数字化的本质是将物理世界的业务、流程、组织、关系映射到数字空间，并通过先进的技术手段实现效率提升、体验优化和模式创新。其底层逻辑包含三个核心要素：连接、数据、智能，一个融合的技术底座：IT\IOT\AI融合一体的云化平台。

1. 连接与协同的升维
在数字化时代，连接强调的是万物互联，包括人与人、人与物、物与物之间的自动化连接。这种连接不仅限于传统的系统与人的连接，而是扩展到了更广泛的实体与虚拟世界的交互。数字化打破了传统边界，企业从“单点竞争”转向“生态共生”。
① 全链路数字化：通过物联网传感器、移动传感设备和智能化机器人等技术，从供应链到客户触点实现端到端连接。实现数据的自动采集，数据的集成和跨系统分发。这种自动化连接大大减少了人工参与，提高了数据采集的效率和准确性。
② 实时性与动态性：连接不仅要求数据的实时传输，还要求系统能够动态响应各种变化。例如，通过API开放平台整合外部生态伙伴，形成价值网络。 

2.数据成为核心生产要素
数据成为核心生产要素，数据是数字化的“血液”与“基石”被视为数字时代的“石油”，它通过收集、分析和利用来优化业务流程、提高效率、降低成本，其流动与价值释放能力决定了企业的智能水平。
① 数据化：将业务活动（生产、销售、服务）转化为可量化的数据（如交易流水数据、生产线传感器数据、用户行为日志等），实现业务数据化，让数据描述与表达业务。
② 数据资产化：通过数据治理（清洗、标注、建模）形成可复用的数据资产（如客户画像、供应链预测模型），通过挖掘和分析数据，可以发现隐藏的规律和趋势，为企业决策提供有力支持，使数据形成反哺业务的数据资产。
③ 数据驱动决策：数据驱动决策已经成为企业管理的常态。基于实时数据分析优化运营，通过数据分析，企业可以更精准地了解企业运营情况、市场需求、客户行为和竞争态势，从而制定更有效的运营策略、市场策略。从传统经验决策转变为以数据支撑的精准决策、提升决策的质量与效率。

3、智能驱动决策
智能是数字化的高级阶段，它结合人工智能（AI）等技术，不仅解决流程自动化问题，还能在流程执行过程中实现自动优化的自动化。
① 流程自动化：通过智能技术，可以自动化处理大量重复性的工作任务，提高工作效率和准确性。例如，在财务管理中，通过自动化财务报表生成和审计流程，可以大大减少人工错误和时间成本。
② 过程优化自动化：在智能技术的支持下，不仅可以自动化处理数据和信息，还可以自动化优化内容。
③ 预测与优化：智能技术还可以帮助企业进行预测和优化。例如，在供应链管理中，通过预测分析可以预测未来需求趋势和库存水平；在生产管理中，通过优化算法可以优化生产计划和资源配置。