也正因為此， 數智化供應鏈 所承擔的歷史責任，不僅局限在數字化改造本身，更是要依靠數字能力， 運營驅動 供應鏈完成產能升級的任務。
與傳統供應鏈的業務行為相比， 數智化供應鏈 的載體發生了明顯的變化：
從以公司/企業/組織為原子，市場交易成本高昂的競標、采購為手段，產業集群和集團為支撐而形成的供應鏈體系；
向著從客戶價值導向出發，數字能力重塑業務以將數據打通、透明化，形成以融合的數字平臺為骨架，降低上下遊企業整體成本的供應鏈體系。
業務數字化，就是要從客戶視角出發，用數字能力重塑業務，讓業務流程和機制以客戶價值為導向，優化由於信息壁壘等因素形成的冗余動作。
數字業務化，也就是要結合國家宏觀的價值導向，行業的安全質量的價值導向，各細分市場的價值導向，提供差異化的數據服務能力；並用市場化運作保證數據能力的叠代、演進和運維。
在“數智化供應鏈參考架構的核心原則”語境下 ， 業務數字化涵蓋了，從采購原材料開始，到制成中間產品、最終產品，直至由銷售網絡把產品和服務觸達消費者的過程中，發生的所有業務行為。
在業務數字化過程中，既要參考互聯網平臺業務標準化的做法，更要符合當前現狀業務執行過程的客觀環境；
做到這樣的平衡，就需要借助數字能力改造業務，綜合考慮線上線下業務的差異與***性，以標準化的業務流程降低數據處理的復雜度；
同時從用戶視角出發，保證數字工具提升業務人員的執行效率，而不是導致額外工作量/大幅提升工作難度，保證數據的真實性；
還要從客戶視角出發，聚合供應鏈整體能力與客戶***創，確保為客戶提供精準且需要的價值，而非承擔不必要的支出，以保證數智化供應鏈的可持續性。
「領築智造供應鏈倒退設計、Wework原子化裝修」
最重要是認識到業務數字化需要持續叠代、演進的過程，且需要允許多方案並行並融合，才能讓上下遊不同能力的參與者融入***創。（當然這個過程也必不可免要淘汰掉數字能力過於薄弱的企業。）
數字業務化，或稱數據業務化，是指要將供應鏈各環節產生的，對整體安全、質量和效率有所增益的數據和數據能力，通過商業化手段運作，用良性的市場機制保證數據可以互通互聯。
數字業務化主要包含三部分： 數據采集、數據處理 和 結果預測。
1. 數據采集的業務化 ：在於要用商業化手段，激勵企業使用數字化方式，自動化采集數據，保證數據的準確性和及時性，使之可以低門檻地被平臺對接。
數據采集對設備制造、軟硬件研發等能力要求都很高，正值中國國產化替代的浪潮，只有明確的市場規則，才能為提供數據采集能力的企業以商業回報的信心，最終促進數智化供應鏈的成型。
同時，參考C端互聯網流量數據的商業模式，數字化供應鏈的數據處理平臺，也需要用類似 “DAU”、“ARPU”、“GMV”、“留存率”等業務結果數據，作為與數據供應方的結算標準，而提供數據采集能力的供應商，也優先建議采取分成模式作為長效的盈利模式。
2. 數據處理能力要服務化： 基於***性的業務規則，洞察“ 關鍵數據 ”間的邏輯關系，並以服務的形式提供出來。
向上賦能上遊數據來源方，采集數據並進行初步處理；向下賦能下遊業務方，洞察更多業務數據與“ 關鍵數據 ”的相關關系，輔助結果預測。
數據處理平臺 是數智化供應鏈的關鍵樞紐，通過數據和業務規則協調上下遊間的協作關系；同時又是更多增值服務的基座，需要深耕在行業生態的企業長期投資，收獲長尾效益，如 增值服務的構建優勢、基於有效數據資產抵押的供應鏈金融 等。
同時，基於國家反壟斷的精神，建議使用行業內開源的方式，提供數據服務接口，以供服務提供商為供應鏈參與企業提供定制化服務。
3. 結果預測能力要定制化 ：將供應鏈上不同環節的“關鍵數據”與企業自身經營的財務數據、運營數據相結合，可以對業務ROI進行預測。
基於數據間的邏輯關系，通過更短周期反饋的過程數據，可以有效預測結果數據，賦能企業管理能力提升。
長久以來，更能形成行業參考標準，促進供應鏈整體的產能升級。