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在数字化浪潮席卷而来的今天，企业面临着各种痛点，但解决这些痛点并非一蹴而就的过程，数字化转型需要深思熟虑，而非盲目跟风，本文将探讨在识别痛点之后，企业应如何审慎选择合适的工具和方法，实现高效的数字化转型。
精益是数字化的基石
我们要明确一点：精益是所有数字化的基础，精益意味着通过优化流程来提高效率和减少浪费，在很多情况下，企业的问题并非无法解决，而是流程不够优化，通过改进流程，往往能够解决大部分痛点问题。
流程优化与IT工具的选择
流程优化有时并不需要复杂的IT工具，对于一些业务逻辑清晰、人员较少的小型企业，一个优秀的流程就足以提高团队效率，但是，当业务变得复杂，单靠流程优化已经无法满足需求时，我们就需要考虑引入新的系统或工具。
数据分析在数字化转型中的作用
数据分析是数字化转型中的重要环节，它可以分为商业智能和人工智能两种方式，分别对应显性知识和隐性知识的利用，商业智能通常通过简单的统计学算法即可实现，而人工智能则需要深入挖掘隐性知识。
数据分析，其实就是在开采大数据金矿，做数据分析的时候有两个岔路其实对应了我们人类在现世界中挖矿的这种情况。
一种矿叫露天矿，它的矿石埋藏离地表很浅，在资源最富集的地方，甚至往下挖个几米10米左右就能挖出矿石来。
但是大部分的矿其实并不是露天矿，而是井工矿，意思是矿石埋藏的离地下非常的远，可能得上百米甚至是上千米，我们需要提前选对矿脉的位置，然后直接往下深挖。
井工矿前期在建设过程中需要投入大量的成本，但是一旦建成了，反而生产过程中的成本是要低的，给企业带来价值反而是大的。
同样我们在新的世界中做数据分析的时候，也可以分成两类，如果可以用到显性知识，那个数据它本身离这个价值很近，不需要那么复杂，简单的统计学算法加减乘除就能直接用了。
但是大部分的知识叫隐性知识，以外贸欺诈甄别为例，这是一个典型的隐性知识问题，专家能够判断一个外贸交易是否为欺诈，但他们无法将所有的判断逻辑完全表述出来，这时，我们就需要人工智能来帮助我们从数据中学习并提取隐性知识。
在实际操作中，并非所有项目都需要人工智能，只有当企业的数据基础完善，流程问题和基础数据分析问题都已解决，才轮到人工智能的出场，因此，企业在数字化转型过程中应审慎选择，避免盲目跟风。
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