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如果你想知道为什么某些诸如数字化转变一样抽象的事物如此重要，只要回想一下老式电话簿就明白了。是的，就是那本你已经数年未碰过、当今的年轻人只能从故事中得知的册子。电话簿已经悄悄地从我们的生活中消失了，就如同光盘、纸地图和需要上发条的闹钟。现在你仍然能从网上或者相关应用软件中找到所有需要的电话号码，而且通常是以前经营同类功能产品的公司在供应这些新的媒介。但这个转变发生在十多年前。多数的德国公司在接下来的数年都要经历和Greven Verlag一样的命运。这就是为什么数字经济、数字化转换成为了今年CeBIT的主题。为了这一主题，展会本身就已做了改变：展会专注于社会的变化，而并非局限于个人消费产品。
这些变化总结成一个词就是“移动革命”。它也适用于与应用软件和移动无线电通讯完全无关的领域。比如在挪威，多面手最近开始使用一个称为“ePocket Handyman（e-口袋多面手）”的程序建成网络。在这里，一个管道工可以做到用文件记录损坏、用照片和文字修补、在短短的几分钟之内而非几天拿到消费者的发票，一列剩余部分的清单告知行家哪一个同行有他汽车里最急用的垫圈以及车在哪里。
多面手如此便每周省下了3个小时的工作时间，也省下了很多钱。三星目前就正在给德国联邦铁路公司的员工配置平板电脑，使列车长、驾驶员和服务员能进行内部沟通。这种移动装置里面存有规章制度、执勤表和位置图。这也正好帮助了乘客：这种平板能扫描手机票上的二维码，显示实时延误信息，并促进与其他列车的交流，预防突发情况的发生。该公司想要一箭双雕：1.这样做能省下不少用来写计划和表格的纸张；2.员工能节省时间，并省去大量精力。
数字化转变对所有领域来说都是非常必要的。然而，在德国它的进步却微乎其微：根据市场营销专家Batten & Company的一项调研表明，81%的德国人用移动应用。在这一转变当中，网购的贡献率从2011～2013年之间增长了一倍，当前大约达到了三分之一。但是在Adobe调查期间，只有三分之一的德国公司声称他们已经实现了系统性的数字化。不乏有公司变化得太晚或者根本没有丝毫变化：Praktiker和Karstadt公司是德国的实例，而柯达和诺基亚是国际公司的实例。那些不经过数字化转变的公司很快就会被超越。今天，Uber作为一家创业公司在出租车行业中已经明显站稳脚跟。亚马逊在所有的德国零售业一路领先；AirBnB提供的夜宿服务比全球所有的希尔顿大酒店加起来还多。
数字太多难以处理
由于许多公司对于供不应求的需求负担过重，走向数字化世界的过程便遇到了困难。例如戴姆勒一月份卖掉125 900辆汽车，但一百万人使用汽车分享软件Car2Go。如此多的使用量会导致大量数据的产生。如果数据处理恰当，商业决策规划就会制作得更有效，例如戴姆勒会把车停在大多数用户上车的地方。但对于这一点，混乱的数据应首先被解释，数据堆也会变大。
一些想要通过算法整理大量混乱数据的新兴业者，也在CeBIT上展示自己。其中之一就是Spinnakt应用软件，就像Google Analytics一样，它将所有的访问都接入到一个网站上：哪个访问者、来自何方、做什么事、何时离开该网站、离开后又去了哪里。Spinnakt从大量的小数据位中形成几种模式，把典型用户分作不同类型。如果模式发生变化，该应用就会通知网站管理者，建议管理者如何应对所发生的变化。Google和Facebook用大数据分析个性化广告。Google Now尝试着根据行为模式做出预测，并将它们提供给用户。许多新兴业者只分析公司的数据容量。这样，他们就能对号入座，将正确的产品提供给正确的用户，向潜在客户显示广告，如此便可以节省本来会用在市场调研和市场营销上的钱。
但这也会增加潜在的滥用行为。结果，现在三星在其带声控的新智能电视的用户指南中增加了一条提醒：“请注意，您所讲的话都要被记录并发送给一个第三方供应商。”当前的法律体系几乎不能为此提供任何保护：“数据保护法变成了一纸空文”，Jürgen Kühling，一位来自雷根斯堡的法律教授在写给法兰克福汇报的一篇文章中说，滥用的可能性太复杂，不能为每一个案件都制定一套合适的法律。
70亿个网络装置
到2020年，大约280亿个网络装置要互相连接起来——从无人驾驶汽车到智能牙刷。这个“物联网”将不再需要人们之间的交流，但是会使生活更加简单。有许多合适的解决方案的实例：智能闹钟既知道天气状况又知道交通状况，并据此确定响应时刻。或者是汽车可以自动刹车，因为它的4个轮子彼此传达在一个弯道后面有交通堵塞的信息。
在今年的CeBIT上，50家新兴公司为了诠释物联网最好的观念而互相竞争，他们如商业世界一样多变。据高德纳公司研究，物联网也是数字化转变的一部分，因为约有60%的接受采访过的公司期待这将从长远角度改变他们的商业模式。据埃森哲咨询公司估计，到2030年，智能装置将会给德国经济带来5 000亿美元收益。
无人驾驶汽车的实例最好地阐明了制造商必须面对的挑战。今天，装在汽车上的传感器不到60个，而到2020年，每个汽车都将有大约200个传感器。实际上，工程师只须创造能收集来自不同传感器的有效数据的平台，分析它并将它翻译成自动化的命令。S500智能驾驶原型因此便能够在预设延伸上独立驾驶。为达到这个目的，每秒将近100MB的数据要被分析。
就像大数据一样，政策也会呈现新的问题：如果机器和装置独立地进行相互交流并作出决定，那为什么需要人们来做决定？剑桥大学和波士顿的麻省理工大学的研究表明，在接下来的10年，受物联网的影响，世界上大约一半的工作要成为多余的。这引出两个问题：那些失业的人会怎么样？机器一旦出现功能失常做出错误选择由谁来负责？汽车制造者正在细心地考虑他们的自动化汽车在无法避免一场事故的时候将怎样反应？伴随着大数据和物联网的数字化转变过程，许多问题都将出现，这些方面的探讨还未出现在今年的CeBIT上。
这些变化总结成一个词就是“移动革命”。它也适用于与应用软件和移动无线电通讯完全无关的领域。比如在挪威，多面手最近开始使用一个称为“ePocket Handyman（e-口袋多面手）”的程序建成网络。在这里，一个管道工可以做到用文件记录损坏、用照片和文字修补、在短短的几分钟之内而非几天拿到消费者的发票，一列剩余部分的清单告知行家哪一个同行有他汽车里最急用的垫圈以及车在哪里。
多面手如此便每周省下了3个小时的工作时间，也省下了很多钱。三星目前就正在给德国联邦铁路公司的员工配置平板电脑，使列车长、驾驶员和服务员能进行内部沟通。这种移动装置里面存有规章制度、执勤表和位置图。这也正好帮助了乘客：这种平板能扫描手机票上的二维码，显示实时延误信息，并促进与其他列车的交流，预防突发情况的发生。该公司想要一箭双雕：1.这样做能省下不少用来写计划和表格的纸张；2.员工能节省时间，并省去大量精力。
数字化转变对所有领域来说都是非常必要的。然而，在德国它的进步却微乎其微：根据市场营销专家Batten & Company的一项调研表明，81%的德国人用移动应用。在这一转变当中，网购的贡献率从2011～2013年之间增长了一倍，当前大约达到了三分之一。但是在Adobe调查期间，只有三分之一的德国公司声称他们已经实现了系统性的数字化。不乏有公司变化得太晚或者根本没有丝毫变化：Praktiker和Karstadt公司是德国的实例，而柯达和诺基亚是国际公司的实例。那些不经过数字化转变的公司很快就会被超越。今天，Uber作为一家创业公司在出租车行业中已经明显站稳脚跟。亚马逊在所有的德国零售业一路领先；AirBnB提供的夜宿服务比全球所有的希尔顿大酒店加起来还多。
数字太多难以处理
由于许多公司对于供不应求的需求负担过重，走向数字化世界的过程便遇到了困难。例如戴姆勒一月份卖掉125 900辆汽车，但一百万人使用汽车分享软件Car2Go。如此多的使用量会导致大量数据的产生。如果数据处理恰当，商业决策规划就会制作得更有效，例如戴姆勒会把车停在大多数用户上车的地方。但对于这一点，混乱的数据应首先被解释，数据堆也会变大。
一些想要通过算法整理大量混乱数据的新兴业者，也在CeBIT上展示自己。其中之一就是Spinnakt应用软件，就像Google Analytics一样，它将所有的访问都接入到一个网站上：哪个访问者、来自何方、做什么事、何时离开该网站、离开后又去了哪里。Spinnakt从大量的小数据位中形成几种模式，把典型用户分作不同类型。如果模式发生变化，该应用就会通知网站管理者，建议管理者如何应对所发生的变化。Google和Facebook用大数据分析个性化广告。Google Now尝试着根据行为模式做出预测，并将它们提供给用户。许多新兴业者只分析公司的数据容量。这样，他们就能对号入座，将正确的产品提供给正确的用户，向潜在客户显示广告，如此便可以节省本来会用在市场调研和市场营销上的钱。
但这也会增加潜在的滥用行为。结果，现在三星在其带声控的新智能电视的用户指南中增加了一条提醒：“请注意，您所讲的话都要被记录并发送给一个第三方供应商。”当前的法律体系几乎不能为此提供任何保护：“数据保护法变成了一纸空文”，Jürgen Kühling，一位来自雷根斯堡的法律教授在写给法兰克福汇报的一篇文章中说，滥用的可能性太复杂，不能为每一个案件都制定一套合适的法律。
70亿个网络装置
到2020年，大约280亿个网络装置要互相连接起来——从无人驾驶汽车到智能牙刷。这个“物联网”将不再需要人们之间的交流，但是会使生活更加简单。有许多合适的解决方案的实例：智能闹钟既知道天气状况又知道交通状况，并据此确定响应时刻。或者是汽车可以自动刹车，因为它的4个轮子彼此传达在一个弯道后面有交通堵塞的信息。
在今年的CeBIT上，50家新兴公司为了诠释物联网最好的观念而互相竞争，他们如商业世界一样多变。据高德纳公司研究，物联网也是数字化转变的一部分，因为约有60%的接受采访过的公司期待这将从长远角度改变他们的商业模式。据埃森哲咨询公司估计，到2030年，智能装置将会给德国经济带来5 000亿美元收益。
无人驾驶汽车的实例最好地阐明了制造商必须面对的挑战。今天，装在汽车上的传感器不到60个，而到2020年，每个汽车都将有大约200个传感器。实际上，工程师只须创造能收集来自不同传感器的有效数据的平台，分析它并将它翻译成自动化的命令。S500智能驾驶原型因此便能够在预设延伸上独立驾驶。为达到这个目的，每秒将近100MB的数据要被分析。
就像大数据一样，政策也会呈现新的问题：如果机器和装置独立地进行相互交流并作出决定，那为什么需要人们来做决定？剑桥大学和波士顿的麻省理工大学的研究表明，在接下来的10年，受物联网的影响，世界上大约一半的工作要成为多余的。这引出两个问题：那些失业的人会怎么样？机器一旦出现功能失常做出错误选择由谁来负责？汽车制造者正在细心地考虑他们的自动化汽车在无法避免一场事故的时候将怎样反应？伴随着大数据和物联网的数字化转变过程，许多问题都将出现，这些方面的探讨还未出现在今年的CeBIT上。