2018年《数字化转型的深层实质》一文中描述，数字化转型的任务由3个主要系统承担：SoE（行动系统）、SoI（洞察系统）和SoR（记录系统）。
SoR将系统需要的数据记录下来，SoI负责从数据中发现洞见，而SoE负责根据洞见来引导行动。
虽然数字化转型的模型有多种表现方式，但其主要功能和建设内容还是这三个方面。
到目前为止，数字化转型经历了4个不同的发展阶段，分别是：
1.信息化阶段
2.数据仓库/数据集市阶段
3.数据湖/大数据平台阶段
4、人工智能/数据中台阶段。
这四个阶段的主要建设成果对应着数字化转型各方面的目标，并推动这些目标付诸实现。
这四个阶段也一直在推演着大数据中台建设的四个核心发展步骤，如图：
下面，我们来具体谈谈数字化转型的这四个阶段。
一、信息化（原始形态阶段）
所谓信息化，在业务层面，就是把面向交易的数据、所有的业务系统用计算机管理起来；在技术层面，采用的技术是关系型数据库、各种范式的管理以及联机事务处理过程（OLTP）。这个阶段的主要任务是把生产行为、交易行为数字化。
二、数据仓库（数据平台1.0阶段）
数据仓库及其分支数据集市就是为了解决OLTP的不足，完成数字化转型中SoI的需求。它们把OLTP中的数据采集过来，做成面向历史、主题、分析的数据集，进而可以轻松做出上述OLTP难以做出的分析。
三、大数据平台（数据平台2.0阶段）
大数据平台包括其中的关键组件数据湖，打破了数据仓库中数据存储和处理的局限，提升了SoR的效率，可以存储和记录更多的数据，也加强了SoI的能力，可以进行很多以前无法完成的查询。此时也出现了很多基于数据驱动的应用，提供SoE的功能。
四、数据中台（数据平台3.0阶段）
通过上面三个阶段的描述我们看到，信息化、数据仓库、大数据平台已经逐步提供了SoR、SoI、SoE的功能，如此一来似乎所有的问题都已经解决。这个阶段的数据平台强调对SoR、SoI、SoE功能实现全局管理和规范化，提升数字化转型的效率和能力，可以称为数据平台3.0阶段。
五、数据应用（数据平台4.0阶段）
在一个数字化运营的企业里，所有的运营要素（如人、财、事、物）都会有相应的数字化形态，这样才能支持数字化的决策和数据驱动的产品迭代。
在对这些运营的要素进行数字化（信息化）后，可以使用数据工具来驱动销售和提供个性化服务，销售和生产的流程可以根据数据来实现精细化管理，这样的系统称为数据资产运营。
数据资产运营可根据当前全局数据产生的智能洞察来持续地动态决定最佳产品和管理决策。数据资产运营是由 “程序=数据+算法” 来实现，数据资产运营是基于智能、个性化、实时、自适应的算法来处理动态、持续变化、用户输入、多方聚合的数据。
