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。
21. 数字化有哪几种主要的业务创新模式？
（1）定制需求：根据预设的规则，自动地对给定的个性化需求自动生成解决方案，比如产品推荐、短视频推荐、好友推荐、柔性生产、3D设计与打印等。
（2）模仿学习：通过知识表示或机器学习的方式，实现人类知识经验的数字化，并加以智能化应用，如疾病自动诊断、量化投资、无人驾驶等。
（3）复杂决策：提供一整套数据监控、数据分析工具，帮助管理人员进行综合决策，ERP、企业级智能决策平台，生产环境综合管控平台等。
（4）数字孪生：联通物理世界与数字世界的“桥梁”,智能工业生产线、3D仿真实验平台等。
22. 公有云和私有云应该如何选？
公有云和私有云的差别主要体现在对数据的控制方面：
公有云的用户一般来说创业型公司和个人居多，资金是一方面。另一个关键在于公有云的核心属性是共享资源服务，价格来说比较低廉，使用也非常方便，公有云建立的有庞大的数据中心，有专业的运维人员，省去维护的人员成本，用户能更好的聚焦自己的核心业务。
私有云的用户一般都是大型企业集团、政府金融机构等。体量巨大，除了基础的云服务外更多的会有针对自身业务的数据网络配套定制服务。
23. AR和VR到底有什么用？
VR是虚拟现实，AR是增强现实。虚拟现实使用计算机系统对现实场景进行仿真模拟，而增强现实则把现实和场景融为一体，让线上和线下实现联动交互：
通过摄像头，人们可以把“自己”投影到一个人造场景中，与这个场景中的怪兽搏斗，与可爱的公主喝下午茶；AR很适合拍电影；人们还可以把家具的3D模型与家里面的实景投影融合，感受心仪的书架是不是很好地契合家里客厅的整体氛围，来决定是否下单购买。
24. 数字孪生就仅仅是仿真吗？
数字孪生继承了仿真的能力，但是由于可以实现实时的数字化模拟，所以数字孪生技术能够解决业务监控、事件预警的需求痛点：信息的转化方向不再是单向的“计算机世界到实体世界”，也可以“从实体世界反馈到计算机数字世界，再从数字世界到实体”。
25. 如何准确理解Web3.0 ？
Web3.0 本质上是由区块链支撑的价值互联网：
Web1.0 时代是“首页+超链”，可以被称之为互联网只读时代。
Web2.0 允许用户进行内容生产，进入“读写”交互时代。
而 Web3.0 在区块链的支撑下，可以使互联网上的所有元素在理论上都可以资产化，形成所有权，进入了“读写”拥有的时代，即价值互联网。
26. 数字化转型一定要懂技术吗？
数字化转型效果好坏不在于技术水平高低，而在于能否发挥出技术优势，来提高业务水平。
主导数字化转型工作，不需要了解技术是如何实现的，但是需要学习技术到底能做什么，能做到什么程度（也就是技术的能力边界在哪儿？）
因此，需要多看应用案例，启发灵感。
在技术方案实现上，实现难度和需求丰富灵活性是一对儿同步增加指标，从低到高的顺序是：
使用第三方工具(如，钉钉，企业微信，会用即可) < 使用第三方商业插件（阿里云、腾讯云、华为云）< 外包开发 < 自主研发。
27. 数字化转型什么时候算结束？
数字化转型不是一个项目制的工作，而是一种使用新技术、新方法改善业务现状的工具。数字化转型以终为始，是一个持续的过程，不断地引入新的技术手段来优化现有业务流程，提高服务质量，获得市场竞争力。
因此，数字化转型没有结束的标志，只有转型效果好不好的区别。转型效果好就一直继续下去，效果不好就“结束”，先干别的，或者调整企业经营的思路。
28. 企业数字化转型，员工不配合怎么办？
员工不配合有两种情况，一是企业没有把数字化转型放在公司战略层目标来对待，缺乏上层的领导资源；二是部分团队和部门没有看到数字化转型的好处，数字化的效益周期太长，执行层面缺乏积极性。
因此，数字化转型，既要“自上而下推动”（形成合力），又要“自下而上”迭代（快速试错）。
29. 什么是元数据管理？
元数据是描述数据的数据，包括：业务元数据、技术元数据、操作元数据。如果没有元数据，组织IT系统中收集和存储的所有数据都会失去意义，数据也就没有业务价值。元数据管理本质上就是对数据相关知识的管理。
30. 什么是主数据管理？
主数据是系统间共享数据，它是系统间信息交换的基准。主数据管理目标是使各系统在获取基准数据时，能够保证数据是最新的、一致的、准确的，能够实时进行各系统间数据验证。
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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