數(shù)字化轉(zhuǎn)型:關(guān)注能夠最大限度地提高業(yè)務(wù)影響力的重點領(lǐng)域
為什么我們要把數(shù)據(jù)當(dāng)作產(chǎn)品來對待?
各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品迎合不同的“消費者”,類似于軟件如何適應(yīng)不同操作系統(tǒng)的用戶。隨著全球無形資產(chǎn)超過200萬億美元,未報告數(shù)據(jù)資產(chǎn)的真實價值變得誘人。
數(shù)據(jù)消費者,主要是系統(tǒng)而不是個人,分為五種消費原型,每一種都服務(wù)于特定的數(shù)據(jù)目的。
數(shù)字應(yīng)用:特定的、格式化的數(shù)據(jù),以特定的時間間隔傳送。
高級分析系統(tǒng):適用于ML和AI處理的數(shù)據(jù),需要特定的工程。
報告系統(tǒng):受監(jiān)管的數(shù)據(jù),用于儀表板或合規(guī)活動中的審計使用,并轉(zhuǎn)向自助服務(wù)模式和實時更新。
發(fā)現(xiàn)沙箱:這些沙箱非常適合探索原始數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù),支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家和工程師發(fā)現(xiàn)新的用例。
外部數(shù)據(jù)共享系統(tǒng):更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)共享政策管理這些系統(tǒng),例如銀行共享欺詐洞察或零售商與供應(yīng)商合作。
使技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致
Hendrith Vanlon Smith Jr.曾經(jīng)說:“在這個數(shù)據(jù)如此豐富的新時代,我們現(xiàn)在的任務(wù)是有效的有益利用,現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是用這些數(shù)據(jù)做好事——讓我們的生活和子孫后代的生活更有成就感、更快樂、更繁榮。”
有遠(yuǎn)見的公司可以采用數(shù)字化戰(zhàn)略,使用新技術(shù)來轉(zhuǎn)變他們的業(yè)務(wù),盡管如此,強(qiáng)調(diào)增強(qiáng)服務(wù)的數(shù)字戰(zhàn)略可能需要修改或全新的商業(yè)計劃。
業(yè)務(wù)目標(biāo)、戰(zhàn)略和模式緊密交織在一起,涉及影響利益相關(guān)者的高層決策者,以下是一些需要考慮的步驟。
回顧現(xiàn)狀:在采用新流程之前,通過關(guān)注預(yù)算、資產(chǎn)和結(jié)構(gòu)來評估當(dāng)前的IT成熟度。
發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新障礙:考慮預(yù)算、系統(tǒng)和專業(yè)知識,找出并解決變革的障礙。
對技術(shù)任務(wù)進(jìn)行排序:在資源有限和持續(xù)調(diào)整需求的情況下,根據(jù)緊迫性和重要性來組織技術(shù)任務(wù)。
評估技術(shù)替代方案:通過評估它們與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性和潛在的實施障礙來選擇合適的技術(shù)方案。
規(guī)劃遷移:制定靈活的計劃,詳細(xì)說明技術(shù)遷移的步驟、交付成果、時間表和應(yīng)急措施。
培育創(chuàng)新文化
約85%的高管表示,創(chuàng)新是重中之重,但只有6%的高管對自己的表現(xiàn)感到滿意。為了培養(yǎng)一種進(jìn)步和創(chuàng)新的公司文化,領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該積極促進(jìn)透明度,通過分享個人失敗來樹立榜樣,并營造建設(shè)性地討論錯誤的氛圍。
然而,這需要改變范式,不把失敗視為挫折,而是將其視為寶貴的學(xué)習(xí)機(jī)會,鼓勵人們更深入地了解和制定預(yù)防戰(zhàn)略。
我們不應(yīng)美化最終結(jié)果,而應(yīng)贊揚持續(xù)的努力和增長,將不可避免的失誤正?;⒓訌?qiáng)倡導(dǎo)創(chuàng)新和韌性的媒介。
集成AI和高級分析
持續(xù)的連接和學(xué)習(xí)將成為常態(tài),AI和高級分析將破譯看起來隨機(jī)的東西,揭示企業(yè)可以進(jìn)一步部署的模式,反過來,這將構(gòu)建一個個性化體驗的未來,挑戰(zhàn)傳統(tǒng)規(guī)范和駕駛效率。
更快的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備傳統(tǒng)上是時間密集型的——AI通過自動化提取和轉(zhuǎn)換等過程加快了這一過程,確保隨時可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
提高準(zhǔn)確性:AI識別模式和關(guān)系的精確度更高。ML,取決于它的結(jié)構(gòu),可以同時處理大量的計算。
增強(qiáng)預(yù)測分析:預(yù)測分析,即分析當(dāng)前數(shù)據(jù)以預(yù)測未來趨勢,對于明智的決策至關(guān)重要,而AI和高級分析可以在幾秒鐘內(nèi)做到這一點!
特定行業(yè)的好處:AI分析對于電子商務(wù)、金融科技和電信行業(yè)來說是無價的,它可以識別趨勢、提供實時預(yù)測、增強(qiáng)安全性并降低流失率。
所有公司都應(yīng)該記住,數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的黃金——那些知道如何部署數(shù)據(jù)的人將是未來幾十年的贏家!
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大型傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務(wù)條線復(fù)雜,組織結(jié)構(gòu)完善,戰(zhàn)略視野定位高,財務(wù)預(yù)算相對充足,無疑是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的良好“試驗田”。
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為什么邊緣計算可以成為下一個巨大的職業(yè)機(jī)會
邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的聚合,有助于使應(yīng)用程序更接近連接設(shè)備和傳感器等數(shù)據(jù)源。邊緣計算希望將數(shù)據(jù)處理和決策轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣,以實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)處理。