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关于启动数字化转型的策略

一个传统企业为什么要做数字化转型,数字化转型转什么和数字化转型怎么转? 绝大多数的企业希望 解决三个方面的问题,通过数字化转型解决:

  • 业务的增长、客户的满意,

  • 解决内部的管理和效率提升,

  • 还有能不能探索发现以及洞见自己是不是有新的商业模式,为企业未来的持续发展增加更多的动能。

虽然数字技术——从机器人过程自动化(RPA)到分析和人工智能(AI)——开启了企业中前所未有的商机。

不幸的是,大多数组织都难以以一种实用的、灵活的和可扩展的方式部署数字创新。它们常常会以多个独立的、短期的解决方案而告终,这些解决方案具有较长的开发周期、较高的成本和令人失望的结果。

那么,企业如何成功启动数字化转型?这里有五个最重要的技巧,这些技巧从一开始就可以引入并为公司顺利过渡到数字化成功奠定基础。

1、概述您的愿景

明确的领导力和透明度在这里至关重要。毫无疑问,人们希望为一个成功且不断发展的组织工作-在正确的业务工具的支持下,数字化转型显然是关键部分。因此,如果领导团队清晰,公开地传达公司的目标,具体计划和基本原理,则他们更有可能对新战略做出积极反应。

团队经理需要准备好与员工一起研究变更的细节,概述对每个角色的实际影响。关注每个人的日常工作的好处是很有用的。毕竟,我们所有人都想找到提高生产力和行驶更顺畅的方法!例如,在销售团队中,您可能希望采用新的销售线索管理解决方案。与其将变更强加于您的团队的工作方式,不如确切地传达您选择的解决方案将如何帮助他们更聪明地工作,为潜在客户带来更大的知名度并改善转换率,没有人会对此产生争论。

2、让员工参与决策

虽然您可以将新客户之旅的总体策略设置为管理级别,但是实施可以是共同的责任。实际上,通过使员工在团队级别上尽可能紧密地参与决策(例如选择特定的业务工具如怡海软件CRM系统),可以提高确保在整个公司内完成项目目标的机会。这也意味着您正在充分利用可用的人才库和专业知识,同时表明公司重视员工的技能和经验。

分配任务时,请确保他们发挥每个团队成员的优势。与每个人明确他们的工作对整体结果至关重要的重要性。高度参与该项目的员工将成为您的倡导者,更有可能提出想法并与同事分享他们的热情–所有这些都会反映在与客户打交道中!

3、循序渐进

不要一味地用信息轰炸员工-人们会花时间习惯于新的工作方式,即使他们习惯了新客户之旅和数字自助服务的现实生活。采取循序渐进的方法会有所帮助,这表明这不是通过数字化转型跳跃性的尝试,而是旨在将公司带入下一阶段的经过深思熟虑,有组织且分阶段进行的计划稳定增长。

为了使您对策略充满信心,您需要证明新程序或新技术在起作用。您可以引入一些“捷径”,例如一个移动CRM应用程序,它可以将您的员工与您的客户文档和数据实时地连接起来,以便他们可以随时随地提高工作效率。同样,采用分阶段的方法,可以更轻松地解决任何无法预见的问题,避免它们成为瓶颈从而可能破坏更广泛项目的成功。

4、倾听并回应反馈

我们经常谈论听取客户反馈以改善客户体验的重要性,但是现在是时候将您的注意力转移到内部受众上了。

工作方式的任何重大变化都会引起人们的关注,因此请确保团队经理有时间为员工提供定期发表意见的机会。重要的是不要将目标牢牢地固定在愿景上,以至于让它掩盖了实施过程中那些面对现实的人们提出的任何实际问题。理想情况下,可以鼓励员工与经理一起帮助解决问题-再次推动购买和团队协作,而不是将其视为强制变革。

5、数据驱动

(1)设定数据策略:

您已经掌握了大量关于顾客、客户和业务的隐藏信息,这些信息可以帮助您转换您的组织,并将其提升到一个新的水平,且仅当您将数据视为作出所有业务决策的战略资产时。设定数据策略与设定目标不同。目标设定是整个组织设定的年度目标相一致。然而,对于每个子团队,数据策略可能是不同的,但仍然有助于解决顶级业务问题。这些不同的策略不需要受一组约束条件所束缚。

(2)民主化数据:

在整个组织中实现数据民主化。从基层员工到CEO,每个人每天都要做出商业决策。但是并不是所有的组织都能完全实现数据的民主化,解决的办法是找出如何向相关决策者提供相关数据,使他们能够增强决策能力。观察人们的角色,确定他们每天做什么决定,然后为他们提供支持这些决定的数据。

(3)构建数据驱动的文化:

在您的组织中创建数据科学和分析文化。领导者必须鼓励员工养成在做决定时查看数据的习惯,在技术团队和非技术团队之间架起桥梁,以便他们能够无缝地协同工作,以实现和操作机器智能。另外必要时培训双方团队了解彼此的角色和职能。

(4)加快洞察速度:

使整个组织中关于您的业务的信息和洞察力民主化。如果您为决策者提供高速、动态的洞察力,他们将养成数据驱动决策的习惯。在整个组织中释放洞察力的最简单和最好的方法之一是使用动态仪表板工具,该工具提供对数据内外的洞察力。

(5)衡量数据科学的价值:

采取行动。您必须度量数据科学和机器学习对您的业务的价值和影响,并将此指标作为您的关键性能指标(KPIs)之一。在此过程中,优先考虑具有最高潜力ROI的数据科学投资。

(6)实现数据治理框架:

您的数据资产必须是安全和私有的。这是一个优先事项,现在,所有大型公司都应该彻底建立数据治理、安全和隐私。组织必须首先获得对其数据流(从数据源流向数据目的地)的高度可视性。这需要可视化和量化各种数据路径,了解不同的数据类型,以及与这些数据交互的工具。

总结

数字化转型作为一个具有多个相互连接的中间目标的旅程,致力于跨高度连接的流程,部门和业务生态系统之间的持续优化,在此之间建立正确的桥梁(前端和后台之间的桥梁,来自“物联网”的数据)以及决策,人员,团队,技术,生态系统中的各种参与者等)是成功的关键。怡海软件采取明智的内部数字化转型计划方法和模式,以更快的开发时间、更好的客户体验、更高的ROI和更高的敏捷性不断推动客户的成功,商业价值的增长和创新。

毫无疑问,数字化转型和新客户之旅正在影响每个行业,如果企业所有者要在数字时代蓬勃发展,就必须在不同程度上实施变革。

数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理(数字化转型1.0),迈向基于云架构的智能化运营(数字化转型2.0)。

企业是一种组织,是跟市场、政府一样,配置资源的组织。企业是一种替代市场进行资源配置的组织,是将技术、资本、人才、土地、机器设备等资源组织起来,以更高效、更低成本满足客户需求的组织。企业竞争的本质是什么?企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争,就是要以数据自动流动化解复杂系统的不确定性,优化企业资源的配置效率。

企业面临什么样的挑战?当我们走进企业董事会、走进工厂、走进车间、走进研发中心,他们都在思考什么问题:企业思考如何缩短一个产品的研发周期、如何提高一个班组产量、如何提高一个机床的使用精度、如何提高一组设备的使用效率,所有这些问题,都可以归结为一个问题,就是如何提高资源配置效率。

面对这些问题,如何提高资源优化配置效率,核心是如何实现科学决策、精准决策、高效决策。企业的本质属性是在不确定性的环境中如何决策,对于企业来说,新品开发是决策,客户定位是决策,营销策略是决策,研发组织是决策,供应链选择是决策,交付周期是决策,库存管理是决策,排产计划是决策,商业模式选择是决策。科学决策的背后是资源优化配置效率的提高。

软件是实现数据自动流动的核心

数据的自动流动,正确的数据在正确的时间,以正确的方式传递给正确的人和机器,正确与否的核心是软件、是算法、是模型。软件是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合,本质是事物运行规律的代码化,作用是构建数据流动的规则体系,是指导甚至控制物理世界高效、有序乃至创造性运转的工具,是工业和商业技术体系的载体,也是人类经验、知识和智慧的结晶。无论是爱因斯坦的质能方程,还是牛顿的三大规律,都是我们认识这个物理世界的方式。我们把规律模型化、模型算法化、算法代码化、代码软件化,再用软件化去优化物理世界。我们构建了三个世界,物理世界、意识世界、数字世界。

“数据+算法”构造了我们认识这个世界新的方法

2013年的诺贝尔化学奖,因发展了复杂化学体系中的多尺度模型,颁给了三位美国科学家马丁·卡普鲁斯、迈克尔·赖韦特和亚利耶·瓦谢尔因。这三位科学家的贡献就是构建了一个做实验的方法论,做化学实验的方法论,这个方法论就是在计算机中做实验,它实际就是“数据+算法”的另一种的表现形式。过去科学家整天在实验室做实验,现在有一部分实验可以在计算机里面去做。对于制造业也是一样,过去飞机从立项到交付需要近十五年,现在只需要五六年的时间,因为人们构建了一个新的认识和改造世界方法论。高铁可以通过虚拟的高铁在虚拟的京沪线上跑起来,来测试高铁运行中选择电流、电压、噪音、稳定性、可靠性等,通过在虚拟世界的快速迭代,构造了一个改造和认识世界的方法论,这种方法叫模拟择优法。

参考资料:

https://www.jianshu.com/p/f19199edc9f1

Kotlin开发者社区

关于启动数字化转型的策略

专注分享 Java、 Kotlin、Spring/Spring Boot、MySQL、redis、neo4j、NoSQL、Android、JavaScript、React、Node、函数式编程、编程思想、"高可用,高性能,高实时"大型分布式系统架构设计主题。

High availability, high performance, high real-time large-scale distributed system architecture design

分布式框架:Zookeeper、分布式中间件框架等
分布式存储:GridFS、FastDFS、TFS、MemCache、redis等
分布式数据库:Cobar、tddl、Amoeba、Mycat
云计算、大数据、AI算法
虚拟化、云原生技术
分布式计算框架:MapReduce、Hadoop、Storm、Flink等
分布式通信机制:Dubbo、RPC调用、共享远程数据、消息队列等
消息队列MQ:Kafka、MetaQ,RocketMQ
怎样打造高可用系统:基于硬件、软件中间件、系统架构等一些典型方案的实现:HAProxy、基于Corosync+Pacemaker的高可用集群套件中间件系统
Mycat架构分布式演进
大数据Join背后的难题:数据、网络、内存和计算能力的矛盾和调和
Java分布式系统中的高性能难题:AIO,NIO,Netty还是自己开发框架?
高性能事件派发机制:线程池模型、Disruptor模型等等。。。

合抱之木,生于毫末;九层之台,起于垒土;千里之行,始于足下。不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江河。

原文  http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTI2MTE3NA==&mid=2658338936&idx=4&sn=3007eefd32e1aa99cba3abafd87476a0
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