数字化转型已经使企业、甚至于产业链发生颠覆性变化，有的企业已初步完成转型，有的企业还在探索。不过，初步转型不是终点，要在当前激烈的竞争环境中保持领先，必须不断加深数字化在企业中的应用，重塑企业运营。
我们将数字化运营在企业中的应用程度分为五个阶段，随着企业用户规模增长、数据量增长和决策模型不断完善，企业的数字化程度也将不断提高。
前期准备阶段
数字化的核心是数据，任何企业在数字化转型之前，都需要将数据进行采集和存储。在数字化转型之前，企业需要确定对那些业务进行转型，这些业务有哪些重要指标，需要采集那些数据，使用哪些工具和模型。
在指标和工具确定后，通过将企业内部ERP、OA、MIS、MES、CRM、SRM等多个系统互联互通，确保数据的一致性，将各系统采集到的数据整合、清洗形成数据仓并建立数据中心，便于数据分析和可视化展示。
数据可视阶段
与信息化相比，数据可视化阶段除了企业当前现有各系统常用的查询、调阅等功能外，只是将企业一段时间内的数据可视化展示，呈现出企业的运营趋势，所有的运营分析与决策工作仍然需要人来完成。
通过BI等工具对数据进行处理，将历史数据按照业务、指标、时间等归类展示，建立供应商、客户及内部运营等各类数据的可视化看板，按照业务、部门、层级等分类展示，供各层级管理者决策。
管理分析阶段
管理分析阶段最重要的功能是数据分析的应用，为决策者提供过去一段时间内某些目标未达成的原因，如何改进仍需企业内外部各类专家提出解决方案。
经过一定时间数据的积累，企业已基本形成内部数据库，结合外部公开信息，通过数据挖掘和分析模型，对过去一段时间内业务发展、内部运营及市场营销等结果进行分析，找出目标未达成的原因，帮助企业提升运营效率。
辅助决策阶段
在辅助决策阶段，数据中心通过挖掘、预测等工具的应用，能够更准确、更及时地发现企业生产运营中的问题，提供初步解决方案，辅助管理者进行决策。
随着供应链上下游企业的数字化改造不断加深，企业所能挖掘到的数据广度和深度均有所扩张，数据中心能够更客观、实时、智能地发现企业生产中的资源浪费，找出关键节点，业务部门根据诊断结果对内部流程、运营方式等做出调整，促进企业精益化升级。
运营指导阶段
数字化第四阶段将解放企业管理人员，从辅助决策工具升级为智能决策系统，建立与供应链其他数字化企业智能连接，实现智能化全面升级。这一阶段数据模型给出的很多结论可能与企业当前运营方式有所冲突甚至相背离，管理者只有打破现有认知，才能真正实现数字化转型。
数据中心和业务人员根据自身对业务理解，通过仿真模拟、大数据、人工智能等技术设计运算模型，将企业投入和各类汇总数据导入模型计算，验证业务结果，通过机器学习算法不断改进，验证结果将不断趋近于真实。此时，模型即可用于业务指导，数据库中各业务实时动态数据通过计算后，准确地反映企业生产运营问题，自动进行决策，实现企业智能制造与数字化转型。
