人們可能需要在數小時內響應由社交媒體帖子引起的激增需求，或者企業可能需要快速開發新產品以跟上客戶的最新趨勢。企業開展數字化轉型的目標是真正轉變業務，并實現滿足業務需求所需的靈活性。
需要避免的三個數字化轉型錯誤
如果企業想要實現敏捷和創新的業務，應該避免以下三個常見問題。
(1)數據模型不規范
典型的企業包括營銷、運營、財務和采購等多個部門，這些部門之間的決策過程可能是漫長而復雜的。
經驗豐富的員工可以處理復雜的流程，但這是大規模發展業務的瓶頸。人們已經看到，即使是精通技術的企業也依賴Excel和電子郵件來傳輸和人工處理數據，而且每個部門通常使用不同的數據格式。因此，協調這些過程既漫長又困難。
為了緩解這種情況，需要整合企業各個部門的數據，規范數據模型，以保持跨部門查詢和調整的一致性。這是不同系統使用相同語言的基礎。
(2)系統是孤立的
許多企業使用標準系統來管理他們的工作流程。然而，這些系統仍然是孤立的。沒有供每個人做出決策和實時更改的中央數據存儲庫。
標準化的模塊化產品根本無法快速響應當今的市場需求。與其相反，企業從其孤立系統和功能開始，提取業務邏輯，并將它們變成共享服務，以便在業務部門中使用它們。
其中一個有效的方法大約是70%:30%的模型——70%是企業應用于所有不同業務部門的相同產品化數據和人工智能功能;30%是定制的算法，經過微調以滿足特定單元的各種需求。
(3)決策過程不是實時的
如果企業的集成系統和數據模型沒有轉變為更快的決策流程，那么其數字化轉型工作并沒有真正發揮其作用。
企業讓其決策過程更加敏捷至少涉及兩個步驟：首先，采用計算和人工智能模塊代替人工和重復的過程。一旦將各部門數據統一起來，就可以為所有相關的業務功能建立數學模型，并開發相應的算法模塊。
其次，實現實時通信程序。它們應該包括有效的辦公自動化，以便團隊成員上傳數據、批準或拒絕規劃決策，并通過個人電腦或移動設備通知其他利益相關者。
這可以在整個供應鏈中進行細粒度的成本分析，并方便銷售和財務部門制定定價和銷售策略。其目標是讓算法自動生成決策以供工作人員進行微調，從而將決策速度從幾周提高到幾分鐘。
快速現實檢查：企業的不同系統是否使用相同的數據?它們是相互關聯的嗎?企業是否能夠利用集成的系統和數據做出實時決策?如果對這些問題的回答是肯定的，那么就會為成功、敏捷的業務做好準備。
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