很多人都在对当今的时代进行定义，各种定义的类别都有，从政治到经济到技术的分类包罗万象，尤其是从经济的角度而言，更是比较多的分类方法，通常的来说，我们一般都会说是农业时代、工业时代、信息时代，这是比较通行的对之前的分类，到了现在则出现了较大的分歧，比如什么互联网时代、移动时代、物联网时代、大数据时代、智慧时代、AI时代、智能时代、区块链时代等等。

实际上，从信息时代开始的各种对于时代的定义都可以统称为“数字时代”。无论是互联网还是到了AI时代、智能时代，真正内核的核心是“数字”，只有“数字”才能推动一切，甚至可以更为具体的称之为“算法”才能推动一切。因此，将这个时代定义为“数字时代”是涵盖面最为广泛和基础的一个词语。

在这个时代下所发生的一切经济活动都可以称之为数字经济。我们往往对当前没有办法定义的经济活动称之为“新”，比如说马云所提出的“五新时代”-新零售、新金融、新能源、新技术、新制造，实际而言，这个词语对于未来而言永远都是对的，然而并不准确，真正意义上的当代，乃至于未来很长时间都将会是以“数字”为基础，哪怕是到了更远的未来“意识时代”，或者是我认为可能到达的“能量时代”也将会是以“数字”作为核心进行运转。

很早以前，马云说过“我们从IT时代走向了DT时代”，并且我们已经进入了BD时代，所有的一切都离不开“D”，这个“D”到底是什么？

我们先来看一些基本的定义：

首先是“数字”，对于中国人而言，“数”就是阿拉伯数字，“字”就是文字，数字最简单的理解就是阿拉伯数字；但是相对应的英文“数字”有多个理解：

number，数字、数、数量、编号、序数、（电话、传真等的）号码

digit，（从0到9的任何一个）数字、数位

digital，数字信息系统的、数码的、数字式的、数字显示的

data，含义是“数据、资料、材料、（储存在计算机中的）数据资料”

其次是“大数据”，也就是我们所说的BD。通过上面的四个英文的解释，number更多地指的是序号的意思；而digit是名词，是真正意义上的数字的含义，对应的是中国数字的基本含义；而data是体现的信息的含义，是指的能够储存在计算机中的数据资料，因此我们通常所说的BD“大数据”就是这个意思。

再次是“数字时代”，也就是“digitalage”，特指的是将万事万物的data转化后的0、1交互的信息数字显示形式。我们将这种技术称之为“DT”，也就是“数字技术”。

毕达哥拉斯是古希腊最伟大哲学家之一，他是古往今来对于“数”最为痴迷的一位，创建了“数本源学派”，认为“万物皆数”，世界就是由数与几何构建而成的。世界的本源就是“数”，世间的万事万物就是对数的不断的结构，他的这一理论在一定程度上深刻的影响了柏拉图，柏拉图的哲学内核就是“理念世界”，理念世界就是唯一，就是绝对精神，类似于老子的“道”，也可以理解成为后世黑格尔的“绝对”，而柏拉图提出“现实世界就是对理念世界不完美的模仿”，这个论断在一定程度上和毕达哥拉斯的学说内核精神是一致的。

在将近年后的今天，毕达哥拉斯的“数本源论”也许即将成为事实！

开启“数字时代”大门的首先是“BD”时代的到来。BD，我们通常成为“大数据”，即“bigdata”，那么到底什么是大数据，怎么样才能称之为大数据？

首先，非常肯定并且简单明了的理解，大数据就是“海量数据”、“巨量数据”，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。

其次，大数据要满足5V特征：

①Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（个T）、E（万个T）或Z（10亿个T）。

②Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

③Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

④Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

⑤Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

在这里要解释一下，到底什么是海量数据，如果没有这个概念，会给很多人以玄幻的感觉，海量数据不是哲学和概念上的定义，而是实实在在的数据定义：

1KB(Kilobyte千字节)=B;

1MB(Megabyte兆字节)=KB;

1GB(Gigabyte吉字节)=MB;

1TB(Trillionbyte太字节)=GB;

1PB(Petabyte拍字节)=TB;

1EB(Exabyte艾字节)=PB;

1ZB(Zettabyte泽字节)=EB;

1YB(YottaByte尧字节)=ZB;

1BB(Brontobyte)=YB;

1NB(NonaByte)=BB;

1DB(DoggaByte)=NB;

我们所说的海量数据至少是PB级别，PB的概念*GB，也就是说一部电影MB的话，那么**2部电影，大概是万部电影，一部电影两个小时来计算，那么就需要用万小时来看，换算成为年度的话不喝不吃连轴转需要大约年才能看完，这就是海量的概念。

对于所有人而言，这都是个天文数字，但是数字技术真的有必要等到海量数据时代到来的时候才有意义吗？不是的，我们也仅是说对于数据量越大的事情，数字技术越有意义但并不是说非要等到那个时间节点的到来。

实际而言，数字概念和数据技术自你想到做某件事情或者是企业出生的时候就应该有意识的去挖掘潜在的价值了！无须等到海量数据的到来，如果等到那个节点到来的时候你再去构建数字架构和数据技术的建设很可能你已经有心无力了！

对于数字时代的拥抱应该从你认识到数字的价值开始就应该有意识的去搭建，我相信很多人都认识到数字的魅力，然而很多人并不觉得自己就是在做数字技术的工作，事实上我们每天都在做数字技术方面的事情，只是自己无意识而已。你每天的买菜、做饭、预计家里的财政储备等等，这些都是一个数字演变的过程，都是一个数学建模的过程，都是数字技术与数字架构的应用，因此，数字时代从古至今一直伴随着我们，只不过早期的数字量并没有那么大而已，我们并没有把它系统的提炼出来，甚至，我们的上古时代至今都是在不同程度的应用着数字模型和数字构建的逻辑进行着运转。

因此，对于所有人而言，不要把数字技术想象的多么宏大，我们要践行数字架构和数字技术的应用都是贴近生活、工作的事情，不要被高大上的内容给迷惑。那么，如何进行数字技术的应用，如何有效的迎接数字时代的来临呢？

首先，我们来看一下数字时代来临的两个基本条件，第一是真实有效的数字，第二是合理合规的流程。

数字真实有效是先决条件，没有这个先决条件，后续所有的内容和工作再正确得出来的结果必然是错误的，比如说作假账这件事情，即使是你后面的所有的操作规范都是按照财务法则做的，但是你的结果也是理论推演的结果，然而实际呢？依然是假的！

如果还不好理解，再举个例子，很多人都算过命，算命的第一件事情一般都是问你生辰八字，你会拿个假的生辰八字去算命吗？那么即使算命人再厉害，他算的结果也不可能是对的，除非你是给别人算，即使是给别人算你也要拿着别人的真正的生辰八字去算吧？我相信，通过这个小例子，大家就很明白了数字真实有效的意义了！

流程合理合规这个条件实际是数字技术成功实现的重要保障。科学时代的显著特征是可以还原，凡事不能还原的事情都是非科学的行为，就像是饶毅教授一直在实名举报同济大学原校长裴钢一样，您在国际上也赫赫有名，但是做了个实验居然不能进行二次做，那你得到的数据就是靠蒙啊，这还是科学吗？那一定是神学啊！这就是流程务必要合理合规，只有合理合规的流程才有可能得到真实有效的数据来，没有科学合理合规的流程保证，所有的数字技术最终构架出来的一定是空中楼阁。

接下来，就是真正意义上如何有效构架数字技术和更好的迎接数字时代的到来。

在构架数字时代的前提下，我们先来问一个问题，大家都很清楚中国有一个上古时代的神话故事，那就是大禹治水，大禹的父亲鲧也是一个治水官，面对同样的天灾水患，为什么鲧失败了，而大禹却成功了呢？

如何获取数字时代的胜利呢？必须要建立一整套数字管理体系（DMS），数字管理体系（DMS）是一整套的关于数据收集、整理，从而上升到数字体系建设、应用、不断提升的管理逻辑结构。那么，让我们先来看一些基本的概念。

首先是DV，DigitalVision和DigitalValue，也就是数字愿景和数字价值。这是一个基本问题，所有构件数字时代未来的人士都应该搞清楚这一基本问题，而且是在构建未来是必须要考虑的第一个问题，只有搞明白这个问题，才能够真正往下走，如果搞不清楚这个问题那就不要轻易的往下走。

愿景和价值是两个问题，愿景是什么，愿景是美好的未来，我们希望未来的自己是什么样；价值是什么，价值是我们能够提出什么样的能力，能够让生存的意义具有更大化的效应。如果不能对数字愿景和数字价值作出清晰有效的描述，那么你往下走就一定是坑坑洼洼、修修补补的过程，就不可能是系统性的构建数字时代的未来。

其次是DM，DigitalModel，也就是数字模型。在想清楚数字愿景和所要实现的数字价值之后，就要考虑的是通过什么样的模型结构才能得出你所要的数据，通常在商业领域最基本的就是要构筑数字控制塔，最基本的通俗易懂的就是BI，BusinessIntelligence，也就是我们通常所说的商业智能。从最基础的业务数据（数值），到管理数据（KPI），再到给中高层的战略数据（财务指标、效益），数字控制塔的结构是层层递进的过程，在这个过程中有正向数据流，也有异常检控点，针对异常点再进行反馈修正的过程，最终成为企业的运营管控过程。

再次是DT，DigitalTechnology，也就是数字技术。在搭建数字模型的过程中，需要用什么样的工具呢，也就是哪些技术语言、管理流程、管理方式等等。在系统搭建、模型建立的过程中，要有闭环，同样也要有可添加的开环，同时也要能够适应未来技术语言的变换，留下可增可减可换的余地，这对于CTO来说将是一个巨大的挑战，往往很多企业更愿意干的事情是推到重来，在不影响业务的情况下，如果有时间有财力能够重新构建也是可以的事情，尤其是一个小企业从小到大的过程，实际也是数字技术不断迭代、数字模型不断推到重来的过程，当然这只能说明在一开始你就没有做好数字愿景和数字价值的描述。

最后是DB，DataBase，也就是数据基础。数据基础，并不是数字的虚拟化概念，而是实实在在的数据。所有的数据都来源于最基本的业务数据，因此在想好了数字愿景、价值，想好了需要什么样的数字模型之后，你就应该自然而然的想清楚需要哪些数据来支持。数据基础是否牢固决定了你未来构建的数字时代是否能够长期持续的生存下去。这个基础就是前面所说的两条基本要求，也就是要有科学合理的流程保证和真实有效的数据。没有这两条作为基础保证条件，你在未来所做的所有的事情都会变成海边之沙，浪头一来，一切都化为乌有！

数字管理体系（DMS）逻辑图

纯粹的理论讲述很枯燥，我们就通过大禹治水这个故事来说明一下如何进行数字模型搭建的逻辑，如何真正赢得数字时代的胜利！

首先来看看大禹治水这个神话故事：

《山海经》是一本先秦古籍，其中“大禹治水”的传说就来源于此。

传说在帝尧时期，黄河流域经常发生洪水。为了制止洪水泛滥，保护农业生产，尧帝曾召集部落首领会议，征求治水能手来平息水害。鲧被推荐来负责这项工作。鲧接受任务后，采用堤工障水，作三仞之城，说白了就是用简单的堤埂把居住区围护起来抗击洪水，但是这项工程他做了九年却一直不成功，最后鲧被放逐羽山而死。

后来等舜帝继位以后，便任用鲧的儿子禹治水。

大禹总结父亲的治水经验，改鲧“围堵障”为“疏顺导滞”的方法，就是利用水自高向低流的自然趋势，顺地形把壅塞的川流疏通。把洪水引入疏通的河道、洼地或湖泊，然后合通四海，从而平息了水患，使百姓得以从高地迁回平川居住和从事农业生产。后来禹因此而成为夏朝的第一代君王，并被人们称为“神禹”而传颂与后世。

在“大禹治水”的过程中，留下了许多感人的事迹。相传他借助自己发明的原始测量工具——准绳和规矩，走遍大河上下，用神斧劈开龙门和伊撅，凿通积石山和青铜峡，使河水畅通无阻。

他治水居外13年，三过家门而不入，连自己刚出生的孩子都没有时间去爱抚，可以说是不畏艰苦，身先士卒，腿上的汗毛都在劳动中被磨光了。他是中国历史上第一位成功地治理黄河水患的治水英雄。

很多都在问一个问题，大禹治水到底治的是哪条水，有人说是黄河、有人说是淮河，还有人说是尼罗河。本文并不是考古学，并不