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：
“数据孤岛”制约数据要素价值开发利用；
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。
由此可见，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。
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。
虽然RPA可以提升效率和生产力，但不具备思考能力，只适用于具有一定标准化、规则化的流程。
在企业数字化转型中，RPA更多是充当接受指令的角色，而AI则为RPA增加了决策功能。
与AI结合的RPA，具有从经验中学习的能力，可通过NLP（自然语言学习）、OCR（光学字符识别）、ML（机器学习）等AI技术，拓展机器人的工作范围，在读取非结构化数据、做决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更具优势。
