在本文中，我們將探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何為工程師和其他學科提高信息的商業(yè)價值，我們將比較工程師和經(jīng)理在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后如何尋求業(yè)務價值，顯示出后者對具體數(shù)據(jù)的重視帶來的成果。

運營效率

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，指導決策的是高級工作人員的經(jīng)驗和非正式的機構(gòu)知識，而不是數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)運營效率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持自動化和流程優(yōu)化，持續(xù)提高運營效率和質(zhì)量。效率的成功依賴于簡化業(yè)務流程、減少人工任務和提高員工工作效率的信息。數(shù)字數(shù)據(jù)、改進的流程和更有能力的員工降低了運營成本并增加了業(yè)務價值。

戰(zhàn)略決策

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，戰(zhàn)略決策在很大程度上受到大趨勢、類似思維、個人直覺和人際關系的影響，有時會帶來災難性的結(jié)果。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為高管和決策者提供了做出戰(zhàn)略決策所需的工具和信息。對各種內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源的訪問、預測性分析和情景建模使企業(yè)能夠?qū)ξ磥碜龀雒髦堑倪x擇。

降低成本

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，降低成本有賴于個別工程師和中層管理人員的領導力和決心，以落實他們直接觀察到的機會。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析確定的見解采取行動，從而減少成本和浪費。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以降低與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理相關的成本，例如：

• 物理文檔存儲和檢索
• 易出錯的手動數(shù)據(jù)錄入
• 耗費精力的重復性管理和生產(chǎn)任務

總而言之，這些成本削減能夠：

• 從企業(yè)數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價值
• 應對競爭壓力，降低成本
• 提高銷售利潤率
• 釋放可再投資于更有利可圖的業(yè)務的資源

遠程工作支持

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，遠程工作提供的功能有限，易用性很差。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了工程師和其他學科的遠程工作和協(xié)作，這些功能在新冠肺炎大流行期間變得至關重要，現(xiàn)在是人們?nèi)粘Ｆ谕墓ぷ鲌鏊δ埽_保員工和合作伙伴無論身在何處都可以訪問信息，它們還可以提高災難恢復能力和業(yè)務彈性。

創(chuàng)新和新的商業(yè)模式

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，創(chuàng)新依賴于有根據(jù)的猜測以及昂貴的物理模型和原型，推出新的商業(yè)模式和產(chǎn)品線通常是一項高風險的舉措。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以引領工程師發(fā)現(xiàn)新的收入來源、商業(yè)模式和降低風險的想法，它能夠使工程師試驗可靠的信息、新興技術和復雜的預測工具，從而促進創(chuàng)新。

供應鏈優(yōu)化

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，供應鏈管理基于高級員工的經(jīng)驗，并受到較長交付期的制約，應對中斷以盡量減少對貨物和部件流動的影響是困難和昂貴的。

在當今全球化的商業(yè)環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升信息在供應鏈管理中的價值。關于庫存、產(chǎn)品需求預測和物流狀態(tài)的實時數(shù)據(jù)可以帶來更高效的供應鏈，這通過最大限度地減少延誤和缺貨情況，降低了成本并提高了客戶滿意度。在一次重大的顛覆中，數(shù)字數(shù)據(jù)通過對替代行動方案的影響進行建模，使供應鏈能夠更好地做出反應。

客戶反饋分析

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，客戶反饋分析僅限于從調(diào)查、直接觀察和企業(yè)令客戶失望的事件中學習。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)更有效地收集、分析客戶反饋并采取行動。客戶投訴、產(chǎn)品退貨、情緒分析和社交媒體監(jiān)控提供了對客戶意見的洞察，分析這些信息使公司能夠調(diào)整和改進他們的產(chǎn)品和服務。

業(yè)務敏捷性

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，業(yè)務敏捷性是有限的。大多數(shù)情況下，商業(yè)環(huán)境的變化或內(nèi)部危機導致破產(chǎn)或被迫出售企業(yè)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)更加靈活，適應能力更強。在更好的信息支持下，企業(yè)可以更快地響應：

• 市場變化
• 轉(zhuǎn)變消費者偏好
• 新技術機遇
• 經(jīng)濟趨勢
• 意外中斷

獲取高價值信息的前提條件

要實現(xiàn)數(shù)字信息的業(yè)務價值，企業(yè)需要實施工程師可以支持的以下信息基礎設施元素。

數(shù)據(jù)集中化和可訪問性

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，數(shù)據(jù)很難訪問，它分散在文件歸檔系統(tǒng)、記錄管理系統(tǒng)和多個特定于應用程序的數(shù)據(jù)孤島中，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，包括工程師在內(nèi)的高管主要根據(jù)經(jīng)驗和直覺做出決定。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要訪問不同的數(shù)據(jù)源或?qū)⑦@些數(shù)據(jù)遷移到一個集中的存儲庫，如可能托管在云中的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)倉庫，這種集中化極大地增強了數(shù)據(jù)可訪問性，使授權工程師能夠快速可靠地檢索信息以進行分析和決策。

高級分析和機器學習

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，數(shù)據(jù)分析雖然有幫助，但受到以下限制：

• 可用數(shù)字數(shù)據(jù)數(shù)量不多
• 軟件可以分析的數(shù)據(jù)深度和廣度有限
• 高昂的成本和稀缺的計算資源

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為實施高級分析、GenAI和ML模型鋪平了道路，這些技術可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和洞察力，促進預測性和規(guī)范性分析，企業(yè)可以做出明智的決策、優(yōu)化流程并發(fā)現(xiàn)新的機會，最終增加其信息資產(chǎn)的價值。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，企業(yè)對數(shù)據(jù)質(zhì)量的關注太少，因此，許多數(shù)據(jù)分析工作之前都有重要的數(shù)據(jù)清理項目，即使在那時，人們對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的建議的信心也不高。

通過更好的數(shù)據(jù)清理和集成工具，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高信息的質(zhì)量和準確性，冗余、誤導和錯誤的數(shù)據(jù)可以自動更正或刪除，確保決策基于可靠和干凈的數(shù)據(jù)。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性有賴于企業(yè)采用數(shù)據(jù)管理流程，強調(diào)將準確性和完整性作為所有業(yè)務流程的常規(guī)部分。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化是不可行的，太昂貴或不被認為是有價值的。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化明顯體現(xiàn)在員工的集體行為和價值觀上，他們例行公事地練習并鼓勵使用數(shù)據(jù)來提高業(yè)務績效，他們拒絕在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前普遍存在的預感、直覺、即興發(fā)揮和當月風味。強大的數(shù)據(jù)和分析文化優(yōu)先考慮：

• 注重以客戶為中心
• 堅持不懈地衡量關鍵績效指標以實現(xiàn)持續(xù)改進
• 協(xié)作和基于共識的工作
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定

數(shù)據(jù)素養(yǎng)

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，數(shù)據(jù)素養(yǎng)很少受到關注。

數(shù)據(jù)素養(yǎng)是理解和交流數(shù)據(jù)以及從數(shù)據(jù)中得出的見解的能力。企業(yè)通過由實踐經(jīng)驗支持的正式培訓計劃來提高員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，各企業(yè)通過在準備建議時強調(diào)數(shù)據(jù)分析來加強數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升信息業(yè)務價值的強大推動力。