在本文中，我們將探討數字化轉型如何為工程師和其他學科提高信息的商業價值，我們將比較工程師和經理在數字化轉型前后如何尋求業務價值，顯示出后者對具體數據的重視帶來的成果。

運營效率

在數字化轉型之前，指導決策的是高級工作人員的經驗和非正式的機構知識，而不是數據，以實現運營效率。

數字化轉型支持自動化和流程優化，持續提高運營效率和質量。效率的成功依賴于簡化業務流程、減少人工任務和提高員工工作效率的信息。數字數據、改進的流程和更有能力的員工降低了運營成本并增加了業務價值。

戰略決策

在數字化轉型之前，戰略決策在很大程度上受到大趨勢、類似思維、個人直覺和人際關系的影響，有時會帶來災難性的結果。

數字化轉型為高管和決策者提供了做出戰略決策所需的工具和信息。對各種內部和外部數據源的訪問、預測性分析和情景建模使企業能夠對未來做出明智的選擇。

降低成本

在數字化轉型之前，降低成本有賴于個別工程師和中層管理人員的領導力和決心，以落實他們直接觀察到的機會。

數字化轉型可以根據數據分析確定的見解采取行動，從而減少成本和浪費。數字化轉型還可以降低與傳統數據管理相關的成本，例如：

• 物理文檔存儲和檢索
• 易出錯的手動數據錄入
• 耗費精力的重復性管理和生產任務

總而言之，這些成本削減能夠：

• 從企業數據中創造價值
• 應對競爭壓力，降低成本
• 提高銷售利潤率
• 釋放可再投資于更有利可圖的業務的資源

遠程工作支持

在數字化轉型之前，遠程工作提供的功能有限，易用性很差。

數字化轉型促進了工程師和其他學科的遠程工作和協作，這些功能在新冠肺炎大流行期間變得至關重要，現在是人們日常期望的工作場所功能，確保員工和合作伙伴無論身在何處都可以訪問信息，它們還可以提高災難恢復能力和業務彈性。

創新和新的商業模式

在數字化轉型之前，創新依賴于有根據的猜測以及昂貴的物理模型和原型，推出新的商業模式和產品線通常是一項高風險的舉措。

數字化轉型可以引領工程師發現新的收入來源、商業模式和降低風險的想法，它能夠使工程師試驗可靠的信息、新興技術和復雜的預測工具，從而促進創新。

供應鏈優化

在數字化轉型之前，供應鏈管理基于高級員工的經驗，并受到較長交付期的制約，應對中斷以盡量減少對貨物和部件流動的影響是困難和昂貴的。

在當今全球化的商業環境下，數字化轉型可以提升信息在供應鏈管理中的價值。關于庫存、產品需求預測和物流狀態的實時數據可以帶來更高效的供應鏈，這通過最大限度地減少延誤和缺貨情況，降低了成本并提高了客戶滿意度。在一次重大的顛覆中，數字數據通過對替代行動方案的影響進行建模，使供應鏈能夠更好地做出反應。

客戶反饋分析

在數字化轉型之前，客戶反饋分析僅限于從調查、直接觀察和企業令客戶失望的事件中學習。

數字化轉型幫助企業更有效地收集、分析客戶反饋并采取行動。客戶投訴、產品退貨、情緒分析和社交媒體監控提供了對客戶意見的洞察，分析這些信息使公司能夠調整和改進他們的產品和服務。

業務敏捷性

在數字化轉型之前，業務敏捷性是有限的。大多數情況下，商業環境的變化或內部危機導致破產或被迫出售企業。

數字化轉型使企業更加靈活，適應能力更強。在更好的信息支持下，企業可以更快地響應：

• 市場變化
• 轉變消費者偏好
• 新技術機遇
• 經濟趨勢
• 意外中斷

獲取高價值信息的前提條件

要實現數字信息的業務價值，企業需要實施工程師可以支持的以下信息基礎設施元素。

數據集中化和可訪問性

在數字化轉型之前，數據很難訪問，它分散在文件歸檔系統、記錄管理系統和多個特定于應用程序的數據孤島中，數據質量參差不齊，包括工程師在內的高管主要根據經驗和直覺做出決定。

數字化轉型需要訪問不同的數據源或將這些數據遷移到一個集中的存儲庫，如可能托管在云中的數據倉庫或數據倉庫，這種集中化極大地增強了數據可訪問性，使授權工程師能夠快速可靠地檢索信息以進行分析和決策。

高級分析和機器學習

在數字化轉型之前，數據分析雖然有幫助，但受到以下限制：

• 可用數字數據數量不多
• 軟件可以分析的數據深度和廣度有限
• 高昂的成本和稀缺的計算資源

數字化轉型為實施高級分析、GenAI和ML模型鋪平了道路，這些技術可以發現數據中的隱藏模式和洞察力，促進預測性和規范性分析，企業可以做出明智的決策、優化流程并發現新的機會，最終增加其信息資產的價值。

提高數據質量和準確性

在數字化轉型之前，企業對數據質量的關注太少，因此，許多數據分析工作之前都有重要的數據清理項目，即使在那時，人們對數據分析產生的建議的信心也不高。

通過更好的數據清理和集成工具，數字化轉型有助于提高信息的質量和準確性，冗余、誤導和錯誤的數據可以自動更正或刪除，確保決策基于可靠和干凈的數據。

提高數據質量和準確性有賴于企業采用數據管理流程，強調將準確性和完整性作為所有業務流程的常規部分。

數據驅動的文化

在數字化轉型之前，數據驅動的文化是不可行的，太昂貴或不被認為是有價值的。

數據驅動的文化明顯體現在員工的集體行為和價值觀上，他們例行公事地練習并鼓勵使用數據來提高業務績效，他們拒絕在數字化轉型之前普遍存在的預感、直覺、即興發揮和當月風味。強大的數據和分析文化優先考慮：

• 注重以客戶為中心
• 堅持不懈地衡量關鍵績效指標以實現持續改進
• 協作和基于共識的工作
• 數據驅動的決策制定

數據素養

在數字化轉型之前，數據素養很少受到關注。

數據素養是理解和交流數據以及從數據中得出的見解的能力。企業通過由實踐經驗支持的正式培訓計劃來提高員工的數據素養，各企業通過在準備建議時強調數據分析來加強數據素養。

數字化轉型是提升信息業務價值的強大推動力。