【华为数据之道学习笔记】7-1数据感知能力的需求起源：数字孪生

          2003年，Michael Grieves教授首次提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，并给出定义：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置并可以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。该概念源于对装置的信息和数据进行更清晰的表达的期望，希望能够将所有信息放在一起进行更高层次的分析。数字孪生（Digital Twin，DT）即由此概念衍生而出并沿用至今。

          在复杂的企业数字化变革过程中，非数字原生企业往往需要协调众多业务流，极具挑战性，但同时也是成功完成转型的关键。所以基于DT衍生出来的DTO（Digital Twin of an Organization，企业数字孪生）是一种动态的软件模型。模型需要输入组织的运营及其他类型的相关数据，以实现组织运营模型在虚拟世界中的映射，并能更新实时状态、应对外界变化、部署相应资源和产生预期客户价值。DTO虽然概念脱胎于DT，但是两者之间在适用对象、模型数据等方面，有着显著的差异。

          Gartner预测2020年将有超过200亿个联网的传感器和端点，将会有数十亿个物件存在数字孪生。企业领导者开始有意识构建并不断改进企业的数据感知能力，希望提高物理对象的操作意识，并力求优化与这些对象的变化状态相关的决策，提升产品全生命周期数据收集和可视化能力，运用合适的分析工具和规则，高效地达成业务目标。通

过操作数据或其他数据可以了解组织如何实施业务模型，连接其当前状态，部署资源，应对变化，以提供预期的客户价值，提升项目投资回报率，提升物理对象的性能并降低运营风险，从而创建更灵活、更动态、更迅捷的流程，自动应对数字化时代不断变化的形势。业务数字化整体方案如图所示。

          很多非数字原生企业的数据管理能力不足、信息化程度较低，DTO还遥不可及，但这又是数字化转型的趋势，所以可以先着手构建数据采集能力，完成数据感知、接入和存储，先让企业具备DTO应用的基础。