近年来，以移动互联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代数字化技术正在改变人们的生产和生活方式，重塑许多行业，新技术一边催生了新的商业模式，一边也对企业的经营提出了挑战，也因此“数字化转型”这个词渐渐成了许多企业的战略优先级，成了许多企业寻求业务发展和运营优化的战略选择。
什么是数字化转型？
数字化这个概念经历了三个发展阶段：
1. 数码化（Digitization）：不改变事物本身，而是改变事物的存在或存储形式、使之能够被计算机处理，如：将纸质文件扫描为电子文件、将相片存储为电子格式；
2. 数字化（Digitalization）：强调的是数字技术对商业的重塑，信息技术能力/数字技术能力不再只是单纯的解决企业的降本增效问题，而应该成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量；
3. 数字化转型（Digital Transformation）：利用数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧城市等概念。
诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数字/数据化管理。
数字/数据化就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。
为什么要数字化转型？
（1）数字化让企业中非创新的活动更加简单
换句话说，因为有了数字化手段，企业中那些创新成分低的诸如体力劳动，简单重复的脑力劳动，都可以被自动化，从而，相应的，企业中真正体现创造性的活动的比重才会增加。
（2）数字化让企业获得了一种新的资产——数据
数据资产的特殊性在于，它的价值是最容易受“判断”的影响，而很难和其他资产那样，有一个市场价格。
（3）数字化为企业的创新活动提供了更友好的环境
数字化的手段，让很多原本需要大量投入做实验的创新活动，有了更加简单易用低成本的虚拟化的实验环境，原本来自复杂的实验搭建、制作工作，现在只要动动鼠标，最多写几行代码就可以实现。
数字化转型是发展数字经济的一环，其目标是提高企业运行效率、实现产业高质量发展、优化现有经济结构、构建数字经济体系。
不管是在被动亦或是利益的驱动下，很多传统企业都开始走上数字化转型之路，但往往理想很丰满，现实却很骨感，不少传统企业带着希望来，却带着失望离开。
数字化转型难在哪里？
难点一
数据治理难，数据存在孤岛
尽管数据治理对于企业而言是如此重要，但大多数公司的数据治理行动至今尚未完成甚至仍在计划阶段。整体上的滞后，是因为数据治理不仅是一个技术问题，也是一个管理问题。无论是在跨组织的协调沟通中，还是在决策或持续推进环节，企业数据治理往往需要面对数据孤岛、数据质量差、数据不透明等障碍。
信息存储库仍然由单个团队或部门控制，并且对整个组织不可见。当某些派系将其数据与公司其他部门隔离开来时，员工无法从数据可能包含的答案和见解中受益。大多数公司表示他们在数据孤岛方面遇到了中等或高难度。
数据治理要求企业实现数据透明，而部分数据库难以直接调取内部数据，只能通过对外接口进行访问，在进行诸如数据分析、血缘分析、数据建模等上层应用时，被大大限制了灵活性，一些需要使用原始数据的场景无法实现，数据的价值也就无法发挥出来。
难点二
外包开发的系统，跟不上业务变化系统的开发过程中，经常无法适应日新月异的业务变化需求，需要开发人员在原有的软件基础上进行修改，一是要等排期，也许排期到了需求又有变化；二是因为是外包开发，许多代码需要重新梳理，一个小小的改动都要浪费开发人员的时间，如果牵涉到沟通和人员流动，情况将会变得更加复杂。
难点三
自研团队成本高，周期长传统开发软件开发流程，一般要经历需求调研、原型、UI设计、数据模型设计、前端开发、后端开发、集成测试、用户测试、生产上线、运维。流程周期长，需要的技术种类多。导致开发时间过长，人员招聘培训成本也大。
难点四
数据安全令人担忧对于很多行业来说，数据安全的重要性不言而喻，而数据库是保证数据安全最重要的城墙。所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。
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如何打破数字化转型难点？
直击难点一
提供广泛的数据接入能力
Banber提供广泛的数据接入能力（数据库、Excel、文件、表格、海量非结构数据、互联网、专业资源库、API及其他接口获取展现数据等），实现多个异构系统之间的数据管理，消除“数据孤岛”，实现异构系统的数据的统一、数据交换，提升数据质量，提高数据利用价值。
直击难点二
让业务拥有自主分析的途径
随着企业的发展，各业务部门的分析需求也将有较大的变化，如果企业的数据分析能力滞后于业务变化，不仅无法为决策提供助力，反倒会拉低工作效率，也将延长问题解决周期，对企业管理经营造成负面影响。
Banber更偏向于业务人员的数据可视化工具，适合不懂技术的业务人员。通过可视化表单和模板化应用，帮助管理或业务人员快速搭建业务分析，透明呈现业务进度，实时展现精准数据，完整沉淀管理信息，同时支持第三方系统集成，让管理与业务随心而变、随需而配。
直击难点三
灵活度高，增加开发速度，降低开发成本
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直击难点四
打造多种权限控制机制
Banber打造多种权限控制机制，可为数据报告设定访问密码，或对数据报告按帐号进行权限管理，对编辑、查看、转发等权限进行灵活有效的控制。提供安全审计功能，审计用户和发出的内容。对数据报告发布后“谁看了？”，“什么时候看的？”，“有多少人阅读？”进行后续跟踪。
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