成功的數字化轉型需要4個關鍵領域的人才
數字化轉型需要四個關鍵領域的人才:技術、數據、流程和組織變革。這四個領域人才組建協同合作的團隊,可能是考慮數字化轉型的公司采取的最重要的一步。
在技術領域,需要具有技術深度和廣度的人,以及與業務協同工作的能力。技術領域的領導者必須具有優秀的溝通能力,他們必須有戰略意識。
在數據領域,同樣需要具有廣度和深度的人,他們還需要有能力說服組織一線的人員擔任數據消費者和數據生產者的新角色。
在流程領域,需要具備“群策群力”的能力——對于跨組織,知道什么時候優化流程是足夠的,或者什么時候根本的流程再造是必要的。
在組織變革領域,需要具備領導力、團隊合作、勇氣、情商等變革管理能力的人。
技術領域
從物聯網到區塊鏈,從數據湖到人工智能,新興技術的潛力是驚人的。雖然其中許多技術越來越容易使用,但要理解任何特定技術如何有助于數字化轉型,使該技術適應業務的特定需求,并將其與現有系統集成,都是極其復雜的。更復雜的是大多數公司都有巨大的技術債務,嵌入式遺留技術難以改變。只有那些有技術深度和廣度的人才解決這些問題,并且他們有能力與業務部門協同工作。
盡管這些困難重重,但一個更為關鍵的問題是,許多業務人員對他們的IT部門推動重大變革的能力失去了信心,因為許多IT功能主要集中在“可以應用”的水平上。然而,從本質上講,數字化轉型必須包含企業的組織和部門,因此重建信任至關重要。這意味著技術人員必須通過每一項技術創新提供并展現對業務的價值。因此,技術領域的領導者必須是優秀的溝通者,他們必須具有戰略格局,并做出技術選擇,同時平衡創新和處理技術債務。
數據領域
不幸的是,如今許多公司的大部分數據都沒有達到基本標準,而嚴格的數字化轉型要求更好的數據質量和分析。數字化轉型幾乎包括理解新的非結構化數據類型、公司外部的大量數據、利用專有數據、以及將所有數據集成在一起,與此同時,還會丟棄大量從未也永遠不會使用的數據。數據方面有一個有趣的悖論:大多數公司都知道數據很重要,他們也知道質量很差,但他們卻因為沒有賦予適當的角色和責任而浪費了大量的數據資源。他們經常將這些失敗歸咎于IT的功能的羸弱。
就像技術領域一樣,企業需要在數據方面既有廣度又有深度的人才。更重要的是,有能力說服組織一線的大量員工擔任數據消費者和數據生產者的新角色。這意味著要考慮他們現在需要的數據和未來需要的數據。同時還要幫助一線員工改進他們的工作流程和任務,以便他們正確地創建數據。
流程領域
數字化轉型需要端到端的思維模式,需要重新思考滿足客戶需求的方法,工作活動的無縫連接,以及跨組織管理的能力。面向流程管理是滿足這些需求的必然選擇。但許多人發現,流程管理,橫向跨組織、以客戶為中心很難與傳統的層級管理的思維相協調。所以,這個強大的概念經常被忽視。如果不建立端到端的思維模式,變革就會被簡化為一系列漸進的改進,雖然重要而有益,但并非真正的變革。
在這個領域里,人才需要具備“以客戶為中心”的能力,按照客戶需求的方向調整組織以改進現有的流程和設計新的流程,并具有戰略意識,知道什么時候逐步優化流程是足夠的,什么時候需要徹底的流程再造。
組織變革領域
在這個領域,需要的能力包括領導力、團隊合作、勇氣、情商以及其他變革管理的要素。多年來已經有很多關于這個領域的文章,我們在這里不再贅述。我們要指出的是,任何負責數字化轉型的人都必須精通該領域。雖然我們沒有確鑿的證據支持這一點,但那些更關注技術、數據和流程的企業似乎不太接受變革中人的一面。當然,在我們上面的建議中,我們已經敦促領導者尋找那些擁有優秀溝通能力的人。如果您無法找到他們,一個好的替代方案是在數字化轉型團隊中安排那些能夠同時在兩方面都有優勢的人。
四個領域的協同
上面我們已經討論了技術、數據、流程和組織變革能力四個領域,好像它們是孤立存在的一樣,其實不是。恰恰相反,它們每一個都是更大整體的一部分。技術是數字化轉型的引擎,數據是燃料,過程是引導系統,組織變革能力是起落架。企業需要所有這些領域的人才,而且他們必須很好地協同工作。
“我們的系統不會說話”的問題困擾著大多數公司,并且這也是數字化轉型的夢魘。但是,它屬于哪個領域呢?如上所述,這是一個技術問題,但它也導致了流程效率的巨大低下。然而,它源于缺乏可靠的數據架構,可能涉及難以更改的組織結構和組織壁壘問題。所以可以說,任何領域都應該處于優先地位,但最好的解決方案是四個領域的人一起合作。
由于缺乏對每個領域的深入了解,幾乎所有的商業領袖都很難看到數字化轉型的全部潛力,這是許多失敗的數字化轉型的一個重要因素。當然,沒有一個人擁有所有必要的知識和能力。因此,我們呼吁召集各個領域的人才組成協作團隊。
最后,技術、數據和流程方面的工作必須以適當的順序進行。人們普遍認為,將不起作用的流程自動化是沒有意義的,因此在許多情況下,必須首先進行流程改進或再造。另一方面,數字化轉型將以大量的人工智能為特征。由于糟糕的數據阻礙了優秀AI模型的開發和部署,在這種情況下,應該首先處理數據。所以,從企業的目標開始,制定一系列最適合實現這些目標的步驟。
數字化轉型應該聚焦于公司最需要解決的問題。這些優先事項也將為所需的人才帶來活力;例如,如果重點是客戶關系的轉變,那么團隊中的數據人才可能需要具有客戶數據方面的專門知識,銷售和營銷人才可能具有銷售和營銷流程方面的專門知識等等。然而,對于數字化轉型成功最重要的是:這些人才需要具備技術、數據、流程和組織變革四個領域的專業知識,并且曾經在創造和執行任何類型的技術驅動的轉型方面取得過成功。