数据在企业数字化转型中扮演什么角色？

数字化转型是利用数字技术创造全新或更先进的业务流程、产品或服务的过程。这可以通过大数据、云计算、移动技术和物联网 (IoT) 来实现。

插图照片。

大数据在数字化转型计划中发挥着越来越重要的作用。大数据是指结构化、非结构化或半结构化的海量数据。它既可以来自企业内部，例如企业资源规划 (ERP) 和客户关系管理 (CRM) 系统，也可以来自外部，例如社交媒体帖子和网站点击流数据。

以下是组织或企业必须进行数字化转型的一些原因，以及数据在这些组织或企业的数字化转型过程中扮演的角色。

数据帮助企业创造新产品

构建新的数字产品的最大挑战之一是没有放之四海而皆准的解决方案。这对开发者和企业来说都是一个挑战，因为他们需要不断适应并愿意尝试新产品。

数据被视为企业发现新机遇、创新产品和服务的有力工具。在数字时代，数据可以用来了解消费者的行为和趋势。

此外，数据还可以帮助组织和企业识别哪些产品受欢迎，以及哪些市场对这些新产品具有潜力。它还能帮助企业了解消费者对每种产品的偏好，并确定需要改进和提升的领域。通过了解消费者行为，企业可以确保自己始终处于产品创新的前沿，以满足不断变化的市场需求。

数据有助于改善客户体验

客户服务是任何企业的重要组成部分，但也可能是最难的环节之一。每位客户都是独一无二的，他们都有自己的需求和偏好。满足所有这些不同的客户需求可能是一项艰巨的任务，尤其对于规模较大的企业而言。

此外，顾客往往更容易记住不好的体验，而不是好的体验，所以即使是一个小错误也可能对企业造成很大的影响。因此，提供良好的客户服务是企业始终关注的问题。

对于任何想要保持竞争力的企业来说，了解客户心理都至关重要。过去，这种理解主要基于定性数据，例如调查和客户服务互动。

然而，随着数据分析的出现，企业现在可以获得大量定量数据，可以用来更好地了解客户的需求和愿望。

通过分析客户关系管理系统中的客户查询数据、在线评论、社交媒体帖子和网站使用数据，企业可以构建数字解决方案来帮助他们获取反馈并更好地了解客户需求。

这些数据还可以用来改善客户服务响应时间，开发新的数据和数字产品和服务，以及解决其他可能导致客户不满的问题。因此，数据分析在理解客户情绪和确保企业能够最好地满足客户需求方面发挥着至关重要的作用。

数据有助于推动业务流程自动化

业务流程自动化 (BPA) 是指利用技术将通常由员工手动处理的重复性日常业务流程自动化。业务流程自动化使企业能够构建、管理和优化工作流程，从而提高效率和生产力。

BPA 的目标是减少或消除手动工作、最大限度地减少错误并优化业务绩效。

企业面临的最大挑战之一是决定哪些流程先自动化，哪些流程稍后再自动化。此外，流程自动化有时会比预期更加复杂和耗时。此外，即使自动化效率更高，一些企业可能仍难以放弃手动流程。

另一个相关的挑战是，不同企业的业务流程可能存在很大差异，因此很难找到适合特定企业需求的完美软件。

然而，这些挑战可以通过数据和数据分析来解决。通过分析历史数据，企业可以识别可用于自动化某些流程的模式和趋势。这不仅节省时间和金钱，还能让企业专注于更重要的任务。

数据可以帮助识别耗时、耗资源或容易出错的业务流程。例如，如果企业发现某项特定任务每天都在同一时间执行，他们就可以使用计划任务管理器自动执行该任务。

企业还可以利用数据和数据分析来确定哪些任务最常执行，哪些任务最耗时。然后，这些信息可以用来确定哪些流程应该优先实现自动化。

企业可以使用数据驱动的关键绩效指标 (KPI) 来衡量 BPA 计划的成功，并根据需要进行改进。以这种方式利用数据和分析的企业可以从业务流程自动化中获得显著收益。

数据有助于加强与业务伙伴的协作

不同的企业通常具有不同的文化、流程和操作系统，这使得企业之间难以有效合作。

此外，商业伙伴之间可能存在不同的目标和经营方向，这可能导致合作关系中出现冲突和分歧。尤其是获取不正确的信息会导致双方产生误解，并可能导致失去合作机会。

依靠数据和数据分析可以帮助企业协作，识别发展趋势并制定策略，以最有效地与业务伙伴合作。

数据分析还可以帮助企业评估不同沟通渠道对业务伙伴关系的影响。这些信息可以用来确定哪些渠道对合作最有效。例如，依靠数据分析可以帮助企业识别有助于合同谈判或定价的趋势，从而节省成本并提高产品质量。

数据分析还可用于跟踪供应商绩效并优化供应链运营。这有助于企业了解其供应商的绩效并选择最佳供应商。此外，数据分析还能帮助企业跟踪其渠道合作伙伴的绩效，并确定他们需要支持的领域。

简而言之，数据和数据分析对于数字化转型至关重要，并且在业务的其他方面也发挥着至关重要的作用。通过有效利用数据，企业可以构建创新产品，从而改善客户体验，实现业务流程自动化以提高效率，并与合作伙伴更有效地协作和沟通。