矛盾的是，虽然数字化转型有望带来数据驱动的组织，但这两个领域之间往往存在脱节，阻碍了增长并阻止公司充分实现其数字投资的收益。这种情况自相矛盾。一方面，组织将资源投入到定义模糊的数字化转型计划中，旨在彻底改变业务运营、简化流程并释放新的增长机会。另一方面，尽管贴上了“数字化”的标签，但许多公司并没有真正实现数据驱动。相反，我们经常看到一个熟悉的鸿沟——“超数字化前端”展示了时尚的界面和用户友好的体验，而“后端”却难以管理海量数据。这种脱节阻碍了创新，抑制了增长，并阻止公司充分发挥其数字投资的潜力。
本文探讨了这一悖论，探讨了数字化转型和以数据为中心的文化为何不仅相互交织，而且对长期成功至关重要。我们深入探讨了造成这种前端/后端鸿沟的常见陷阱，并提出了弥合差距的战略，促进了一种将数字工具与数据驱动的决策相结合的整体方法。通过采用全面的数据战略，组织可以释放数字化转型的真正力量。
一、数字化转型
数字化转型通常被称为促进业务增长和提高效率的灵丹妙药。数字化转型是指将数字技术融入企业的业务领域，从根本上改变企业的运营方式，这一过程有望重塑客户互动、简化运营并开辟新的创新途径。事实上，麻省理工学院数字商务中心的研究表明，接受数字化转型的公司比同行的利润高出26%，市场估值高出12%。
数字化转型通过重塑客户互动和简化运营来改变企业的运营方式。数字化转型的最终目标是创建数字化企业——利用技术不断发展其业务模式、产品、客户关系和内部运营的组织。这种演变正在进行中，反映了技术进步的快速步伐。对于企业来说，问题不再是是否转型，而是如何有效地转型。
转型包含两个关键维度：
- 外部转型：彻底改变企业与外界互动的方式，特别是在客户感知和参与方面。这可以包括增强在线形象、个性化客户体验以及利用社交媒体进行营销和沟通。它可以提高客户满意度、扩大市场覆盖范围，并最终提高收入。
- 内部转型：重新构想内部运营，通常需要加强部门之间以及人与机器之间的协作。这可能涉及实施自动化以减少手动任务，利用数据分析进行数据驱动的决策，并采用敏捷方法来促进创新。通过优化内部流程，公司可以提高效率、降低成本并增强整体敏捷性。
数字化转型如果战略性地实施，可以成为增长和创新的强大催化剂。通过采用数字技术并调整其业务模式，组织可以在日益数字化的世界中取得成功。
二、点燃数据驱动的革命
数字化转型是数据驱动计划的催化剂，它使组织转向自动化和数字化流程。通过用精简的数字系统取代低效的手动工作流程，公司自然会开始捕获和存储大量结构化数据。这些丰富的信息推动了一系列数据驱动计划，为增长和优化带来了新的机会：
- 数据驱动管理：根据实时数据实施关键绩效指标(KPI)可让管理者做出明智的决策，而不是依赖直觉。这种数据驱动方法使组织能够跟踪战略目标的进展情况，确定需要改进的领域，并主动应对挑战。
- 运营报告：通过战术和运营报告监控流程，组织可以评估流程效率、效果和产品质量等参数。这种数据驱动的反馈循环可以实现持续改进，确保流程得到优化，以实现最大产出和价值。
- 人工智能(AI)：AI算法依靠数据蓬勃发展。通过访问大型、结构化和非结构化数据集，AI可以发现隐藏的模式、自动执行重复性任务，甚至通过生成式AI生成创意内容。数字化转型为AI的采用奠定了基础，使组织能够利用机器学习的力量来处理各种应用。
- 数字孪生：数字化转型实现了实时数据收集，从而可以创建数字孪生——物理系统或流程的虚拟副本。这些数字表示可用于在安全受控的环境中监控、分析、模拟和优化操作，从而提高效率并降低风险。
数字化转型使组织能够生成大量数据，通过人工智能模型、高级报告和仪表板甚至数字孪生等举措释放新的增长和优化机会。
从本质上讲，数字化转型和数据驱动计划是同一枚硬币的两面。成功的数字化转型不仅可以生成有价值的数据，还可以在组织内培养以数据为中心的文化。这种文化优先考虑数据驱动的决策，使员工能够使用数据来解决问题、发现机会并推动创新。
相反，数据是数字化转型的命脉。如果不清楚如何收集、分析和利用数据，组织将难以充分利用其数字投资。数据驱动的方法对于识别瓶颈、衡量数字计划的影响以及确保充分利用技术至关重要。
三、理论与实践
尽管数字化转型被大肆宣传，但现实情况往往与预期不符。这个术语本身很模糊，涵盖了各种举措，缺乏明确的重点。许多组织错误地将“数字化转型”等同于简单地推出新的IT系统，而忽略了人员、流程和变革管理的关键方面。这种误解往往还导致优先考虑华而不实的前端IT解决方案而不是强大的数据管理，从而进一步扩大了承诺的革命与实际结果之间的差距。
1.前线开派对，后方救火
许多数字化转型都专注于打造“超数字化前端”，展示流畅的界面和用户友好的体验。在这个前端世界里，它似乎是一场创新的庆典。尖端工具得以实施，流程实现自动化，用户陶醉于新发现的效率。每个部门都自豪地展示自己最先进的技术，似乎完美和谐地运作。但在成功的外表之下，危机正在酝酿。
这个前端世界与原始的“后端”现实形成了鲜明对比，后者往往难以管理海量数据。集成问题困扰着后端，使得整合数据和生成有意义的报告变得困难。数据驱动决策所需的关键信息要么被忽视，要么被随意捕获。雄心勃勃的人工智能项目因数据质量或可用性不足而受挫。数据团队首当其冲，面临着“修复”源于系统性问题的不切实际的要求，这让人们感到越来越沮丧。
数字化转型定义模糊，其结果往往是“前线开派对，后方救火”。这不仅仅是两个现实的故事，而是一场紧密相连的危机。华而不实的前端建立在被忽视的数据管理这一脆弱基础上。后端的困境是这一疏忽的直接后果，如果不加以解决，整个数字化转型计划可能会在自身矛盾的重压下崩溃。
2.混沌之轮
“数字化转型的幻想”很快就会陷入恶性循环，通常被称为“混乱之轮”。了解决日益严重的脱节问题，组织可能会寻求新技术领导者或外部顾问的帮助。然而，这些干预措施往往会导致同样的结果——又一轮以IT为中心的项目无法解决根本问题。这个循环不断重复，CIO被替换，顾问被聘用，而问题的根源却没有得到解决。
根据我的经验，这种混乱之轮对组织的员工队伍的影响尤其严重。随着项目陷入困境，挫折感不断增加，经常性员工由于缺乏进展和领导层不断更换而感到失望，往往会选择离开。人才外流导致顾问填补了空缺，这些顾问虽然能提供暂时的缓解，但缺乏推动有意义变革所需的机构知识和长期承诺。结果是对外部资源的依赖，进一步加剧了组织的挑战，并延续了功能失调的循环。
3.根本原因：缺乏数据理解
为了克服进步的假象并摆脱“混乱之轮”，组织必须将重点从仅仅实施新技术转移到培养以数据为中心的文化和建立强大的数据战略。这涉及解决前端和后端脱节的根本原因，确保在整个数字化转型过程中将数据视为战略资产。
数字化转型计划中的许多挑战源于利益相关者对数据的作用缺乏共同的理解。数字化转型计划中的许多挑战源于业务、软件开发、数据团队和其他许多团队之间缺乏理解和沟通。确保参与数字化转型项目的所有各方都清楚了解数据的作用、其重要性以及与处理数据相关的特定需求和要求至关重要。
以下是我遇到的一些常见误解以及如何解决它们：
- 数据可访问性：采购或实施新工具时，从一开始就优先考虑数据集成。了解新工具和现有数据平台的技术能力，以确保无缝提取数据。团队之间的开放沟通和协作是避免意外障碍的关键。
- 数据要求：通过业务利益相关者与数据团队或管理员之间的密切合作，明确定义每个用例的数据要求。避免对“所有数据”提出模糊的要求，并确保每个人都了解简化收集和分析所需的特定数据元素。
- 数据变化：在选择和实施工具时考虑数据变化管理功能。并非所有前端工具都有助于识别数据变化，而数据变化对于优化平台中的数据处理至关重要。主动规划可确保高效的数据管道并避免中断。
- 数据约定：识别并记录前端工具和数据平台之间的隐式数据约定。工具结构或数据格式的变化可能会破坏这些约定。主动沟通、定期测试和版本控制可以维护数据完整性并防止代价高昂的中断。
我曾领导过不同组织和文化的数据团队，亲眼目睹了这些误解。最极端的例子是一个为期四年的ERP实施项目，一夜之间交付，尽管缺乏文档或数据模型知识，但期望将数据仓库快速连接到无法访问的数据库。与利益相关者的任何会议都陷入僵局；彼此缺乏理解，导致“快速DWH连接”成为另一项多年的努力，延迟了组织利用数据获取见解和决策的能力。
四、整体数据战略
整体数据战略是弥合“数据世界”与组织其他部分之间脱节的关键。虽然全面讨论数据战略需要专门的文章，但在数字化转型的背景下，一些关键要素必不可少：
- 数据驱动计划的路线图，通过自上而下的规划和自下而上的创新相结合来适应不断变化的业务需求。
- 清晰阐明路线图上的每一项举措如何直接有助于实现总体业务战略。
- 一套指标框架，客观衡量数据驱动战略的影响和进展，确保问责制和持续改进。
通过在数字化转型计划中添加数据战略，我们可以将术语改为“数据驱动的数字化转型”。根据Belhadi等人的定义，数据驱动的数字化转型是通过创新使用数据分析功能来彻底提高组织绩效的基本过程。这种转型由公司环境中生成的大量数据驱动，推动了公司有效处理信息的能力所促成的变革。
1.路线图
任何数据战略的基石都是多层次的路线图。该路线图涵盖战略和用例两个层面，确保总体数据目标与具体计划保持一致。
- 战略路线图：概述了提高组织内数据成熟度所需的基本举措。这些可能包括数据治理举措，例如数据质量管理、角色和职责、数据道德和隐私、数据流程和其他关键领域。其中一项举措可能是提高整个组织的数据素养，确保员工了解数据的价值并能有效地利用它来推动决策。
- 用例路线图：重点关注特定的数据驱动用例，例如报告、AI模型或数据驱动工具。这些用例应直接有助于实现业务目标。
数据战略的核心是一个多层次的路线图，与整体业务战略无缝集成。这两个路线图相互关联，战略举措通常是成功实施用例的先决条件。例如，实施用于总结和分析招标文件的生成式人工智能模型的用例需要战略举措来确保招标文件的结构化可用性，并制定安全和隐私政策来保护敏感信息。
最终，数据战略应旨在支持并加速更广泛的业务战略和目标的实现。
2.自上而下和自下而上方法
最有效的数据战略是动态的，不断发展以适应新的挑战和机遇。这种动态性最好通过自上而下和自下而上的方法相结合来实现。
- 自上而下：领导层定义愿景，为数据治理奠定基础，并投资数据素养计划以提高对数据价值的认识。
- 自下而上：随着数据素养的提高，员工能够提出创新想法和计划，利用数据来推动业务价值。然后通过投资组合管理方法评估和确定这些想法的优先次序，确保项目与战略目标保持一致并取得切实成果。
这种双重方法受到明茨伯格等人的“战略狩猎”的启发，认识到战略不仅来自深思熟虑的规划，还来自整个组织中个人的创造力和洞察力。
数据战略应该有自上而下和自下而上的流程。战略领导力对于平衡这两种方法至关重要。通过监控进度、识别障碍并相应地调整数据路线图，领导者可以确保数据战略与组织不断变化的需求保持一致。这种持续的调整可确保数据战略始终是一份动态文件，推动持续改进和价值创造。
3.指标和后续行动
为了确保数据战略取得成功并不断完善，必须“吃自己的狗粮”——使用数据来衡量数据驱动计划的影响。要跟踪的关键指标包括：
- 用例实现级：监控每个数据驱动用例实施的进度和及时性，以识别瓶颈并优化数据传输管道。
- 接受过指导的数据员工：跟踪接受过数据素养培训或认证的利益相关者的数量，以衡量您的数据素养计划的成功程度以及组织内数据技能的增长。
- 数据质量：实施KPI来监控数据质量趋势，确保数据保持准确、完整和一致，以便做出可靠的决策。
- 交付价值：衡量每个数据用例的实际投资回报率，以验证初始假设并提高您估算后续项目未来投资回报率的能力。
通过认真跟踪这些指标，您可以创建一个数据驱动的反馈循环，使您能够评估数据战略的有效性，确定需要改进的领域，并向整个组织展示数据驱动计划的切实价值。
五、小结
迈向真正的数字化转型之路充满挑战，而这往往以华而不实的前端创新和被忽视的后端数据管理之间的差距为标志。尽管数字化转型有望显著提高效率和增长，但只有通过整合强大的数据战略才能充分发挥其潜力。
组织必须认识到，仅靠数字工具是不够的。数字化转型的真正力量在于培育以无缝数据集成为基础的以数据为中心的文化，促进各级数据素养，并实施与总体业务目标相一致的动态数据战略。
将整体数据战略整合到数字化转型计划中至关重要。它为实现数据用例奠定了基础，可以进一步创新您的业务模式并提供竞争优势。这涉及优先考虑自上而下的领导力和自下而上的举措，营造一个数据驱动决策蓬勃发展的协作环境。
在制定数据战略时，在技术解决方案和基础实践之间取得平衡至关重要。虽然技术是一个强大的推动因素，但建立坚实的基础至关重要。这种方法有助于避免“混乱之轮”，并确保技术投资有目的且有效。随着组织在数据之旅中日趋成熟，技术将不可避免地发挥更重要的作用。为了实现战略数据目标，请寻求专家建议并依靠熟练的技术人才。数据目录工具、数据网格架构和人工智能驱动的数据治理等新兴趋势可以帮助为您的数据驱动型组织建立强大的技术基础。
技术是实现目标的手段，而不是目标本身。通过优先考虑基础实践并将技术与战略目标相结合，我们可以利用数据的力量来推动创新、提高效率和实现可持续增长。
