我们都知道，数据是经营企业必不可少的资源。企业必须加以利用数据，并将其转化为洞察力和竞争优势。

企业部署数据驱动方法当然是明智之举，尤其是现在，因为人工智能、云计算和自动化等技术需要可靠的数据策略才能有效工作。

但是从哪里开始呢?很多企业不确定，尤其是因为数据量巨大且不断扩大。根据世界经济论坛的数据显示，到2025年，每天将创建463 EB的数据，相当于近2.13亿张DVD。到那个时候，寻找正确数据就像是大海里捞针，这些数据分散在企业内部和外部。

面对这种情况，企业需要制定战略以应对。这里有四个注意事项需要牢记。

投资于数据驱动伙伴关系

与分析专家保持联系，制定行业领先的增强智能战略。合作伙伴关系可以增加人才的获取途径，尤其是整合技术和行业专业技能的合作伙伴关系，并创造一种以行业为主导的增强智能文化。

人类专业技能和机器力量之间的平衡至关重要。当整合这些元素时，它们可以解决一些最具挑战性的业务问题，并改变员工和客户的体验。

Genpact是一家位于纽约的专业服务公司，该公司曾与一家全球医疗公司合作，这家医疗公司必须管理大量不同数据，使他们难以分析销售业绩、竞争对手活动和客户行为。该公司的分析师花费80%以上的时间来提取和清理数据用于报告，几乎没有时间将这些数据转化为洞察力。他们经常不得不依赖手动电子表格，这会导致不准确。通过与Genpact合作，Genpact为这个客户的商业团队开发了自助式分析，以便他们能够对日常活动产生自己的见解。

他们实现的众多好处之一是，员工生产力提高了98%。

诊断和改进过时的流程

为数据驱动决策的可持续未来奠定基础。

数据驱动转型不仅仅是将数字技术应用于过时的流程。企业必须识别和改造这些流程。例如，如果全球零售商的发票流程缓慢而繁琐，有些人可能会建议引入自动化技术以提高速度和数量。更有可能的是，在部署自动化之前需要解决流程中的问题。

在这种情况下，自动化会产生更多的问题，超过它解决的问题。 识别低效流程的一种极好方法是流程挖掘，它使用算法分析来自底层系统的数据，以识别流程中的问题。如果应用得当，它本质上会创建运营的数字孪生，突出显示运行良好的流程和需要改进的流程。

但要达到这种洞察力水平，企业需要增强智能，在这种情况下，将人类判断应用于流程挖掘。

与Genpact合作的一家金融服务公司希望缩短批准商业贷款所需的时间。该公司希望确定审批延迟的位置、原因，并最终制定行动计划以缩短审批时间。

通过流程挖掘，Genpact创建了一个数字孪生体，可以识别整个流程中的等待时间和瓶颈，量化返工和异常，并识别影响审批时间的因素。基于这些见解，该公司能够采取措施，例如简化文件收集和调整工作时间，将审批时间从13天缩短到两天。

利用云计算的力量

大规模整理、处理和分析数据。云技术通过分析大量数据来支持数字化转型。围绕云构建的可靠战略允许企业收集和分析外部和第三方数据以及内部数据。

这样做后，企业的能力可以成倍地扩展。云技术可以在幕后优化数据和分析，创造强大的客户体验，例如Netflix、亚马逊和Spotify每天根据用户偏好调整算法。

此外，云计算还可以帮助解决很多其他类型的困难问题。例如，一家医疗保健解决方案公司需要简化对财务和供应链数据的监督，以缩短报告时间、标准化绩效指标并改进决策。

该公司利用基于云的数据参与平台协调不同系统之间的数据。他们得到的结果是单个仪表板，让员工可以访问预测性金融和供应链见解。

应用行业特定的专业技能

高效和符合道德的数据管理变得越来越重要，特别是受到高度监管的行业，例如金融服务业等。企业意识到他们必须解决安全性、合规性和潜在的数据偏差问题。

这项工作需要跨业务职能协调一致。这意味着为数据制定明确的策略、确保道德使用和法规合规性。

例如，一家需要符合风险要求的金融服务公司可能会部署数据自动化功能来改进其数据管理和报告系统。这些产品可有效地标准化数据分类、识别潜在错误并提高报告质量，同时降低企业的风险和间接成本。

总之，这四种数字化转型战略需要整合流程、技术和人才，这正是利用数据和转变任何业务所需的整合。