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两化融合大会 鸿翼干货分享《ECM助力企业数字化转型》

作者:admin 来源:未知 | 2021-10-22

10月15-16日,由工业和信息化部、全国工商联、江苏省人民政府共同主办的第二届两化融合暨数字化转型大会在苏州召开。大会以“融势启新 数造未来”为主题,全面呈现我国推进两化深度融合、加快制造业数字化转型的最新进展与成效。鸿翼产品总监张中受邀出席大会,就非结构化数据管理,ECM(企业内容管理)在企业数字化转型中的关键作用等话题发表演讲。

鸿翼产品总监   张中

 

非结构化数据管理是企业数字化转型的关键,但面临管理难题 

 

所谓的企业数字化转型就是把企业方方面面的行为数据化再数字化、进而促进企业各环节的转型和提升,数字化转型的关键是数据,数据是驱动生产力发展的生产要素。数据来源于现实世界,又作用于现实世界。

 

数据总量的80%是非结构化数据,人们每天80%的时间都在处理非结构化数据,每年增量数据的80%是非结构化数据,而80%的价值挖掘需要依赖于非结构化数据,非结构化数据如此重要,却在管理上存在着非常多天然的问题。

 

非结构化数据是离散的、孤立的,有着格式多样、不易检索、易泄露、不易管理等诸多特点,这让非结构化数据管理在连接、治理、服务、能力、安全和体系上存在困难,这让非结构化数据的控制、利用和连接存在很大的挑战。

 

国内大部分企业仍处于非结构化数据管理的初级、中级或局部建设阶段,距离成熟的非结构化数据管理建设并发挥其应有的价值,相去甚远。

 

ECM(企业内容管理)是非结构化数据管理在企业实践中主要体现

 

ECM(企业内容管理)在国际上已有20多年历史,是一种以电子文件为主体,具有全面业务融合和智能洞察能力的企业内容管理平台,也是一种聚焦于非结构化数据领域的应用软件类型。在IDC 2020年全球软件分类中,ECM(企业内容管理)是七大软件类型之一。ECM(企业内容管理)需要实现对非结构化数据从采集、存储利用的全生命周期管理,在每个环节都需要相应的产品解决方案。可以将ECM(企业内容管理)理解为企业对非结构化数据进行管理所采用的各种战略、方法和工具的统称。

 

国内ECM(企业内容管理)起步比较晚,但经过了漫长的孕育期和成长期,也逐步确立了相关标准、定位和蓝图,行业内也有人将2020年视为中国ECM的元年。当下,ECM正在朝着ECM+和智能化的方向发展,助力企业数字化转型和智能升级。

 

ECM(企业内容管理)助力企业数字化转型

在通过ECM内容管理进行数字化转型的具体落地过程中,首先需要明确的是ECM内容管理战略。第一步要做现状评估,这是最开始也最基础的部分,做好企业当前的非结构化数据管理的现状评估,借助成熟度模型等明确企业发展阶段,制定发展的目标和方向;并且在开展具体的工作前,明确企业的数据文化,这是对资源的合理调度和建设推进的重大基石。第二个阶段则聚焦在核心业务效率以及基础的安全和合规上;而再深入便是通过人工智能来实现洞察和创新。

 

数字化转型需要首先明确ECM内容管理战略

 

生产经营过程中用到的合同、设计图纸、会议纪要等等都是文件业务的现实世界。企业需要采用一定的手段,在数据的产生环节进行采集、映射等形成文件业务的数字世界,有了业务的数字化,我们就可以做各类的规范建设、控制、优化、分析;那这些都是为了再赋能给文件业务的现实世界。

 

数字化转型的核心是需要内容和业务的双模驱动,把现实世界中各种来源的内容汇聚起来,通过快速的、低代码式的业务平台利用数据进行分析并回馈到具体业务中,回馈至现实世界中

 

数据驱动业务+业务驱动数据的双模驱动是数字化转型的核心,实现双模驱动需要内容数据中台和内容业务平台做支撑。

 

数字化转型的核心是内容和业务的双模驱动

 

内容数据中台解决的是业务系统的连接、各类数据在这里被汇总并被输入给内容业务平台,内容业务平台(低代码平台),通过表单、流程、知识、智能等引擎提供快速的业务构建能力和数据分析能力,构建起丰富多样的以内容为主体的业务系统——档案管理、知识管理、质量管理、设计协同等,赋能企业业务能力的提升。

 

数字化转型需要ECM提供全系统连接和全类型的内容采集:全系统体现在对企业现有的OA、ERP、CRM、邮件、IM等系统的连接和数据采集;全类型的内容体现在不单单是非结构化数据,结构化数据、半结构数据、第三方索引和图谱数据,也都可以基于ECM进行采集,并且数据的采集和转移,需要进行清洗、脱敏、和权限同步等预处理,保障数据的安全性和可分析性。

 

企业数字化转型更需要体系化的ECM内容治理。非结构化数据的治理是一个跨时空的端到端的治理过程。时间体现在文件内容从产生开始,到采集、存储、交互到最终归档的完整生命周期都需要治理;空间体现在文件内容会在多个业务系统中流转,从个人电脑产生到相应的业务系统,再到档案系统归档等;端到端则体现在一份文件要在不同角色和环节中流转,以支撑业务有序开展。

 

为了体系化全面地建设好ECM内容治理,需要以内容模型为指引。通过“内容”把大颗粒度的电子文件转化为小颗粒度且可分析的结构化数据;然后通过结构化数据的成熟技术体系,再对电子文件进行深度开发利用、知识服务和有效管控。

 

内容模型举例说明

 

上图呈现了一个内容模型的典型的过程:一个工程文件经历文件系统、业务系统、档案系统、再到后续的分析利用。在不同的环节,都需要根据业务的特点进行内容建模,从而在文件的全生命周期过程中都有完善的描述信息得以保存和记录,最终就可以通过分析各个模型数据进行深度客观的数据分析。

 

企业数字化转型还离不开全方位的ECM内容安全合规体系。企业如果没有全方位的安全、合规、隐私体系的话,无异于埋了一个定时炸弹,安全绝不应该是事后补救,在越来越注重信息安全和隐私保护的今天,企业内部的核心业务系统务必从事前防治、事中控制到事后审计做到全方位的管控。

企业数字化转型还需要以AI为基础的ECM内容洞察能力。ECM基于 AI智能与Graph知识图谱双引擎,进行电子文件各种结构化以实现智能著录、智能归档、智能鉴定、智能检索等。知识图谱是人工智能的背后驱动力,数据源非常广,也可无限延展,从而可持续增强关联性和逻辑力,让这些标准化的AI能力与具体功能相结合实现业务创新、效率提升和智能升级,从而让数据发挥更大的智力。
 

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非结构化数据AI洞察核心理念