领先的制造商越来越多地转型为超高效的增值服务提供商。那些做得最成功的人不仅了解他们数据的价值，而且将其视为战略资产。随着数据的激增，您如何理解、管理和利用您的数据来实现变革性的业务决策并加速数字化转型？了解数据的价值、现有数据资产的下落、如何治理数据、作为 2020 年制造创新峰会的一部分举行的讨论会探讨了帮助制造商学习如何实现数据驱动的数字化转型的最佳实践。该会议由 The Manufacturer 主持，来自专家的见解Informatica 欧洲、中东和非洲地区副总裁 Greg Hanson 和 Cognizant 高级总监 Giovanni Milani。
制定数据战略
创建部署有效的数据策略归结为三个因素：赞助、标准化平台和稳健的治理。根据 Greg Hanson 的说法，赞助至关重要，尤其是在难以获得支持的大型组织中。“此外，成功的该战略的部署需要整个组织的参与，以及根据 GDPR 和隐私法在文化上接受有关数据的责任，”他补充说。首席数据官帮助推动董事会级别的赞助和企业范围的参与相结合，新创建的执行角色的任务是部署和监控数据策略的有效性以及采用现代的、基于云的架构——许多工业数字化转型计划的基础。“现在云空间中有太多可用的技术，公司面临“云蔓延”的风险，这会降低他们的数字化转型和数据管理，”Hanson 继续说道。为了避免这种情况并简化他们的方法，Hanson 建议企业在一个基于 AI 的平台上进行标准化，该平台可以为每个人提供访问权限，但对数据具有“不同的视角”，具体取决于关于他们的角色。“最后，良好的数据和流程治理有助于帮助创建和维护高质量的数据资产，并在组织内实现数据自助服务。这才是真正推动转型结果的因素，”他总结道。避免常见的陷阱
首先举个例子，将数字项目从测试环境转移到现实世界时经常会出现问题；真正的好处来自技术创新与流程转型的结合，以及人们考虑真正的端到端流程。根据 Giovanni Milani 的说法，管理“悖论”是数字化转型成功的关键，这些悖论正在成倍增加。示例包括诸如采用自下而上的持续改进与自上而下的颠覆性设计思维进行流程创新的方法，无论是将数据本地存储在“水坑”中还是异地存储在大数据“湖”中，重新调整跨业务孤岛的组织责任，甚至是微型本地化生产站点与单一大型工厂之间的选择“那些推动数字化转型战略的人可能会遭到不同业务部门的反对。本地流程主管通常与业务主管有着截然不同的目标。”乔瓦尼指出。“最终，这些决定不能孤立地做出。业务协调一致，每个人都被激励朝着同一个方向努力，这是您要实现的目标的基础。因此，埃隆马斯克、劳斯莱斯、戴森和许多其他创始人创新者取得了巨大成功”“T以汽车行业生产线机器人的使用为例。最初，机器人价格昂贵、笨重、不灵活，必须用栅栏围起来。现在，您拥有敏捷、高度灵活、价格合理的“协作机器人”，它们可以真正与人一起工作。物理自动化中发生的相同演变正在数字自动化中发生。”创造切实的业务成果
与任何业务改进项目一样，您组织的数字化转型必须与您的总体使命陈述相关联，并具有明确的可衡量的结果和投资回报率。这些目标可能是环境、财务、效率、投资组合多样化、市场增长或质量驱动的；不管具体细节如何，很明显，以新方式实现目标的巨大价值在于数据，无论是结构化的还是非结构化的结构化的，它分布在我们的业务中。数据与数字技术相结合提供了洞察力，使您能够更快、更轻松地实现这些目标。与此相一致的是迫切需要在流程的早期将价值和交付联系起来，专注于实现一个目标，迅速交付并利用这种势头继续下一个。这将实现更快速的变更管理和整个企业的优先级调整。Greg Hanson 指出，有两种方法可以实现与数据相关的投资回报 (ROI)——战术和战略。战术方法的一个例子是与数据相关的数据清理特定的应用程序或数据存储，例如支持对外营销或客户关系管理 (CRM) 的应用程序或数据存储。数据质量技术的战术部署可以通过删除重复项和提高一般数据质量来快速展示投资回报率，在这些示例中，这将导致更好的活动响应率，更好的交叉能力销售/追加销售和改善客户体验。战略方法通常涉及采用标准化平台并在整个数据环境中采用良好的数据质量和治理。它还涉及数据工程师和/或科学家等专业人士，他们可以更轻松地从公司数据中获得全部价值。“这些人不能孤立无援，”汉森指出。 “行之有效的是建立一个伙伴系统，将这些数据专家与部门负责人和团队领导联系起来，以便对数据提出正确的问题。”乔瓦尼回忆起他与一家市政公用事业公司首席执行官的谈话，他指出他比以往任何时候都多的信息，但并不觉得他比 30 年前做出了更好的决定：“这是另一个悖论的例子，我们可以访问大量数据，但哪些数据是有用的，然后我们如何将它们联系起来对我们的整体数字战略有何影响？”乔瓦尼评论道。“秘诀是从一个小而简单的项目开始，该项目与您的公司目标保持一致，并在财务、文化和组织方面创造价值。一些企业已经设法创建新型治理，从数据和数据工厂一直延伸到数字创新委员会。”结语
Giovanni Milani：一家公司与另一家公司之间存在许多差异，但也存在差异许多普遍性，其中之一是数据的价值是不可否认的和基本的。掌握数据、技术和系统是不可或缺的筹码，但还不够。人和文化对其运营成功同样重要。因此，从合适的人在合适的地方开始与从何处收集数据一样重要。虽然您应该从小步骤开始，但最大的价值和成功的机会在于在业务流程中采取“大规模数字化”的态度，而不是孤岛。数据挖掘与主题专家相结合可以帮助获得端到端的流程视角，确保有一个清晰且可衡量的业务案例、投资回报率和实现目标的战略。像许多有远见的人一样，您可以从粗略估计开始。Greg Hanson：从一开始，从董事会到车间，赞助都是正确的——您将很难达到合适的水平没有它的文化参与。尽可能保持简单和用户友好，考虑用户体验并避免复杂性。将尽可能多的数据存储在云中是一个优势，因为最终高粒度将为您提供更多更深入的见解。尽可能使数据民主化。当您将数据交到有才华、积极进取且注重业务成果的人员手中时，您才真正将数据转化为有形价值。
如需更多见解并进行更深入的对话，请联系 Greg Hanson 和 Gio Milani
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