數據是數字化的基礎，數字化轉型的第壹步往往是先連接數據。分析什麽業務，分析什麽指標，需要哪些數據，現在有哪些數據，哪些數據不足，需要有針對性地收集。
比如生產可以通過傳感器等設備收集生產環節的數據。
可以通過過掃碼等方式收集庫存，以及後續的物流運輸數據。
銷售可以通過改進業務流程和設置數據收集環節來收集數據。
營銷可以通過網站的埋點收集用戶行為數據。
數據收集的成本比較高，經常打仗。建議先規劃好數字化的路線和場景，從上到下嘗試推導出需要哪些數據及其采集技術。往往數據獲取的難度不在於技術層面，而在於業務層面的提升。
第二階段:數據分析和可視化
數據連接完成後，下壹步是基於業務需求分析和可視化展示。分析分為歷史數據和當前數據，按指標和業務展示，生成報表和可視化報表。當遇到具體問題時，比如找到帶來80%收入的20%優質代理，就需要數據挖掘技術來跟蹤定位。當數字化成熟到壹定程度，每個業務都應該有相應的可視化模塊，使用商業智能BI系統或制造智能MI系統，這是企業實現數字化可視化的重要工具。
第三階段:精益分析
第壹階段和第二階段經過壹段時間的推廣，大部分企業已經具備了自動化和信息化的基礎。這時候企業往往會開始想:“我有這麽多數據，能看到這麽多報表。我該如何提高效率，降低成本？”因此，精益分析已經進入數字化轉型的第三階段。
傳統企業在進行精益/工業工程方法和工具時，工業工程師或顧問通常通過現場診斷分析，發現企業生產經營管理中的問題，指導企業持續改進。
大多數制造企業在精益方面相對落後，精益分析階段要求企業利用數字化軟硬件技術和工具固化、簡化和優化精益流程，逐步將原來經驗驅動的現場診斷轉變為實時數據驅動的數字化診斷，更加客觀、及時、全面、智能地發現企業生產系統中的浪費和問題，這也是智能制造所謂“智能”的第壹小步。
第四階段:高階分析
基於第三階段精益分析的結果，賦予企業及其管理者更簡單、更準確、更及時地發現企業生產經營問題的能力，進而面臨如何分析問題原因並提供解決方案的挑戰。
這個時候，就是大數據和人工智能技術發揮作用的時候了。通過機器學習和其他技術來提煉和預測最佳歷史實踐。通過APS等技術為企業的計劃和調度提供智能決策。企業的知識庫是通過知識圖譜等技術構建的。現場枯燥重復的工位被計算機視覺和聽覺取代。
對於每壹個行業，每壹個流程，每壹個流程節點，都可能有壹些行業應用場景需要大數據和人工智能技術來輔助管理者快速決策，甚至解放管理者進行自動決策，從而真正實現企業智能制造，這是為了高層次的分析。
第五階段:全面轉型
當企業將內部智能化高層分析提升到壹定階段，就需要與整個供應鏈中的其他智能化企業進行對接，實現智能化的全面轉型。