查看原文
其他

SAP:什么是数字化转型?

数据学堂 2022-11-08
数字化转型不仅是一种技术转型,还是一种文化和业务转型,通过彻底重构客户体验、业务模式和运营,采用全新的方式交付价值、创造收入并提高效率。

在第一次工业革命中,蒸汽机作为一项颠覆性技术改变了世界;第二次工业革命是由装配线技术驱动;第三次工业革命是由计算机技术驱动。如今,我们正在经历以数字技术为主导的第四次工业革命。人工智能、机器学习、物联网、高级分析、机器人技术等智能化数字技术将彻底改变我们的工作方式、业务运营方式以及企业与客户和世界的交互方式。 
 
现代数字化转型利用了现有的业务流程和系统,并集成了专为各个企业的独特需求和目标而打造的数字技术堆栈。对企业来说,数字化转型是一种业务转型,始于有效的沟通,同时还要有明确的目标、强大的领导力和可靠的变更管理战略。


01 数字化转型的发展


在数字经济时代来临之前,文档和图片都是手动制作,以纸质形式共享。因此,企业产生的数据量非常少。随着电子邮件和文字处理技术的兴起,以及万维网 (World Wide Web) 的面试,数据量开始迅速增长。数字化进程全面拉开帷幕。为顺应这种趋势,科技行业竞相扩大系统内存,加快数据处理速度,创建越来越实用且适用的软硬件解决方案,由此,现代数字化企业开始兴起。
 

如今,智能商务技术不仅能够自动运行整个企业内的所有流程和设备,还能随时提供强有力的分析和实时洞察,帮助你以最佳方式优化和改进流程。


纵观企业数字化发展历程,主要经历了以下3个阶段:



数字化转换:信息和文档从模拟形式转化成数字形式。


数字化升级:数字技术集成到现有业务流程中。


数字化转型:数字化转型是一项企业级计划,旨在将智能技术集成到所有业务领域,从而实现更出色的成果,并优化绩效和业务流程。

02 数字化转型的核心技术


智能技术既可以与其他技术相互集成,也支持与企业现有流程之间的集成。 新的设备、模块或应用可以逐步集成到技术堆栈当中,成为整个业务网络的一部分。如果业务模式发生变更,或出现某种意外风险或机会,智能网络可以自动进行调整,实时对其作出响应,并利用预测性分析技术快速进行预测。


现代 ERP 和数据库技术
卓越的 ERP 云解决方案采用内存数据库技术,具有高度的适应性和扩展性。这一点非常重要,因为从根本上来说,ERP 云系统就是数字化业务转型背后的“主脑”。ERP 系统能够管理企业运营涉及的所有核心流程(如财务、HR、制造和供应链流程),并将其整合到单一系统中。借助人工智能技术的支持,现代 ERP 系统不仅能够管理和处理大数据,还能够分析大数据并从中学习。

高级分析
要创造价值,就必须充分利用和理解数据。通过利用人工智能和机器学习算法,高级分析技术能够为企业提供深入、准确且切实可行的洞察和报告。企业还可以根据需要对数据分析的配置进行定制。这样,企业领导者就能够快速、果断地采取行动,抓住机遇,应对风险。

计算能力
随着物联网网络数据、视频流和社交媒体内容的激增,现代企业需要管理的数据集越来越多。为了管理这些不断增加的数据负载,企业需要扩大内存和提高计算能力。因此,他们越来越需要依靠云解决方案来实现这一点。

人工智能和机器学习解决方案
随着人工智能和机器学习的发展,大数据的规模越来越大。为了高效处理和充分利用大数据,企业必须采用先进的人工智能和机器学习技术。而要利用人工智能和机器学习技术来交付准确且有意义的结果,企业必须具备足够大的数据集来支持学习和分析流程。大数据、人工智能和商务分析协同工作是业务和数字化转型的核心,有助于推动预测性计划和响应式自动化。

物联网
物联网网络中的设备和机器能够发送和接收数字数据。通过分析机器工作日志和维护报表,企业可以提升机器性能和效率。人工智能驱动的业务系统可以持续分析这些信息,从中发现模式、趋势和相关性。随着机器学习应用从物联网数据中不断“学习”,这些洞察有助于推动预测性维护和自动化工作流,不断提高效率和生产力。

机器人与机器人流程自动化 (RPA)
机器人和 RPA 都使用自动化流程来完成重复性任务或预编程的任务。机器人设备主要通过移动机械部件来执行特定的体力工作。RPA 流程同样是经过编程并且实现了自动化,但是它们是一种软件流程而非物理设备,而且执行的任务属于管理性质。

03 数字化转型战略的三大步骤


企业实现数字化转型战略主要有以下三大步骤:


第一步:实现手动流程数字化

要实现数字化,企业必须将智能技术集成到现有业务流程中。首先,企业必须将模拟凭证和资产转换为数字数据,然后寻找优化流程的方法。例如,要将现有设备和机器集成到物联网网络中,企业必须安装网关设备和传感器。其他设备(如虚拟现实可穿戴设备)也可以用于增强人工流程,例如客户服务和库存管理。


这样做的一个目的就是要确保企业运行的 ERP 系统和计划系统能够有效执行未来的工作任务。理想的 ERP 解决方案是由人工智能和机器学习驱动,并基于快速、可扩展的内存数据库运行,进而简化后续步骤。


第二步:融入智能技术
人工智能、机器学习和高级分析等技术支持精密的数据分析、实时自动化和复杂的学习算法。不过,这不仅仅关乎技术层面。为了充分利用洞察和相关功能,企业还必须制定技能提升和再培训战略,确保他们的团队能够充分利用这些智能技术,为他们的角色和工作流带来最大的价值。

第三步:管理文化变革
《哈佛商业评论》的一项最新调查发现,63% 的高管将文化挑战列为数字化转型工作的最大障碍。只有企业接受变革可能非常困难这一事实时,企业的转型项目才有可能大获成功。长期以来,人们习惯了以某种方式行事和看待事物。他们需要获得相应的支持,理解这些变化带来的潜在好处,同时调整好自己的工作流程和习惯,以充分利用这些变化。

03 数字化转型带来的好处


数字化转型整合了现代企业的各个层面和职能部门。利用智能技术,企业可以获得生存和发展所需的基本工具。
  • 提供深入洞察,支持实时决策:很多企业的绩效和投资回报评估流程往往较为滞后。当企业收集、处理和手动分析完数据,机会早已溜走了。借助现代 ERP 和高级分析技术,企业可以实时获取数据并定制强大的分析算法,在当下制定正确决策。

  • 提高效率和生产力:物联网设备和机器可以持续传输数据、机器工作日志和绩效报告。通过应用高级分析技术,这些数据可用于支持预测性维护,减少停机时间并提供洞察,从而提高工作流的效率和生产力。

  • 提升客户体验:客户希望企业按照他们喜欢的方式满足其需求。通过提供个性化体验和定制的服务计划,开展全渠道商务和支持实时数据访问,企业可以满足客户期望,同时发掘更多销售线索,并提高客户保留率和忠诚度。


提高韧性和灵活性是推动数字化转型的两个最重要的因素。

  • 提高韧性:提高韧性和灵活性是推动数字化转型的两个最重要的因素。2020 年,波士顿咨询公司 (BCG) 发布了一份报告,探讨了新冠疫情如何引起人们对当前运营缺陷的重视,以及企业如何比以往更积极地采用数字解决方案来提高韧性和灵活性。
  • 可持续性:通过实施数字化转型,企业能够获得所需的工具来帮助他们实现可持续发展目标。借助智能技术,企业可以从全球运营的各个方面捕获复杂的数据集,并加以分析。基于这些洞察,他们能够对原材料寻源、燃油效率、装运和物流等流程进行有效评估。利用强大的人工智能和现代商务系统,企业能够打造具有韧性和预测性的供应链和业务模型,并随着时间的推移不断提高其可持续性和透明度。


04 为数字化业务转型做好准备


在充满挑战的商业环境中,企业需要抓住每一个竞争优势,而且这些优势的数字化趋势越来越明显。 

2018 年,超过 89% 的企业高管采用了数字优先的业务政策。2020 年初,这一比例继续增长。然而,事实上,很多数字化转型项目都停滞不前。转型的挑战不在于技术,而在于策略。目标不一致和沟通不畅是导致企业转型进程缓慢的主要原因。


确定你的起点
审查现有系统和资产。哪些机器已经实现数字化?哪些机器需要物联网网关?你的 ERP 系统是现代化和可扩展的,还是仍然基于磁盘数据库内存运行?为了尽早启动项目,应该首先查找企业内部运营优先级高且转型路径最简单的流程。

确定优先级
在你跑完第一个街区之前,不要妄想跑马拉松。数字化转型的魅力在于,无需一次性完成。如同构件块一样,智能技术可升级、可扩展和可集成。咨询你的软件提供商,了解业务转型服务以及他们能够如何助你开启数字化转型之旅。


构建路线图
智能技术的一大优势在于其巨大的可扩展性及快速适应和重新配置的能力。卓越的转型路线图应能够助力企业提高敏捷性和实现业务增长,但企业首先需要制定若干可实现的宏伟目标。此外,企业需要将可靠的变更管理和迁移战略纳入计划中,因为数字化转型既是一场技术之旅,也是一场以人为本的旅程。这些都是重要的前期步骤。此外,企业还需要寻求专业人员的支持,因为他们了解企业的独特需求,能够帮助制定最合适的路线。  

做好团队准备工作
著名哲学家亨利·戴维·梭罗有一句名言:“万事万物没有变,是我们在变。”智能技术的应用有助于减少重复和繁琐的任务,提高员工敬业度,并支持协作。但这些收益实现的前提是得到所有人的全力支持,不要一味地向团队灌输各种信息。企业需要听取团队的建议和想法,公开回应他们的顾虑,给他们时间去改变,帮助团队适应,让他们准备好采用新技术。

05 数字化转型常见的五个问题


1、数字化转型的最大挑战是什么?

数字化转型既是业务转型项目,也是企业级的变更管理项目。数字化转型项目失败或停滞不前,很少是因为技术问题导致的,几乎总逃不开文化问题。在麦肯锡及其他来源的报告和文章中,我们了解到计划不周全、目标不一致以及战略不明确是企业转型受挫的主要原因。

2、企业内部通常是谁“负责”数字化转型项目?
Altimiter 研究团队在其发布的第五份“数字化转型状态”年度报告中指出,通常大部分情况下数字化转型都是由首席信息官和首席执行官共同负责。但是,由于数字化转型不再被视为一项专门的技术举措,因此企业开始更多地依赖内部业务流程专家来确保数字技术集成能为所有人带来最大收益。

3、我应该从哪些技术入手?
当然,这一点因企业而异,但对于大多数企业而言,采用基于内存数据库且由人工智能驱动的现代 ERP 是任何数字化企业的核心。ERP 系统相当于“主脑”,能够分析、引导和处理来自整个企业的所有数据和信息。

4、如何衡量数字化转型项目的投资回报率?
从简单的任务入手,选择对你的特定行业和组织最重要的一些关键指标,比如销售线索获取、制造生产力和预测性计划。对照这些标准方面确定你目前的水平,设定切合实际的目标,并在固定的时间点再次进行评估。

5、如何确定我的数字化转型路线图是否正确?
与过去的软件升级不同,数字化转型不是孤立的 IT 项目。数字化转型计划会影响企业的所有领域和职能,需要企业实施相应的技术和文化变革并且发挥韧性。在实施这类项目之前,企业最好先联系软件供应商,确保能够根据自身独特的业务需求,获得最理想、最合适的业务转型服务。


06 各行各业的数字化转型


无论客户是政府机构还是网购消费者,成功的企业都希望通过数字化转型,创造价值、提高客户忠诚度和保留率。

供应链、采购和制造
Gartner 在 2020 年 7 月发布的一份报告中指出,如果企业要发展和优化供应链,“他们必须采用创新技术,这些创新技术可能会颠覆供应链运营模式,并为他们带来竞争优势。”通过实现供应链和制造流程的数字化转型,企业可以获得从原材料到最终客户的集中视图。

服务行业和人力资源
在过去十年中,数字技术不断推动工作场所的变革。虚拟现实、聊天机器人和移动设备的应用使得入职流程日趋定制化。区块链可用于保护隐私和信息的准确性。机器学习可以帮助消除偏见,确保企业成为多元和包容文化的倡导者。

医疗卫生
在医疗卫生行业,数字技术的工作负载十分复杂。医学研究和诊断计划严重依赖人工智能和机器学习。外科和医疗设备对云计算和数据库技术的速度和准确性有很高的要求。病患护理和支持领域希望完善移动监控方案,让用户能够放心和自信地采用自助式移动技术。

银行业
2020 年 JD Power 报告指出:“可以肯定的是,我们已经到达了一个临界点,那些实施了正确的数字化战略的银行在采用率和满意度方面获得了巨大提升。”通过实施数字化转型,金融服务行业可以提供定制化和高度个性化的服务、更出色的移动功能,并支持免费远程访问更复杂的服务,例如财务计划和信用管理。

零售行业
数字化转型能够帮助零售行业实现物流网络的自动化和优化,从而打造个性化的交付服务并加快交付速度。与所有消费行业一样,不断增长的个性化服务需求也推动着零售行业的数字化创新。Epsilon 最近的一项研究表明,80% 的顾客更有可能选择提供个性化服务的零售商,这些个性化服务包括全天候聊天机器人、个性化产品建议、预测建议和流畅的全渠道移动商务。

汽车行业
汽车行业很早就采用了制造机器人和数字自动化技术。但是,作为全球竞争最激烈的行业之一,汽车行业许多最新的数字化创新成果都与客户服务和客户保留有关。个性化设置和驾驶员界面应用不仅能为驾驶员带来安全、愉悦的驾驶体验,还能为企业提供有价值的数据,帮助他们更精准地开发产品、开展营销活动和打造客户体验。

了解更多数字化转型的内容,欢迎点击阅读精华文章:


本文来源SAP
点击文末阅读原文,获取更多干货好文
如果读完本文有收获,欢迎转发分享,谢谢


<END>



大家都在看:
1、一文读懂DAMA数据治理工程师认证考试(内含福利)
2、数据治理实操指南3、企业大数据平台数据仓库架构建设思路
4、数据资产管理之多行业实施落地方法论
5、企业数据质量管理的核心要素和技术路线(PPT)6、数据人应该掌握哪些大数据管理技术?7
数据架构、数据模型、数据平台、数据管控总体设计方案(PPT)8网易数据指标体系建设实践
9、
数据治理连载漫画:什么是数据资产管理?
10、
安永:如何正确的理解数据中台、业务中台和技术中台?
11、
几种实时数仓架构设计思路
12、
企业级数据资产管理平台规划建设方案
13、8000字详解数据仓库建设中的数据建模方法14、如何制定数据治理目标和实施策略?15、企业数据资产盘点与数据标准梳理方法



数据学堂


欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存