要做到這一點，你需要采取以數(shù)據(jù)為先的方法，這不僅有助于確保當前數(shù)字化轉型努力的成功，而且還將為你的公司做好應對未來挑戰(zhàn)的準備，那么，這種方法是什么？為什么它如此關鍵？
數(shù)據(jù)優(yōu)先方法是必要的基礎
這種策略的一個主要部分涉及在項目的實際設計階段之前先進行數(shù)據(jù)工作。大多數(shù)轉型做法恰恰相反。遺憾的是，有時組織在開始轉型活動之前未能解決其數(shù)據(jù)的質量、規(guī)模和范圍問題。
數(shù)據(jù)清理實際上應該在全球設計之前六到八個月開始。不僅僅是發(fā)現(xiàn)問題;在現(xiàn)有系統(tǒng)中修復它，你將看到現(xiàn)在和將來的好處。過去，在全球設計完成之前開始數(shù)據(jù)工作是極其困難的，但今天，情況已經(jīng)不再如此。現(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)必須適合于實現(xiàn)數(shù)字化轉型項目的承諾，并推動真正的價值。沒有組織曾經(jīng)感嘆，“我們開始數(shù)據(jù)清理太早了。”
當數(shù)據(jù)不是核心時
如果你正在進行數(shù)字化轉型，你還必須進行數(shù)據(jù)轉型。不早期解決數(shù)據(jù)問題可能會導致延遲、不可靠的分析、成本超支甚至失敗。據(jù)最近的麥肯錫報告，到明年，組織將在浪費的數(shù)據(jù)遷移上花費約1000億美元。
以下是我與一家大型制造公司合作的一個真實例子。該公司的供應鏈負責人知道公司在創(chuàng)新方面已經(jīng)取得了重大進步。然而，在經(jīng)歷了多次收購和擴張努力后，他們需要進行數(shù)字化轉型以支持這些努力和持續(xù)增長。與顧問交談后，遷移到SAP S4/Hana似乎是正確的選擇。然而，供應鏈負責人猶豫不決，因為他覺得如果現(xiàn)在開始這個過程，它會失敗，并且他會被告知這是因為他的數(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進行。
太頻繁地，數(shù)據(jù)管理的復雜性被IT領導歸咎于業(yè)務部門的責任，并且沒有得到應有的重視。這種復雜性限制了敏捷性，增加了風險，并降低了組織的創(chuàng)新能力。Enterprise Strategy Group和HPE的一項調查發(fā)現(xiàn)，對于74%的參與者來說，讓他們的數(shù)據(jù)管理流程跟上業(yè)務不斷加快的步伐是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。
另一個障礙可能是，數(shù)據(jù)工作主要被視為一個技術挑戰(zhàn)。然而，每個商業(yè)問題都是一個數(shù)據(jù)問題，因此解決這些項目將需要商業(yè)以及技術專長。
專注于質量和領導層的支持
公司AI舉措的成功取決于優(yōu)質數(shù)據(jù)。據(jù)一項調查，87%的分析和IT領導者表示，AI的進步使得數(shù)據(jù)管理成為高優(yōu)先級;92%的人表示比以往任何時候都更需要可靠的數(shù)據(jù)。
因此，成功的AI關鍵是在數(shù)字化轉型項目開始前先開始數(shù)據(jù)工作，并以高質量數(shù)據(jù)為主要目標。這對于希望利用生成式AI來創(chuàng)新和創(chuàng)造價值的組織至關重要。數(shù)據(jù)轉型就是數(shù)字化轉型。沒有高質量數(shù)據(jù)，組織可能會遇到諸如偏見結果、無用的“指導”和錯誤建議等挑戰(zhàn)。這些都有可能損害你的品牌聲譽——或者更糟。
遵循這些最佳實踐將幫助你的組織領先于競爭對手。如前所述的Enterprise Strategy Group和HPE報告指出，數(shù)據(jù)優(yōu)先的領導者上市速度更快。經(jīng)歷過多次數(shù)字化轉型的任何領導者都會說，當被問及整個流程中最長的一環(huán)時，“總是關于數(shù)據(jù)。”
然而，在另一項研究中，37%的參與者指責首席執(zhí)行官和董事會阻礙了公司的數(shù)字化轉型項目。高級管理團隊排在第二，占32%。因此，在開始以數(shù)據(jù)為先的轉型倡議之前，確保領導層的全力支持是至關重要的。
數(shù)據(jù)優(yōu)先
數(shù)字化轉型需要數(shù)據(jù)轉型。采用數(shù)據(jù)優(yōu)先方法時，領導者及其團隊會在數(shù)字化轉型努力開始之前優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)清理。因為領導者創(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重要。
一旦獲得了支持，就將高質量數(shù)據(jù)定為目標。如果你的數(shù)據(jù)質量差，可能會發(fā)生許多損害聲譽和業(yè)務的結果。而且你會在這個過程中浪費大量的時間、金錢和精力。
隨著生成式AI等新興技術的興起，數(shù)據(jù)優(yōu)先策略將變得越來越必要。因為AI必須擁有高質量數(shù)據(jù)才能正常運作，不良數(shù)據(jù)可能會危及你的生成式AI項目。通過花時間把數(shù)據(jù)放在首位，為你的組織節(jié)省大量勞動和費用。
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