在一次數據戰略研討班上，一位與會者發表了驚人言論：“我們的數字化轉型計劃阻礙了我們實施體面的數據戰略。每當數字環境現代化時，我們的數據驅動工作就會變得更加復雜。”雖然這聽起來可能違反直覺，但它揭示了“數據世界”和“IT世界”之間經常緊張的關系。在許多組織中，這兩個世界似乎存在于不同的宇宙中，每個宇宙都有自己的優先事項和挑戰。

矛盾的是，雖然數字化轉型有望帶來數據驅動的組織，但這兩個領域之間往往存在脫節，阻礙了增長并阻止公司充分實現其數字投資的收益。這種情況自相矛盾。一方面，組織將資源投入到定義模糊的數字化轉型計劃中，旨在徹底改變業務運營、簡化流程并釋放新的增長機會。另一方面，盡管貼上了“數字化”的標簽，但許多公司并沒有真正實現數據驅動。相反，我們經常看到一個熟悉的鴻溝——“超數字化前端”展示了時尚的界面和用戶友好的體驗，而“后端”卻難以管理海量數據。這種脫節阻礙了創新，抑制了增長，并阻止公司充分發揮其數字投資的潛力。

本文探討了這一悖論，探討了數字化轉型和以數據為中心的文化為何不僅相互交織，而且對長期成功至關重要。我們深入探討了造成這種前端/后端鴻溝的常見陷阱，并提出了彌合差距的戰略，促進了一種將數字工具與數據驅動的決策相結合的整體方法。通過采用全面的數據戰略，組織可以釋放數字化轉型的真正力量。

一、數字化轉型

數字化轉型通常被稱為促進業務增長和提高效率的靈丹妙藥。數字化轉型是指將數字技術融入企業的業務領域，從根本上改變企業的運營方式，這一過程有望重塑客戶互動、簡化運營并開辟新的創新途徑。事實上，麻省理工學院數字商務中心的研究表明，接受數字化轉型的公司比同行的利潤高出26%，市場估值高出12%。

數字化轉型通過重塑客戶互動和簡化運營來改變企業的運營方式。數字化轉型的最終目標是創建數字化企業——利用技術不斷發展其業務模式、產品、客戶關系和內部運營的組織。這種演變正在進行中，反映了技術進步的快速步伐。對于企業來說，問題不再是是否轉型，而是如何有效地轉型。

轉型包含兩個關鍵維度：

1. 外部轉型：徹底改變企業與外界互動的方式，特別是在客戶感知和參與方面。這可以包括增強在線形象、個性化客戶體驗以及利用社交媒體進行營銷和溝通。它可以提高客戶滿意度、擴大市場覆蓋范圍，并最終提高收入。
2. 內部轉型：重新構想內部運營，通常需要加強部門之間以及人與機器之間的協作。這可能涉及實施自動化以減少手動任務，利用數據分析進行數據驅動的決策，并采用敏捷方法來促進創新。通過優化內部流程，公司可以提高效率、降低成本并增強整體敏捷性。

數字化轉型如果戰略性地實施，可以成為增長和創新的強大催化劑。通過采用數字技術并調整其業務模式，組織可以在日益數字化的世界中取得成功。

二、點燃數據驅動的革命

數字化轉型是數據驅動計劃的催化劑，它使組織轉向自動化和數字化流程。通過用精簡的數字系統取代低效的手動工作流程，公司自然會開始捕獲和存儲大量結構化數據。這些豐富的信息推動了一系列數據驅動計劃，為增長和優化帶來了新的機會：

• 數據驅動管理：根據實時數據實施關鍵績效指標(KPI)可讓管理者做出明智的決策，而不是依賴直覺。這種數據驅動方法使組織能夠跟蹤戰略目標的進展情況，確定需要改進的領域，并主動應對挑戰。
• 運營報告：通過戰術和運營報告監控流程，組織可以評估流程效率、效果和產品質量等參數。這種數據驅動的反饋循環可以實現持續改進，確保流程得到優化，以實現最大產出和價值。
• 人工智能(AI)：AI算法依靠數據蓬勃發展。通過訪問大型、結構化和非結構化數據集，AI可以發現隱藏的模式、自動執行重復性任務，甚至通過生成式AI生成創意內容。數字化轉型為AI的采用奠定了基礎，使組織能夠利用機器學習的力量來處理各種應用。
• 數字孿生：數字化轉型實現了實時數據收集，從而可以創建數字孿生——物理系統或流程的虛擬副本。這些數字表示可用于在安全受控的環境中監控、分析、模擬和優化操作，從而提高效率并降低風險。

數字化轉型使組織能夠生成大量數據，通過人工智能模型、高級報告和儀表板甚至數字孿生等舉措釋放新的增長和優化機會。

從本質上講，數字化轉型和數據驅動計劃是同一枚硬幣的兩面。成功的數字化轉型不僅可以生成有價值的數據，還可以在組織內培養以數據為中心的文化。這種文化優先考慮數據驅動的決策，使員工能夠使用數據來解決問題、發現機會并推動創新。

相反，數據是數字化轉型的命脈。如果不清楚如何收集、分析和利用數據，組織將難以充分利用其數字投資。數據驅動的方法對于識別瓶頸、衡量數字計劃的影響以及確保充分利用技術至關重要。

三、理論與實踐

盡管數字化轉型被大肆宣傳，但現實情況往往與預期不符。這個術語本身很模糊，涵蓋了各種舉措，缺乏明確的重點。許多組織錯誤地將“數字化轉型”等同于簡單地推出新的IT系統，而忽略了人員、流程和變革管理的關鍵方面。這種誤解往往還導致優先考慮華而不實的前端IT解決方案而不是強大的數據管理，從而進一步擴大了承諾的革命與實際結果之間的差距。

1.前線開派對，后方救火

許多數字化轉型都專注于打造“超數字化前端”，展示流暢的界面和用戶友好的體驗。在這個前端世界里，它似乎是一場創新的慶典。尖端工具得以實施，流程實現自動化，用戶陶醉于新發現的效率。每個部門都自豪地展示自己最先進的技術，似乎完美和諧地運作。但在成功的外表之下，危機正在醞釀。

這個前端世界與原始的“后端”現實形成了鮮明對比，后者往往難以管理海量數據。集成問題困擾著后端，使得整合數據和生成有意義的報告變得困難。數據驅動決策所需的關鍵信息要么被忽視，要么被隨意捕獲。雄心勃勃的人工智能項目因數據質量或可用性不足而受挫。數據團隊首當其沖，面臨著“修復”源于系統性問題的不切實際的要求，這讓人們感到越來越沮喪。

數字化轉型定義模糊，其結果往往是“前線開派對，后方救火”。這不僅僅是兩個現實的故事，而是一場緊密相連的危機。華而不實的前端建立在被忽視的數據管理這一脆弱基礎上。后端的困境是這一疏忽的直接后果，如果不加以解決，整個數字化轉型計劃可能會在自身矛盾的重壓下崩潰。

2.混沌之輪

“數字化轉型的幻想”很快就會陷入惡性循環，通常被稱為“混亂之輪”。了解決日益嚴重的脫節問題，組織可能會尋求新技術領導者或外部顧問的幫助。然而，這些干預措施往往會導致同樣的結果——又一輪以IT為中心的項目無法解決根本問題。這個循環不斷重復，CIO被替換，顧問被聘用，而問題的根源卻沒有得到解決。

根據我的經驗，這種混亂之輪對組織的員工隊伍的影響尤其嚴重。隨著項目陷入困境，挫折感不斷增加，經常性員工由于缺乏進展和領導層不斷更換而感到失望，往往會選擇離開。人才外流導致顧問填補了空缺，這些顧問雖然能提供暫時的緩解，但缺乏推動有意義變革所需的機構知識和長期承諾。結果是對外部資源的依賴，進一步加劇了組織的挑戰，并延續了功能失調的循環。

3.根本原因：缺乏數據理解

為了克服進步的假象并擺脫“混亂之輪”，組織必須將重點從僅僅實施新技術轉移到培養以數據為中心的文化和建立強大的數據戰略。這涉及解決前端和后端脫節的根本原因，確保在整個數字化轉型過程中將數據視為戰略資產。

數字化轉型計劃中的許多挑戰源于利益相關者對數據的作用缺乏共同的理解。數字化轉型計劃中的許多挑戰源于業務、軟件開發、數據團隊和其他許多團隊之間缺乏理解和溝通。確保參與數字化轉型項目的所有各方都清楚了解數據的作用、其重要性以及與處理數據相關的特定需求和要求至關重要。

以下是我遇到的一些常見誤解以及如何解決它們：

• 數據可訪問性：采購或實施新工具時，從一開始就優先考慮數據集成。了解新工具和現有數據平臺的技術能力，以確保無縫提取數據。團隊之間的開放溝通和協作是避免意外障礙的關鍵。
• 數據要求：通過業務利益相關者與數據團隊或管理員之間的密切合作，明確定義每個用例的數據要求。避免對“所有數據”提出模糊的要求，并確保每個人都了解簡化收集和分析所需的特定數據元素。
• 數據變化：在選擇和實施工具時考慮數據變化管理功能。并非所有前端工具都有助于識別數據變化，而數據變化對于優化平臺中的數據處理至關重要。主動規劃可確保高效的數據管道并避免中斷。
• 數據約定：識別并記錄前端工具和數據平臺之間的隱式數據約定。工具結構或數據格式的變化可能會破壞這些約定。主動溝通、定期測試和版本控制可以維護數據完整性并防止代價高昂的中斷。

我曾領導過不同組織和文化的數據團隊，親眼目睹了這些誤解。最極端的例子是一個為期四年的ERP實施項目，一夜之間交付，盡管缺乏文檔或數據模型知識，但期望將數據倉庫快速連接到無法訪問的數據庫。與利益相關者的任何會議都陷入僵局；彼此缺乏理解，導致“快速DWH連接”成為另一項多年的努力，延遲了組織利用數據獲取見解和決策的能力。

四、整體數據戰略

整體數據戰略是彌合“數據世界”與組織其他部分之間脫節的關鍵。雖然全面討論數據戰略需要專門的文章，但在數字化轉型的背景下，一些關鍵要素必不可少：

• 數據驅動計劃的路線圖，通過自上而下的規劃和自下而上的創新相結合來適應不斷變化的業務需求。
• 清晰闡明路線圖上的每一項舉措如何直接有助于實現總體業務戰略。
• 一套指標框架，客觀衡量數據驅動戰略的影響和進展，確保問責制和持續改進。

通過在數字化轉型計劃中添加數據戰略，我們可以將術語改為“數據驅動的數字化轉型”。根據Belhadi等人的定義，數據驅動的數字化轉型是通過創新使用數據分析功能來徹底提高組織績效的基本過程。這種轉型由公司環境中生成的大量數據驅動，推動了公司有效處理信息的能力所促成的變革。

1.路線圖

任何數據戰略的基石都是多層次的路線圖。該路線圖涵蓋戰略和用例兩個層面，確保總體數據目標與具體計劃保持一致。

• 戰略路線圖：概述了提高組織內數據成熟度所需的基本舉措。這些可能包括數據治理舉措，例如數據質量管理、角色和職責、數據道德和隱私、數據流程和其他關鍵領域。其中一項舉措可能是提高整個組織的數據素養，確保員工了解數據的價值并能有效地利用它來推動決策。
• 用例路線圖：重點關注特定的數據驅動用例，例如報告、AI模型或數據驅動工具。這些用例應直接有助于實現業務目標。

數據戰略的核心是一個多層次的路線圖，與整體業務戰略無縫集成。這兩個路線圖相互關聯，戰略舉措通常是成功實施用例的先決條件。例如，實施用于總結和分析招標文件的生成式人工智能模型的用例需要戰略舉措來確保招標文件的結構化可用性，并制定安全和隱私政策來保護敏感信息。

最終，數據戰略應旨在支持并加速更廣泛的業務戰略和目標的實現。

2.自上而下和自下而上方法

最有效的數據戰略是動態的，不斷發展以適應新的挑戰和機遇。這種動態性最好通過自上而下和自下而上的方法相結合來實現。

• 自上而下：領導層定義愿景，為數據治理奠定基礎，并投資數據素養計劃以提高對數據價值的認識。
• 自下而上：隨著數據素養的提高，員工能夠提出創新想法和計劃，利用數據來推動業務價值。然后通過投資組合管理方法評估和確定這些想法的優先次序，確保項目與戰略目標保持一致并取得切實成果。

這種雙重方法受到明茨伯格等人的“戰略狩獵”的啟發，認識到戰略不僅來自深思熟慮的規劃，還來自整個組織中個人的創造力和洞察力。

數據戰略應該有自上而下和自下而上的流程。戰略領導力對于平衡這兩種方法至關重要。通過監控進度、識別障礙并相應地調整數據路線圖，領導者可以確保數據戰略與組織不斷變化的需求保持一致。這種持續的調整可確保數據戰略始終是一份動態文件，推動持續改進和價值創造。

3.指標和后續行動

為了確保數據戰略取得成功并不斷完善，必須“吃自己的狗糧”——使用數據來衡量數據驅動計劃的影響。要跟蹤的關鍵指標包括：

• 用例實現級：監控每個數據驅動用例實施的進度和及時性，以識別瓶頸并優化數據傳輸管道。
• 接受過指導的數據員工：跟蹤接受過數據素養培訓或認證的利益相關者的數量，以衡量您的數據素養計劃的成功程度以及組織內數據技能的增長。
• 數據質量：實施KPI來監控數據質量趨勢，確保數據保持準確、完整和一致，以便做出可靠的決策。
• 交付價值：衡量每個數據用例的實際投資回報率，以驗證初始假設并提高您估算后續項目未來投資回報率的能力。

通過認真跟蹤這些指標，您可以創建一個數據驅動的反饋循環，使您能夠評估數據戰略的有效性，確定需要改進的領域，并向整個組織展示數據驅動計劃的切實價值。

五、小結

邁向真正的數字化轉型之路充滿挑戰，而這往往以華而不實的前端創新和被忽視的后端數據管理之間的差距為標志。盡管數字化轉型有望顯著提高效率和增長，但只有通過整合強大的數據戰略才能充分發揮其潛力。

組織必須認識到，僅靠數字工具是不夠的。數字化轉型的真正力量在于培育以無縫數據集成為基礎的以數據為中心的文化，促進各級數據素養，并實施與總體業務目標相一致的動態數據戰略。

將整體數據戰略整合到數字化轉型計劃中至關重要。它為實現數據用例奠定了基礎，可以進一步創新您的業務模式并提供競爭優勢。這涉及優先考慮自上而下的領導力和自下而上的舉措，營造一個數據驅動決策蓬勃發展的協作環境。

在制定數據戰略時，在技術解決方案和基礎實踐之間取得平衡至關重要。雖然技術是一個強大的推動因素，但建立堅實的基礎至關重要。這種方法有助于避免“混亂之輪”，并確保技術投資有目的且有效。隨著組織在數據之旅中日趨成熟，技術將不可避免地發揮更重要的作用。為了實現戰略數據目標，請尋求專家建議并依靠熟練的技術人才。數據目錄工具、數據網格架構和人工智能驅動的數據治理等新興趨勢可以幫助為您的數據驅動型組織建立強大的技術基礎。

技術是實現目標的手段，而不是目標本身。通過優先考慮基礎實踐并將技術與戰略目標相結合，我們可以利用數據的力量來推動創新、提高效率和實現可持續增長。