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在快速演变的数字时代，企业面临着经济不确定性和衰退压力的双重挑战。为了保持竞争力，公司不仅需要紧跟最新的趋势和战略，还必须关注并抓住近期的战术机会来推动价值增长。对于IT和数据管理人员而言，现在是测试和强化数字基础能力的绝佳时机。本文旨在重新阐述一篇关于构建强大数字战略基础的文章，聚焦于五个关键因素：持续的数字化、流程探索、人与数字的合作、战略情景化以及优化数据流。
1.持续的数字化
在数字化转型的征途中，许多企业可能误认为已完成模拟数据的数字版本创建。然而，真正的挑战在于持续地将非结构化信息转换为结构化数据。为此，企业应充分利用人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术。结构化数据是机器学习和预测分析的基础，能为企业带来竞争优势。数字化转型不应是一次性项目，而应成为企业的一项持续努力。
2.流程探索
为了持续改进和自动化业务流程，企业需要深入了解这些流程的执行情况以及与人和系统的互动方式。流程发现（或任务挖掘）在此过程中扮演着关键角色，它涉及创建人类工作活动的数字化版本。通过流程发现，企业可以识别瓶颈、简化工作流程，并确定自动化的机会。尽管影子IT的存在和数据访问限制可能带来挑战，但理解业务流程是改善它们的前提。
3.人与数字的合作
随着人工智能和机器学习技术的发展，机器人流程自动化（RPA）等“数字工人”已在多个领域展现出巨大潜力。在办公室环境中，这些数字工人可以执行重复性任务，如结账、报价、收款和客户互动，从而减轻人类员工的工作负担并提高效率和准确性。然而，重要的是要确保这些数字工人在人类员工的监督和必要干预下工作，以实现人与数字的最佳协作。
4.战略情景化
为了充分发挥智能自动化的优势，企业需要确保拥有正确的数据，并通过持续的数字化和流程发现工作来利用这些数据实现情境智能。此外，当企业在内部和跨组织整合相关系统时，这种智能将变得更加有价值。然而，业务和技术之间的治理问题可能构成挑战。企业需要转变思维，将数据视为提供最大价值的资源，并与“数字工人”分享政策和决策。
5.优化数据流和协作
数据延迟是影响企业不同流程（如供应链、市场和销售）的关键因素之一。为了确保信息在部门和外部合作伙伴之间有效传输，企业需要解决数据延迟问题并鼓励协作。为此，采用能够实现无缝信息交流的共享词汇变得至关重要。同时，企业需要评估哪些任务、责任或选择对几乎实时的数据敏感，并相应地分配资源。优化数据流不仅可以提高效率，还可以增强企业的整体竞争力。
结语
数字战略的成功实施需要企业综合考虑以上五个关键因素。尽管数字化转型不可能一蹴而就，但通过采取中间行动并关注增加价值和节约成本的结果，企业可以在当前的经济低迷时期保持竞争力。数据的数字化和组织化是其他一切工作的基础，而流程发现、人与数字的合作、战略情景化以及优化数据流则是推动企业向行业前沿迈进的关键步骤。
