传统行业的数字化是以数据的自动化来把控复杂系统的不确定性，强化掌控力，优化资源配置。
所谓数据的自动化就是数据的自动流动。按照业务流程，数据反映各业务环节状况，并流入下一环节，也就是数字化业务流程。
数字化转型能重塑产业形态、加速产业融合、重构企业竞争态势。
从价值上来看，数字化可以进一步解决产业永远存在的基本问题。即提升生产经营管理效率，提升产品质量与价值、促进商业模式创新。这都得益于数字化能够做到高效准确把握问题动态，及时予以解决，并通过数字发掘背后存在的潜在隐含信息。
困难挑战
数字化转型这一过程无疑面临着重重挑战。数字化技术是一种崭新的技术基础设施，对于传统行业而言是完全陌生的事物。这中陌生体现在如下两个方面。
首先是推进数字化所依赖的软硬件系统不好，转型基础薄弱。软硬件系统工程属于专业领域，传统行业企业未必熟悉，需要时间学习摸索。
其次是数字化人才较匮乏。在当下社会，数字技术发展迅猛，互联网技术基本成熟，数字技术人才也相对丰富。但对于推进传统行业的数字化，不是简单的技术能力问题，而是围绕行业实际需求应用技术的问题。在传统行业蜕变初期，有业务经验和数据技术的人才必然匮乏。
数字化转型的困难还体现在投入产出上。数字化转型需要构建软硬件系统，深入行业需求，从数据采集到分析指标体系的构建和实施是一个比较漫长的过程。难以在短期内获得明显收益，尤其是要深入业务发掘价值，更需要相当的探索。这使得企业转型动力不足，并陷入“等死”和“找死”的境地。
此外，企业内部、上下游企业间业务牵连，存在数据流动也是自然而然的。那么其中产生的商业价值分配、所有权、隐私问题等也是需要解决的。
并且，数据平台技术还需要有相应的技术企业支持，来服务广大传统企业。那么数据技术企业如何提供标准化服务以满足各行各业丰富多样的需求，完善标准体系，最大化数据治理效率，也是限制全产业数字化转型的重要因素。
需要注意的误区
数字化转型不是仅仅靠引入数字化技术工具和数据人才来实现的
在上节也提到了，数字化不是简单的技术能力问题，而是围绕行业实际需求应用技术的问题。工具只有为业务服务起来才能创造价值，实现数字化的意义。
数字化也不仅仅是数据相关工作人员的任务，各个环节的人员都要学习数字化系统在其原本工作内容上带来的改变，并予以实际应用。全新数字技术不仅要用于提升原本就围绕数据工作的环节（如运营），尽管这能较快地看到回报。数字化终究是要深度融合于传统业务中，提升生产力，创造新的发展生态。
数字化是传统业务的数字化，不是开展新的数字化业务
否则何谈数字化赋能。要对工具加以良好利用以提高生产力。
数字化转型不仅仅是某个企业自己的事情。最基本的，企业本身就还需要依托数据平台技术支持，所以这需要传统企业自身和技术服务商共同努力，互相深入。
更进一层，数字化转型也是全社会的共同课题。利用信息数据技术以及互联网数据平台，让互联网数据技术与传统行业深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，深度融合于经济、社会各个领域，提升全社会的创新力、生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。
