微软数字化转型探索数字化转型是目前很多企业都面临的挑战，微软认为，企业进行数字化转型无外乎四点：首先要密切跟客户沟通，第二是赋能员工更加有效力，第三是优化运营效率，第四是转型产品服务。徐明强表示数字化转型是对数据救赎的过程。因为数据是有原罪的，不救赎数据就不能产生有用的信息，不能辅助决策。数据的原罪是“自由散慢”。第一，自由，首先，即数据尤其是调查问卷填写得“自由”，经常有没有填写的数据项，比如，性别、收入、出生日等。这被称为脏数据，需要进行DataWangle,在整个数据处理过程中时间占比高达70%。再者，今天采集数据的不知道将来如何使用。智能家居的传感器为一例，“自由”地采集。最后，使用第三方数据完全不知道数据是如何采集的，误差多少，就“自由”地假设着使用。第二，散，即数据散落在企业各处，两个同样属性的数据口径不一样。数据到用时方恨未打通。由上至下命令也收效甚微，各执行部门有什么数据不全部汇报。即使尽洪荒之力，打通了产生了信息，结果发现数据的第三个原罪是：“慢”，从业务部门提出报表需求，到数据分析师搞定数据来源，到数据科学家调好模型，到BI分析师做好报表，周期太长，一个月算快。而且数据更新也慢。如果在这过程中需要在自己数据中心建设数据仓库，那么至少半年到一年以上。而在云上，几分钟就可以把数据仓库架构搭好，剩下就是数据导入时间，不用作硬件和存储的能力规划、投标、测试等耗时耗力的流程。数字化转型首先要完全打通数据，使数据口径一致，清楚来源和误差，并做到及时更新。打通数据并不是将数据和数据凑在一起，而是紧密联系。微软云可以将自由散漫的数据集中管理，将所有环节基于一个数据系统打通。数据打通之后，把现有的客户数据，运营数据，产品数据和员工提供的数据结合起来就足够密切沟通客户，予力赋能员工，优化运营效率，以及提升产品的转型服务。成功转型的企业善于利用数据。转型成功的企业大多是通过“三角形”来转型。输入懂数学和会统计的人才；引进数据科学家；运用商业智能。微软的数字化转型CIO最主要的工作是解救数据，除去数据原罪，产生有效信息。从各种各样的原设备取到信息，存储信息，选取模型，最后通过BI显示。这些每位CIO都清楚，但是最关键的问题是时间。微软利用AI加速信息提取，微软AzureSynapse在很短的时间内从数据中提取结构化或非结构化信息。微软强大的机器学习（MachineLearning）在各种数据的基础上可以自动选取模...
