理解和实现数字化转型

去年，我们遇到了杰克和迈克了解了他们成功的公司以及他们在制定发展战略时所面临的挑战。通过一系列的会议和讨论来克服这些挑战，杰克和迈克决定通过开发流程和系统来防止客户出现问题，从而使公司重新以客户为中心。

他们使用的整体框架被称为过程成熟度，它为杰克和迈克在公司系统地开发必要的基于问题预防的系统铺平了道路。因此，他们经历了员工敬业度的突破，导致了热情的购买、参与和对变革的贡献。

下一步是与他们重新充满活力的员工合作，以捕获真正的公司各个部门的流程和相互联系。随着杰克和迈克开始更好地了解公司的真实流程，他们也开始了解数据在帮助改善结果方面的力量。很难避免所有关于数字转型的新闻文章和报道，但它是什么以及如何做到这一点并不清楚。

有一天，杰克开玩笑地问迈克:“那么我们什么时候开始实施这些数字化转型的东西呢?”迈克以同样的态度回答说:“只要我们弄清楚到底是什么就行!”

定义数字

对该主题的研究揭示了数字转型的众多术语和含义，包括物联网(IoT)、工业4.0、虚拟现实、数字双胞胎、机器人过程自动化、智能应用、机器学习和人工智能。很明显，数字化转型本身是许多不同概念的通用术语，其中可能包括关注客户交互、内部流程、机器操作和/或减少停机时间或提高产出的行动。数字化转型甚至可能包括商业模式的彻底改变，以及如何建立与客户和供应商合作的新方式。

在与团队进行了多次讨论后，杰克和迈克得出结论，数字数据是所有这些概念中唯一的共同元素。因此，他们开始评估目前的数据收集、分析和使用。他们发现，现有的度量标准并不能有效地推动业务向前发展。他们的衡量标准与企业的成功无关(他们衡量的是活动，而不是结果);它们没有与过程相联系，产生了模棱两可的结果;事实证明，它们对监控业绩或采取行动没有帮助，也不允许人们将自己的行动与结果联系起来。

虽然杰克和迈克意识到数据的重要性，但他们决定在生成更多数据之前进行更深入的研究。他们希望更好地处理公司已经拥有的数据，以及团队如何使用这些数据。这项工作揭示了以下情况:

• 数据质量较差。ERP系统中的信息不准确且不一致，导致员工以进一步的生产力和准确性为代价开发他们的系统。
• 该公司使用了过多的Excel文件，每个文件都专用于本地用途，没有与其他数据链接。
• 该公司一直在收集数据，丢失数据，然后在这个过程的另一个时刻试图重新找到它。过多的Excel文件，例如，对相同的数据使用不同的名称，显然是阻碍数据流动和可访问性的因素。
• 古老的“经验法则”和部落知识推动着许多活动。他们没有将重要的知识纳入决策，这造成了对变革的阻力，增加了员工流失的风险，使得快速培养富有成效的员工变得更加困难。
• 现有数据没有明确的所有权，即谁在请求信息，以及收集、维护和处理数据的计划是什么。

随着团队解决了这些问题，正确的指标变得明显，数据质量显著提高，他们能够在数据分析、采取的行动和取得的改进结果之间建立清晰的联系。

数字化

杰克和迈克经常从同事那里听到这样的故事:把技术放在合适的位置，然后试图弄清楚如何处理数据，但没有太大的成功。

在杰克和迈克看来，数字化转型不仅仅是购买技术。Jack和Mike希望为应用数字化转型的业务目标设定一个明确的方向，确定有助于他们更好地运营业务的数据类型，然后决定提供团队改进业务所需的必要技术。

杰克、迈克和团队的其他成员提出了五步战略:

1. 定义清晰的业务目标。
2. 让最接近工作的人参与进来，以确保他们对实现这些业务目标所涉及的过程有深刻的(共同的)端到端理解
3. 建立团队将用来监控和支持这些目标实现的数据。
4. 检查数据的来源和质量。
5. 确定将支持实现这些结果的技术。

由于急于找到解决方案，在第一个项目中，经理们跳过了第二步(让最接近工作的人参与进来)，认为他们已经了解了流程。结果，这一努力失败了。

事实证明，在大约80%的情况下，这些过程都按照他们的想法(根据文档)工作。然而，对于20%的案例，流程并没有像文档所记录的那样一起工作，员工在20%的案例上花费了80%的时间。这些差异使得建立可靠和有意义的指标变得困难。

对于下一个项目，经理们包括了第二步，并让最接近工作的人来帮助确定和解决导致生产力和时间损失的问题。解决这些问题所节省的资金成为进一步加速改进的技术解决方案的重要资金来源。

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随着团队解决了这些问题，正确的度量标准变得明显，数据质量显著提高，并且他们能够在数据分析、要采取的行动和所实现的改进结果之间建立清晰的联系。

杰克和迈克开始将数字化转型视为一个持续的过程，而不是一次性的事件，而是业务运营中不可或缺的一部分。现在，他们开始利用这一过程来理解和解决数字化转型的各个方面，这将为他们的资金提供最大的回报。