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Testin云测带您了解企业数字化转型建设过程中的那些难言之隐

2023年,错综复杂的世界形式叠加后疫情时代的实际需求,我国企业的数字化转型按下了加速键。虽说近年来我国对数字化、信息化非常重视,数字经济已经飞速的发展繁荣起来,政府出台了各项有利于企业数字化转型的政策,企业也加大了数字化的投入,但我们也要充分认识到,数字化转型是一项长期而复杂的工程,要想获得成功,是需要多方因素的合力。而短板明显的企业,往往在数字化转型过程中造成事半功倍的后果。近日,湘江数评的作者老杨发表的一篇“企业数字化转型建设过程中的那些难言之隐”,可以让业界更清晰地了解那些阻碍数字化转型的隐形因素浮出水面。

第一,假节省造成的真浪费

数字化转型建设是一个投入的过程,对于软件系统的成本大部分企业是非常看重的。有些公司只看软件价格而不去考虑软件公司的行业能力、实施能力、售后运维能力这样导致的后果就是系统可能就在实施期烂尾,或者功能缺失导致系统应用难,后期又花大笔的资金来升级迭代,看似一时节省成本的行为造就了后期成倍的资金付出

第二,数字化认知偏差

一些企业的领导层认为数字化转型建设很简单,无非就是买软件,工作有需要就买,而对于相关技术问题、需求匹配问题、业务能力是否匹配系统的问题从未考虑,盲目的认为只需花钱购买软件服务即可,低估了数字化转型的难度,也导致其后期数字化系统实施烂尾或者运维难。

第三,破坏规则的行为

企业在运行过程中会制定各种管理制度,但在数字化转型建设过程中部分传统企业往往缺失的就是相关配套制度的建设及过程执行的能力。比如出于情面指定相关供应商,导致相关硬件、系统达不到要求,进入重复建设的陷阱;比如在系统建设过程中消极应付,导致价值需求收集难;将数字化做成政绩、面子工程,只看表面成果,不以价值为中心等。

由此可见,部分企业数字化转型失败,并不是因为投入不够、信息部门能力不足,而是由于企业高层面对数字化的认知问题,以传统的管理思维来做当前的数字化建设,不以需求为基础、不以价值为核心、不以制度为保障盲目做转型,加之在过程中缺乏科学的指导、应用监督措施,导致数字化转型建设以失败告终,最终进入重复建设的漩涡。要想在数字化转型的复杂工程中取得胜算,除了相关政策的引导,企业自身的投入之外,拥有丰富数字化转型经验的优质服务商的大力协助也是相当重要的一环。而自带AI人工智能基因的Testin云测,十余年间一直持续关注我国企业数字化转型的推进,并在软件测试领、人工智能数据服务等领域积累了丰富的经验。

在软件测试领域,Testin云测深耕行业十数年,累计为全球超过百万级的企业及开发者提供云测试服务、AI训练数据服务、安全服务等,合作伙伴遍及金融、汽车、能源、航空、工业制造、政务、地产、互联网等数十个行业。

泛金融行业是Testin云测近年投入的重心。其与国内过半的券商、100余家商业银行、及众多知名保险公司保持着长期稳定的合作关系。聚焦券商行业,面对我国愈加庞大的投资者及频繁的证券交易,券商旗下App及后台操作系统对精准、安全、稳定、顺畅等有着非常高的要求。Testin云测对券商的运营逻辑与业务场景有着深刻的理解,提供的自动化+人工的组合服务模式覆盖了前端到后端的几乎所有软件测试需求。为更契合券商的实际测试需求,Testin云测试于2022年中正式对外发布了专属于券商的证券行业智能测试解决方案。该方案意在帮助目券商快速突破测试过程管理难、测试效率低、业务型测试人才少、专项测试能力受限等实际问题,促使券商IT系统、软件等的问题率降低到最低的同时,帮助券商测试成本降低30%以上,测试效率提高50%以上,有力的保障了券商的软件和系统的高质量发展。

对于朝气蓬勃的智能汽车行业Testin云测经相关专家反复打磨,推出了软硬件一体的智能汽车测试服务,帮助国内外多家智能汽车厂商定制各种高效的测试解决方案,确保了市场上智能汽车成品的稳定质量。

在人工智能数据领域,Testin云测也建树颇丰。作为我国领先的AI训练数据头部服务商,Testin云测立足高质量、场景化的AI训练数据服务,始终坚持以技术创新加速行业发展为己任,率先形成AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务,实现了从“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,将AI数据处理流程逐渐融入人工智能业务处理流程中。促使着人工智能产业加速发展,显著提升了AI应用的规模化落地效果。通过数据采集、数据清洗、数据标注等方式,Testin云测为企业业务引入数据治理,用专业领先的一站式数据服务充分满足AI客户的需求,利用自身在技术、服务和标准化方面的特色优势引领行业的发展趋势。

我国企业的数字化转型任重而道远。认识并规避数字化转型建设过程中的那些难言之隐,对企业来说非常重要。Testin云测愿与我国企业在数字化转型的道路上携手并进,一同求索,在软件测试及人工智能数据服务等领域,带给企业更多的协助和支持。

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