智能感知与互联网技术应用：
利用物联网、大数据等技术，对企业设备进行感知监测和数据采集，实现远程监控和管理。同时，通过互联网技术实现设备之间的信息交换和共享，提高整个工厂系统的运行效率。
以电网数字化转型为例：
通过 3D 可视化技术，展示电压互感器和电流互感器供电的全部回路走向，结合科技感元素模拟电流流动效果，实现对一次设备（变压器、断路器、隔离开关等直接用于生产和使用电能的设备）运行工况的监视、测量、控制及调节等。
采用 HT 创新的 3D 可视化建模技术，搭建隔离开关设备可交互式环境，提供全方位与实操式的培训体验，较好地解决了专业的大型复杂设备在员工培训上面临的诸多困难和问题。通过控制隔离开关操作机构的操作面板、主刀闸、左侧地刀、右侧地刀等部件，让用户直观操作设备，了解其动作原理，真正地实现三维交互仿真演示培训。
实时跟踪人员的位置，根据后台传回的位置信息，在三维场景中进行标识，实现对工作人员位置的监控。依据系统中的安全操作区域，结合工作人员的定位信息，判断其是否在安全区内工作，若超出安全区则向作业人员发出安全告警。结合三维实景中预设的电子防护栏，当人员误入设定的危险区域时，可进行相应的告警。
也提供结合 GIS 地图展示所有变电站点位的解决方案，HT for Web GIS 产品的定位在于运用产品强大的可视化技术，将地理信息系统（ Geographic Information System，GIS ）的数据进行丰富的可视化展示，实现将数量庞大的变电站点位数据呈现在三维地图上。使用 GIS 的好处是可以通过多细节层次（ Levels of Detail , LOD ）的方式加载出更多地图细节，可以直接了解到每座变电站所处具体位置。
数据分析与人工智能应用：
利用大数据分析和人工智能算法，对电力系统中的海量数据进行挖掘和分析，实现预测性维护、故障预警和优化调度。通过智能化的决策支持系统，提高电力系统的可靠性和经济性。
将电网数据的中控平台接入可视化系统，实现新能源开发、运送、消耗数据的实时驱动，便于运维掌握一手资料。将能源政策分析解读、区域能源资源综合分析评估、发展规划编制、年度计划编制在 Hightopo 可视化系统中展示，以规划后续新能源电力设施的建设。
随着电网辅助监控系统的不断完善，结合数字孪生虚实互动的相关特性和功能，用户可以远程通过电脑、VR 等设备，利用平台系统逆向控制实现操作辅助监控设备，使用现场的高清、红外摄像头和智能机器人等监控设备对电网设备进行智能巡视。
能源互联网建设：
构建能源互联网，实现电力、能源和信息的互联互通。通过清洁能源的开发和利用，以及能源的多元化供应方式，推动能源的高效利用和低碳发展。
可视化大屏将碎片化、小规模、多类型的分布式电源（Distributed Generator, DG）、储能系统、柔性负荷等众多可调节资源进行聚合协调。从负荷预测、运行效果、调度优化、电网互动、策略配置、市场交易等维度出发，贯穿了发、输、变、配、用各个环节。深化电力需求侧管理，实现对分布式资源的实时采集与科学配置。同时为并网运行后，对大电网的调频、调峰、调压等做辅助支撑，缓解电网运行压力。
虚拟电厂接入的负荷资源中包括充电站充电系统，此页面通过数据采集，实时的、动态的展示充电系统状态监测，包括设备当日充电放电量，设备功率以及各设备在线状态信息。
其中调控电量信息图可展示计划目标调控电量以及实际调控电量。通过实时计算电量偏差率，业务人员可直观查看虚拟电厂调控电量业务内容，做到实时性，直观性，便捷性。
为传统发电厂的控制管理，调度升级等业务功能做可视化转型，提供智慧虚拟电厂负控可视化解决方案。以天津市为背景，应用轻量化建模与强大的可视化引擎技术，搭建部署一套具备自我协调、自我管理、自我控制的智慧虚拟电厂负控平台。
数字化战略规划
企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。
数字化业务发展
企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。
数字化转型-派可数据商业智能BI
完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。
数字化研发生产
企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。
数字化转型-派可数据商业智能BI
同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。
数字化经营管理
在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。
本回答被网友采纳数字化转型要做到以下几个方面：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力。需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。小编认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。
本回答被网友采纳1.在人的数字化升级上，通过采集线下用户购物行为数据，为选品、营销策略提供支撑。对品牌方来说，线上用户触点数据往往比较容易采集，线下获取用户数据却非常有限。在实践中，基于智慧触控屏幕、传感器、摄像头等 AIoT 设备采集用户线下行为数据，对用户浏览动线进行分析，优化商品陈列，提升用户购买率。
2.在货的数字化升级上，商品数据分析反哺选品、补货策略，优化商品动销率。通过打通线上线下商品和库存数据，对商品销售情况进行分析，优化选品，提升商品动销率。另外，在门店补货场景中，以数据积累为基础，通过建设适用于零售行业的算法模型实现销量预测，可降低门店缺货率，减少库存周转天数，并带动门店销售业绩的增长。
3.在场的数字化升级上，推出互动式交互方式，优化购物体验。为满足消费者全渠道购物需求，门店通过平台电商、小程序、外卖平台等方式，提供配送服务。通过提供线上线下一体化支付等服务减少消费者购物排队时间，优化购物体验。
在这样的市场需求环境下，低代码开发平台不断升级发展，很大程度上能够帮助企业解决数智转型面临的一系列难题。JNPF快速开发平台可以很快集成企业内部各系统，链接核心业务所需数据，提高业务部门工作效率。以其灵活性和通用性，适应企业敏态业务变化，帮助企业降低了技术门槛，让企业在开发、转型等方面可以更快更好地发展，为企业的转型升级提供新动力。