1.数据：从附属产物到生产要素
传统生产过程中，由于收集、存储、传输、分析等能 力限制，数据始终作为企业业务流程的附属产物存在，其价 值一直无法被深入挖掘。随着信息技术的飞速发展，识别、 计量与管理海量数据的算法、算力不断完善，数据的价值被 充分释放，逐渐成为企业重要的生产要素。企业可基于平台 开展数字化管理，打通研发、生产、管理、服务等环节，实 现设备、车间、物流等数据的泛在采集，推动全生命周期、 全要素、全产业链、全价值链的有效连接，打造状态感知、 实时分析、科学决策、精准执行的数据流动闭环，辅助企业 进行智能决策，显著提升企业风险的感知、预测、防范能力。
2.管理：从业务驱动到数据驱动
传统的管理模式基于业务驱动，依赖个人的经验和直觉, 节点间信息分享不畅，分析的过程和结果往往难以有效复用, 无法满足数字经济时代企业经营管理快速迭代创新的需要。 数字化管理从业务的数字化监测、分析、模拟和计划入手，通过数据挖掘分析,结合虚拟仿真、AR/VR等数字孪生技术， 打造真实映射物理世界的数字孪生世界，持续将业务流程标 准化、精细化、可视化，实现员工、业务的集中管控和资源 的统筹配置，提升企业关键资源管理能力。
3.组织：从刚性架构到液态架构
传统企业组织架构多为科层制，通过对权力的分级配置 保证决策可靠性、员工控制力和业务稳定性。然而，对外界 变化不灵敏、机构设置逐渐冗杂、沟通交流繁琐等弊端使刚 性架构难以适应当今商业运营需要。数字化管理以数据流带 动人才流、资金流、技术流自由流动，降低人才、资金、知 识等在部门间流转的门槛限制，形成合作性强、流动性强、 主动性强的液态架构，打造全员共治、自组织、自主适应的 组织形态，既增强了协同创新意愿与效果，也有利于激发组 织和个体的创新和创造活力，提升企业整体创新实践能力。
