数字化转型容易遇到的问题和解决方案

当企业随着技术进步而采用全新的创新方式来开展业务时，他们就是在实施数字化转型。这是一个使用数字化工具从根本上实现转变的过程，是指通过技术和文化变革来改进或替换现有的资源。

一、数字化转型容易遇到的问题

1、有数据、没标准，不能直接用

供应、生产、销售、人事、财务等均有自己的系统，各系统都有数据沉淀，但数据口径不同、各系统标准自成一体，数据颗粒度粗、久久不更新。企业在进行数据分析时，就需要耗费大量的时间对不同系统中的数据进行整合与清洗，还会出现数据大量缺失的情况。

2、有数据、没方法，不知怎么用

大多企业内对数据的应用多为简单的数据收集、统计、对比，对数据进行深挖与洞察方面仍存在大量不足，未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合，缺乏数据应用实践案例。数据价值论证的滞后性将降低员工主动推进业务数字化转型的积极性，延缓企业业务整体数字化转型步伐。

3、有数据、有方法，但没能力

数字化转型过程中对企业人员数字化能力要求高，企业数字化转型最终需要落实到人员的能力提升与转型，而现在大多停留在培训层面，与业务人员的实际工作及业务场景结合度有限，业务团队基于数据的创新能力与精细化运营能力难以被充分激活。

二、数字化转型的解决方案

1、数据质量规则定义

对数据进行质量规则定义，根据需求可自定义权限，基于行业特性来进行规则库的建设。

2、数据质量作业

根据企业属性及数据质量需求，配置不同的检查规则，对指定数据执行数据质量规则的检测任务，针对存储中的数据，通过任务作业调度的方式，对数据进行数据质量评估。

3、数据质量可视化报告

多维度可视化质量分析报表，便于针对性的质量改进。支持自定义扩展符合行业需求的质检结果主题，满足个性化的数据汇报。

4、数据质量报告模板

根据企业属性，可直接选用数据质量检测报告模板，也可自定义，全方位呈现数据体检报告，按照字段、表、规则类型、关键字等粒度生成。

对于不同类型的企业，在快消零售行业、购物中心业态，数字化转型的成功参考样本比较丰富,在一些低关注度行业、大件消费品行业、服务类行业，企业的数字化转型更多处在探索阶段，无论是向本行业的标杆企业学习，还是跨行业学习,总会找到本行业数字化转型的入口，找到基于企业自身优势的数字化打法。