为什么数字化转型需要数据战略？

一位与会者在一次数据战略研讨会上发表了惊人的言论：“我们的数字化转型计划阻碍了我们实施体面的数据战略。每当数字化环境现代化时，我们的数据驱动工作就会变得更加复杂。虽然这听起来可能违背了直觉，但它揭示了“数据世界”与“IT世界”之间常常紧张的关系。这两个世界在很多组织中似乎存在于不同的宇宙中，每一个宇宙都有自己的优先事项和挑战。

不同的是，虽然数字化转型有望带来数据驱动的组织，但这两个领域往往脱节，阻碍了公司充分实现数字化投资的增长和收益。这是自相矛盾的情况。另一方面，为了彻底改变业务运营，简化流程，释放新的增长机会，组织将资源投入到定义模糊的数字化转型计划中。另外，尽管贴上了“数字化”的标签，但是很多企业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——“超数字前端”展示了时尚界面和用户的友好感受，而“后端”很难管理大量数据。这一脱节阻碍了创新，抑制了增长，阻止了企业更好地发挥数字化投资的潜力。

本文讨论了数字化转型和以数据为核心的文化为什么不仅交织在一起，而且对于长期成功尤为重要。我们深入探讨了造成这种前端/后端差距的常见陷阱，并提出了消除差异的策略，促进了数字工具与数据驱动决策相结合的整体方法。组织可以通过运用全面的数据策略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神奇药物。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模式。这一过程有望重塑客户互动，简化运营，开辟新的创新模式。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收入比同行高26%，市场估值高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模式。数字化转型的最终目标是建立一个数字化的企业——利用技术不断发展其运营模式、商品、客户关系和内部运营组织。这种进化正在进行，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，而是如何有效转型。

转型包括两个关键层次：

外界转型：特别是在客户感知和参与方面，彻底改变公司与外界的互动方式。这样可以提升在线形象，个性化用户体验，利用社交媒体进行营销与交流。这样可以提高顾客满意度，扩大市场覆盖面，最终增加收入。

内部转型：再次想象内部操作，通常需要加强部门之间和人与机器之间的合作。这将涉及实施自动化，减少手动任务，利用数据分析做出数据驱动的决策，并采用敏捷的方法促进创新。通过优化内部流程，公司可以提高效率，降低成本，提高整体敏捷性。

如果战略性地实施数字化转型，它将成为增长和创新的强大催化剂。组织可以通过使用数字技术并调整其运营模式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，将组织转化为自动化和数字化过程。公司自然会开始通过使用简化的数字系统来捕捉和存储大量结构化数据，而不是低效的手动工作流程。这些丰富的信息促进了一系列数据驱动计划，为增长和优化带来了新的机遇:

数据驱动管理：关键绩效指标按实时动态实施(KPI)管理者可以做出明智的决定，而不是依靠直觉。这种数据驱动方式使组织能够跟踪战略目标的进展，确定需要改进的行业，并积极应对挑战。

运营报告：组织可以通过战术和操作报告监控流程来评估流程效率、效果和产品质量等数据。这种数据驱动的反馈循环可以不断改进，保证流程的优化，实现产出和价值的最大化。

人工智能(AI)：AI算法依靠数据蓬勃发展。通过浏览大型、结构化和非结构化的数据集，AI可以发现隐藏的方法，自动执行重复的任务，甚至通过生成的AI生成创造性的内容。数字化转型为AI的选择奠定了基础，使组织能够利用机器学习的力量处理各种应用。

数字孪生：数字转换完成实时动态收集，可以创建数字孪生-物理系统或过程的虚拟副本。这些数字表示可以用来监控、分析、模拟和优化安全控制环境中的操作，从而提高效率，降低风险。

通过人工智能模型、高级报告、仪表板甚至数字孪生等措施，数字化转型使组织能够生成大量数据，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，还可以在组织中培养以数据为核心的文化。这种文化优先考虑数据驱动的决策，让员工可以利用数据解决问题，找到机会，促进创新。

相反，信息是数字化转型的命脉。如果不知道如何收集、分析和利用数据，组织将很难充分利用数字投资。数据驱动的方法对于识别瓶颈、衡量数字计划的影响以及充分利用技术尤为重要。

三 理论与实践

尽管数字化转型被广泛宣传，但实际情况通常与预期不符。这一术语本身就非常模糊，包括各种措施，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。这一误解通常会导致优先选择华而不实的前端IT解决方案，而非强大的数据管理，从而进一步扩大承诺革命与实际结果的差距。

前线开派对，后面灭火。

许多数字化转型致力于创建“超数字前端”，展示流畅的界面和用户友好的感受。在这个前端世界里，这似乎是一个创新的庆祝活动。尖端工具实施，流程智能化，客户陶醉于新发现的效率。各部门都骄傲地展示了自己最先进的技术，仿佛运行完美和谐。但是在成功的外表下，困难正在酝酿。

这一前端世界与原来的“后端”现实形成了鲜明的对比，后者往往难以管理大量数据。整合问题困扰着后端，使得整合数据和生成有价值的报告变得困难。数据驱动决策所需的关键信息要么被忽略，要么被随意捕捉。由于数据质量或可用性不足，雄心勃勃的人工智能项目受挫。数据队首当其冲，面对“修复”源于系统性问题的不切实际要求，使人感到越来越沮丧。

数字化转型定义模糊，结果往往是“一线聚会，后方灭火”。这不仅仅是两个真实的故事，更是一个紧密相连的困境。华而不实的前端是基于数据管理的脆弱性。后端的困境是这种疏忽的直接后果。如果不处理，整个数字化转型计划可能会在自身冲突的压力下崩溃。

2.混沌之轮

“数字化转型的想象力”很快陷入恶性循环，通常被称为“混乱之轮”。组织可能会寻求新技术领导或外部顾问的帮助，以解决日益严重的脱节问题。然而，这些治疗措施往往会导致同样的结果——以IT为核心的另一轮项目很难解决根本问题。这个循环不断重复，CIO被替换，顾问被聘请，但问题的根源没有解决。

根据我的经验，这种混乱的轮子对组织员工的影响尤为严重。由于项目陷入困境，挫折感不断增加，常常会因缺乏进展和领导层不断更换而感到失望，常常会选择离开。人才流失导致顾问弥补空缺。虽然这些顾问可以提供暂时的缓解，但他们缺乏促进有意义变革所需的组织知识和长期承诺。因此，依赖外部资源，进一步加剧了组织的考验，延续了功能障碍的循环。

根本原因：缺乏数据理解

为了克服进步的错觉，摆脱“混乱之轮”，组织必须将重点从实施新技术转移到培养以数据为核心的文化，建立强大的数据战略。这涉及到处理前端和后端脱节的主要原因，以确保数据在整个数字化转型过程中被视为战略资产。

数字化转型计划中的许多挑战源于利益相关者对数据功能缺乏共同理解。数字化转型计划中的许多挑战源于业务、软件开发、数据团队和许多其他团队之间缺乏理解和沟通。确保所有参与数字化转型项目的各方都清楚地了解数据的功能、重要性以及与数据处理相关的具体要求和要求尤为重要。

下面是我遇到的一些常见的误解以及如何处理它们：

数据可访问性：购买或实施新工具时，从一开始就优先考虑数据集成。了解新工具和当前数据平台的技术能力，确保数据的无缝提取。团队之间的开放沟通和合作是避免事故障碍的关键。

数据要求：通过业务利益相关者与数据团队或管理员的密切合作，明确定义每个用户的数据要求。为了确保每个人都知道简化收集和分析所需的特定数据元素，避免对“所有数据”提出模糊要求。

数据变化：在选择和实施工具时，应考虑数据变化管理功能。并不是所有的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尤为重要。积极规划可以保证高效的数据管道，避免中断。

数据约定：识别并记录前端工具数据平台之间的隐藏数据协议。这些协议可能会被工具结构或数据类型的变化所破坏。主动沟通、定期测试和版本控制可以保持数据的完整性，防止高成本的中断。

我曾经领导过不同组织和文化的数据团队，目睹了这些误解。最极端的例子是ERP实施项目，持续了四年，一夜之间交付。虽然缺乏文档或数据模型知识，但预计数据仓库将相互连接到无法打开的数据库中。任何与利益相关者的会议都是僵持不下的；缺乏相互理解，导致“快速DWH连接”成为多年来另一项努力，推迟了组织利用数据获取意见和决策的能力。

四 整体数据策略

整体数据策略是消除“数据世界”与组织其他部分脱节的关键。虽然需要专门的文章来全面讨论数据策略，但在数字化转型的背景下，一些核心要素是必不可少的:

通过自上而下的规划与自下而上的创新相结合，数据驱动规划的路线图可以满足不断变化的业务需求。

明确路线图上的每一项措施如何直接有助于实现整体的商业战略。

客观地衡量数据驱动战略的影响与进展，确保问责制度的不断完善。

通过将数据策略添加到数字化转型计划中，我们可以将术语改为“数字化转型驱动的数据驱动”。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完全提高组织绩效的基本过程。这种转型是由公司环境中产生的大量数据驱动的，促进了公司有效处理信息的能力带来的变化。

1.路线图

任何数据战略的基石都是多层次的路线图。这个路线图包括两个层次:战略和用例，以确保整个数据目标与具体计划一致。

战略路线图：总结了提高组织数据成熟度所需的基本措施。这可能包括数据质量管理、角色和责任、数据道德和隐私、数据流程和其他关键领域等数据处理措施。其中一个措施可能是提高整个组织的数据素质，确保员工能够理解数据的价值，并有效利用它来促进决策。

用例路线图：重点关注报告、AI模型或数据驱动工具等具体的数据驱动用例。这类用例应该直接帮助实现业务目标。

数据战略的核心是多层次的路线图，与整体业务战略无缝融合。这两张路线图相互关联，战略措施一般是成功实施用例的前提。例如，为了保证招标文件的结构化可用性，需要战略措施来实施生成的人工智能模型用例进行总结和分析，并制定安全和隐私政策来保护敏感信息。

最终，数据战略应该是为了支持和加快更广泛的业务战略和目标的实现。

自上而下，自下而上的方法

最有效的数据策略是动态的，不断发展以适应新的挑战和机遇。最好通过自上而下与自下而上的方法相结合来实现这种动态。

由上而下：为了提高对数据价值的认识，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。

自下而上：随着数据素养的提高，员工可以提出创新的想法和计划，利用数据促进商业价值。然后，通过投资组合管理方法对这些想法的优先顺序进行评估和确定，确保项目与战略目标一致，取得实际成果。

受明茨伯格等人“战略狩猎”的启发，这种双重方法意识到，战略不仅来自于深思熟虑的计划，也来自于个人在整个组织中的想象力和洞察力。

数据战略应该有自上而下和自下而上的过程。战略领导对于平衡这两种方法尤为重要。领导者可以通过监控进度、识别障碍和相应调整数据路线图来保证数据战略与组织不断变化的需求一致。这种持续的调整可以保证数据战略永远是一个动态文档，促进持续的改进和价值创造。

指标和后续行动

为了保证数据战略的成功和不断完善，我们必须“吃自己的狗粮”——用数据来衡量数据驱动计划的影响。需要跟踪的关键指标包括:

实现用例等级：为了识别瓶颈，优化数据传输管道，监控每个数据驱动用例实施的进度和时效性。

有过指导的数据员工：为了衡量你的数据素养计划的成功程度和组织内数据技能的增长，跟踪已经接受过数据素养培训或认证利益相关者的数量。

数据质量：对数据质量趋势进行KPI监控，确保数据保持准确、完整、一致，从而做出可靠的决策。

交付价值：对每一个数据用例的具体投资回报进行衡量，以验证初始假设，提高您对未来项目投资回报的估算能力。

通过仔细跟踪这些指标，你可以创建一个数据驱动的反馈循环，这样你就可以评估数据战略的有效性，确定需要改进的行业，并向整个组织展示数据驱动计划的实际价值。

五 总结

走向真正的数字化转型充满挑战，这往往以华而不实的前端创新和被忽视的后端数据管理的差距为标志。虽然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策略，才能更好地发挥其潜力。

组织者必须认识到，仅仅依靠数字工具是不够的。数字化转型的真正力量是培养以数据为核心的无缝数据集成文化，促进各级数据素养，实施与整体业务目标一致的动态数据战略。

在数字化转型计划中，整合整体数据战略尤为重要。它为实现数据用例奠定了基础，可以进一步创新你的商业模式，提供竞争优势。这涉及到优先选择自上而下的领导力和自下而上的措施，为数据驱动决策的快速发展创造合作环境。

在制定数据策略时，在技术解决方案和基础实践之间取得平衡尤为重要。虽然技术是一个强大的推动因素，但建立坚实的基础尤为重要。这种方法有助于防止“混乱之轮”，以确保技术投资有目的、有效。随着组织在数据之旅中的完善，技术不可避免地会发挥更重要的作用。寻找专家建议，依靠熟练的技术人才，以实现战略数据目标。新的趋势，如数据目录工具、数据网格架构和人工智能驱动的数据治理，有助于为您的数据驱动组织建立强大的技术基础。

技术是实现目标的手段，而非目标本身。。我们可以利用数据的力量，通过优先考虑基础实践，将技术与战略目标相结合，促进创新，提高效率，实现可持续增长。

本文来自微信微信官方账号“数据驱动智能”（ID：Data作者：晓晓，36氪经授权发布，_0101)。

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