数字经济是从信息和知识的数字化或者说二进制编码化开始的，作为电子计算机数据计量单位的比特（bit）就是二进制数字（binarydigit）的缩写（随着量子计算的突破，又出现了量子信息计量单位—量子比特）。但是，直到互联网兴起后，网络化的信息传播、交换方式的变化带来经济活动的巨大变化，数字经济才引起了人们的广泛关注。
从互联网开始，许多人都产生了“去中心化”的社会理想，认为这将改变工业经济时代以来由工业资本主义形成的越来越“中心化”的社会结构。唐·塔普斯科特也一直怀有数字技术理想，1995年他在《数字经济》一书中把数字经济描绘成网络化智能时代的经济，认为每个人都能凭借个人的能力通过互联网实现社会化协作，从而自由地实现各自的价值。尽管之后互联网经济的高度集中化已经成为现实，塔普斯科特在2015年还认为，把网络化的社交经济（社会经济）称作社会主义（socialism）也无不可，只不过有人先用了资本主义2.0这个说法，所以也就不再做术语之争了。在2016年的《区块链革命》里，塔普斯科特终于承认，现在高度中心化的互联网平台已经改写了互联网先行者最初的社会理想，即使看似接近理想的分享经济，也不过是一种聚合的经济、而不是分享，离最初的理想相去甚远；但他又初心不改地提出，区块链技术将真正形成点对点的社会化协作，真正实现“去中心化”的社会理想。当然，区块链会往哪里去，还有待观察。有观察家认为，面对现实、修正理想几乎是不可避免的结果。
抛开姓社姓资的讨论，如何抓住数字经济的机遇，实现经济和社会的发展，是大家更为关注的现实问题，毕竟发展才是硬道理。随着一波又一波的数字技术创新浪潮，数字经济的形态也在不断分化和丰富起来。按照联合国贸发会2019年的数字经济报告，从狭义到广义，数字经济有三种不同的口径：数字技术部门、数字服务平台经济、数字化经济。电子商务、工业4.0、精准农业、算法经济、分享经济、零工经济等都属于最广义的数字化经济，也就是经济活动的数字化转型。
不管如何理解数字经济，当前具有最广泛共识的一点就是，无论是个人、企业、政府还是各类组织，无论是个体行为方式还是群体协作方式，甚至是没有生命的物体——像车辆、机器、建筑、货币等等，都必然进行数字化转型。按照数字印刷开创者班尼·兰达的说法就是，“凡是能够被数字化的，都将被数字化。”从狭义的数字化来看，人类95%以上的信息都已经以数字格式在存储、传输和使用了。从数字化转型的历程来看，从数字化到网络化、智能化的过程仍在不断深化当中。在各行各业数字化转型的实践中，又出现了产业和消费数字化转型等讨论。
数字经济时代最重要、最根本的创新是生产要素的创新，即数字化的信息和知识成为关键生产要素。在工业时代的“物质-能量”技术经济范式转变为数字时代的“数字化知识-信息”技术经济范式（弗里曼称为信息技术范式）的过程中，数字化的知识如同工业时代的物质要素一样起着结构作用，而数字化的信息则如同工业时代的能量一样起着动力作用。如果说，面向社会群体的互联网经济主要是由数字化的社会信息这个要素创新引起社会协作方式的巨大变化，那么，数字化时代的新工业革命或者说产业数字化转型则主要是以专业知识这个要素的数字化积累和加工的创新为核心的增量改进，而知识的积累是以先验知识的取得为前提的。这是两种不尽相同的数字化转型过程，作用点、目标取向和运行机制并不一样。如果说基于互联网的社会信息传播像肆意奔流的江河，那专业知识的积累就像是静水深流的湖泊，湖床有多深，湖水才可能有多深，这也是许多产业数字化转型面临的现实。例如，在数字经济核心的芯片部门，其研发、生产过程也都已由数字化的知识——软件来定义了，其它各种工业软件的形成也都是以长期的工业知识积淀为前提才能够完成的。如果没有先验的专业知识，后面即使有再多的信息、数据生成，也无法有效增加知识的积累。
工业化的产品、工程、任务日益复杂化，需要大量的专业门类知识，即需要大量掌握相关知识的专业人士的密切协同，这也是数字技术理想主义者所期望的市场化、网络化的（人类）智能协同难以广泛实现的主要原因之一。可以看到，企业化的大规模组织协作仍是当前完成复杂任务的主要形态。基于大数据统计的机器学习、深度学习使人工智能再次兴起，形成了人脑智能之外创造知识的新主体，数字经济似乎也在网络化之后进入智能化的阶段，同时人们也开始讨论人工智能是会增强还是会替代人类智能的问题，主要是对机器会在多大程度上取代人（尤其是拥有专业知识的人士）的担忧。也就是说，人们还没有获得网络化带来的自由，就面临被人工智能边缘化的威胁。稍感安慰的是，人工智能专家认为，现阶段人工智能还只是在有限领域取得进展，比如在图像识别、语言处理和部分博弈策略中解决了“是什么”、“怎么做”的问题。虽然人工智能取得进步的范围还在扩展，但离人类所具有的顺应语境的智能迁移能力还很遥远。
虽然数据、信息、知识是数字经济最基本、最核心的一组概念，但直到现在，关于这几个概念的含义和关系也没有搞清楚。在谈到这个话题时，有一个常常被引用的数据—信息—知识—智慧（DIKW）的金字塔层次结构。根据信息科学家的追溯，这个结构表达并非来源于科学、技术的研究，而是起源于英国诗人艾略特于1934年创作的剧本“磐石”，其中写道：
我们生活中失去的生命在哪里？
我们在知识中失去的智慧在哪里？
我们在信息中失去的知识在哪里？
克利夫兰等学者在此基础上增加了“数据”层，构建了数据—信息—知识的层次结构。按照这个逻辑，如果说信息的概念主要定义在语义方面，知识主要定义在语用方面，那数据似乎应该定义在语法方面。
现在，我们已经进入信息爆炸和大数据的时代，甚至达到了信息泛滥的程度，但我们知识的沉淀似乎远远落后于信息量的增长。我们似乎知道的越来越多，但我们好像却越来越迷失在信息的浪潮之中。也许我们应该想想：
我们如何从如此大量的数据中得到有用的信息？
我们如何从如此大量的信息中沉淀有用的知识？
数字经济吸引了众多研究者投身其中，其中尚未弄清楚的这些问题也是吸引研究者的魅力之一。《数字经济：开启数字化转型之路》对当今全球的数字经济实践进行了及时的追踪研究，希望在这些研究基础之上，能不断构建起数字经济的认知体系。这应该也是数字经济研究者的共同理想吧。
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