数字化系统前瞻EP02 - 传统系统与非结构化数据

企业运营中存在大量非结构化和半结构化数据需要归集是企业数字化转型中最主要的关注点。在类SRU的数字化中台系统理念之中，即使是已经在运营系统（诸如SAP/WMS/TMS）归集的“准结构化数据”，也仍需经由价值协作模型处理之后才能辅助各层次的决策执行，遑论原本就存在与各类弱耦合交互中的各类非结构/半结构化数据。而无法及时归集/处理这些非结构化数据，将其转换成对企业管理可直接应用的决策化结构性数据即是企业效率无法进一步突破的瓶颈。

从企业运营角度来看，商业价值的积累和孕育来自于正确的业务向战略，而战略目标的实现取决于组织内或者组织间在各个层次依各自分工，做出符合整体目标向的各类正向决策。加速价值导向的“协作-归集-转化-决策“-数据链效率是SRU的基本设计哲学，因此SRU也可被称作Value Synergy System，价值协作（支持）系统。

在非全数字化/数据化的场景之下，企业内会消耗大量的人力以弱耦合的交互方式归集和处理所有决策辅助数据。这是因为传统ERP系统从设计理念上就没有应对决策化用户场景，且传统系统的IT基础构架层亦没有任何特性可以充分应对目前主流的云体系特性。由于传统ERP系统大多基于强中心化设计哲学，就导致了其无法适应千变万化的前端业务需求，这也直接导致了大型组织内会存在大量碎片化“鸡肋”系统，食之无味，弃之可惜；效率低下，糜费资源。而SRU针对以上问题，在强化基本协作效率层面，有很多改善交互体验的设计，显著区别于传统系统，在后继EP中会详细陈述。

关于SRU的产品核心涉及Key Vision，可参考：