数据、AI 与自动化如何变革企业
当今的数据领导者被期望使组织运行更高效、提升业务价值并促进创新。他们的角色已从向管理层提供商业智能，扩展到确保高质量数据在全企业范围内可访问且有用。换言之，他们必须确保数据战略与业务战略保持一致。唯有在此基础上，数据领导者才能培育数据驱动文化，使整个组织能够利用自动化和 AI 技术来提升投资回报率。这些领域能从成本节约、收入增长到开辟新商机等方面变革企业。
收集、组织、管理和存储数据是一项复杂挑战。适合目标的 数据架构 是有效数据驱动组织的基石。在业务需求的驱动下，它确立了数据从收集到处理再到消费的整个生态系统中如何流动。基于云的现代数据架构支持高可用性、可扩展性和可移植性；智能工作流、分析和实时集成；以及通过标准 API 连接旧版应用程序。数据架构的选择会对组织的收入和效率产生巨大影响，而决策错误的代价可能非常高昂。
合适的数据架构能让组织在成本与简易性之间取得平衡，降低数据存储开支，同时让数据科学家和业务部门用户能轻松获取可信数据。它有助于消除数据孤岛，整合企业系统与应用程序的复杂组合，从而充分利用现有及计划中的投资。为提高 AI 与自动化投资回报率，组织应考虑通过 AI 治理来管理组织 AI 使用的自动化流程、方法论及工具。
您可以借助数据和自动化及 AI 技术实现组织的全面数字化。挑战在于如何统筹整合并在各业务部门和 IT 领域实施。
针对业务部门职能，以下五项关键能力值得关注：
- 流程挖掘：在投资实施前确定最适合自动化的流程并扩展自动化计划
- 机器人流程自动化 (RPA)：自动执行耗时的手动任务
- 工作流引擎：自动执行数字化工作流
- 运营决策管理：分析、自动执行并治理基于规则的业务决策
- 内容管理：管理企业运营和决策支持所需且日益增长的海量企业内容
- 文档处理：读取文档、提取数据，并对数据进行精炼和存储以供使用
着眼于 IT 数字化，以下三个能力领域需要评估：
- 企业可观测性：改进应用程序性能监控并加速 CI/CD 管道
- 应用程序资源管理：主动为应用程序提供最有效的计算、存储及网络资源
- AI：主动识别 IT 环境中的潜在风险或中断预警信号
但流程与人员不容忽视。若未能将 AI 恰当融入组织的核心流程，则可能无法产生实质影响。您应考虑将 AI 融入供应链采购、市场营销、销售及财务流程，并相应调整流程。由于流程由人员执行， 数据素养 对数据驱动型组织至关重要，使其既能利用又能质疑 AI 系统提供的洞察。如果数据使用者不认同或不理解如何解读其可选方案，他们可能不会遵循流程。当考虑到这对培养数据与 AI 伦理文化及遵守数据隐私标准可能产生的影响时，这可能构成极高风险。
构建数据驱动型组织是一项跨越 IT、领导层及业务部门职能的多维度任务。但其回报显而易见。它为企业级自动化和 IT 构建了基础。它能使组织在快速识别降本增效机遇方面获得竞争优势，甚至可解锁全新商业模式。
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