信息化、数据化、数字化、智能化等概念层出不穷，然而业内没有的权威定义，大家众说纷纭，大有“百花齐放，百家争鸣”之势。尤其非IT专业人士，对这些概念的认知往往是非常困惑，甚至发出企业信息化的未来是什么？的疑问。

本文将数据化、信息化、数字化、智能化的相关定义抛砖引玉，结合组织定义与行业发展趋势，对四者之间的联系与区别进行解析，便于广大读者更好理解之间的关系，助力于企业数字化转型升级。

1.数据、信息、知识、智慧四只者之间的关系

从图可以看出，数据是知识阶层中最底层的概念，数据是形成信息、知识和智慧的源泉。企业不同角色对信息需求是不一样的, 需要满足各级主管的信息需求。

数据: 是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。

信息:是具有时效性的，有一定含义的， 有逻辑的、经过加工处理的、对决策有价值的数据流。

知识:通过人们的参与对信息进行归纳、演绎、比较等手段进行挖掘，使其有价值的部分沉淀下来，并于已存在的人类知识体系相结合，这部分有价值的信息就转变成知识。

智慧:是人类基于已有的知识，针对物质世界运动过程中产生的问题根据获得的信息进行分析、对比、演绎找出解决方案的能力。这种能力运用的结果是将信息的有价值部分挖掘出来并使之成为知识架构的一部分。

2.数据与数据化

2.1数据的定义

大数据时代，能够意识到数据的重要性，但是否真的了解数据的相关定义呢？各机构的定义如下：

维基百科：早在1946年，data一词就首次被用于明确表示“可传输和可存储的计算机信息”。根据维基百科，数据的含义已不再局限于计算机领域，而是泛指所有定性或者定量的描述。

国际数据管理协会（DAMA）：DAMA认为数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。

这意味着数据可以表现事实，但需要注意的是，数据≠事实——只有在特定的需求下，符合准确性、完整性、及时性等一系列特定要求的数据，才可以表现特定事实。

美国质量学会（ASQ）：ASQ将数据定义为“收集的一组事实”；美国资深数据质量架构师劳拉·塞巴斯蒂安认为，“数据是对真实世界的对象、事件和概念等被选择的属性的抽象表示，通过可明确定义的约定，对其含义、采集和存储进行表达和理解。”

数据要描述的客体，包括对象（人、物、位置等）、时间和概念等，其中，描述人员、地点、事物的数据通常被称为主数据。由于主数据一般被用于多个业务流程和系统，所以。主数据的标准化、主数据的同步对于系统集成共享而言，就显得至关重要。

国际标准化组织（ISO）：ISO将数据定义为“以适合于通信、解释或处理的正规方式来表示的可重新解释的信息。”

数据本质上是一种表示方法，是人为创造的符号形态，是它所代表的对象的解释，同时又需要被解释。

数据对事物的表示方式和解释方式必须是权威、标准、通用的，只有这样，才可以达到通信（传输、共享）、解释和处理的目的。

而为了确保数据对事物的表示和解释方式是权威、通用、标准的，我们必须围绕数据制定一系列标准。

新牛津美语字典（NOAD）：NOAD将数据定义为“收集在一起的用于参考和分析的事实”。17世纪的哲学家用数据来表示“作为推理和计算基础的已知或假定为事实的实物”。

以上两种定义意味着，数据可支持分析、推理、计算和决策。

不过，如果要确保数据能够支持分析、推理、计算和决策，我们就必须保证事实、数据的真实、准确，这是最基本的要求。

2.2数据化的定义

数据化：数据代表着对某一件事物的描述，通过记录、分析、重组数据，实现对业务的指导。数据化的核心内涵是对大数据的深刻认识和本质利用。

2.3数据化的应用

数据化最直观的就是企业各式各样的报表和报告。数据化是将数字化的信息进行条理化，通过智能分析、多维分析、查询回溯，为决策提供有力的数据支撑。