驱动创新：流程、主数据与数字化转型——下篇

流程与数据双轮驱动创新与转型。数据洞察的潜能在数字化自动化流程中释放。

本文为“流程+数据”两部曲下篇。上篇述智能DBMS与智能BPMS演进，AI与数字技术深度重塑双轨。iBPMS亦支撑流程与工作自动化——尤通过RPA。

上篇揭示企业架构中DBMS（特别是先进NoSQL）与BPMS失衡。经AI赋能，双双趋“智能”。今见No Code/Low Code在两域全面爆发：公民开发者与公民数据科学家并现。

但DBMS层（多关系/NoSQL数据库）遍布IT基建与企业架构。数据是新石油！BPMS层？远未普及。

企业要释放流程与数据协同效能，须聚焦显而易见之处：驱动业务价值的核心业务应用与方案。重申显而易见：不关技术！

价值流（即价值链）

数据路径本质是自底向上聚焦持久化数据。虽重要关键，仍属技术驱动底层路径。此处阐释三个稳健用例，采用更支撑自主型企业运营的不同路径。

流程驱动应用路径截然不同。核心假设：企业是价值流集合。业务在价值流语境下以目标与里程碑思考。多数组织仍垂直分割，各单元聚焦可衡量目标。

业务单元孤岛、各类应用、贸易伙伴普遍存在

价值流横向贯穿业务单元、遗留应用、贸易伙伴，优化客户体验——实现与运营化价值。企业运营文化变革须捕获、数字化、自动化价值流以获最优可视与控制。

价值流数字化与自动化是数字化转型的中坚支柱

组织层面，文化须鼓励跨孤岛的价值流授权所有权。数字流程自动化（DPA）通过动态案例管理（DCM）实现价值流数字化与自动化。

典型场景：孤岛化、靠人工交接沟通。有趣的是，数字技术甚至数字化转型实践对垂直孤岛组织冲击微弱，层级固化。价值流横向跨越，常有授权所有者负责运营卓越。若价值流未经DPA优化，将产生大量浪费与低效。

数字化自动化价值流的力量是三大用例的核心赋能器

流程+主数据

据MDM研究院：主数据管理（MDM）是跨应用与利益相关方使用的数据的权威可靠基础，目标是提供单一事实视图，无论数据何在。

上述孤岛——组织、业务单元、其拥有的应用——是同一实体（客户、供应商、产品等）信息不一致主因。主数据解决多痛点：

• 不一致与劣质数据导致错误高风险决策。自动化动态案例执行质量取决于数据一致性。
• 客户、产品、定价、合作伙伴、供应商、服务等跨应用共享主数据，常因孤岛系统存储矛盾信息（如错误婚姻状态）。维持异构数据一致高质成本高昂。
• 并购亦造数据一致性挑战——全组织需单一客户/产品真相版本

典型例子：

• 客户地址未在所有存傲数据库/应用中一致更新
• 产品价格随渠道（零售/Web/移动App）不一致
• 供应商清单、可用性、配件表在各ERP系统不一致

主数据解决数据质量、一致性、溯源、准确性、完整性、复制、完备性

自底向上MDM路径

组织常通过MDM工具/系统应对主数据挑战。易陷“大爆炸”式主数据项目、昂贵工具。有组织建MDM卓越中心治理。技术与数据一致性艰巨且重要：清洗、补缺、一致性、ETL、集成。危险在于：未按业务目标优先就海量规范化主数据。常见问题：主数据挑战解决常在孤岛进行，MDM成又一需管软件层。若用数据复制/复制，增额外开销与潜在不一致。

更严重问题是：缺乏聚焦与精确理由创建管理特定主数据。例如，客户来自各记录系统的字段/属性聚合达百余个。最关键客户价值流通常只需极小子集。其余极少甚至从未使用。虽MDM推理合理，但自底向上路径可能次优。

自顶向下价值流路径

更优路径：将MDM挑战纳入整体持续改进倡议，特别是通过连接触达操作主数据的孤岛的端到端动态案例管理方案。企业运营是价值流聚合。MDM是让价值流跑得最好。每个价值流有具体业务目标——如降本、提NPS、增收。核心是DCM赋能层包装现代化遗留系统。上篇所述，DCM是DPA关键能力——除RPA、AI等数字技术外。

自顶向下路径仅聚焦经DPA优化数字化自动化的特定价值流所需字段/属性

此“自顶向下”法将MDM改进嵌入优先转型项目，平衡风险与业务价值。技术数据库问题必须解决，但按重塑优先级。

想大、做小

企业运营中主数据问题解决遵循“想大、做小”治理。路径：快速获胜、构建所需主数据严谨性、再以包含主数据的额外转型方案扩展。迭代法下，聚合主数据分步构建，而非大爆炸式全量主数据后再落地数字化转型方案。主数据治理与实现可嵌入流程自动化方法论DNA，驱动数据源优先级排序与DPA层内数据管理优化。目标：为特定优先项目平衡主数据易用性与业务价值。

设计思维方法论中，优先级排序对价值流项目待办列表至关重要。系统性排序平衡实施易度与业务价值。潜在可衡量维度：

• 项目主数据字段整合复杂度
• 主数据劣质对项目端到端案例的影响
• 高业务影响项目中主数据字段应用度
• 项目主数据字段值API可获取性

反映主数据支撑的优先切片输入敏捷方法论。方法论应助持续监控度量业务目标。主数据随切片迭代优化。设计思维优先级喂入的创新项目持续度量监控。自顶向下有三类迭代：

• 项目待办列表迭代——按业务价值与主数据可用性维度优先级
• 构建DPA方案利用主数据时的迭代
• 投产后，对比目标与实绩以持续改进

因此，自顶向下法增量构建主数据，同时持续交付高业务价值项目并改进。

数字化转型：IoT与区块链

价值流流程驱动自顶向下路径是数字化转型技术价值主张的赋能器。对企业运营最关键的两大技术：IoT与区块链。

IoT成功之路

IoT关乎通过传感器/执行器连接日益智能的设备。连接基础平衡范围与供电。整体栈与多层架构含多组件。底层为物理设备与系统。正是这种网络-物理连接奠基IoT时代。上层含数据聚合与分析层。IoT设备生成海量数据：大数据成物数据！大量数据在边缘处理。

IoT有多参考架构/模型。IoT世界论坛参考模型将协作与业务流程置于多层架构顶端。

这极具意义且精准。自顶向下从具体业务目标起步即可成功。自顶向下业务方案涉及人、连接设备（IoT）、贸易伙伴、企业应用（记录系统）：协作编排活动向具体可衡量KPI推进。协作发生在端到端价值流语境下（关键词价值），经DPA建模、自动化、监控持续改进。DPA方法论、能力最佳实践与技术是驱动IoT成功的引擎。

许多DPA价值流驱动的IoT应用中，数字化处方维护是IoT杀手级应用。涉及任务编排：参与者含人（如客服/现场服务）、企业应用、AI分诊最优行动、保修链管理、连接设备与IoT。端到端编排自动化由DPA达成。

从区块链到价值链

区块链是革命。赋能价值互联网（IoV）涌现。IoV是互联网演进关键阶段。90年代始于信息互联网：传统互联网——日常搜索信息。继之物联网：消费（智能家居）、公共（智慧城市）、工业（智能制造）渗透连接设备。IoT成功之路经由DPA。区块链作为加密货币底层技术赋能IoV。价值可以是数字货币，更重要“价值”也可以是支撑跨组织/组织内交换、服务业务目标的数据。

区块链作为去中心化分布式数据库

区块链在参与验证的节点中存储各方交易账本——分布式复制。B2B协作企业可通过区块链共享交易信息。扩展型（涉不同贸易伙伴）企业运营的一个潜在应用：将区块链视为其贸易交易共享数据库，从企业应用内按需访问数据。从而避免贸易伙伴在内部ERP/数据库复制数据，区块链可作为跨企业交易的主数据！区块链技术仍处婴儿期。将经历多轮“幻灭低谷”炒作周期，稳健IoV方案才会普及。

区块链讨论也常“自底向上”——有趣创新找问题解。如IoT成功经DPA，区块链需演进为价值链（即价值流）路径——由DPA驱动！

• 价值链编排层：顶层端到端价值链编排排序任务，涉人、自动设备、企业应用（记录系统）、贸易伙伴。经DPA数字化自动化。
• 区块链层：中层管理去中心化分布式账本。执行智能合约规则、交换加密货币或兼有。端到端价值链任务/里程碑在特定步骤利用区块链。
• IoT/IIoT连接设备层：底层IoT/IIoT连接层。区块链与IoT/IIoT边缘计算优势：将执行与交易下推至边缘。整体价值链在顶，IoT/IIoT边缘计算按需利用区块链。

流程+数据结论

流程与数据对企业运营均关键。但自动化价值流流程层——以稳健DPA（BPM演进当前形态）——常缺位于IT基建与企业架构。下篇覆盖三大引人用例，清晰展示自顶向下业务驱动流程路径威力。甚至主数据——核心数据库挑战——可通过优先级价值流与DPA迭代构建主数据转型优化。另外两用例关乎最引人数字化转型技术：IoT与区块链。二者成功之路均经DPA！

流程与数据均关键为创新与转型。数据洞察潜能在数字化自动化流程中释放。

企业运营IT基建与企业架构，及伴随的业务价值聚焦方法论，需要DPA。