什么是数字化转型？
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。
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) 的面世，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。
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。
1、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。
2、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。
3、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。
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
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。
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。
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