以數(shù)據(jù)為先的方法推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
要做到這一點(diǎn),你需要采取以數(shù)據(jù)為先的方法,這不僅有助于確保當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型努力的成功,而且還將為你的公司做好應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備,那么,這種方法是什么?為什么它如此關(guān)鍵?
數(shù)據(jù)優(yōu)先方法是必要的基礎(chǔ)
這種策略的一個(gè)主要部分涉及在項(xiàng)目的實(shí)際設(shè)計(jì)階段之前先進(jìn)行數(shù)據(jù)工作。大多數(shù)轉(zhuǎn)型做法恰恰相反。遺憾的是,有時(shí)組織在開始轉(zhuǎn)型活動(dòng)之前未能解決其數(shù)據(jù)的質(zhì)量、規(guī)模和范圍問(wèn)題。
數(shù)據(jù)清理實(shí)際上應(yīng)該在全球設(shè)計(jì)之前六到八個(gè)月開始。不僅僅是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題;在現(xiàn)有系統(tǒng)中修復(fù)它,你將看到現(xiàn)在和將來(lái)的好處。過(guò)去,在全球設(shè)計(jì)完成之前開始數(shù)據(jù)工作是極其困難的,但今天,情況已經(jīng)不再如此?,F(xiàn)有的現(xiàn)代工具可以讓你提前開始數(shù)據(jù)工作,并清理你現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)必須適合于實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的承諾,并推動(dòng)真正的價(jià)值。沒有組織曾經(jīng)感嘆,“我們開始數(shù)據(jù)清理太早了。”
當(dāng)數(shù)據(jù)不是核心時(shí)
如果你正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,你還必須進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型。不早期解決數(shù)據(jù)問(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致延遲、不可靠的分析、成本超支甚至失敗。據(jù)最近的麥肯錫報(bào)告,到明年,組織將在浪費(fèi)的數(shù)據(jù)遷移上花費(fèi)約1000億美元。
以下是我與一家大型制造公司合作的一個(gè)真實(shí)例子。該公司的供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人知道公司在創(chuàng)新方面已經(jīng)取得了重大進(jìn)步。然而,在經(jīng)歷了多次收購(gòu)和擴(kuò)張努力后,他們需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以支持這些努力和持續(xù)增長(zhǎng)。與顧問(wèn)交談后,遷移到SAP S4/Hana似乎是正確的選擇。然而,供應(yīng)鏈負(fù)責(zé)人猶豫不決,因?yàn)樗X得如果現(xiàn)在開始這個(gè)過(guò)程,它會(huì)失敗,并且他會(huì)被告知這是因?yàn)樗臄?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)需要首先解決——不是事后,也不是在他的案例中同時(shí)進(jìn)行。
太頻繁地,數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性被IT領(lǐng)導(dǎo)歸咎于業(yè)務(wù)部門的責(zé)任,并且沒有得到應(yīng)有的重視。這種復(fù)雜性限制了敏捷性,增加了風(fēng)險(xiǎn),并降低了組織的創(chuàng)新能力。Enterprise Strategy Group和HPE的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),對(duì)于74%的參與者來(lái)說(shuō),讓他們的數(shù)據(jù)管理流程跟上業(yè)務(wù)不斷加快的步伐是一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。
另一個(gè)障礙可能是,數(shù)據(jù)工作主要被視為一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。然而,每個(gè)商業(yè)問(wèn)題都是一個(gè)數(shù)據(jù)問(wèn)題,因此解決這些項(xiàng)目將需要商業(yè)以及技術(shù)專長(zhǎng)。
專注于質(zhì)量和領(lǐng)導(dǎo)層的支持
公司AI舉措的成功取決于優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。據(jù)一項(xiàng)調(diào)查,87%的分析和IT領(lǐng)導(dǎo)者表示,AI的進(jìn)步使得數(shù)據(jù)管理成為高優(yōu)先級(jí);92%的人表示比以往任何時(shí)候都更需要可靠的數(shù)據(jù)。
因此,成功的AI關(guān)鍵是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目開始前先開始數(shù)據(jù)工作,并以高質(zhì)量數(shù)據(jù)為主要目標(biāo)。這對(duì)于希望利用生成式AI來(lái)創(chuàng)新和創(chuàng)造價(jià)值的組織至關(guān)重要。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。沒有高質(zhì)量數(shù)據(jù),組織可能會(huì)遇到諸如偏見結(jié)果、無(wú)用的“指導(dǎo)”和錯(cuò)誤建議等挑戰(zhàn)。這些都有可能損害你的品牌聲譽(yù)——或者更糟。
遵循這些最佳實(shí)踐將幫助你的組織領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。如前所述的Enterprise Strategy Group和HPE報(bào)告指出,數(shù)據(jù)優(yōu)先的領(lǐng)導(dǎo)者上市速度更快。經(jīng)歷過(guò)多次數(shù)字化轉(zhuǎn)型的任何領(lǐng)導(dǎo)者都會(huì)說(shuō),當(dāng)被問(wèn)及整個(gè)流程中最長(zhǎng)的一環(huán)時(shí),“總是關(guān)于數(shù)據(jù)。”
然而,在另一項(xiàng)研究中,37%的參與者指責(zé)首席執(zhí)行官和董事會(huì)阻礙了公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目。高級(jí)管理團(tuán)隊(duì)排在第二,占32%。因此,在開始以數(shù)據(jù)為先的轉(zhuǎn)型倡議之前,確保領(lǐng)導(dǎo)層的全力支持是至關(guān)重要的。
數(shù)據(jù)優(yōu)先
數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型。采用數(shù)據(jù)優(yōu)先方法時(shí),領(lǐng)導(dǎo)者及其團(tuán)隊(duì)會(huì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型努力開始之前優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)清理。因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)者創(chuàng)造了影響這些努力的大部分瓶頸,確保他們從一開始就全部加入至關(guān)重要。
一旦獲得了支持,就將高質(zhì)量數(shù)據(jù)定為目標(biāo)。如果你的數(shù)據(jù)質(zhì)量差,可能會(huì)發(fā)生許多損害聲譽(yù)和業(yè)務(wù)的結(jié)果。而且你會(huì)在這個(gè)過(guò)程中浪費(fèi)大量的時(shí)間、金錢和精力。
隨著生成式AI等新興技術(shù)的興起,數(shù)據(jù)優(yōu)先策略將變得越來(lái)越必要。因?yàn)锳I必須擁有高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能正常運(yùn)作,不良數(shù)據(jù)可能會(huì)危及你的生成式AI項(xiàng)目。通過(guò)花時(shí)間把數(shù)據(jù)放在首位,為你的組織節(jié)省大量勞動(dòng)和費(fèi)用。
相關(guān)資訊
- 對(duì)2023年的人工智能有什么期待
- 穩(wěn)步創(chuàng)新發(fā)展元宇宙 開啟數(shù)字經(jīng)
- 保護(hù)人工智能,網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人士責(zé)
- 如何減少與云相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)威脅
- 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的融合:智能化生
- 人工智能對(duì)促進(jìn)在線培訓(xùn)業(yè)務(wù)的巨
- 哪些物聯(lián)網(wǎng)工具有助于簡(jiǎn)化醫(yī)院資
- 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中
- 物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將在四年內(nèi)增長(zhǎng)400%
- 工業(yè)4.0環(huán)境下的物聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)