大数据数字化

① 企业数字化转型中，进行大数据建模分析有什么好处

题主您好，据我所知，中大咨询的文章中有提到过，大数据建模的具体好处如下：1、基专于大数据形成用属户画像，获取用户偏好和使用习惯，可以使企业的产品更有竞争优势。2、通过客户精准营销提高消费体验和顾客粘度，增加销售及提升企业名牌形象。3、通过数据挖掘和在此基础上的科学预测，及时发现企业短板或管理漏洞，降低企业损失。4、利用数据反馈指导企业的下一轮产品设计方向，有利于企业的产品创新，如果以上回答对你有帮助，请采纳，谢谢了。。

② 数字化浪潮来袭，数字化时代生存，我们怎么利用大数据来截取流量

首先是在数据的支持下，业务策略的精细化水平显着提升，直接提升了转化效果。活动迭代的节奏变快了。原本只能做一轮活动。通过快节奏的增长模式，可以支持两轮甚至三轮。更多的尝试意味着更多的数据，更多的数据意味着更精准的洞察。大量数据分散在不同数据分析师的代码中。一组代码不可重复使用，并且有线路障碍，因此您可以使用自己的标签。

要知道大数据挖掘具有连续性、动态性和数据量大的特点。但大数据是衍生产品，不是流量定制数据，无法通过大数据获取相关群体的行为和心理信息。而且，大数据往往是局部对象的全样本，难以实现全对象关联，导致城市现象揭示的片面性。

③ 什么是数字化和数字化转型

数字化是：从信息化到智能化的过程。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

“数字化转型”对企业而言就像“鲤鱼跳龙门”。一旦越过这道坎进入“智能化”，企业将对其它竞争对手形成“代差”，进而形成全方面的竞争优势。因此，每一个企业都需要把握时机，选择适合自己的方式，尽快启动企业的数字化转型项目。

每一个人，每一个企业，都需要重视并顺应“数字化转型”的趋势，并投身其中，为产业升级、建设数字中国贡献一份力量。

数字化产品：

首先，利用大数据、人工智能、区块链等创新技术，帮助企业搭建管理驾驶舱，轻松获取企业的核心数据，构建企业的动态数据模型，并结合行业大数据的高效环比，洞察经营短板。

及时预警异常数据，降低企业发展风险，减少企业经营不确定性，帮助企业提质增效，建立核心竞争力，夯实企业发展的根基。

④ 海澜之家：利用大数据和新技术进行产业链数字化升级

零售数字化是服饰未来零售的必由之路，其本质是以消费者体验为驱动，利用大数据和新技术进行产业链数字化升级，通过线上线下一体化实现效率与体验的提升。

服装行业传统供应链长期存在供货周期长、产品与市场需求脱节、库存层层积压等痛点。随着消费者对个性设计、上新频次、丰富SKU的需求日益凸显， 行业对供应链的响应速度和深度提出了新的要求，供应链数字化改造程度正在并将长期成为品牌综合实力的关键衡量指标 。

同时，服装供应链物流变革趋势的核心内涵是渠道融合。而渠道特性在于移动、快速、碎片、柔性、敏捷。新零售下，重新构建人货场的关系需要做到：

1、从渠道为王向商品精准运营；

2、提升重塑场，创造深度互动体验；

3、创新商品供应模式——改变传统的面向订单的开发、采购、生产的交付方式。根据产品特性分类，采取推式+拉式结合。

如今渠道愈发多元化、碎片化，倒逼供应链变革。零售驱动物流转型的关键词在于高频、碎片、可视、实时、协同。为了解决传统线上线下管理分离和渠道库存不通的痛点，云仓、云配、云系统和云库存等新零售解决方案正在得到更大范围应用。相比传统物流而言，新零售物流能力更强调：零拣能力、弹性处理能力、自动化能力、云仓外包的3PL能力、数据分析能力。

在今天数字化能力建设当中，需要重构传统零售的消费场景、渠道，重构面对不同的消费者应该提供什么样的解决方案。在新商业驱动下的服装企业模式创新中，海澜之家让众人眼前一亮。

目前“海澜之家”线下门店已拓展到5000多家。坚持深耕主业、做强主业，立足模式创新，发展品牌化、智能化、互联网化、数字化，30周岁的海澜就这样踩着一个个转型的鼓点，从名不见经传的作坊式小厂脱胎换骨，发展壮大成为中国服装行业龙头企业，连续多年入选中国企业500强，实现了从30万元起步到营业总收入1000亿元的飞跃式迈进，实现了从“橄榄型”向“哑铃型”的转变。

海澜之家不仅仅是一家制造企业，而是转型中的新零售、大数据企业。其成功背后是轻资产重运营的模式（哑铃状）：

轻资产：将存货和资金分解给供应链上下游

重运营：输出体系化的品牌、供应链、营销管理机制

海澜之家的5000多家门店均为直营管理，拥有货权，总部统筹经营。和一线城市中心地段的旗舰店不同，分布在三四线城市的优质街边店以其多年的管理运营，占据城市核心商区、社区，积累大批忠实客户。

未来几年，三四线城市移动互联网将成为流量的主要增量来源，比重跟人口结构趋于一致。恰好，海澜之家三四线城市门店遍布31个省，覆盖80%以上的县、市。

2018年，海澜之家与腾讯达成战略合作，线上流量与线下数据联手，带来的是数据、场景的乘数效应。 腾讯布局新零售，最难的就是三四线城市，甚至乡镇的线下流量，恰好是海澜之家擅长的。海澜之家三四线城市的数据，极大地丰富了数据库。对海澜之家而言，跟腾讯联手提升了海澜之家的线上线下数据处理、分析、运营能力，可形成更精准的用户画像。海澜之家通过线上、线下会员互动、商品更新数据化、支付自动化，导入线上线下流量，最终整合成一个上游产业链开放供货平台。

海澜之家基于自身全程控货的运营模式优势，近年来通过一系列手段提高供应链体系效率与敏捷度，为智慧零售时代转型升级打下了夯实的基础。

1、智慧运营体系

首先，海澜之家拥有一套适用于智慧零售时代的基础运营框架。海澜之家在前端（门店）采取所有权与经营权分离模式、直接掌控门店运营，可有效获取一手线下销售与会员信息。后端为供应商提供宏观产品设计与指导，由供应商完成细节设计与生产。中间环节采取集中物流管理，统一进行供应商货品接收与存储、门店货品分拣与配送。目前已经在信息整合方面搭建了产供销协同体系，实现了门店-总部-生产商的信息流、资金流、物流、工作流一体化。

同时，海澜之家基于掌控门店运营的优势，在终端渠道也在进行一系列智慧化升级与 探索 ：如基于一二线城市及购物中心的运营大数据，不断进行整体布局的优化调整。 在门店运营方面采取数据化管理，可实时通过全国门店客流所反馈的大数据监控市场情况，并为后期产品采购、区域门店差异化销售提供数据支撑。

2、RFID的应用：提升智能仓储收货、盘点的工作效率及数据的准确性

为服装植入RFID芯片的举措大大开启了海澜之家在供应链端的一次信息革命，通过软件的投入，有效地提升了仓储物流效率，降低固定资产和人力成本的投入。

具体来看，海澜之家2014年开始投入RFID技术代替传统条形码，解决了传统条形码本身识别穿透力差、不可批量读取、存储信息过于单一无法对服饰进行更多描述的问题。为每件衣服佩戴上RFID标签后，在中间物流环节实现了服装商品信息的批量扫描、实时上传、比对与分类处置，实现精准快速的分拣装箱等工作，人工成本降低2/3，发货效率提高5倍以上。

在门店，可通过在试衣间与进出口配置RFID扫描装备，在不久的将来实现智能试衣间、无人收银等功能，大幅度提高客户线下购物体验与效率。

在后端，通过云计算大数据技术，建立了供应链的实施进度跟踪系统，可及时掌控核心工厂进度与品质、供应链运营状况等，便于迅速决策与反应。

海澜之家向选定的RFID标签供应商提供商品品号、色号、规格、数量等SKU(库存量单位)信息，RFID标签供应商负责将这些信息写入芯片并发往服装生产商，再由服装生产商将这些带有RFID标签的吊牌绑到服装上。

海澜之家的供应商赊购+类直营模式是核心优势。而在其2016年半年报中也提出：进一步扩大对RFID技术的运用，大幅提升智能仓储收货及盘点的工作效率与数据的准确性。海澜之家“RFID流水化读取系统”，为服装贴上高品质RFID标签，采用“通道机”模式，流水化读取服装RFID信息，实现成箱服装商品信息的批量扫描、实时上传、比对与分类处置。该系统投运后，大幅降低用工成本，提高收发货效率，为服装企业优化供应链管理做出有益 探索 。

当然RFID技术的应用不仅仅只有在仓库里，并且，可将RFID技术应用于成衣工厂挂标，物流中心收发货，门店快速收货、盘点及智能化管理等服装领域各个环节的管理。能够想象吗，海澜之家能够靠着这一枚小小的RFID芯片，知道哪件衣服被拿起来过，被拿到镜子前面比划过，被拿进试衣间试穿过，哪种衣服在北方卖得最好，哪个花色南方人很青睐等。

这些，在未来都能依靠RFID而实现。

3、智能物流园——海量存储、高效运转

海澜之家十几层楼高的物流中心，全部智能化。近年来，海澜集团先后投入十多亿元建设海澜之家物流园，实现了服装仓储由传统平地堆放向高位立体智能转型，同时还采用业内最先进的SAP信息管理系统，根据每件货品独有的条形码全流程进行跟踪管理，准确掌握仓储、配送、销售等各个环节，真正实现了海量存储和快速运转，大大提高了物流储运环节的工作效率。

1、 借助数字化工具引流拉动销售

近期，海澜之家旗下的潮牌“黑鲸”与腾讯智慧零售合作，通过数字化工具拼团小程序，成功吸引腾讯生态的优质线上用户到线下门店进行消费，一周内门店单量增长480%，带动全品牌新客增长100%，到店券核销率超过70%，且沉淀了优质数字化会员，提高转化并拉动销售，为业界提供了线上线下融合打通的新思路。

其解决方案是：

第一，拼团小程序与特别促销结合，将微信优质用户引流到门店消费。 在腾讯智慧零售的支持下，黑鲸开发小程序——黑鲸百元神券，一月内快速上线，鼓励消费者通过小程序拼团领券，并给出极具吸引力的代金券，消费者拼团成功后，授权微信登录小程序，领取200元卡券，小程序自动推荐3家附近门店，引导到门店购买核销。

第二，从种子用户到社交裂变，全渠道推广实现消费者最大化触达。 黑鲸拼团小程序首先通过基于LBS技术精准推荐的朋友圈广告与公众号图文带来了大批种子用户，并在不同渠道获得推广扩散，最大范围触达消费者。

近年来，海澜集团旗下的“海澜之家”等品牌通过天猫等电商平台与消费者零距离互动，拓展销售渠道、提升市场占有率。在数年来的“双十一”电商购物节中，海澜之家表现非常抢眼。

2、 服装外卖——“一小时达解决穿衣突发状况”

打开美团外卖，下单一件T恤或一条裤子，然后坐等外卖小哥一小时送达？听起来可能有些怪，但海澜之家的确就是这样做了。

2018年7月23日，海澜之家通过微信公众号以一条“海澜之家被美团外卖小哥哥围堵”的信息向外宣布，它开始在美团外卖上卖衣服了，目的是解决一些男士穿衣场景中的“突发状况”，优点是能一小时送达。这项服务能帮消费者解决诸如马上要见重要客户、衣服突然沾上明显污渍需要更换；穿着休闲服的周五，临时被通知去重要商务场合，需要着正装等突发问题。

在美团外卖平台上，一些海澜之家的门店已经可以被显示出来。界面新闻以北京新城市广场做定位，点开美团外卖显示的服饰频道，会直接显示附近的门店，进入门店页面，即可选购所需的商品。选好尺码、颜色，支付6元配送费，就可以下单了。

显然，海澜之家是试图通过高效配送、基于门店地理位置吸引附近的消费者，甚至将他们引导至门店。

当然比起包装食品、日化消费品等标准化程度较高的商品，服饰类商品更容易出现色差、尺码不合适等需要退换货的问题，这也是海澜之家这一类服饰企业面临的主要问题。海澜之家在后期会进一步 探索 新的模式。

海澜之家近期的一系列活动，成功的将线上用户引流到线下门店，联动线上线下，形成闭环，提升了顾客消费的新鲜感与真实性，成为服装零售行业线上用户转化为品牌会员的一次成功 探索 。

海澜之家通过大数据及智慧化工具的有效利用，深耕市场、全渠道布局、精准营销，通过智慧零售新技术的引入， 让企业、产品、品牌、消费者、渠道等形成一个有机的整体，优化了客户体验，成为新零售的创新践行者。

有别于以往零售行业的任何一次变革，服装行业的智慧零售需通过流量、数据及连接的有机结合，对行业实现整个价值链的全面转型，而率先拥抱智慧零售并积极进行转型的企业在价值链的最前端提升了研发的有效性，将服装产品和服务紧随市场趋势，不断迎合消费者偏好，并通过打造高效能、智能化的供应链取得了显著的成果，在新零售革命上将会继续刷新成果、创造佳绩。

技术改变零售效率将成为未来中国零售发展的重要方向。以“IT点亮智慧零售,数据驱动未来”为主题的第十二届中国商业信息化行业大会2019年3月21-23日落户南京隆重召开，诚邀行业伙伴共襄盛典！

⑤ 什么是数字化和数字化转型

如下：

数字化，是指将任何连续变化的输入如图画的线条转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

数字化转型（Digital transformation）是建立在数字化转换（Digitization）、数字化升级（Digitalization）基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型Digital transformation是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。

数字化转型数字领导力：

创新提升能力，这反过来又产生了新的业务或政策问题。前面两个例子在阐明观点方面还可能较为狭隘。为此，让我们来审视影响我们整个产业的更为广泛的因素——这就是缺乏数字领导力。

与其他成功的症状一样，数字领导力的匮乏是在容量、连接和带宽飞速发展，并让大多数公司能够获得前所未有的大数据能力的大背景下产生的。这个挑战，正如我经常引用行业分析师Tom Davenport的话说——“与购买数字领导力相比，购买数字能力要容易得多。”

“如果您不处理实物资产和业务流程问题，您就不会有可持续的变化，”这是一家正在经历自我变革的大型网络跨国公司的首席数字官最近提醒我的话。他表示，成功就是围绕着数字化运营模式和技术进行创新。“您应该围绕角色/责任进行创新，围绕洞察力、能力、行为和操作程序进行创新，”他说道。

当您促使企业从数据寻找真实答案的时候，成功需要适应不断的变化。理想的情况是，您的系统架构和设计可以应对未来不断增长且超出原先预期的数据、用户、查询和需求。您的成功模式需要基于周密的长期规划，并意识到需要一致性的可扩展的增长。

⑥ 数字化,数据化,数字化时代,大数据之间的区别已与联系是什么

数字化则是推进信息化的最好方法。所谓数字化，就是将许许多多复杂的、我们难以估计的信息通过一定的方式变成计算机能处理的0和1的二进制码。数据化是指问题转化为可制表分析的量化形式的过程。最直观的就是企业形形色色的报表和报告。

数据化管理=数据分析+服务业务+改善管理。数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。

数字时代其实就是电子信息时代的代名词，因为电子信息的所有机器语言都是用数字代表的，所以人们将其美称为数字时代，所有的一切都建立在电子信息的基础上，信息传输高速便捷，但是人们对电脑的依赖也会越来越大，而且各种电磁辐射接踵而至，纵横交错于生活的每片角落，所以说有好处也有坏处。

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息。

数据分析：

数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。

数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。

⑦ 大数据和数字化转型

企业致力于收集和存储大量数据，但通常只分析其中的一小部分。他们发现数据是新的货币，因为数据中隐藏着很多价值。他们正在利用数据科学和大数据分析工具从其“数据宝库”中提取价值。这有助于他们进行数字化转型。一些组织在这方面取得了巨大的成功，并不断创新、获得市场份额、增加价值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。

麦肯锡全球研究院于2011年5月发表了一篇开创性论文，名为“大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿”，使得大数据和分析开始引起人们的关注。根据谷歌公司的趋势分析(它提高了人们对关键词的搜索兴趣)，大数据和分析热潮在2016年6月达到了顶峰。而云计算一直持续受到人们的高度关注，因为越来越多的企业继续实施云计算技术，以提高业务灵活性、运营弹性、改进性能，以及更高的效率。
数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并将成为一种永久的运营方式。
人们可能会想知道，在大数据和分析达到发展顶峰之后将会变成什么样子。只要所公布的客户调查、供应商利益、分析师报告、收入来源等资料具有价值，那么企业都将采用大数据和分析来获取。调研机构Gartner公司2016年进行的一项调查报告表明，在过去五年中，企业对大数据和分析的投资一直在不断增长，但对其未来投资的兴趣似乎有所下降。这可能是由于这些投资获得实际收益的一种停顿。而Gartner公司的另一份调查报告显示，只有大约12%的大数据项目取得了可衡量的成果。然而，社交媒体、物联网(IoT)、智能手机、移动设备、游戏装备、可穿戴设备、传感器、无人机、远程监控器、精密医疗、精准农业、智能城市、智能建筑、自动驾驶汽车、远程控制车辆等技术将产生大量需要收集、汇总和分析的数据，以做出有用且有价值的决策。
而使用传统方法和系统来人工分析数据是不可能的。来自大数据和分析的潜在价值每年达到数十亿美元。这被认为是一个保守的估计。因为麦肯锡公司2011年进行的调查报告仅仅占据了大数据潜在价值的一小部分。只有基于位置的数据的采用率和价值捕获率高达50%-60%，其次是美国零售业，达到30%-40%，制造业占20%-30%，美国医疗保健行业为10%-20%，欧盟公共部门为10%-20%。因此，大数据和分析的兴趣和投资在几乎所有行业都会增加，以捕捉大数据中隐藏的价值。预计在未来几年中企业对云计算的大数据会持续产生兴趣。
数据安全
随着越来越多的数据被收集、汇总、分析，并用于做出影响人们生活的决策，数据安全性成为人们最为关切的问题。数据治理需要处理从不同来源收集的数据高峰以及管理这些数据元素所涉及的风险的中心阶段。美国联邦、州、市和地方政府机构以及其他非营利性公共服务组织需要符合严格的保密性、完整性和可用性(CIA)规则，并且还要提供良好的治理、满足合规要求和管理风险(GCR)。
人们一个常见的误解是，组织需要从不同来源收集的大量结构化和非结构化数据，包括外部来源(需要验证和风险评估)来开始分析。企业不需要大量数据来启动分析项目。可以从已有的“黄金标准数据”开始，并考虑单独使用这些数据或将其与其他内部数据集结合使用，以解决业务问题作为向决策者购买的概念证明的可能性。企业可以尝试和分析以前没有查看的不同变量，以确定相关性、因果关系和预测因素，谨慎发现，并避免重合。这是行业领域知识和专业知识发挥作用的地方。利用可用且经济实惠的计算能力、存储和网络容量，企业可以轻松地分析更多数据，以查看隐藏在数据中的模式和概率。基于业务需求，分析可用于描述性、诊断性、预测性、规定性的目的。物联网、传感器、操作技术、设备维护、精密医疗、电网、航运、物流、执法和精准农业正在越来越多地利用上述不同类型的分析来处理一个或多个业务问题，或根据需要来提供解决方案。
大数据的需求
大数据对不同的人意味着不同的事物。不同的IT分析师、商业领袖、顾问、学术研究人员、标准组织已经根据他们的观点定义了大数据，其中包括数量、速度、品种、准确性、复杂性等因素。虽然在大数据方面没有明确的共识，他们现有的能力在人员、过程和技术方面的处理能力太大了。就大数据和分析而言，人员是最难的部分。存在组织惯性、缺乏决策者的支持，以及难以找到正确理解分析的数据和业务领域的数据科学家等问题。同样，大数据分析师也很缺乏。世界各地的许多高校或认证机构都在提供数据科学和分析方面的新课程，以满足日益增长的需求。
由于大数据领域是新兴行业，很难找到适合的专家，因此所谓的“大数据专家或数据科学家”被金融交易、银行、信用评级机构，以及信用卡公司等大型金融组织所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微软、亚马逊等行业巨头也求贤若渴，因为他们为这些人才提供了丰厚的薪酬、股票期权，以及更好的发展前景。在争夺同样的人才方面，美国的联邦、州、市和地方政府以及非营利组织都处于劣势。但是，一些具有深谋远虑的政府组织已经成功招募了一些优秀的大数据科学家。
克服人才短缺的挑战
为了克服数据科学家短缺的挑战，许多企业正在建立一个数据科学团队，其中包括具有大数据分析方面知识和专业知识的人员，以及行业专家，例如IT和业务领域。他们可以一起补充彼此的专业知识，互相协作并提出业务问题的解决方案。一个成功的大数据分析团队的一个重要特征是能够用商业术语讲述故事，并实现数据可视化，而这些数据可视化只需要很少的解释。这是一项非常特殊的技能，需要销售技能来完成交易。这些能力有助于建立数据科学团队或大数据和分析团队的可信度，以获得高级管理人员的支持，并将分析从一个业务领域扩展到另一个业务领域，并最终扩展到整个组织或企业。这些人员则是“翻译者”，他们可以从数据分析中获得结果，并将其置于商业术语中，以便企业能够理解和适应。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并成为一种永久的运营方式。大数据和分析是私营或公共企业数字化转型的一个组成部分。因此，许多组织开始了数字化转型之旅，通过分析释放隐藏在大数据中的价值。今后将会有更多的组织效仿跟随。

⑧ 什么叫做数字化

数字化是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

优点

1、数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。

2、数字信号需要使用集成电路和大规模集成电路，而且计算机易于处理数字信号。数字信号还适用于数字特技和图像处理。

3、数字信号处理电路简单。它没有模拟电路里的各种调整，因而电路工作稳定、技术人员能够从日常的调整工作中解放出来。

4、数字信号易于进行压缩。这一点对于数字化摄像机来说，是主要的优点。

缺点

1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但是它对被变换成数字信号的模拟信号本身的杂波却无法识别。因此，将模拟信号变换成数字信号所使用的模/数变换器是无法辨别图像信号和杂波的。

2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。换句话说，经过模拟→数字→模拟的处理，多少会使图像质量、声音质量有所降低。严格地说，从数字信号恢复到模拟信号，将其与原来的模拟信号相比，不可避免地会受到损伤。这一点与下面的缺点有着密切的联系。

3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为的模拟信号数字化，必须使用约为（2f+α）的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特量化。

⑨ 什么是数字化

数字化是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。
当今时代是信息化时代，而信息的数字化也越来越为研究人员所重视。早在40年代，香农证明了采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。就实质而言，采样定理为数字化技术奠定了重要基础。

(9)大数据数字化扩展阅读：
一、优点
1、数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。
2、数字信号需要使用集成电路(IC)和大规模集成电路(ISI) ，而且计算机易于处理数字信号。数字信号还适用于数字特技和图像处理。
3、数字信号处理电路简单。它没有模拟电路里的各种调整，因而电路工作稳定、技术人员能够从日常的调整工作中解放出来。
二、缺点
1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但是它对被变换成数字信号的模拟信号本身的杂波却无法识别。因此，将模拟信号变换成数字信号所使用的模/数(A/D)变换器是无法辨别图像信号和杂波的。
2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。换句话说，经过模拟→数字→模拟的处理，多少会使图像质量、声音质量有所降低。严格地说，从数字信号恢复到模拟信号，