构建数据驱动型企业，打造弹性未来

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面对当前的世界状况，企业领导者正在重新评估和调整如何更好地为自己做好准备，以便在整个供应链、财务和客户运营以及对员工的保护方面变得更有弹性。2020 年初，许多公司已经在寻求更快的创新；现在，数据驱动的洞察力和数字化执行势在必行，这是迫使企业加速业务转型的首要任务。  

企业数据战略对于开启数字化转型至关重要，2020 年对许多公司来说是警醒之年，因为数据出错的总成本将变得明显，根据福瑞斯特.虽然某些组织可能会暂停技术项目，但投资于其数字能力的公司将成为数据驱动型企业，我将其定义为“一种随着条件发展而自动化和优化业务流程的迭代方法。”

今天，任何一家公司的速度都是由它所决定的技术和工艺以及利用实时洞察力扩展业务模型和运营的能力。考虑一下基本医疗用品制造商如何提高产量并管理其供应链，以满足大流行病不断上升的需求。在这种情况下，拥有坚实的数据管理基础对于实时监控、分析和自动化以管理和简化生产流程、确保质量控制和保证及时交付至关重要。

成为数据驱动型企业的复杂性
许多数字化转型项目的基本原理通常是通过实现更明智的决策、改善客户关系或授权销售团队来增加收入。或者，企业可能希望通过提高效率、设计随时间推移变得更好的产品或启用数据驱动的学科来减少运营开销。

尽管商业案例具有吸引力并且可以轻松访问数据分析、人工智能（人工智能）或物联网（物联网）等先进技术，但一些数字计划可能无法发挥其潜力。当前的 IT 环境现实中存在一个基本挑战：许多不同的数据库，通常是多个记录系统，以及多个 ERP 解决方案，这些解决方案促进了使企业能够运行和运营的流程。此外，每种技术解决方案都有自己专有的复杂数据模型；数据以孤岛形式存储和保护，理解这些系统中数据的技能和专业知识通常由少数人掌握。

在这个瞬息万变的时代，云已被证明是保持人们联系和企业在全球范围内运行的重要推动力，这也揭示了消费者和企业之间的数字鸿沟。尽管现代企业已将其运营数字化，但跨行业对云支持的 IT 资源即时可用性的需求从未如此强烈。因此，越来越多的公司正在加快他们的云过渡，这给数据管理带来了更大的复杂性。许多大型企业现在跨混合计算环境运行任务关键型应用程序。因此，除了提供这些解决方案之间的连接的 IT 部门之外，将这些解决方案中保存的数据转换为比数据专家更有用的信息是一个更大的挑战，也适用于企业经营者和决策者。例如，想象一下在理解采购延迟如何影响下游制造计划以及最终影响在理论上的提前期假设下做出的客户承诺方面的复杂性。即使在单一的 ERP 环境中，这也很困难——我们的现实是，许多组织都在不同的 ERP 系统上运行。因此，尽管捕获了所有相关数据，但代表客户优化和最大化结果几乎是不可能的。即使在单一的 ERP 环境中，这也很困难——我们的现实是，许多组织都在不同的 ERP 系统上运行。因此，尽管捕获了所有相关数据，但代表客户优化和最大化结果几乎是不可能的。即使在单一的 ERP 环境中，这也很困难——我们的现实是，许多组织都在不同的 ERP 系统上运行。因此，尽管捕获了所有相关数据，但代表客户优化和最大化结果几乎是不可能的。   

数据驱动的企业不仅仅是我们从数据源捕获和可视化信息的能力。这是关于其背后的数据模型的透明度、可理解性和相关性。没有它，数据就无法提供有意义的洞察力来支持行动。

考虑这些必要条件，以实现数据驱动型企业的真正价值。

整理数据碎片：解决数据孤岛的首要任务是简化数据源的连接，包括 ERP 系统。随着数据趋势的民主化，业务部门不仅要创建海量数据，还需要收集、存储和管理数据以适应不同系统中的自身需求。统一的数据环境解决了效率低下的问题，并防止了具有多个隔离数据版本的错误。简而言之，数据集之间的连接性和自我修复源系统中不正确数据的能力是创建干净版本真相的基本要求。如今，用于大多数常见数据源的现成数据连接器为企业提供了一条简单的入门途径。除了“平面”数据，考虑它所在的应用程序逻辑。采购订单列表仅仅是采购订单列表。订单类型和下游请求对于理解请求的相对重要性更为重要：它是补充库存水平的一部分，还是已经延迟启用制造订单的原材料？设计连接器和可视化层之外的解决方案对于实现数据驱动的决策至关重要。

提高流程自动化：企业必须敏捷并“事半功倍”。这需要强调寻找消除低效率的方法，因此流程自动化的吸引力 - 使用技术来自动化可重复的日常任务。例如，通过机器人流程自动化 (RPA)，公司有机会利用人工智能，机器学习 (ML),和其他工作流技术，以增加能力受限的劳动力以提高生产力。例如，在采购部门，最常见的重复性任务包括：物料主数据创建、应付账款和财务会计中的总账过账。

加强自助分析和能力：在我们当前的商业环境中，自助服务的趋势已经加速。自助服务渠道和平台使员工、客户和合作伙伴能够在不依赖 IT 或业务支持的情况下获得所需的东西。我们见证了数字前台运营的重要性，例如电子商务和客户服务应用程序，以使品牌能够保持联系并为客户提供服务。这些数字渠道产生了大量的客户交互数据，这需要为企业采用正确且易于使用的工具来更快地访问数据并收集有关客户及其行为的见解。

时事强调需要速度和创新来扩展思维——这需要通过高质量的分析利用及时的数据进行关键决策。与其转移内部资源来构建自定义界面和解决方案，最佳的前进道路是与可信赖的合作伙伴合作，他们可以带来专业知识和软件来简化和简化数据流。为此，投资于正在进行的数字化转型之旅以成为数据驱动型企业的企业已经为新时代做好了准备。

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关键词：数字化转型 企业经营者 解决方案 数据分析 机器学习