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。


在搞数字化转型过程中遇到了哪些困难以及有什么好的解决思路?-来也科技在搞数字化转型过程中遇到了哪些困难以及有什么好的解决思路?-来也科技



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。