数字化转型成功必备的三驾马车

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企业数字化转型想要取得成功,需要具备哪些必不可少的因素?本文作者结合之前数字化转型战略落地的项目经验,归纳为战略、组织、技术三个重要因素,并对每一项进行了分析。

数字化转型是寒冬之下企业的必经之路,但是数据统计70%的企业数字化转型最终以失败告终,企业数字化转型想要取得成功,需要具备哪些必不可少的因素呢,结合这两年做的数字化转型战略落地的项目,总结下来核心的三架马车分别是:战略、组织和技术。

一、战略:数字化战略

变革、转型对于企业来说一般都是刮骨疗伤,会经历比较长的阵痛期,所以想要转型成功,首先需要有企业自上而下的战略支持,也就是说需要CEO层面认识到数字化转型的价值,并将数据战略作为企业未来阶段的核心战略规划之一,曾经遇到过一个企业CIO牵头推动数字化转型项目,虽然CIO初期说服老板立了项,但CEO并未真正意识到数字化的战略意义,后期项目落地需要市场、运营等其他团队协同执行时,阻力重重,最终项目结果可想而知。

一把手抓数字化转型(至少表名鉴定的支持态度),执行团队才能师出有名,拿着CEO的尚方宝剑,一路披荆斩棘,攻坚克难。

二、组织:组织基础

在企业管理领域有个著名的组织杨三角模型,总结下来就是企业的成功和组织能力息息相关。制度、组织、机制等一系列最基础的保障。

数字化转型成功必备的三驾马车

组织架构:事在人为,事情总是需要有人做,企业应有合理的组织架构,以支持走完数字化转型从战略到落地的职能部门,比如战略分析部门、数据研发部门、IT软件研发团队等。

数字化转型成功必备的三驾马车

1、CIO/CTO

数字化转型是一把手工程,转型必然涉及现有组织或流程的变革,自下而上的转型几乎不可能成功,所以需要战略层面的授权,否则师出无名必然功败垂成。

2、外交官

术业有专攻,尤其是传统行业的业务人员对数据的认知处于比较浅的层次,想要在转型过程中,数据团队不是闭门造车,而是深刻的理解了业务流程和痛点,就需要具备深厚的数据功底的“外交官”的角色,去不断深入业务过程,可以告诉业务数据能够带来哪些改变,现有哪些数据,还需要做哪些工作。

这一角色最好主要由数据产品经理承担,因为他可以去协调组织不同的资源,去把事情做成。同时数据分析师,或者数据仓库的负责人也可以参与,作为信息的输入和输出。

3、智囊团

数字化转型最终的目的是带来实打实的价值收益,所以需要能够基于数据,充分挖掘出有用的信息,为业务提供决策或智能应用的输入,数据分析师主要利用数据分析的技术和手段提供最优的决策,算法工程师则依赖于AI技术,提供更加智能的能力,比如基于AI的智能排班流程,个性化营销或产品推荐服务等。数据产品经理主要是参与其中,提供部分业务知识的输入。

4、奠基者

数据是数字化转型的根据,没有数据或者数据脏乱差,转型过程必然坎坷或面临失败。数据汇聚、清洗加工处理,形成可以高复用的数据资产,并对数据进行持续的治理,保障数据质量,降低存储和计算成本,主要是数据开发工程师的职责。在这过程,数据产品经理主要是数据需求或数据产品需求输入,提供数据资产建设所需要的业务信息输入。

5、建筑师

工欲善其事必先利其器,数字化转型过程中,数据从采集到分析应用过程中,基于数据产品或工具来提升数据应用流转的效率,在这过程中,需要相关的数据产品经理规划和设计对应数据产品,由前端工程师和后端工程师进行开发变现。

流程机制:项目落地需要有规范的项目管理流程,否则必然会遭遇延期、质量问题、成本问题等,一般成熟一些公司会有标准的PMO流程,比如定期会议机制,可用来督进工作进度、监控实施流程;定期审查机制等,用来审查操作过程、优化操作标准等;此外,相应的激励和考核指标(通过对各层级、各方面利益相关者设置激励举措和KPI等硬约束指标,提升各方工作积极性和工作,如KPI和OKR管理制度。

三、技术:数据及IT技术

数字化转型除了战略层面的思维和组织转型外,想要战略取得实际的降本增效的效果,则必须要有相应的数字化工具或者数字化应用开发技术,辅助战略落地。数字化转型设计的主要技术通常包括:

数据获取与采集技术:数据是数据化、数智化的根基,对于线上化的产品和工具是数据埋点相关,而一些智能制造等其他行业,数据采集则是传感器数据采集和同步技术

大数据存储与计算技术:大数据4V特点(价值密度低、数据量大等)决定了需要大量的服务器资源来进行数据的存储,以及相关任务的计算,所以需要具备大数据集群的建设和运维的技术能力

数据分析与挖掘技术:数据分析一般是指的数据分析师的商业分析或者业务分析,常用的如SQL、Python等技术。

数据科学与AI能力:数字化转型的高阶阶段是数智化应用,数智化主要是利用机器学习及各种算法模型来产生业务应用价值,包括设计开发统计算法和模型技术

数据安全技术:数据一旦广泛应用就意味着数据暴漏在阳光之下,数据作为核心战略级资产,需要数据脱敏、鉴权管理等一系列的数据安全技术。

IT产品研发技术:主要是指数据工具的产品化,需要前端开发、服务端开发(Java等)的资源,过去对接的项目中,客户没有前后端技术能力,所有的数据化应用依赖于数据团队输出结果给到应用,业务没有办法使用工具进行自助化的应用。

专栏作家

数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人,人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。

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  1. cio是什么

    来自广东 回复
  2. 11

    来自北京 回复