
第一章
企业的自我检视
有意提升应用数据及分析技术程度的企业机构,需要采取全面的方式进行。
1. 您将如何有效地管理转型变革?
改革可以从最艰巨之处开始着手。要在困难的变革取得成功,企业机构需要建立一个以吸引、而非强迫人员采用的机制。首先,企业需要向人员传达变革的愿景,并将计划的目标透明公开和诚实对待。企业也应当确保人员清楚了解变革计划背后的原因,避免人员在变革初期便对企业产生负面猜想,例如认为企业尝试引进人工智能以减少人员。企业可以在公开宣布变革愿景后,选出一小群愿意参加的人员进行变革试点,然后向各个部门展示试点项目的结果。所谓“激发可能性的艺术”,最会令人们对变革感到振奋,企业便可以藉此吸引广泛人员参与。
2. 在您的企业当中有具备相关领域的专家可以领导变革吗?
企业让首席分析官或首席数据官带领变革,可以对企业迈向数据驱动决策的变革过程中增加影响力和经验。他们不仅可以激励、推动、教育和制定工作方案,从而在改变企业现有的工具和技术之外,进一步改变企业机构的思维和文化。这些领导者也可以发挥角色,争取企业高管人员的支持,引入杰出的变革人员团队,并在覆盖整个组织层面的决策上提出见解。传统上,数据一直是个IT范畴的问题,但在当前市场,领先的企业机构期望所有高管人员都拥有数据驱动的思维方式,并积极招募相关人才成为高管。同时,企业应当留意,将数据和分析团队保持在较小的规模,避免聘用过多的深度技术专家,因为他们可能符合当前技术发展需要,但在18个月后未必合适。企业可以考虑通过与外部团队合作,为企业内的人员团队提供补充,如此一来可以让您根据需要快速扩展和缩小团队规模。您可以建立多个联盟,为您的企业提供不同的技能,带来灵活性和多元化选择。
3.您是否将数据视为资产?
为了取得真正的成功,企业机构的领导者必须认同,数据是值得投资的资产,才能够让企业迈向数据驱动决策的变革真正成功。从企业董事会到高级管理层,企业各阶层人员重视在决策引入数据和分析,对变革成效影响非常关键。为了实现这一目标,企业将需要确保数据质量和拥有良好的数据管理,从而可以应用例如AI、神经网络、机器学习等领先的分析技术。
数据资产的重要性不容低估;企业应当针对性建立及维护可靠的数据模型、数据质量控制及处理程序、以及具扩展性的数据模型框架。
4.您可以如何在企业快速实现变革创造的价值?
设计性思维、灵活敏捷方式、精益运作规模、以及广告牌管理等,都是企业可以采用的快速方式,可以协助企业厘清并应对组织挑战的例子。通过这些方法提升企业在AI、数据和分析功能,也可以快速优化相关业务应用,从而使其与团队发展速度保持同步。
进行快速试验,也是让企业快速实现变革价值的好方法。企业可以将两个星期为限,为变革方向的个别理念及设定进行试验,从而观察实行变革的成果。此方式可以让企业掌握并判断,企业是否拥有合适的数据质量、技术和技能,来达到所需成果。同时,企业也必须清楚理解在变革方向上不同的理念及设定;哪些是相对低风险与简单的,而那些则会带来重大业务风险。另一方面,企业也要能够在产品组合方面取得平衡,以确保在尝试较高难度的应用时、能够维持持续交付产品予客户。此外,企业必须让变革过程持续落实到业务当中,为此企业需要确保在应用较复杂的变革理念及设定时,企业价值仍能在基本业务及较简易的创新个案当中得到实现。
设定宏大的目标,然后让您的团队达到成果。设定的目标不可能全部都得到实现,但是这些目标肯定会让人员保持奋力专注,而这最终通常会带来一些显著的成果。
5. 在专注眼前发展的同时,您是否具备长远的视野?
毋庸置疑,领导者必须确保制订在AI、数据和分析范畴的策略,与企业整体战略紧密相关。但是,公司战略与数据和分析之间经常存在脱节。如果企业战略是清晰明确的指导性策略,那么其数据和分析策略便是如何达成企业战略的方式与方向,而后者必须是灵活、可扩展、并且能够促进企业实现成果。企业可以制定具有双重重点的数据和分析策略 – 部分变革的理念与设定可以满足当今组织的需要,而其他则可应对企业在未来12到18个月的发展需要。企业可以为面向未来的应用进行测试和试验,并让技术架构保持模块化,以便未来可以根据需要添加和更改技术架构组成。此外,企业不宜坚持采用单一供应商解决方案的“老方法”,而是应当引进灵活性,让企业可以采用能创造最大价值的新兴技术方案。

第二章
分层方式有助于创造价值
不同的实行方法可以产生不同的结果,为企业做出正确的实行方式选择,对成效影响关键。
大刀阔斧式
部分客户会同时在整个组织范围实行彻底变革,将企业重新定位为数字型企业,舍弃传统行业定位。他们大幅度地改变团队结构,例如对未必直接与董事会有联系的小型团队,授权他们进行快速决策。这是一种破坏颠覆式的变革方法、实行时也会面对企业文化的阻力,但是或许会更快让企业成为真正的数据驱动、并具备分析应用技能的企业。有一家企业客户目前正在从金融服务领域的传统零售模式,重新定位为一家数字企业。企业变革迅速开展,对其业务也带来挑战;这可能是一条艰难的道路。
测试与学习式
一种更常见的方式,是针对性地在内部个别团队中,建立“迅速优化”方式和人员行为。例如,有些企业会建立功能型小规模团队,许可团队进行变革和创新试验。成功发展的变革措施,都会交给其他团队,然后嵌入到整体企业当中。
这方法的例子之一是建立传统的商业智能团队,并调整企业架构、让他们用冲刺期来规划项目管理、快速制作原型,发展出最简可行产品(MVP)。根据我们的经验,这类项目管理团队会较快速地带来结果,协助企业专注决策。
在大型组织中嵌入迅速、“初创”风格团队的方法可能很困难,但是这种方式已经在不少企业个案中带来成果。
建立合适的供应商联盟
第三种方式是与可助企业快速实现变革价值的供应商联盟合作。如果企业能够找到合适的供应商、以及特定领域的数据或分析专家,他们可以通过“二位一体”的方式,协助企业加速工作进度、并培训企业团队。企业建立合作不仅在于制定策略、建立系统、基础架构和流程,而且还可以藉此培训内部团队,以维持运营并为企业自身增添合适价值。这种方式相当于在投资企业的数据和分析功能,同时又能快速获得结果。
任何希望提高技术能力的企业,都将找到适合其需求的方法。企业需要保持专注重点、持续学习、调整和重新测试,采取初创企业的执行风格,从而迅速取得成绩并带来奖励。
结语
分析技术的发展速度往往比企业能跟上的步伐更快,因此企业通过数据现代化进行持续改进,可能让企业感到不知所措。在本文中,我们将分享企业如何可以通过在应对当前处境与筹划未来发展之间,建立平衡的思维模式,从而持续提升应用数据及分析技术程度。