很多消费者如今正在迅速接受新事物。如果企业的技术创新不够快，就会失去一些客户。这就对企业提出了很高的要求，因为企业到消费者的链条既漫长又复杂。
人们可能需要在数小时内响应由社交媒体帖子引起的激增需求，或者企业可能需要快速开发新产品以跟上客户的最新趋势。企业开展数字化转型的目标是真正转变业务，并实现满足业务需求所需的灵活性。
需要避免的三个数字化转型错误
如果企业想要实现敏捷和创新的业务，应该避免以下三个常见问题。
(1)数据模型不规范
典型的企业包括营销、运营、财务和采购等多个部门，这些部门之间的决策过程可能是漫长而复杂的。
经验丰富的员工可以处理复杂的流程，但这是大规模发展业务的瓶颈。人们已经看到，即使是精通技术的企业也依赖Excel和电子邮件来传输和人工处理数据，而且每个部门通常使用不同的数据格式。因此，协调这些过程既漫长又困难。
为了缓解这种情况，需要整合企业各个部门的数据，规范数据模型，以保持跨部门查询和调整的一致性。这是不同系统使用相同语言的基础。
(2)系统是孤立的
许多企业使用标准系统来管理他们的工作流程。然而，这些系统仍然是孤立的。没有供每个人做出决策和实时更改的中央数据存储库。
标准化的模块化产品根本无法快速响应当今的市场需求。与其相反，企业从其孤立系统和功能开始，提取业务逻辑，并将它们变成共享服务，以便在业务部门中使用它们。
其中一个有效的方法大约是70%:30%的模型——70%是企业应用于所有不同业务部门的相同产品化数据和人工智能功能;30%是定制的算法，经过微调以满足特定单元的各种需求。
(3)决策过程不是实时的
如果企业的集成系统和数据模型没有转变为更快的决策流程，那么其数字化转型工作并没有真正发挥其作用。
企业让其决策过程更加敏捷至少涉及两个步骤：首先，采用计算和人工智能模块代替人工和重复的过程。一旦将各部门数据统一起来，就可以为所有相关的业务功能建立数学模型，并开发相应的算法模块。
其次，实现实时通信程序。它们应该包括有效的办公自动化，以便团队成员上传数据、批准或拒绝规划决策，并通过个人电脑或移动设备通知其他利益相关者。
这可以在整个供应链中进行细粒度的成本分析，并方便销售和财务部门制定定价和销售策略。其目标是让算法自动生成决策以供工作人员进行微调，从而将决策速度从几周提高到几分钟。
快速现实检查：企业的不同系统是否使用相同的数据?它们是相互关联的吗?企业是否能够利用集成的系统和数据做出实时决策?如果对这些问题的回答是肯定的，那么就会为成功、敏捷的业务做好准备。
