數字化轉型已經使企業、甚至于產業鏈發生顛覆性變化，有的企業已初步完成轉型，有的企業還在探索。不過，初步轉型不是終點，要在當前激烈的競爭環境中保持領先，必須不斷加深數字化在企業中的應用，重塑企業運營。
我們將數字化運營在企業中的應用程度分為五個階段，隨著企業用戶規模增長、數據量增長和決策模型不斷完善，企業的數字化程度也將不斷提高。
前期準備階段
數字化的核心是數據，任何企業在數字化轉型之前，都需要將數據進行采集和存儲。在數字化轉型之前，企業需要確定對那些業務進行轉型，這些業務有哪些重要指標，需要采集那些數據，使用哪些工具和模型。
在指標和工具確定后，通過將企業內部ERP、OA、MIS、MES、CRM、SRM等多個系統互聯互通，確保數據的一致性，將各系統采集到的數據整合、清洗形成數據倉并建立數據中心，便于數據分析和可視化展示。
數據可視階段
與信息化相比，數據可視化階段除了企業當前現有各系統常用的查詢、調閱等功能外，只是將企業一段時間內的數據可視化展示，呈現出企業的運營趨勢，所有的運營分析與決策工作仍然需要人來完成。
通過BI等工具對數據進行處理，將歷史數據按照業務、指標、時間等歸類展示，建立供應商、客戶及內部運營等各類數據的可視化看板，按照業務、部門、層級等分類展示，供各層級管理者決策。
管理分析階段
管理分析階段最重要的功能是數據分析的應用，為決策者提供過去一段時間內某些目標未達成的原因，如何改進仍需企業內外部各類專家提出解決方案。
經過一定時間數據的積累，企業已基本形成內部數據庫，結合外部公開信息，通過數據挖掘和分析模型，對過去一段時間內業務發展、內部運營及市場營銷等結果進行分析，找出目標未達成的原因，幫助企業提升運營效率。
輔助決策階段
在輔助決策階段，數據中心通過挖掘、預測等工具的應用，能夠更準確、更及時地發現企業生產運營中的問題，提供初步解決方案，輔助管理者進行決策。
隨著供應鏈上下游企業的數字化改造不斷加深，企業所能挖掘到的數據廣度和深度均有所擴張，數據中心能夠更客觀、實時、智能地發現企業生產中的資源浪費，找出關鍵節點，業務部門根據診斷結果對內部流程、運營方式等做出調整，促進企業精益化升級。
運營指導階段
數字化第四階段將解放企業管理人員，從輔助決策工具升級為智能決策系統，建立與供應鏈其他數字化企業智能連接，實現智能化全面升級。這一階段數據模型給出的很多結論可能與企業當前運營方式有所沖突甚至相背離，管理者只有打破現有認知，才能真正實現數字化轉型。
數據中心和業務人員根據自身對業務理解，通過仿真模擬、大數據、人工智能等技術設計運算模型，將企業投入和各類匯總數據導入模型計算，驗證業務結果，通過機器學習算法不斷改進，驗證結果將不斷趨近于真實。此時，模型即可用于業務指導，數據庫中各業務實時動態數據通過計算后，準確地反映企業生產運營問題，自動進行決策，實現企業智能制造與數字化轉型。
