眼下，数字化转型已成为一股企业发展的新热潮。
很多企业在数字化方面付出了诸多的精力和投资，但他们最终还是不得不面对“数字落伍”的焦虑。
因为数字化转型远没有尽头。
科技发展日新月异，时代变革不断加剧，我们不知道明天将会发生什么，将会出现什么新技术。
所以，数字化转型将是一个持续的过程。其可以有阶段性的“完成”，但不应该是终点站。
持续的转型，将会产生大量的数据。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，形成数据孤岛。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。
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%)。
在数字化转型环境中，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。
随着科技的发展，作为“虚拟员工”的RPA，正成为企业数字化转型的好帮手。
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。
