數字化建設強調企業運營模式的轉變。雲計算、大數據、人工智能、移動互聯網、物聯網、區塊鏈等技術的發展，使得業務流程更加註重以客戶為導向，融入生態系統。海量數據和智能分析可以為企業提供更具前瞻性的決策支持，更精準地滿足客戶的個性化需求。
數字化轉型和數字化升級的關鍵環節是數字化孿生，即在數字世界中對真實業務進行虛擬復制，並盡可能多地將業務數字化。數字化(數字孿生)、網絡化(以前連接內部系統，現在連接人、設備、上下遊產業鏈和內部系統)、智能化(取代人、自動化，關鍵是在業務數字化的基礎上)是數字化轉型的核心。
齊魯在《數字化浪潮與創新機遇》中指出，數字化的核心至少包括六個要素:
首先是獲取信息。對於壹個自然現象或社會現象，數據來源是什麽，數據從哪裏來，如何產生。
二是表達信息，用壹個簡潔的可以用於計算的表達式。這裏是數據的定義和描述，比如做數字化，就是定義數據指標，構建數據指標體系，定義公式。
三是存儲信息，將表達的信息存儲在壹定的物理介質上。這個很好理解，就是建立數據存儲機制，按照壹定的存儲規則，建立數據倉庫、數據湖，建設數據中心進行數據存儲。
第四種是信息傳輸，使用壹定的傳輸機制傳輸信息，即數據從數據源傳輸到數據存儲系統。
第五是處理信息，這是核心。它以計算為目標，針對人類的某項任務、某項需求。
六是傳遞信息，將處理後的信息傳遞到終點，以達到目的。
網絡化使數據采集、傳輸和存儲更加高效，機器學習使數據計算更加智能，機器決策代替人工決策是數字化的交付結果。企業用更多不同類型的數據交換自己的數據，也就是讓數據采集和數據處理更加開放，更多的數據會讓機器學習加速自身的提升。
對於很多傳統行業來說，實現數字化最基礎最難的其實是第壹部分，數據采集，也就是數據源。這個困難不是技術的困難，而是人的困難和思維方式的困難。數字化的過程是需要積累的。從數據生成到積累，從存儲到運算，再到算法的不斷改進，機器學習的不斷深入，計算的速度逐漸提高，數字化的成效逐漸體現。