企业数字化转型是不可逆转的趋势,数据治理更是一个持续且长久的过程。

当前,中国正在向信息社会迈进,数字经济展现出强大的发展韧性,数据对经济增长的促进作用凸显。

国家工业信息安全发展研究中心日前发布的《2020-2021年度数字经济形势分析》指出,数字经济将保持快速、持续、健康发展,成为未来经济发展“主形态”,我国作为全球数字经济第二大国,有望实现增速领跑。

与此同时,数字经济发展过程中仍存在不少问题与挑战:

1)“数据孤岛”制约数据要素价值开发利用;

2)工业互联网面临的行业复杂性掣肘,突破仍需时日,应用场景不成熟、传统工业企业数字化基础薄弱、中小企业积极性不高等问题仍需破解。

数据决定企业未来

数字化转型是企业高质量发展的重要引擎,转型的核心是对数据价值的充分挖掘和运用,以创造新的生产力。技术层面具体体现为企业数据平台的建立、数据采集,分析,挖掘和智能场景的拓展。

在变幻莫测的市场环境下,重视数据化管理,通过数据进行技术和业务创新,已得到越来越多企业的认可。

为了实时了解经营状况,从数据中挖掘新的商业价值,企业首先要收集大量数据。在一些重要节点,运营节奏可能会提升到周级、天级、甚至实时。

企业员工为此需要制作大量数据报表,从不同系统中进行数据的复制和迁移,再对其进行归档管理和分析,最终使数据为业务赋能。

随着企业数字化转型的逐渐深入,数据在企业发展中的地位显著提高,大数据中心成了海量信息时代的诺亚方舟。

数字化转型面临困境

企业每时每刻都在生产大量数据。然而,庞大的数据量也给企业带来了棘手的难题。

企业内部多个业务平台、软件系统间往往存在数据壁垒。员工不得不往返于多个系统平台搬运、处理各种数据。因此,跨部门获取数据信息也相对滞后。

而数据搬运本身并不创造额外价值,员工手动操作耗时费力,且难免会有失误和疏漏。大量简单重复的数据录入占据了企业宝贵的人力资源,压缩了员工数据分析的时间,还可能导致数据信息挖掘不彻底。

此外,为了数据美观,员工制造假数据的情况也时有发生。一旦不实数据日积月累,企业将很难掌握实际的经营生产状况。

分析机构BARC曾对全球378家公司进行了调查。96% 的受访企业认为,数据治理已经不可或缺,而且未来将继续在企业中发挥核心作用。调查还显示,企业制定数据治理计划的主要驱动因素是合规性(64%)、更有效地使用数据(54%),以及与业务相关的内部和外部数据的不断增加(54%)。

然而,数据治理必须跟踪跨多个平台的数据访问和使用情况,并减轻数据使用不当造成的风险。

在大数据环境中,验证数据源并确保数据质量和数据完整性是一个巨大的挑战。此外,如何将数据处理效率最大化、保证数据可靠性与安全性也更具难度。

面对数据洪流,单靠人工手动治理数据,很难支撑企业数字化转型的重任。一旦产生大量的“劣质”数据,这些数据的存在可能会给企业带来更大的风险、更高的管理成本、更低的工作效率。

实施RPA正当时

随着科技的发展,作为“虚拟员工”的RPA,为解决企业数据难题提供了新的方案。

RPA可模拟人在电脑上不同系统间的操作行为,代替人工自动收集数据。非侵入式的设计,使得RPA在不改变企业原有IT及自动化系统处理逻辑的情况下,代替人工完成原来需要大量人力才能处理的数据量,并将对企业现有系统的影响降到最小。

RPA不仅可简化操作流程,提高数据处理效率和准确度,还可有效避免人为失误,规避业务流程中数据被人为篡改的风险,让数据治理更高效。

此外,企业部署RPA的门槛和成本相对较低,投资回报率却较高。

因此,RPA可满足企业数字化发展的需求,提高企业各部门的数据利用率,使企业管理者更有针对性地制定策略,将数据价值转化为实际的业务价值,在复杂多变的市场竞争中保持优势。