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數字化轉型不再是問題,問題是你怎么選?!

責任編輯:editor005

作者:劉曉旭

2016-09-30 18:48:49

摘自:51CTO

企業往往不能做到實時洞察,很多企業成為事后諸葛亮,如何高效協作成為了企業數字化轉型的第一難題。企業想要真正做到數字化轉型,需要一套完整的數字化轉型方案,使企業充滿“活力”。

新技術的不斷出現,讓我們不得不面臨新的轉變。互聯網使得數據的流動和共享成為了可能,云計算技術的開發更是能夠全面進行數據分析。我們對數據對的處理不再僅僅是從海量的目標群中選擇樣本,進行因果分析。相對的,通過技術手段,我們可以對所有相關數據進行整理,深入挖掘數據之間的各種潛在關系,并獲得我們想要的精準的關聯結論。這就是大數據時代,數據成為了最有價值的存在,同時推動或倒逼各行各業的數字化轉型。如何激發企業的活力,快速實現數字化轉型

消除數據延遲 數字化轉型第一難題

很多企業在服務器、軟件、云解決方案等方面都做好了完全的準備,但往往還是因為應用數據獨立不能及時整合、部門之間的解決方案來不及實現同步等問題,導致運營效果不能及時反饋,但作為客戶往往更期望即時的效果可以獲得簡單并且直觀的體驗。

首先,企業中每個應用往往都擁有自己獨立的數據,每個應用的數據都先要做到應用自己的整合再進行后期應用間彼此數據的整合分析,在數據的收集和分析上企業浪費了很多的時間。

其次,在企業內部部門之間存在著,每個部門都有著各自部門問題的解決方案,但部門之間往往需要配合完成解決方案,從磨合到同步,解決方案往往缺乏及時性。

因此,企業往往不能做到實時洞察,很多企業成為事后諸葛亮,如何高效協作成為了企業數字化轉型的第一難題。

數字業務從附屬到中心 數字化轉型的第二難題

企業常常不會將數字業務視為中心,因為以往數字業務也不曾成為過中心。然而目前,企業的客戶、企業的產品、企業的業務運營,以及企業的競爭對手從本質上來看都已經數字化。

很多企業制定了數字戰略,但企業其實并不具備能力去執行這樣的戰略。以零碎的方式給現有業務附加數字渠道或數字方法遠遠不夠。

請不要再思考,如何制定單獨的數字戰略,而是去想想如何將你的企業戰略數字化。

積極擁抱數字化

為了實現實時運營,企業必須采用一套精確的數據模型,將已知的情況與過去的類似情況進行比較分析,從而快速得出結論,預測接下來最有可能發生的情況。過去,企業在這方面遇到的最大阻力就是缺乏數據,但是近十年來,數據量呈指數級增長,這個問題早已不復存在。

企業想積極擁抱數字化需要做到以下三個方面:即時:支持商業用戶基于實時洞察,在當下做出響應;智能:不僅實現自動化,還能提出預測性的建議;整合:不僅整合各部門數據,還能讓企業與全球互聯。

企業想要真正做到數字化轉型,需要一套完整的數字化轉型方案,使企業充滿“活力”。

企業的最佳選擇 – 激發活力,大道至簡

相比前五年,數字經濟在未來五年的變化將更顯著。今后,數字經濟將不僅擁有更多用戶(尤其是發展中國家的用戶)和移動用戶、隨時使用各種設備的用戶也將進一步增加,而且自動聯網設備的數量更是會大幅增加。

企業必須作出選擇。企業可以直面高度互聯在全球市場所帶來的挑戰,并像數字化專家一樣,通過提升自身能力和推動業務增長來獲取收益;也可以選擇追隨音樂和出版等行業的足跡,主動應對已被重塑的競爭環境,使企業擺脫已過時的業務模式的長期困擾。

圍繞數字化經濟的核心,SAP 將四大顛覆領域集成一體。通過將這四大領域連接至重新構想的數字化核心 — SAP HANA,企業可以獲得一個拓展未來業務的創新平臺。這個數字化核心就像一個中央樞紐,讓業務流程的各個部分彼此互聯,從而打造一家靈活、敏捷且充滿活力的數字化企業,讓企業適應不斷變化的經濟環境,并成為數字經濟時代的領導者。

SAP HANA能夠幫助打造“活力企業”,使企業數據及應用活力化實現端到端的解決方案上至董事會下至交付客戶,SAP HANA幫助企業消除數據延遲,無需數據聚合使企業運營一目了然,實現前所未有的迅捷,保持掌控力,并且最終化繁為簡。

SAP HANA打造至簡企業,充分賦權于人,徹底改變行業格局。SAP HANA幫助企業數字化轉型,支持企業預置型部署和云端部署,幫助企業打造數字核心系統,全方位的為企業描繪實時運營狀況、實現部門之間協調運作提供解決方案。通過實時動態的分析,預測客戶需求;通過一致的全渠道體驗,實時做出相應。從首次接觸客戶到最終成交,全程打造集成,端對端和以客戶為向導的體驗。

如何打通企業任督二脈?SAP全球副總裁、大中華區首席營銷官孫麗軍認為,企業需要化繁為簡,激發活力,才能駕馭時代變化。成為活力企業,企業就將具備動態響應變化的能力,也就是,在動態且持續變化的市場中學習和適應的能力。

總結

現在,對于企業最致命的問題是:企業無法跟上流程數字化的步伐。從短期來看,采用新的數字化技術確實成本很高。毫無疑問,為了準備用于存儲和分析的海量數據,企業必須投資軟硬件和雇傭合格的員工。此外,他們還必須部署新的數據源,開發數據模型,并創建和測試算法,以實施目前模擬的業務流程。但是,對于新技術,企業最好從關鍵用例開始小規模試用,快速獲得成功和高投資回報率,然后再逐步進行擴展,而不是為了發揮長遠的潛能,從失敗中吸取教訓。

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