Ramsunder：并不是所有標記為數字化轉型的項目都具有真正的變革性。

 

如今，“數字化轉型”標簽已經應用于大量IT項目，但我們認為真正的數字化轉型項目具有一些共同的特征：

 

·該項目應該提供一個結果，使企業或者顯著提高盈利能力并更具競爭力，或者顯著改變客戶或員工滿意度等。

 

·該項目應利用直到最近才可用或過于昂貴的技術。雖然這個時間跨度通常設置在兩到三年之間，但這可能會根據特定行業的業務環境的波動程度而有所不同。

 

·最后，該項目應具有獨特的知識產權或元素，能夠在至少6個月的時間內將其與競爭對手區分開來。

 

例如，解決方案的速度和成本是我們正在開展的一個農業項目的差異化因素，該項目通過由US T公司設計的物聯網設備跟蹤和管理奶牛，將為農民提高收入和降低成本。

 

 

Ramsunder：數據對于決策來說絕對是至關重要的，但數據擁有許多共同定義有用性和可用性的關鍵特征。

 

·數據管理流程——這是基于企業對可用數據的準確性(數據質量)的信心，以及在數據轉換時跟蹤沿襲的能力，并允許圍繞誰可以在何時查看哪些信息以及掌握數據標準化進行管理。

 

·及時性和粒度——這是一個不同的指標，衡量采購和存儲的成本與對重要決策的影響的價值。

 

·數據豐富性和連續性——通過提供額外的信息和限定符來增強數據的有用性，這些信息和限定詞賦予數據語義和額外的含義，這有助于獲得急需的見解，幫助做出可操作的決策。

 

·合規性——數據必須符合HIPAA、CCPA和GDPR等法規以及國家限制，例如在地理區域中存儲數據的能力。

 

滿足所有這些需求會增加為數據密集型應用程序運行計算工作負載的成本。雖然重要的是所有數據都是有用和有價值的，但數字化轉型練習將著眼于所有這些特征(包括總成本)，并根據業務影響考慮數據用例的價值，然后推動產生真正差異化的項目和投資回報率。

 

一個很有前途的項目由于成本問題而停滯不前，這是一個很好的例子，我們正在致力于工廠生產設備的數字化。對于我們的一個輪胎制造行業的客戶來說，目標是通過從設備以及商店的各個點收集實時可靠性和優化數據來提高生產率。不幸的是，許多獲取這一信息所需的設備沒有足夠的傳感器，甚至有些缺乏通信能力并且不提供共享數據的標準協議的設備。改造這臺設備所需的成本是一個難以克服的障礙。最終，一個最終奏效的解決方案是使用用于安全操作的視頻饋送，以及使用視覺分析來確定優化機會和執行預測性維護。

 

個性化是上述類別可能影響有效性的另一個領域。雖然當人們要求個性化時(例如Netflix或亞馬遜)，個性化服務可能很好，但在大多數情況下，客戶希望匿名，而個性化成為實際上會降低品牌價值的一個缺點。Waze等應用程序利用手機隨時隨地移動的事實來獲得準確的流量平均值，這是一個例外，其用例是企業中的數據是否可以轉換使用的仲裁者。

 

 

Ramsunder：·越來越多的決策是基于數據，而不是直覺。甚至媒體項目也是基于多種數據類型，從目標人口統計數據到發布時間，甚至是故事結束的方式。

 

·使用大量數據(例如PB和數十億行代碼)已經成為常見的工具，例如在云平臺上運行的Spark。

 

·數據不僅用于提高客戶滿意度，還用于提高員工/同事的生產力以及供應商和合作伙伴的生產力。對供應鏈波動的早期觀察為供應商提供了更大的調整能力。

 

·通過自動化和使用機器學習的異常檢測等技術，數據在數字化轉型中被協調和糾正的次數顯著減少。

 

·獲取、存儲和使用數據的成本正在上升，數據的智能使用變得至關重要——許多先收集數據并擔心以后如何處理的客戶被迫改變了截然相反的方法。

 

 

Ramsunder：在IT領域，培訓員工是業務知識連續性的關鍵，并且具有增強企業文化的能力。我們在培訓、再技能和技能水平提升方面投入了大量資金。重要的是要考慮了解數字化轉型和突破的水平，特別是與行業相關的水平。但是，重要的是要了解其他障礙，甚至是天花板，以及特定的轉型如何幫助企業以指數上升的曲線啟動。

 

 

Ramsunder：所有活動的速度對于成功的數字化轉型至關重要。無論是對“訂單到現金”等基本流程的改造，還是我們正在努力加快新功能的上市時間，速度都是衡量數字化轉型的最佳衡量標準。這包括供應商到后端流程(例如制造)到前端體驗(例如使客戶群體能夠與醫療保險公司的成員討論疾病)。邊緣計算將成為企業可能對安全風險開放的領域，數據被收集、聚合或傳遞。因此，邊緣和數據結構的安全性必須保持在同一水平，以確保在數據傳輸、數據靜止或處于瞬態時的持續的安全性。

 

其中不可或缺的是能夠以安全可靠的方式跨系統和企業進行連接。數據安全治理的所有方面都封裝在數據治理中。有許多工具可以管理數據治理，包括靜態和動態數據。這些可能是基于標記化或加密的，但也需要強大的基于角色的訪問管理。企業越來越多地規范數據治理和管理流程以及工具的智能使用，最后需要的是更多的軟件成為工具架軟件。

 

 

Ramsunder：數字化轉型成本沒有真正的差異——幾乎每個數字化轉型項目都需要在企業內部和外部智能有效地使用數據。投資回報率再次基于場景，我們的方法是根據投資回報率、價值實現速度以及對市場的影響對項目進行優先級排序，因為一些項目需要更多數據，而一些項目的數據密集度將會降低。但是，我們不會將項目劃分為數據主導或非數據密集型。歸根結底，它是由數據驅動的洞察力以及如何有助于數字化轉型。

 

 

Ramsunder：最常見的原因是對正在解決的問題和成員的參與程度缺乏文化一致性。

 

企業必須做出明顯的承諾，這必須擴展到廣泛的變革管理過程，從再培訓到建立衡量成功的明確目標。太多的數字化轉型工作是在“盡力而為”的基礎上進行的，這是災難的根源，因為缺乏數據驅動的洞察力會導致失敗。雖然有關于企業應該考慮轉型的初步假設，其中一些是基于客戶需求、機會、行業差距和企業在走上轉型道路時確定的標準。但是，必須密切關注不斷變化的環境，并在正確的時間進行修正，以免花費過多的費用和精力。

 

大多數時候，數字化轉型工作需要運營和發展可持續的業務，并且必須將持續的數字化轉型工作融入企業的DNA和文化中。

 

 

Ramsunder：電信和銀行業是最早實現數字化的一些行業，而公共部門、醫療保健和傳統零售商正在迎頭趕上。

 

 

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