IT和商業服務轉型咨詢機構Pace Harmon公司的常務董事Rahul Singh說：“通過實時分析大量結構化和非結構化數據以獲取見解的能力，是大多數數字化轉型工作的基礎，因為通過大數據分析獲得的見解可用于推動工作流程的數字化和自動化。”
此外，數字化轉型的出現在一定程度上是因為組織尋求最好地利用這些不斷增長的數據資產。SAS公司數據管理主管Todd Wright解釋說：“數字化轉型是將組織決策轉變為基于數據的決策，而大數據使組織擁有可以生產或使用的所有可用數據的能力。捕獲所有可用數據(大數據)對于數字化轉型至關重要。”
IT組織完全可以將大數據用于報告和流程改進目的。但是，Singh解釋說：“真正的價值來自于將大數據與數字化轉型相結合的能力，以實現整個運營的數字化和自動化，從而提高效率和新的業務模式。”正如技術研究和咨詢機構ISG公司的數字戰略和解決方案合作伙伴Prashant Kelker所說：“數字化轉型是必由之路，大數據是其中的一個手段。”
大數據如何揭示數字化轉型機遇
大數據的應用可以照亮企業的黑暗角落。SAS的Wright說：“組織將大量管理良好的數據在分析或人工智能程序中集成，從而更好地了解運營、客戶和市場。歸根結底，數字化轉型要想真正獲得成功，以實現對商業目標的最佳洞察，獲得盡可能多的數據是必不可少的措施。”
Wright說：“如果沒有經過深思熟慮的想法或程序來利用大數據，那么大數據本身就毫無用處。數字化轉型提供了這種想法和程序。關于數字化轉型是否需要大數據，進入數字化轉型程序的數據越多，效果越好。”
當這二者融合在一起，真正的改變就成為可能。隨著物聯網設備、可穿戴設備、智能手機以及其他設備傳感器數量的增長，它們生成的數據量也呈指數級增長。Pace Harmon公司的Singh說：“物聯網數據、大數據分析能力和數字化轉型的結合，使組織不僅能夠根據客戶需求進行近乎實時的調整，還可以預測其消費者的未來行為。”
管理咨詢和研究機構Everest Group公司副總裁Ronak Doshi指出，隨著互聯網連接設備的日益普及，數據驅動的數字業務模型的發展以及全球互聯業務生態系統和集成價值鏈的增加，要求組織構建一個模塊化但具有凝聚力的數字平臺，并由各種來源收集的大數據提供動力。
Doshi說：“組織從數字能力平臺的投資中可以產生的業務價值(或投資回報)??將取決于他們的數據價值提取能力。對于大型組織而言，這些數據量巨大，并且無法通過傳統的商業智能和數據倉庫技術進行管理。”
目標是整合而不是孤立
Doshi說，專注于從大數據中獲取最大價值的數字技術可以使IT領導者建立數據中心，以匯總和存儲來自多個來源的數據。許多大數據供應商提供了IT領導者可以利用的預先構建的分析和機器學習算法。
但是至關重要的是，首先要針對特定??組織和行業明確定義大數據和相關的數字化轉型工作。例如，一家與Kelker公司合作的制造商必須首先確定其目標是通過互聯產品增加收入?還是通過更優化和關聯性更強的車間(或兩者結合)降低成本?只有明確之后，IT領導者才能確定實現這些目標的最佳的大數據、物聯網和云計算戰略。
Kelker說，“組織數字化轉型應該牢記目標。其目標是獲得新收入嗎?是節約成本嗎?還是二者兼有?這一變革原則有助于確定道路并指導技術的實施。”
Kelker表示，仍然有太多大數據計劃在IT組織或商業智能組織內部啟動，但由于缺乏業務相關性而消失。他說：“孤立執行的大數據計劃感覺就像是解決某些問題的解決方案，而執行良好的數字化轉型為技術(包括大數據計劃)提供了一條捷徑。”
大數據和數據技術還可以幫助組織更好地了解客戶的偏好和行為，從而創造更多個性化和相關的體驗。Doshi表示，除了通過引入基于洞察力的產品和服務實現純粹的貨幣化之外，組織還將大數據和數據技術相結合，以設計能夠提高收入的新產品和服務。
成功的組織采取積極的態度
SAS的Wright表示，在某些情況下，大數據工作實際上可能會阻礙數字化轉型，特別是如果數據沒有可靠的數據治理程序支持的情況下。他說，“沒有元數據管理、數據質量、數據目錄，以及分配的安全性和數據所有者，組織就不能簡單地從更多的源訪問更多的數據。”
Wright表示，在利用大數據幫助數字化轉型方面最成功的IT領導者會采取積極主動的方法。他們從數據管理策略開始。要使數字化轉型成功，它必須基于可信賴的數據。
那些在數據治理、高級分析和機器學習上進行投資的組織從大數據和數據技術組合中獲得了最大的收益，提高了運營效率，改善了客戶體驗并且增加了收入。
Everest Group公司的Doshi說：“供應鏈的數字化轉型是一個很好的例子，其中需要增強運營彈性，要求企業著手進行數字化轉型。在這一旅程的關鍵要素是跟蹤有關材料、制成品或信息資產如何在供應鏈中移動的數據。數據洞察力正在幫助組織提高整個價值鏈的效率，并改善分銷、物流、制造和銷售等功能。”
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