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数字化工作的知识保鲜期很短。为了提升自己，我们要不断地学习，不仅需要学习各种层出不穷的新技术，更要善于将现有的技术和信息进行提炼和总结，以培养自己的模型思维能力，甚至是多模型思维能力。如图1.2所示，从DIKW的发展路径来看，从信息到知识是碎片化思维到模型思维的飞跃，而从知识到洞察和智慧则是从单模型思维到多模型思维的飞跃。从某种程度上说，模型学习和模型思维，比新技术的学习更难，也更为重要。
图1.2 数据、信息、知识、洞察与智慧的差别（由David Somerville绘画）
在数字化建设领域，模型思维的应用很多。比如，企业架构模型之于信息化（数字化）规划，业务流程模型之于流程管理和企业资源规划（EnterpriseResource Planning，ERP），生命周期模型之于企业中产品、客户、供应商、员工、资产等业务对象的管理、PLM、EAM、HCM和数字孪生，成熟度模型之于工业4.0和智能制造，等等。从模型思维的角度去看IT与业务，去看所谓的新技术和新热点，就是把各种技术和知识整合在一起，就能纲举目张、继往开来。我们将数字化的方法归纳为五种：解构、转换、建模、表征和统驭。建模在其中起着承上启下、承前启后的核心作用，因此，可以说，数字化能力和数字化思维的修炼，根本上是建模能力和模型思维的修炼。
综上所述，数字化的本质形式是“以虚驭实”，数字化的目的是“穷理尽性以至于命”，而数字化的关键则是建模。作为数字化从业人员，需要模型思维，而且是多模型思维，这就需要我们学习各种思维模型及其应用背景。