在快速发展的数字环境中，公司必须跟上最新的趋势和战略以保持竞争力。然而，面对经济的不确定性和经济衰退的压力，关注近期的战术机会来推动价值也变得同样重要。对于那些从事IT和数据管理的人来说，没有比现在更好的时间来测试你的数字基础能力了。

对如何实现这一目标感到好奇？有五个关键因素构成了一个强大的数字战略的基础：持续的数字化、流程探索、人与数字的合作、战略背景化和优化数据流。潜心研究这些方面，发现它们如何能将你的组织推向行业的最前沿。

为持续数字化的成功奠定基础

在数字化转型的许多年里，你可能会认为我们都已经完成了模拟数据的数字版本的创建。但这并不只是这样。一个公司的各个利益相关者之间的常规流程和互动无休止地产生大量的非结构化信息。而正是这些信息需要尽可能有效地转换为结构化数据。公司应该利用他们掌握的所有工具来实现这一目标--人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）。

在一个现代企业中，数字化必须成为一项持续的努力。一旦结构化，数据就可以被操作、汇总和分析。结构化数据是机器学习和预测分析的基本组成部分，它可以导致许多行业的竞争优势。

获得对业务流程的洞察力以持续改进

每个企业都应该把实现持续改进和一切可能的自动化的目标作为优先事项。这可以通过企业了解他们的流程如何执行以及人们在任何时候与流程和系统的互动来实现。

为了获得这种洞察力，现在投资于流程发现变得很重要。流程发现，也被称为任务挖掘，涉及到在一个特定的设备上创建一个人类工人表达的数字化版本。有了这些数字化的数据，公司可以识别瓶颈，简化工作流程，并确定自动化的机会。

但鉴于影子IT的存在和对许多设备的有限访问，以及个人点击产生的大量数据，流程发现可能是困难的。如果像许多组织一样，你在这个领域有盲点，请记住，如果不解读流程，就很难改善它们。只有通过了解你的业务正在发生什么，你才能确定优化或自动化的机会。

用人与数字协作迎接工作的未来

有了正确的数据，你可以部署自动化脚本，减少人工流程的数量，加快工作速度，同时提高可靠性和准确性。在人工智能和机器学习（ML）的支持下，机器人流程自动化（RPA）在工厂和自动驾驶汽车中已经很先进了。但是，欢迎这些新的“数字工人”进入办公室如何？大流行期间浮现的劳动力短缺和限制表明，机器人有能力结账、报价、收款、与客户互动和执行各种其他重复性任务。当然，所有这些都是在人类工作人员的监督和必要的干预下进行的。

通过战略情景化释放数据潜力

为了真正获得智能自动化的好处，你需要正确的数据。通过持续的数字化和发现工作，可以利用导致情境智能的数据。而且，当你在组织内部和跨组织整合相关系统时，这种智能会变得更有价值。

然而，挑战在于如何在业务和技术之间建立正确的治理。与自动化一样，与“数字工人”分享政策和决策可能需要转变思维。请记住，目标不是取代人，而是将数据定位为提供最大的价值。

优化数据流和协作以提高效率

当有效地将相关数据分发给正确的接收者时，数据延迟是一个需要考虑的重要因素。这个问题可能会导致部门或外部合作伙伴之间的信息传输延迟，这可能会大大影响公司的不同流程，包括供应链、市场和销售。同样关键的是要认识到，并非所有的选择都需要实时数据，加快数据速度是有代价的。这使得进行完整的评估以确定哪些任务、责任或选择对几乎实时的数据敏感并相应地分配资源变得至关重要。一个公司要想成功，就必须处理好数据延迟的问题，鼓励合作的想法。为了实现这一目标，生态系统内的企业采用能够实现无缝信息交流的共享词汇变得至关重要。

实用的游戏计划

数字化转型不可能一蹴而就。尽管如此，如果一个项目过于抽象，那么它可能会对项目的起飞构成挑战。在目前的经济低迷时期，只要采取一些中间行动，就可以帮助你保持对增加价值和节约成本的结果的关注。

需要注意的是，数据的数字化和组织化是其他一切的必要先决条件。不要忘记流程发现；它是数字化的副产品。自动化可能会给你的人类劳动力增加额外的数字工人。当你把事实放在适当的背景下，他们可能会取得更大的成就，因此欢迎他们。

最后，把你的定时器打开。如果将关键数据从公司的一个区域转移到另一个区域需要数周、数天甚至数小时，你很清楚，是时候加快步伐了。