数字原生企业在设立之初就以数字世界为中心来构建，生成了以软件和数据平台为核心的数字世界入口，便捷地获取和存储了大量的数据，并开始尝试通过机器学习等人工智能技术分析这些数据，以便更好地理解用户需求，增强数字化创新能力。
部分数字原生企业引领着云计算、大数据、人工智能技术的发展，推动了数字化时代的发展。在这些数字原生企业中，整个企业的战略愿景、业务需求、组织架构、人员技能、管理文化、思考方式都是围绕着数字世界展开的。
与数字原生企业不同，非数字原生企业在成立之时，基本都是以物理世界为中心来构建的。绝大部分企业在创建的时候，是围绕生产、流通、服务等具体的经济活动展开的。
天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口，这也就造成了非数字原生企业与数字原生企业之间的显著差异。所以在数字化转型过程中，非数字原生企业面临着更大的挑战。
1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存
非数字原生企业，特别是大中型生产企业，往往有较长的业务链路，从研发到销售全产业链覆盖。这在某种程度上造成了各条块分割、业务组织强势、变革困难、变革复杂度极高等问题。
1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高
非数字原生企业，特别是注重实物生产、交易的大中型企业，还面临着场景复杂的特点，比如交易复杂、风险周期长、内外部风险多等。
1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重
非数字原生企业普遍有较长的历史，组织架构和人员配置都围绕着线下业务开展，大都经历过信息化过程。很多制造型企业随着不同阶段的发展需求，保留着各个版本的ERP软件和各种不同类型的数据库存储环境，导致数据来源多样，独立封装和存储的数据难以集中共享，也不敢随意改造或替换，IT系统历史包袱沉重。
1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高
基于业务特征和运营环境的特点，非数字原生企业对数据生成质量有更高的要求。数据产生时的质量高低不仅直接影响产品质量，而且直接影响整个内部业务的运作效率和成本。
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