數(shù)字原生企業(yè)在設立之初就以數(shù)字世界為中心來構建，生成了以軟件和數(shù)據(jù)平臺為核心的數(shù)字世界入口料滥，便捷地獲取和存儲了大量的數(shù)據(jù)，并開始嘗試通過機器學習等人工智能技術分析這些數(shù)據(jù)高每，以便更好地理解用戶需求带欢，增強數(shù)字化創(chuàng)新能力渡贾。
部分數(shù)字原生企業(yè)引領著云計算囤屹、大數(shù)據(jù)肃廓、人工智能技術的發(fā)展角钩，推動了數(shù)字化時代的發(fā)展。在這些數(shù)字原生企業(yè)中，整個企業(yè)的戰(zhàn)略愿景、業(yè)務需求、組織架構、人員技能、管理文化、思考方式都是圍繞著數(shù)字世界展開的师骗。
與數(shù)字原生企業(yè)不同，非數(shù)字原生企業(yè)在成立之時，基本都是以物理世界為中心來構建的。絕大部分企業(yè)在創(chuàng)建的時候野揪，是圍繞生產(chǎn)斯稳、流通挣惰、服務等具體的經(jīng)濟活動展開的。
天然缺乏以軟件和數(shù)據(jù)平臺為核心的數(shù)字世界入口唇辨，這也就造成了非數(shù)字原生企業(yè)與數(shù)字原生企業(yè)之間的顯著差異赏枚。所以在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，非數(shù)字原生企業(yè)面臨著更大的挑戰(zhàn)栗恩。
1.1.1 業(yè)態(tài)特征：產(chǎn)業(yè)鏈條長、多業(yè)態(tài)并存
非數(shù)字原生企業(yè)，特別是大中型生產(chǎn)企業(yè)，往往有較長的業(yè)務鏈路，從研發(fā)到銷售全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋。這在某種程度上造成了各條塊分割摔蓝、業(yè)務組織強勢拌滋、變革困難败砂、變革復雜度極高等問題。
1.1.2 運營環(huán)境：數(shù)據(jù)交互和共享風險高
非數(shù)字原生企業(yè)鸿竖，特別是注重實物生產(chǎn)蒙具、交易的大中型企業(yè)旱爆，還面臨著場景復雜的特點，比如交易復雜敏簿、風險周期長握玛、內(nèi)外部風險多等愕撰。
1.1.3 IT建設過程：數(shù)據(jù)復雜、歷史包袱重
非數(shù)字原生企業(yè)普遍有較長的歷史，組織架構和人員配置都圍繞著線下業(yè)務開展，大都經(jīng)歷過信息化過程肌括。很多制造型企業(yè)隨著不同階段的發(fā)展需求，保留著各個版本的ERP軟件和各種不同類型的數(shù)據(jù)庫存儲環(huán)境酣难，導致數(shù)據(jù)來源多樣谍夭，獨立封裝和存儲的數(shù)據(jù)難以集中共享黑滴，也不敢隨意改造或替換，IT系統(tǒng)歷史包袱沉重紧索。
1.1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)可信和一致化的要求程度高
基于業(yè)務特征和運營環(huán)境的特點吵瞻，非數(shù)字原生企業(yè)對數(shù)據(jù)生成質(zhì)量有更高的要求。數(shù)據(jù)產(chǎn)生時的質(zhì)量高低不僅直接影響產(chǎn)品質(zhì)量甘磨，而且直接影響整個內(nèi)部業(yè)務的運作效率和成本。
