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分析和自動化流程,，為其注入人工智能，并采用更智能的數(shù)據管理方法是實現(xiàn)這一目標的關鍵,。

譯自Stage a Productivity Revolution with Process Automation, AI and Data Fabric,，作者 Adam Glaser。

IT 不斷推動流程精簡和提高生產力,，這在 2024 年將變得更加重要,。由于許多公司仍在承受通貨膨脹和高利率的痛苦，IT 部門面臨著在滿足業(yè)務需求的同時盡可能減少開支和合并資源的壓力,。

然而,，這種方法存在風險。例如,，時間和預算限制會損害生產力,，增加業(yè)務積壓，并造成促使用戶在未經 IT 批準的情況下下載應用程序的條件,。由此導致的影子 IT 增加可能會導致安全風險和應用程序蔓延,，從而進一步降低生產力，因為 IT 專業(yè)人員會嘗試識別和控制使用其網絡的應用程序,。

為了防止這種情況發(fā)生,，IT 組織必須將提高生產力作為今年及以后的首要任務。分析和自動化流程，向其中注入人工智能并采用更智能的數(shù)據管理方法是實現(xiàn)這一目標的關鍵。

通過流程挖掘和自動化分析和優(yōu)化流程

進行有效的生產力改進的唯一方法是分析當前流程并獲得基準測量,。團隊必須能夠看到阻礙其流程的瓶頸,，以便進行準確而有意義的調整。

流程挖掘提供了發(fā)現(xiàn)流程模式和識別改進領域的必要可見性,。流程挖掘分析來自業(yè)務系統(tǒng)的事件日志,，以提供工作流的可視化表示。團隊可以看到延遲發(fā)生的位置,、發(fā)生的原因以及工作流如何偏離理想的流程流,。他們可以將此信息用作基準，對如何改進流程做出明智的假設,。然后,，他們可以與其他業(yè)務線所有者討論如何實施流程改進。

將人工智能融入自動化流程

流程挖掘提供見解,，IT 團隊可利用這些見解確定其流程的哪些方面可以通過自動化得到改進,。例如，當前操作的某些部分可能受到機器可以輕松處理的耗時操作的阻礙,。流程挖掘可以揭示這些操作,，從而使 IT 能夠圍繞它們設計自動化流程。

流程挖掘分析來自業(yè)務系統(tǒng)的事件日志,，以提供工作流的可視化表示,。

根據預定義的業(yè)務規(guī)則進行自動化是第一步。最終,，團隊可能希望擴展其自動化,，以包括將工作從知識工作者身上卸載的技術,，例如機器人流程自動化和人工智能,。

人工智能憑借其提高生產力的能力,，正在企業(yè) IT 生態(tài)系統(tǒng)中迅速獲得關注。它正越來越多地被部署來分析數(shù)據模式并提出智能建議,，數(shù)字化和處理以前手動處理的文檔內容,，根據過去的行為將工作智能地路由到最合適的團隊，或總結和綜合大量信息以供更快地使用,。無論采用哪種類型的人工智能,，顯然這種新型員工——一種提供幫助而不是取代其人類同事的員工——將長期存在。

構建數(shù)據Fabric架構以提高智能和效率

分散的客戶數(shù)據——客戶信息通常在不同的業(yè)務部門之間孤立——可能是生產力的巨大殺手,。企業(yè)有時會嘗試通過為每個部門編制客戶信息目錄來解決這一挑戰(zhàn),，但這只會增加 IT需要管理的工具數(shù)量。這也使得難以創(chuàng)建每個客戶的內聚視圖,。

采用一個集成多個系統(tǒng)并提供客戶數(shù)據的內聚統(tǒng)一視圖的數(shù)據架構要好得多,。這可以通過數(shù)據 Fabric 來實現(xiàn)，數(shù)據 Fabric 是一個抽象的數(shù)據架構層,，它連接不同系統(tǒng)中的數(shù)據,。數(shù)據 Fabric 將業(yè)務數(shù)據組合在一起，以便團隊可以全面了解每個客戶,。

數(shù)據 Fabric 還消除了將數(shù)據從一個系統(tǒng)遷移到另一個系統(tǒng)所需的步驟,，從而為開發(fā)人員和組織節(jié)省了時間和金錢。開發(fā)人員可以加速開發(fā)新的流程和解決方案,，為整個企業(yè)服務,，而不僅僅是各個業(yè)務部門。

通過采用這三種策略及其相應的技術,，IT 團隊將能夠改進流程,、提高效率、增強智能,，并使 2024 年成為他們實現(xiàn)生產力目標的一年,。

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