在本文中，我们将探讨数字化转型如何为工程师和其他学科提高信息的商业价值，我们将比较工程师和经理在数字化转型前后如何寻求业务价值，显示出后者对具体数据的重视带来的成果。
运营效率
在数字化转型之前，指导决策的是高级工作人员的经验和非正式的机构知识，而不是数据，以实现运营效率。
数字化转型支持自动化和流程优化，持续提高运营效率和质量。效率的成功依赖于简化业务流程、减少人工任务和提高员工工作效率的信息。数字数据、改进的流程和更有能力的员工降低了运营成本并增加了业务价值。
战略决策
在数字化转型之前，战略决策在很大程度上受到大趋势、类似思维、个人直觉和人际关系的影响，有时会带来灾难性的结果。
数字化转型为高管和决策者提供了做出战略决策所需的工具和信息。对各种内部和外部数据源的访问、预测性分析和情景建模使企业能够对未来做出明智的选择。
降低成本
在数字化转型之前，降低成本有赖于个别工程师和中层管理人员的领导力和决心，以落实他们直接观察到的机会。
数字化转型可以根据数据分析确定的见解采取行动，从而减少成本和浪费。数字化转型还可以降低与传统数据管理相关的成本，例如：
- 物理文档存储和检索
- 易出错的手动数据录入
- 耗费精力的重复性管理和生产任务
总而言之，这些成本削减能够：
- 从企业数据中创造价值
- 应对竞争压力，降低成本
- 提高销售利润率
- 释放可再投资于更有利可图的业务的资源
远程工作支持
在数字化转型之前，远程工作提供的功能有限，易用性很差。
数字化转型促进了工程师和其他学科的远程工作和协作，这些功能在新冠肺炎大流行期间变得至关重要，现在是人们日常期望的工作场所功能，确保员工和合作伙伴无论身在何处都可以访问信息，它们还可以提高灾难恢复能力和业务弹性。
创新和新的商业模式
在数字化转型之前，创新依赖于有根据的猜测以及昂贵的物理模型和原型，推出新的商业模式和产品线通常是一项高风险的举措。
数字化转型可以引领工程师发现新的收入来源、商业模式和降低风险的想法，它能够使工程师试验可靠的信息、新兴技术和复杂的预测工具，从而促进创新。
供应链优化
在数字化转型之前，供应链管理基于高级员工的经验，并受到较长交付期的制约，应对中断以尽量减少对货物和部件流动的影响是困难和昂贵的。
在当今全球化的商业环境下，数字化转型可以提升信息在供应链管理中的价值。关于库存、产品需求预测和物流状态的实时数据可以带来更高效的供应链，这通过最大限度地减少延误和缺货情况，降低了成本并提高了客户满意度。在一次重大的颠覆中，数字数据通过对替代行动方案的影响进行建模，使供应链能够更好地做出反应。
客户反馈分析
在数字化转型之前，客户反馈分析仅限于从调查、直接观察和企业令客户失望的事件中学习。
数字化转型帮助企业更有效地收集、分析客户反馈并采取行动。客户投诉、产品退货、情绪分析和社交媒体监控提供了对客户意见的洞察，分析这些信息使公司能够调整和改进他们的产品和服务。
业务敏捷性
在数字化转型之前，业务敏捷性是有限的。大多数情况下，商业环境的变化或内部危机导致破产或被迫出售企业。
数字化转型使企业更加灵活，适应能力更强。在更好的信息支持下，企业可以更快地响应：
- 市场变化
- 转变消费者偏好
- 新技术机遇
- 经济趋势
- 意外中断
获取高价值信息的前提条件
要实现数字信息的业务价值，企业需要实施工程师可以支持的以下信息基础设施元素。
数据集中化和可访问性
在数字化转型之前，数据很难访问，它分散在文件归档系统、记录管理系统和多个特定于应用程序的数据孤岛中，数据质量参差不齐，包括工程师在内的高管主要根据经验和直觉做出决定。
数字化转型需要访问不同的数据源或将这些数据迁移到一个集中的存储库，如可能托管在云中的数据仓库或数据仓库，这种集中化极大地增强了数据可访问性，使授权工程师能够快速可靠地检索信息以进行分析和决策。
高级分析和机器学习
在数字化转型之前，数据分析虽然有帮助，但受到以下限制：
- 可用数字数据数量不多
- 软件可以分析的数据深度和广度有限
- 高昂的成本和稀缺的计算资源
数字化转型为实施高级分析、GenAI和ML模型铺平了道路，这些技术可以发现数据中的隐藏模式和洞察力，促进预测性和规范性分析，企业可以做出明智的决策、优化流程并发现新的机会，最终增加其信息资产的价值。
提高数据质量和准确性
在数字化转型之前，企业对数据质量的关注太少，因此，许多数据分析工作之前都有重要的数据清理项目，即使在那时，人们对数据分析产生的建议的信心也不高。
通过更好的数据清理和集成工具，数字化转型有助于提高信息的质量和准确性，冗余、误导和错误的数据可以自动更正或删除，确保决策基于可靠和干净的数据。
提高数据质量和准确性有赖于企业采用数据管理流程，强调将准确性和完整性作为所有业务流程的常规部分。
数据驱动的文化
在数字化转型之前，数据驱动的文化是不可行的，太昂贵或不被认为是有价值的。
数据驱动的文化明显体现在员工的集体行为和价值观上，他们例行公事地练习并鼓励使用数据来提高业务绩效，他们拒绝在数字化转型之前普遍存在的预感、直觉、即兴发挥和当月风味。强大的数据和分析文化优先考虑：
- 注重以客户为中心
- 坚持不懈地衡量关键绩效指标以实现持续改进
- 协作和基于共识的工作
- 数据驱动的决策制定
数据素养
在数字化转型之前，数据素养很少受到关注。
数据素养是理解和交流数据以及从数据中得出的见解的能力。企业通过由实践经验支持的正式培训计划来提高员工的数据素养，各企业通过在准备建议时强调数据分析来加强数据素养。
数字化转型是提升信息业务价值的强大推动力。
