数字化时代，处理数据信息的范畴将进一步扩大，数据分割粒度更细，获取数据方式更多，宏观查询分析数据范围更广；这对企业运营管理提出了更高要求，如何借助AI等新技术，将数据、信息进行沉淀组合推动人的智慧增长，让知识智能化管理加速企业数字化运营落地，赋能数字化转型成为关键课题。

当前，一场深刻的变革正在进行时：各行各业从“信息化建设”迈向“数字化建设”。传统信息化时代，IT工作的重点是业务流、工作流、信息流贯通，使得人们将工作环境和工作流程用计算机链接起来，达到业务协同、工作协同，同时达到信息互联、快捷传递的效果，但信息化时代还是“专业的人干专业的事”。因为对信息的加工处理还达不到智能化，需要专业化的人利用自己所学知识对信息进行进一步的分析和处理，进行决策或决定。

数字化是信息化发展的下一阶段，是在大数据、互联网、智能化等技术推动下的结果，与传统的信息化发展比较，由流程互联、信息互联、知识互联，向数字互联、数字集成、数据融合、知识智能化方向发展。

信息化时代，企业构建了一个一个针对业务环境支撑的系统，如OA、HR、财务系统、采购系统、知识管理系统、ERP等，有效地打通各个业务条线的信息传递，同时通过BI系统进行数据统计。

由于各个业务系统都是流程式的构建，形成了一个个“烟筒”，系统异构或数据标准不一致，数据进行整体的汇总等，总存在数据不准确的情况，许多公司建设BI系统的效果也太不理想，达不到应有的效果。一系列挑战出现：宏观数据统计准确度欠佳，数据个性化分析满足不了需要，微观上数据与设备之间联系又无法进行沟通……

在数字化环境下，信息处理向前切分的粒度更细，向后统计分析内容更广，信息不再只是链接贯通，而是能够实现信息与设备的串通即微观数字处理，可以实现模拟信息与数字信息互相转化，也能实现数字信息汇总成符合人类思维习惯的智慧宏观数据，实现微观与宏观应用的全面支撑。

随着大数据、智能化技术的发展，数字化平台实现人工智能的需求随之而来。

数字化时代，运营的对象将由信息流，重点转向关注数据流，首先关注的是数据切分的够不够细，其次是数据汇总而成的信息是否更人性化且辅助人的思考和决策，或更加智能，也就是更符合人的思维习惯和语义表达。

信息流里的数字、数据，是否能够进行人类所习惯的那样进行组合？这需要计算机处理信息更能朝着人类思考的逻辑那样进行处理，即人类思考的逻辑及数字数据的处理；也需要更加细粒度的数据切割，这些细粒度的数据达到人类理解知识所需要的数据粒度，然后需要用智能语义逻辑和技术，进行数据数字的计算和组合，形成人们所需要的信息知识体系。

那么数字化运营的工作范围是那些呢，数字化的运营，首先要持续夯实传统信息化时代的系统建设任务，且要充分达到各个业务信息的互联互通，系统信息之间的自由交换，满足业务和工作协同，且要进行大量的流程分析和流程节点嫁接的数据。而重要的是，数字化运营，要关注数字、数据的处理，要达到数据信息能够满足人们在业务处理过程中微观应用和宏观分析的要求，这就需要将数字、信息等处理成更加知识化的信息，以更加协助人类思考。这就是数字化运营工作中，更加关注知识智能化的处理。

知识智能化，就是在信息处理的时候，计算机为人提供更加智慧的信息数据资源，减少人们对数据、信息的加工处理，而得到人们更加想要的“知识信息”，辅助人的思考。而进行数字化运营工作时，只有实现的数据的知识智能化处理，数据的价值才能进一步挖掘出来，信息系统才能变得更加智慧。

数字化时代，企业级的知识智能化管理将呈现以下四个新方向：

1、知识流程自动化方向：为知识工作者提供智能编写桌面服务、以知识流程机器人形式提供辅助智能审阅服务，解放知识流程审阅者。

2、企业智库专脑化方向：整合内外部知识资源，基于知识图谱建立企业知识专脑，为企业、产业、行业提供更全、更精、更专、更新的知识共享和图谱可视化服务。

3、智能化知识服务方向：面向人和业务场景，提供智能问答、智能搜索、场景助手为支撑的智能化知识服务。

4、文档智能化工具方向：针对现有知识文档资源，引入知识本体、自动分类、智能标签、自动排重、文档结构化、知识原子化等智能组件，增强文档智能化处理水平。

基于知识图谱等新技术，员工获取各类知识资源的方式与效果，将发生很大变化，主要表现为：

● 一个善于学习的人，查找越多，范围越广，知识智能系统就能为其越多的信息和内容。

● 知识智能系统将更加语义化的理解你的知识问答，更贴近心理需要，不只是单纯字串。

● 知识智能系统融合了所有的学科，以便于用户搜索时的连贯性。

● 为用户找出更加准确的信息，进行更全面的总结并提供更有深度相关的信息。

● 知识智能系统可以把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。

● 知识智能平台可从整个互联网汲取有用信息，让用户获得更多相关的公共资源。

知识智能化管理，将让企业信息与知识的获取来源更丰富、推送应用更准确、加工处理更省力，并支撑企业数字化运营管理成功落地，推动管理变革与业务创新，实现企业的数字化转型。