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：

1. 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
2. 机器人流程自动化 (RPA)：自动执行耗时的手动任务
3. 工作流引擎：自动执行数字化工作流
4. 运营决策管理：分析、自动执行并治理基于规则的业务决策
5. 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
6. 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：

1. 企业可观测性：改进应用程序性能监控并加速 CI/CD 管道
2. 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
3. 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。