随着新技术的不断涌现，在传统企业中里与计算机技术应用的人员，被淹没在概念的洪流之中，信息化、数字化、智能化、物联网、大数据、云计算、人工智能、SOA、微服务、中台等等名词概念层出不穷。如何在被名词的洪流所淹没呢？首先要认识企业的定位，通常数字化建设是应用数字化技术服务于企业的主营业务，即数字化技术应用。这一点有别于MAT（小米、阿里、腾讯）这些技术研发型企业。数字化建设在应用型和研发型企业的核心价值体现，决定了数字化建设的战略定位与实现方式。
估且把传统企业从事计算机技术的人，都叫做数字化工作者，从事的工作统称之为企业数据化建设。企业级数字化的价值体现是应用数字化技术寻找简便、高效、低成本的模式来解决企业生产中遇到的实际生产问题，从而促进企业技术升级、流程升级、组织升级甚至是战略升级。
技术升级，新技术不断涌现，促进企业技术体系的迭代更新，如计算机绘图取代手工绘图，移动支付取代现金支付等。
流程升级，技术的应用，诞生出新工作方法、新工艺，重塑企业运营的数据流程，优化企业业务流程，降低企业运营成本，提升企业运营效率。如新冠疫情期间，网络视频会议系统的大量应用，促进了企业的会议模式改革。
组织升级，随着企业流程的升级，有些岗位消亡，新的岗位不断产生，企业通过调整岗位，优化组织结构，以适应新的业务流程，如制图岗、打字员己慢慢淡出了人们的视野。
战略升级，则是更高的一个层次价值体现，新技术的应用，推动着企业主营方向的升级，这也是柯达相机、诺基亚在历史洪流中消亡的原因。
从技术层面、流程层面、组织层面到战略层面，层级越来越高，价值体现越来越大，给企业的经济效益、企业成本、企业效率等方面带来的改变也越加明确。寻找数字化建设的价值体现，树立正确、合理的价值导向，是数字化建设事业长久持续发展的基础。这一点和学术界不同，学术界思考的是创造新方法，并且努力让这个方法被更多人广泛接受。而工业界要去探索商业，注定要有经济上的考虑，思考盈利模式。
企业级数字化建设成果，很大程度上体现在建立一个内容服务平台，有点类似于微信发朋友圈，微信是一平台与空间，用户不断充填内容，提供源源不断的数据，使得它具有强大的生命力。平台涉及内容生产、管理、消费等诸多环节，平台建设由数据、算法、工程、产品和运营等至少五个角色来共同完成。
数据造原料。建立数据供给与消费链路，打通“采集、存储、管理、运维、应用”各个环节，保证数据的正常化、完整性、准确性是企业数字化建设的先决条件。
算法做模型。在特定的业务环境下，寻找合适的算法，找出模型处理结果背后的物理意义，服务业务生产经营过程，高效精准地解决业务问题，是数字化建设的灵魂。
工程搭架子。集成创新是近代科技术发展的源动力，斯蒂芬逊发明铁路机车、福特发现T型车，都是在技术集成应用过程，寻到了最优的解决方案，从而推进了人类科技的发展。企业级的数字化建设很大程度上划归为集成创新，消灭在企业运营的全流程中的薄弱环节，技术整体先进性、全链条通畅、可持久迭代是平台构建的基础。
产品做交互。产品逻辑与业务逻辑的吻合程度，产品应用与当前用户习惯的切合程度决定了产品成败。用户体验可划分为有用、能用、好用、爱用四个层次。有用，内容性需要，有使用价值，解决有没有的问题；能用，功能性需用，包含解决业务问题所必须的功能；好用，可用性的表现，用户能够高效顺利完成工作任务；爱用，情感性需要，用户获得成就感，留住用户。
运营背指标。企业数字化建设往往是吃投资，从主体业务中挤占部分资金开展数字化建设工作。这种建设方式并遵循产品化运营的模式，而数字化建设是又长期的过程，可持续性投入是企业级数字化建设的重中之重，硬件运维要投入，人才培养要投入，产品迭代要投入。
这五个角色缺一不可，从岗位上看，有业务人员，IT技术人员，产品设计人员等，企业级的数字化建设，往往落地为服务于具体业务应用的项目，以年为单位，开展一系列的数字化建设项目。随着建设规模的增加，特别是科研领域的数字化建设，专业性越来越强，跨专业沟通、协同成本也越来越高。
数字化文化与企业文化差异是沟通成本居高的主要原因，也是企业数字化转型的成功与否的关键。文化往往被看作似虚无缥缈的东西，却实实在在地反映在做事的习惯、态度和方法上。个人的文化气质与企业不符时，会被当成异类、会感到不舒心、甚至受到排挤打压。因而，企业文化与工作特点相符，会对人们形成正向的激励，反之就会出现逆淘汰，工作效率和质量就会很低。有位地学专家，这样评价IT工程师：他们喜欢钻牛角尖、在细节上较真。其实，搞IT的是要讨论的，是如何让计算机能够实现。而人能听懂的事，计算机不一定能实现。数字化的文化追求精益求精、强调系统和全局、讲究标准和规范；人们习惯于用数据说话而不是止步于经验和感觉，喜欢把决策的过程变成可计算的问题；讨厌重复和单调的工作，因为这些事情应该交给工具去做。喜欢公正、公开、透明地讨论一切问题；不喜欢服从于权威的观点。企业推进数字化，一定要重视数字化文化的培养，尊重文化的差异，否则事倍功半。
如何减少这种沟通成本，降低业务人员与IT人员之间的耦合度呢？保持两者之间独立性呢？各类数字化项目实施过程中，具有很多共性的内容，如数据源访问、空间数据分析、图表可视化等。从技术独立性角度上讲，企业级数字化应用可以视为一个独立的学科，IT人员可从众多的数字化项目中，沉淀出公共的组件，再通过平台组装成各个应用场景。从而让数字化技术不只依附于具体业务，有自己的独立性发展，发挥数字化组件研发的规模效率，践行企业开源节流降本增效的目标。
另一方面，受投资回报率制约，企业级数字化建设，总是在抓大放小，寻找量大面广的方面业务场景，对于上层不关注，或是应用面较窄的需求，往往不受重视或者放弃实施。随着计算机技术的普及，部分科研人员具备了一定的开发能力，通过VBA开发实用工具的案例，屡见不鲜。这一点，则充分展示出了科研人员非凡的创造力。那么企业数字化建设过程中，能否可以给普遍业务人员赋能，让他们获得IT技术、AI技术的加持，充分发挥出企业自身的力量进行数字化建设呢？
沉淀出公共组件，让科研人员获得IT技术的加持，正是数据专家研发的初衷。
