理解數字經濟的底層發展規律，有助于企業提高對數字化轉型的認知，了解如何在新的經濟增長模式下制定企業數字化發展戰略，提高數字創新能力，成為新時代具有競爭力的增長型企業。

在數字經濟時代，影響企業數字化發展戰略的因素，遵循三大基本定律：梅特卡夫法則、摩爾定律、達維多定律。

1. 梅特卡夫法則

梅特卡夫法則也叫梅特卡夫定律(Metcalfe's Law)，是喬治·吉爾德在1993年提出的，這個定律描述了網絡技術的客觀發展規律，定律指出：網絡的價值等于網絡節點數的平方，網絡的價值與聯網的用戶數的平方成正比。

梅特卡夫定律可以很好地解釋為什么使用某個網站的實際用戶越多，這個網站所表現出的經濟價值也就越大。

基于互聯網技術的平臺類應用系統所創造的價值，與使用這個平臺的用戶人數表現為平方關系。用戶越多，平臺價值越大，平臺價值的增長越來越快。

梅特卡夫定律在基于數字化創新的內容服務平臺的構建和運營方面同樣適用。企業在成長過程中，以數據為內容載體，形成具有平臺特點的數字化服務模式，是非常有意義的數字業務創新方向。

在平臺思維下，隨著平臺上的參與的用戶不斷增加，會產生更多的信息交流和產品或服務的交換。在這個過程中，除了直接產生經濟收益，如平臺的交易傭金，更為可觀的經濟價值在于用戶之間每一次互動產生的數據積累。

通過機器學習、統計分析等數據科學方法，這些數據本身可以轉化為平臺的數字化服務能力，為平臺上支撐的廣大用戶提供更好的業務服務能力。

企業在構建數字化應用時需要關注數據價值的有效沉淀，建立起從“業務到數據”，再從“數據到業務”的邏輯閉環?！皹I數閉環”的最終形成，才是數字經濟時代新的平臺模式的底層邏輯。

2. 摩爾定律

摩爾定律是英特爾創始人之一戈登·摩爾提出的，定律指出：集成電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過18個月便會增加一倍。

定律核心思想：計算機的計算技術成本正在成指數逐漸下降，這讓人們對于大規模數據的處理能力也在迅速提升。

摩爾定律給數據科學技術的發展帶來很多機會，也讓企業數字化業務的應用場景更加豐富，更加契合大數據時代的應用需求。

首先，是體現在數據分析能力的提升，拓展了數據處理的應用場景，摩爾定律使得面向大規模數據的存儲和計算成為可能。

隨著HDFS為代表的分布式存儲和MapReduce為代表的大數據計算的出現，人們能以低廉的設備對數據進行持久化的存儲，并通過動態擴充計算節點的方式任意增加數據的計算處理效率。

大數據技術方法對業務問題的解決適用性更好，能夠處理更加復雜的分析類需求。

其次，隨著技術成本的降低，企業獲得數字化能力的經濟門檻也在下降，對數據的處理成本將不再是數字化過程中讓人糾結的參考因素。

更多的中小企業能夠通過云服務的形式快速獲得數字化能力，并且在接受數字化服務的過程中可以支付得起相應的網絡流量資費、數據存儲開銷，以及數據服務的訂閱成本。

用戶角度，隨著技術成本的下降，更多的用戶通過PC互聯網和移動互聯網進行網絡沖浪、瀏覽新聞消息、觀看自媒體直播，讓企業的數字化應用服務具有更強的市場基礎。

除此以外，在摩爾定律的支配下，數據分析技術也逐漸變得更為成熟。

面向非結構化數據、半結構化數據的算法日益流行，人們逐漸關注從更廣泛的數據類型中提取有價值的業務信息和知識，指導業務發展。此外，還催生了基于深度學習復雜數據科學算法的出現，使得數字化應用的智能化水平進一步提升。

3. 達維多定律

達維多定律是由曾任職于英特爾公司高級行銷主管和副總裁威廉·H·達維多提出的，定律指出：市場的第一代產品能夠自動獲得50%的市場份額，盡管可能當時的產品還不盡完善。

達維多定律強調了先進入者非凡的市場競爭優勢，企業必須通過不斷創新，爭搶產迭代的時機，才能保持長久的市場競爭力。

達維多定律要求企業的成功建立在敏捷的市場反應能力之上，企業需要有源源不斷好的想法并有將這些優秀想法快速落地實現的能力。

數字化轉型為企業發展提供了非常強大的技術創新能力。其中，數據可以為企業提供有價值的商業洞察，讓企業可以快速發現市場機會，找到有效的產品設計方向和業務活動改進思路。

數據作為一種重要的信息資產，讓數字化企業比非數字化企業天然擁有更多有價值的業務知識，大量優質數據的積累也為企業的服務和業務創新提供了更多技術上的可能性。

總體而言，數字化企業具有更強的產品創新能力和產品創新效率，在達維多定律支配的市場環境下，具備數字化能力的企業將更有可能率先贏得市場先機，更快成為頭部優秀企業。