掘进数据混沌时代

通过

通过数字化转型推动增长的 5 个方式

数据混沌时代已到来。

企业需要更好的方式来面对每天产生的海量数据。根据行业的不同,您的公司可能拥有 100 万到 1200 GB 的信息。

这些数据大部分都是非结构化的数据。无疑,这使文档的管理变得混乱不堪。非结构化数据是无法整理成行和列的信息。此类数据的数量在多年前就远远超过结构化数据,并且到 2020 年,预计非结构化数据总量将超过结构化数据的 9 倍。

AIIM Market Intelligence 首席分析师 Bob Larrivee表示:

“我与许多组织相谈的结果表明,他们 80%-90% 的信息/内容仍由非结构化信息组成,其中只有极少数是管理不善的组织,这些数据存在于整个企业中的网络硬盘、电子邮件、共享硬盘,甚至是便携式装置上,包括可移除储存设备和移动装置。云已逐渐成为许多企业信息生态系统的一部份,但通常并未进行整合,使用方式为非正式/未经授权。”

这带来两个问题:

  1. 需要管理更多的数据,来源也越来越多
  2. 大部分都是非结构化数据

现有数据管理方式多是针对结构化数据而建立,都不足以应对上述两种挑战。

这就是为什么只有 0.5% 的企业数据会得到分析与使用。福布斯

这样的困境全球都一样,无论是哪个产业或什么样的企业职能部门,对于领导者来说都是相同的棘手难题。在 Kodak Alaris,我们称这样的难题为数据混沌时代

解决之道:数字化转型

数据管理与大数据方案已成为风靡各企业的话题。但对于大部分的组织来说,大数据依然还只是个话题——一大堆的数据。除非公司从混沌中提取出有意义的数据,否则许多发展机会就会擦肩而过。

麦肯锡研究表明,大数据是最被期待的数字化增长要素,但也是最不可能获得投资的数字化方案。同一研究显示 93% 的企业高管预计数字化转型方案会带来增长。

数字化转型:从整合数据提取深刻见解可改进企业流程。

这是有意义的:对于一般企业来说,数据量的数量、复杂程度和规模都需要数字化所提供的灵活性和弹性。毕竟业务流程一旦实现数字化,他们也能够...

  • 与团队成员和同事分享数据。
  • 进行数据挖掘以获得有意义的信息。
  • 了解不同业务流程的可比价值。
  • 确定特定部门或工作流程中需要改进的方面。

在企业数据混沌的世界里,只有数字化转型才能解决这个问题。企业通过快速分析数据的能力优化关键流程。结果是:

  • 营收利润提高并拥有独特的竞争优势。
  • 后勤办公室在精确度和效率上大幅提升。

数字化转型带来利润提升和获得竞争优势:

改进关键业务流程的管理是经过验证的利润增长方式。在2015 年的产业互联网洞察报告中,Accenture GE 针对全球高管进行了关于大数据分析的调查。数据方案中的数字化转型的两大优势是提高盈利能力”(60%) 获得竞争优势”(57%)

世界上的企业领导者们相信数字化转型可带来成长是有道理的:内部流程越有效率,也会产出明显更好的结果。证据总是能够鼓舞人心。根据麦肯锡的研究,具备作业分析能力的公司的生产力和盈利能力高于竞争对手约 5% 6%”

数字化转型对企业是有帮助的。这对大部分企业和特定业务流程来说毋庸置疑。

数字化转型大幅提升精确度和效率:

以下是数字化转型可迅速带来的 5 个优势方面:

  • 邮件收发室:当您的邮件收发室具备无缝自动化工作流程,可快速管理数据和能可靠地处理异常情况时,这对于营收的影响巨大。员工有较多的时间可以专注在核心工作职能,并且有时间关键型文档的处理速度能够跟上业务发展的速度。
  • 客户受理:以数字化流程为客户受理不仅能提升客户满意度,甚至可以提高客户的终身价值。
  • 应付账款:额外的信息让应付帐款部门能够更有洞擦力和自动化能力时,您的供应商才能在适当的时间满足您的需求,并且大幅提升您在市场上的响应速度。同时,您的工作人员能够专注于促进业务发展的未来项目上。
  • 表单处理:架构完善的表单识别、信息提取和质量保证工作流程可消除取得通向成功道路上的瓶颈。只要做得对,就可迅速获得优势。
  • 记录管理:数字化记录管理可带来许多书面解决方案没有的优势,不仅仅可以同步信息,还能提高安全性和拥有快速访问关键文档的能力。

最后,数字化转型的价值已不再是秘密。真正的秘密在于如何进行数字化转型。

企业的一项独特需求是分析其更多的数据以获得信息。

为您的企业驾驭数据混沌的力量

不断大量涌入的数据和管理数据的方式是 21 世纪企业所面临最大挑战,但同时也是最大的商机之一。

数据可以不混沌。通过数字化转型,您不再只是将许多 1 0 转换成元标记的数据单元,而是能够利用信息做出业务决策。借助全新的科学、技术以及合作伙伴生态系统,您可以简化内部流程并实现公司全面的营收目标。

您是否为驾驭数据混沌力量做好了准备?

 

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