随着企业业务数字化转型的推进，非数字原生企业对数据的感知和获取提出了新的要求和挑战，原有信息化平台的数据输出和人工录入能力已经远远满足不了企业内部组织在数字化下的运作需求。企业需要构建数据感知能力，采用现代化手段采集和获取数据，减少人工录入。数据感知能力架构如图所示。
数据感知可分为“硬感知”和“软感知”，面向不同场景。“硬感知”主要利用设备或装置进行数据的收集，收集对象为物理世界中的物理实体，或者是以物理实体为载体的信息、事件、流程等。而“软感知”使用软件或者各种技术进行数据收集，收集的对象存在于数字世界，通常不依赖物理设备进行收集。如图所示。
感知产生的数据还是孤立的物理对象的镜像，需要在企业这一复杂对象内部与其他数据资产一起，与流程、运营和指标之间建立关系，纳入企业的信息架构进行管理，才能真正打通从数据感知、生成到消费的链路。
当然，这一切的最终目的是生成企业级的感知数据，形成数字孪生的基础，满足企业利用人工智能、机器学习对数字孪生对象进行仿真分析、控制并优化制定战略目标的需求，帮助企业动态把握组织所处的环境，帮助管理者实时了解企业运营情况，为企业数字化变革提供建议，通过这些数字化的手段持续变革创新、获取业务价值。
