Digitalisera för att öka lönsamheten: 5 digitala transformationsprojekt som kan hjälpa dig att nå dina affärsmål

Sammanfattning

Många företagsledare är entusiastiska över att integrera ny teknik som generativ AI (genAI), i sina arbetsflöden. Trots de betydande fördelarna som denna teknik erbjuder, är många företag inte fullt förberedda för att dra maximal nytta av den. De har ännu inte utfört det grundläggande arbete som krävs för att maximera värdet av dessa nya verktyg.

I det här rapporten presenteras fem konkreta projekt för digital transformation som inte bara hjälper företag att nå sina nuvarande mål, utan också skapar starka förutsättningar för att implementera innovativ ny teknik som kan hjälpa företag att nå nya framgångsnivåer.

1. Rensning av innehåll

Att rensa och städa kanske inte låter särskilt tilltalande. Många ser det som en monoton och tråkig uppgift. Men när det gäller innehållshantering är rensning helt avgörande.

De flesta organisationer har inte full insikt i vilken typ av data de faktiskt har. Många har fortfarande isolerade system där dokument är spridda över flera olika applikationer och system. Även om de flesta dokument numera är digitala, finns det fortfarande vissa pappersdokument kvar, särskilt i starkt reglerade branscher, som kan vara särskilt svåra att kategorisera och söka i.

Problemet blir ännu större om mycket av informationen som ditt företag lagrar egentligen inte behövs. Att lagra data i onödan kanske inte verkar som ett stort problem, men det kan bli väldigt kostsamt. Både fysisk och digital infrastruktur är dyr, och stora mängder filer, både fysiska och digitala, tar längre tid att söka igenom, vilket minskar produktiviteten. Dessutom kan stora datalager öka företagets koldioxidavtryck, vilket går emot strävan att bli mer miljövänlig.

Att behålla dokument som du inte är juridiskt skyldig att spara kan dessutom utsätta din organisation för rättsliga risker. Till exempel, om dina dokument innehåller personligt identifierbar information, kan någon få obehörig åtkomst till eller stjäla dessa uppgifter, vilket utsätter ditt företag för risk för bristande efterlevnad eller rättsliga åtgärder.

Ett bra första steg i ett digitalt omvandlingsprojekt är att inventera vad du har. Därefter kan du fastställa och tillämpa regler för dokumenthantering som anger vad du ska behålla och vad du ska förstöra på ett säkert sätt.

Framöver bör du säkerställa att du har ett system för att analysera metadata för nya dokument som skapas. Detta gör det enklare att automatiskt tillämpa lagringspolicyer, vilket hjälper till att hålla din data ren och redo att användas av AI eller annan teknik.

2. Värdebaserad digitalisering

Rensning av innehåll går hand i hand med värdebaserad digitalisering. Din initiala inventering som identifierade onödig data ligger till grund för en mer omfattande inventering som kan hjälpa dig att avgöra vilken data som bör digitaliseras.

All data i din organisation är inte lika värdefull. Att försöka “digitalisera allt” kan leda till arbetsuppgifter som är både tidskrävande och ineffektiva, utan att du närmar dig dina affärsmål eller utnyttjar nya teknologiska framsteg.

För att hitta de mest värdefulla digitaliseringsmålen behöver du ställa en rad frågor:

Var finns informationen eller innehållet? Detta kan vara en geografisk plats, men det kan också vara ett format, som papper, band, mikrofilm, PDF osv. Om datan redan är digital kan det även inkludera en applikation eller ett lagringssystem. Tänk på:

Vad är innehållet? Eftersom varje organisation är unik har du förmodligen egna kriterier för att definiera olika typer av data. Till exempel kan du vilja inkludera kundtyp, affärsområde, operativ funktion, dokumenttyp och individuella datapunkter när du bestämmer vad ditt innehåll innehåller.

Hur klassificerar du ditt innehåll? Olika kategorier av innehåll kräver olika åtkomstkontroller och behållningstider. Överväg om ditt innehåll innehåller personligt identifierbar information (PII), anställdas information eller känslig information så som företagshemligheter. Fundera också på om innehållet används aktivt, eller om det kan ha ett framtida värde.

Vad gör du med ditt innehåll? Hur använder du din data idag? Extraherar och bearbetar du din data eller lagrar du den bara? Behöver den transformeras, digitaliseras eller förstöras? Ska den analyseras för ytterligare affärsnytta?

Hur prioriterar du ditt innehåll? Detta är den viktigaste frågan. Du behöver avgöra vilken data som gör digitalisering värt. Överväg följande:

• Efterlevnad: Viss data måste bevaras för att följa regler och skydda organisationen från juridiska risker. Digitalisering av denna data kan påskynda e-discovery och effektivisera efterlevnadsarbetet.
• Affärsvärde/behov: Data som är kopplad till viktiga affärsområden eller initiativ kan motivera digitalisering.
• Åtkomst: Kommer data att användas regelbundet eller behålls den för eventuell granskning? Data som kräver snabb åtkomst lagras oftast som ett högre värde än data som lagras långsammare.
• Kostnad:Överväg hur dyrt det är att lagra ditt innehåll och hur dyrt det är att digitalisera det.
• Effekt: Hur kommer digitalisering av data att påverka befintliga processer, servicenivåavtal (SLA), kunder och anställda? Välj digitaliseringsmål som ger störst positiv effekt.

Genom att gå igenom dessa frågor kan du skapa riktlinjer och rutiner för vilket innehåll du vill digitalisera. Kom ihåg att digitalisering också gör datan mer tillgänglig för AI och andra avancerade teknologier som du kanske vill implementera i framtiden.

3. Berikning av innehåll

De flesta organisationer har en blandning av digitaliserad data (data som ursprungligen fanns i ett annat format innan det konverterades) och digitalt född data (data som alltid har varit digital). Om du bara kombinerar all denna data och försöker analysera den, kommer du sannolikt inte att kunna utvinna mycket värde från den. Varför?

Du kan inte riktigt förstå din data utan att förstå dess kontext. Det innebär vanligtvis att berika den med metadata för att öka dess betydelse.

Till exempel, tänk dig att du har kundadresser både från pappersformulär och från onlineförsäljning. Om du analyserar den råa datan kan du upptäcka information som exempelvis visar hur många personer från en viss delstat eller län som köper dina produkter. Denna data kan vara hjälpsam till en viss utsträckning, men har en begränsad användbarhet.

Om du istället berikade den datan med metadata relaterad till kundadresser, skulle det ge dig en mycket bättre insikt. Externa datamängder kan till exempel visa att personer i ett visst område har ett särskilt socio-ekonomiskt profil. Kanske vet du deras genomsnittliga inkomst, hushållsstorlek, antal barn och till och med deras konsumtionsvanor. Kanske lägger du också till metadata om när datan samlades in och märker den med andra etiketter som ger dig ännu mer information om dina kunder.

Med berikad data får du en mycket bättre förståelse för dina kunder. Du kommer att kunna genomföra analyser som hjälper dig att marknadsföra dina produkter mer effektivt och öka kundnöjdheten.

Idealiskt sett bör denna process för att berika din data ske automatiskt. Och det är här AI och maskininlärning kan vara till hjälp. IDC förklarar: "Företagsautomatisering innebär att artificiell intelligens kontinuerligt stöder beslutsfattande och automatiserade åtgärder som proaktivt optimerar och berikar resultat. Denna process sträcker sig över hela organisationen och maximerar affärsvärdet."

För att denna process ska fungera behöver du först korrekt, digitaliserad data som genereras från de första två typerna av digitala transformationsprojekt som beskrivits. Du behöver också ha AI-modeller som du kan lita på och en högt kvalificerad arbetskraft som vet hur man arbetar med AI. Du kan underlätta processen att bygga dessa modeller och skapa den arbetskraften genom att samarbeta med en partner som förstår denna teknik. Till exempel ger Iron Mountain InSight’s Intelligent Document Processing (IDP) dig möjlighet att automatisera arbetsflöden och automatiskt berika data.

4. Informationsstyrning

Iron Mountain definiera informationsstyrning som ett system som hjälper företag att förstå och hantera information på rätt sätt. Det handlar om att skapa tydliga roller, regler och processer för hur information ska hanteras under hela dess livscykel, inklusive säker kassering. Kort sagt, det innebär att alla inom en organisation vet hur viktig data är och hur man ska hantera den korrekt.

För att ett informationshanteringsinitiativ ska lyckas krävs ett kontinuerligt engagemang från högsta ledningen. Det behövs vägledning och tillsyn, samt utbildningsinsatser som påverkar hela organisationen.

Informationsstyrning kan hjälpa organisationer att minska risker, sänka kostnader, skydda känslig data och utvinna mer värde från informationen. När det genomförs på rätt sätt kan det även förbättra effektiviteten och ge ledningen djupare insikter om verksamheten.

Precis som andra digitala transformationsprojekt kanske informationsstyrning inte verkar särskilt spektakulärt eller spännande. Det kräver mer noggranna processer än den senaste teknologin. Men om du gör det rätt kan det skapa betydande värde för organisationen och samtidigt lägga grunden för mer avancerade teknologier.

5. Data som affärstillgång

Det ultimata målet för många digitala transformationsprojekt är att skapa konkret värde från företagets data. Ett sätt att göra detta är att förbättra kundupplevelsen och skapa differentiering.

Tyvärr lyckas få företag med detta mål idag. Enligt IDC, "Använder endast 12% av företagen kunddata mellan avdelningar för att förbättra kundresan."

För närvarande möter många branscher ökad konkurrens från nya startup-företag. Eftersom teknologin utvecklas, möjliggör den nya sätt att bedriva affärer. Nya företag skapas för att utnyttja de senaste möjligheterna och är ofta mer anpassningsbara än sina större, etablerade konkurrenter.

I detta klimat är det inte bara en fördel utan en nödvändighet att använda data för att förbättra kundupplevelsen och skapa affärsvärde.

När du har genomfört processerna för att rensa, digitalisera, berika och styra din data, har du den stabila grund du behöver för att bättre betjäna dina kunder och omvandla din data till affärsvärde