键概念以及这些概念背后的实践应用问题，非常有利于提高管理者对数字化的总体认知，并形成数字化的核心知识架构。
31. OKR为什么比KPI更适合做数字化落地？
32. 为什么说互联网、大数据、人工智能，是数字化的三驾马车？
互联网提供数字化的信息渠道，大数据提供数字化的计算能力，人工智能提供数字化的智能引擎。
33. 如何衡量数据质量的好坏？
从五个方面来考虑：
数据完整性、 数据及时性、 数据准确性、 数据一致性、 数据唯一性、 数据有效性。
34. 数据库和数据仓库有什么不一样？
（1）数据库是面向事务（流程）的设计，数据仓库是面向主题（场景）设计的。
（2）数据库一般存储在线交易数据（生产环境），数据仓库存储的一般是历史数据（离线环境）。
（3）数据库设计是尽量避免冗余（数据一致性），数据仓库在设计是有意引入冗余（数据完整性）。
（4）数据库是为捕获数据而设计（从业务到数据），数据仓库是为分析数据而设计（从数据到业务）。
（5）数据库是信息化时代的产物，数据仓库是数字化时代的产物！
35. 低代码是什么？为什么对数字化转型尤为重要？
低代码的方案降低了数字化的技术门槛，让更多非专业人士参与到软件开发工作，实现用户开发、全员开发的效果。例如，用户可以通过“托拉拽”的简单方式对软件元素进行快捷的定制设计与排列构建。
36. 数字化转型的发展阶段有哪些？
初始级发展阶段，单元级发展阶段，流程级发展阶段，网络级发展阶段，生态级发展阶段。
37. 数字化转型，没有数据怎么办？
（1）构建数据感知能力，有针对性地获取数据，如在关键位置设置埋点。
（2）与具有数据资源的平台合作，引入平台的数据能力。
（3）进行数据治理，将传统的线下数据转录到线上平台；选择公开数据进行有效整理和分析。
38. 业务上“云”究竟有哪些具体的好处？
降低成本（IT的硬件和运维成本）；灵活性（企业根据市场的快速变化对服务进行增加或删减）；扩展性（按需分配的IT资源）。
39. 数据、信息、知识、智能，有什么不一样？
数据：从客观世界直接可得可见的数字化内容，都是数据的范畴，包括文本、图片、音频、视频、符号等多种形态。
信息：是原始数据被加工后的结果，具体表现是数据的统计学规律，比如统计指标或数学模型。
知识：知识与业务领域相关，包括事实类型的知识和规律类型的知识。
智能：智能与业务问题相关，同样的知识可以在不同应用场景中发挥出智能水平。
40. 如何区分API和SDK？
一个系统分为前端页面和后端方法，API和SDK都是关于后端方法的技术概念。
API本质上可以理解为一个方法模块的访问接口，可以提供某个具体的业务应用功能。SDK是一个集成多个方法的开发包，每个方法对应一个API，因此一个SDK提供多个API。
开发人员可以调用SDK上的各种API来进行快速开发，达到拼乐高积木的效果。一般SDK需要下载到本地来进行系统集成。
数易达科技，长期关注数据价值开发和应用场景构建的前沿AI技术，希望通过大数据工具和平台帮助企业快速建立成熟的数据资产管理体系（了解更多）。
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