数字化和网络化哪个好

‘壹’ 什么是数字化,网络化,和信息化,它们有何特征和区别

信息化是对数据的智能处理，网络化只是表现在数据传递上。

‘贰’ 什么是网络化丶数字化丶智能化

1、智能化是指在网络、大数据、物联网和人工智能的支持下，能够主动满足人们各种需求的事物的属性。例如，无人驾驶汽车是一种智能化的东西，它集成了物联网传感器、移动互联网、大数据分析等技术，以积极满足人们的出行需求。

它之所以是能动的，是因为它不像传统的汽车，需要被动的人为操作驾驶。

2、数字化是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。通常用模数转换器执行这个转换。

3、网络化是指利用通信技术和计算机技术，把分布在不同地点的计算机及各类电子终端设备互联起来，按照一定的网络协议相互通信，以达到所有用户都可以共享软件、硬件和数据资源的目的。

(2)数字化和网络化哪个好扩展阅读：

数字化的缺点：

1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但无法识别模拟信号本身转换成数字信号的杂波。因此，用于将模拟信号转换为数字信号的模拟/数字（A/D）转换器无法区分图像信号和杂波。

2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。也就是说，模拟数字模拟的过程会降低图像质量和声音质量。严格来说，从数字信号到模拟信号，与原来的模拟信号相比，必然会受到损坏。这与以下缺点密切相关。

3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为(f)的模拟信号数字化，必须使用约为(2f+α)的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特(比特就是单位脉冲信号)量化。

‘叁’ 什么是移动化，数字化和网络化

移动化：在现代移动通信技术、移动互联网技术构成的综合通信平台基础上，通过掌上终端、服务器、个人计算机等多平台的信息交互沟通，实现管理、业务、以及服务的移动化、信息化、电子化和网络化，向社会提供高效优质、规范透明、适时可得、电子互动的全方位管理与服务的过程。具有无缝接入任何应用无需任何二次开发，部署快；终端全覆盖；网络全覆盖实等优势。
数字化：将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。具有较好的稳定性，易于处理等优势。
网络化：把整个互联网整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。由于网格是一种新技术，它也就具有新技术的两个特征。第一，不同的群体用不同的名词来称谓它。第二，网格的精确含义和内容还没有固定，而是在不断变化。

‘肆’ 什么是网络化和数字化

数字化：从计算机化到数据化

数字化是指将信息载体（文字、图片、图像、信号等）以数字编码形式（通常是二进制）进行储存、传输、加工、处理和应用的技术途径。数字化本身指的是信息表示方式与处理方式，但本质上强调的是信息应用的计算机化和自动化。数据化（数据是以御森编码形式存在的信息载体，所有数据都是数字化的）除包括数字化外，更强调对数据的收集、聚合、分析与应用，强化数据的生产要素与生产力功能。数字化正从计算机化向数据化发展，这是当前社会信息化最重要的趋势之一。

数据化的核心内涵是对信息技术革命与经济社会活动交融生成的大数据的深刻认识与深层利用。大数据纳吵是社会经济、现实世界、管理决策等的片段记录，蕴含着碎片化信息。随着分析技术与计算技术的突破，解读这些碎片化信息成为可能，这使大数据成为一项新的高新技术、一类新的科研范式、一种新的决策方式。大数据深刻改变了人类的思维方式和生产生活方式，给管理创新、产业发展、科学发现等多个领域带来前所未有的机遇。

大数据的价值生成有其内在规律（服从大数据原理）。只有深刻认识并掌握这些规律，才能提高自觉运用、科学运用大数据的意识与能力（大数据思维）。大数据的价值主要通过大数据技术来实现。大数据技术是统计学方法、计算机技术、人工智能技术的延伸与发展，是正在发展中的技术，当前的热点方向包括：区块链技术、互操作技术、存算一体化存储与管理技术、大数据操作系统、大数据编程语言与执行环境、大数据基础与核心算法、大数据机器学习技术、大数据智能技术、可视化与人机交互分析技术、真伪判定与安全技术等。大数据技术的发展依赖一些重大基础问题的解决，这些重大基础问题包括：大数据的统计学基础与计算理论基础、大数据计算的软硬件基础与计算方法、大数据推断的真伪性判定等。

实施国家大数据战略是推进数据化革命的重要途径。自2015年我国提出实施国家大数据战略以来，我国大数据快速发展的格局已初步形成，但也存在一些亟待解决的问题：数据开放共享滞后，数据资源红利仍未得到充分释放；企业赢利模式不稳定，产业链完整性不足；核心技术尚未取得重大突破，相关应用的技术水平不高；安全管理与隐私保护还存在漏洞，相关制度建设仍不够完善；等等。当前，应采取有效举措解决制约我国大数据发展的瓶颈问题。