制定数据自动化战略的 5 个步骤

令人兴奋的新兴科技进步（尤其是与数据分析相关的进步）对各种规模的企业带来了一个日益严重的问题：数据管理。过去，数据管理是一个耗时且艰难的流程；而得益于数据自动化，此流程眼下正在经历彻底的重塑。

数据管理技术有助于组织通过技术工具和软件来存储、处理和分析数据。它可推动组织（而无论数据量为多少）寻找更高效且有效的数据分析与业务流程。它并非一个放之四海而皆准的解决方案；但在制定数据自动化战略时，则应考虑完成某些常见步骤。

1. 确定哪些流程和任务需进行自动化
2. 确保您正在使用正确的自动化工具
3. 采取渐进式步骤
4. 寻找可信赖的顾问或咨询师
5. 监控并改进此战略

数据自动化是一个复杂的流程，而在实施前进行战略评估则有助于执行此流程。责任方应评估哪些数据流程占用的时间最多。其中可能包括存在冗余手动步骤的流程（例如，数据输入、整合或分析），或是需要数据团队投入大量时间和精力的其他流程。

一旦确定实现数据自动化目标所需完成的流程后，下一步则需评估这些流程，以便研究每个流程或管道的手动步骤。通过研究这些任务，组织可能会选择不同的方向，或是根据自动化的复杂程度，将更多注意力放在一个管道上。

所需操作：寻找能为数据团队节省最多时间并产生最高投资回报的流程。通过对流程进行战略性评估和排名，领导者可制定适当的数据自动化战略。此举可帮助数据团队和工程师专注于获取比传统数据管理更为高效的洞察信息以及更具成效的工作流程。

确定哪些任务需进行自动化，并按复杂程度对其进行降序排序。此工作虽然耗时，但却别具价值，因为它与组织的长期数据自动化工作和数据管理工作息息相关。另外，还应了解自动执行现有任务的技术要求，并确保它们与您的能力和业务目标相一致。

您的组织应清晰地知道哪些流程需进行自动化，以及这些流程中的哪些特定任务需予以关注。现在是时候选择适合您组织特定要求的正确数据处理自动化工具了。同时，还须考虑其他必要且相关的功能，其中包括可扩展性、安全性、可观察性和整合能力。

所需操作：利用您已收集的有关流程和任务的所有信息来确定适合您组织的正确自动化工具。评估每种工具的功能，并找到符合您组织的业务目标的工具。

组织可能会选择将数据自动化解决方案引入其业务，但不必从一开始就进行全方位的转变。此方法可能更具渐进性，而随着数据管理功能的提高，它要求数据团队和其他员工保持耐心。由于数据自动化意味着存在学习曲线，因此组织中最关键的数据流程可能需等到未来才能实现自动化。

所需操作：先保持耐心。采取循序渐进的方式实现自动化。在将自动化工具应用于流程或管道的最重要方面之前，应帮助确保您的团队能对这些工具和新战略有所体验。花时间了解数据自动化的优点，然后按需扩大规模。

其中某些渐进步骤可能是让每个团队的员工分别参加培训，以便更好地理解数据自动化战略的目标。首先，将企业的某一部分确定为实施目标。如果此实施成功，组织则可考虑扩展到企业的其他部分。花些时间来建立战略运作方式的相关基准。

有一系列数据自动化工具可供使用。拥有一位具备数据管理与分析技能且值得信赖的顾问是组织实现自动化的关键所在。虽然某些企业领导者可能认为应确保所有工作都在内部进行，但这可能并非最佳决策。通过引入外部专家，组织可获得有关数据工程和商业智能的最新洞见。

如果缺少值得信赖或经验丰富的顾问，组织则可能会陷入旧的思维方式并抵制变革。此时可能会导致错误的实施以及与流程相关的长期症结。如果数据自动化战略未正确实施，则可能意味着某些流程永远无法恢复或需很长时间才能恢复。此问题会导致企业耗费两项关键资源：时间和金钱。

要怎么做：聘请第三方顾问或咨询师可能最符合组织的利益。寻找在您的组织设定的业务目标方面具有经验的专家。该专家应该具有您希望实现自动化的流程和任务相关的经验。

自动化是一个通过逐步改进而建立的迭代流程。这些类型的流程在开发阶段之后需不断更新和调整。由于数据与自动化的世界发展如此之快，相关且有效的战略几乎总是处于不断发展之中。虽然某些流程可被执行、实施和单独进行，但自动化需要不断的反馈和讨论。

所需操作：应有一个团队来监控现有的自动化流程。与该团队交互的其他员工也应有某种机制来提供有关自动化功能运行状况的反馈。负责监控的团队需与业务领导者进行公开对话，以便了解哪些流程需要更新，以及哪些流程可能已对企业不再有用。

试图跟上不断发展的科技步伐的所有组织均在寻找新的战略来推动自身抢占竞争先机。自动化战略是一个重要的解决方案，它可推动组织根据实时数据洞察分析做出明智的决策。它要求组织为实施流程投入时间和精力，并遵循有助于确保企业取得积极成果的相关步骤。