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組織別無選擇，只能不斷創新，并尋找新的方法來取悅客戶。 “在當今這個不確定的時代，除了不斷創新，別無選擇。與其他人相比，您唯一擁有的可持續優勢是靈活性，僅此而已。因為沒有別的東西是可持續的，您創造的所有東西，都會被別人模仿。”——Amazon.com創始人兼首席執行官杰夫·貝佐斯。 最近，我們的生活和工作方式發生了前所未有的變化。一方面，云、移動、人工智能和物聯網(IoT)等技術的快速發展使組織能夠以前所未有的方式更快地創新、創造新的收入來源、高效運營并增強客戶體驗。另一方面，用戶的要求也越來越高。因此，組織別無選擇，只能不斷創新，并尋找新的方法來取悅客戶——那些沒有這樣做的組織，可能會失去競爭優勢并很快沒落。 任何數字化舉措的一個重要副產品都是數據，并且生成數據的速度、種類和數量都是巨大的。通過將云提供的強大且不斷增長的處理能力應用到這些海量數據上，組織可以獲得關于如何釋放新增長機會的關鍵見解。 據羿戓制造所了解，根據Gartner的說法：“到2021年，美國1000強企業中的70%將擁有首席數據官（CDO）。75%的大型企業中的CDO部門將被視為一個關鍵的職能組織，與IT、業務運營、人力資源和財務部門相當。” 里程碑：eCD標準型達到4位數。 eCD基礎型：5172 eCD標準型：1052 注： eCD共4個等級，基礎型、標準型、系統型、生態型。 這一強有力的預測概括了數據將在任何數字優化或數字轉型項目中發揮的關鍵作用。下面列出了一些關鍵問題，這些問題的答案將使組織能夠精心制定其數據戰略，這在實現其數字夢想方面起著關鍵作用！ 您是否有與業務成果相關的數據戰略？ 充分了解您希望通過利用數據要實現的業務收益。如果沒有將任何數據計劃與可衡量的業務目標聯系起來，就不要著手實施。例如，通過發現重復項來降低庫存成本，最大程度地減少由于客戶地址不準確而退回的貨物，優化供應鏈運輸成本。這種了解將極大地幫助規劃、開辟前進道路，并始終專注于目標。此外，不要僅僅因為其他人都在做，就貿然涉足像人工智能這樣的技術。 “正確的戰略始于正確的目標。” ——著名商業策略師Michael Porter 您當前的數據成熟度是多少？ 在不同的數據成熟度級別上，利用數據潛力的流程和工具是不同的。對于一家“部落”級公司來說，著手一個耗資數百萬美元的、雄心勃勃的數據治理項目是幼稚的。即使實施了完美的解決方案，用戶的使用量也將是次優的。為什么會這樣？因為還沒準備好。業務和IT應該作為合作伙伴進行協作，選擇正確的用例，并根據數據成熟程度進行明智的投資。只需專注于做正確的事情，以適合您“DNA”的速度，讓成熟度不斷發展。 您的數據質量如何？ 糟糕的數據質量是困擾幾乎每個組織的一個問題。它以多種方式對業務運營產生重大影響，如客戶滿意度低、運營支出增加、違規罰款、上市時間短以及決策不佳等。組織可能擁有大量的數據、最先進的技術以及應用這些技術的技能，但如果沒有高質量的數據，它們就沒有任何用處。創建改善數據質量的流程和工具本身就是一項艱巨工作，一個好起點是了解您的數據質量水平。 您打算如何整合數據？ 數據以各種格式從多個來源流入——數字和模擬、結構化和非結構化。此外，組織中的不同部門通常使用各種工具和方法來管理其數據。這導致了數據孤島，這是所有組織中普遍存在的現象。打破這些孤島，以獲得關鍵的大局觀。 不同的業務應用程序之間是否無縫通信？ 在大多數大中型企業中，典型的業務應用環境通常非常復雜。它由任務關鍵型應用程序組成，如企業資源規劃、客戶關系管理以及特定功能解決方案和工具——制造、采購、人力資源。這些應用程序可以部署在本地（傳統的內部服務器）或云（可能是多個云）中，也可以作為軟件即服務（SaaS）進行訪問。要問的關鍵問題是，這些不同的應用程序無縫交換數據的程度如何？ 您是否正在培養一種數據驅動的文化？ 根據IDC的說法，“到2020年，將有90％的公司策略明確將數據視為關鍵的企業資產，并將分析視為必不可少的能力。” 每個人都承認數據是一種資產，但是，他們很少采取行動來將數據提升為企業資產。您是否將價值與數據聯系起來？決策是由數據驅動的嗎？IT和業務之間是否存在可信賴的伙伴關系？一種顛覆數據的文化將不斷產生顛覆性創新，進而吸引最優秀的人才，而這種良性循環是永無止境的。 您對數據計劃采取什么方法？ 許多組織采取了大手筆的方法，涉及大量金錢、時間和人員。很多時候，他們對追求的目標沒有足夠的明確性。不要試圖煮沸海洋。成功的關鍵在于采用精益和靈活方法，并堅持不懈地專注于明確目標。從簡單而有影響力的用例開始，并迅速取得成功。此外，用業務用戶理解的語言交流成功案例。請記住，很多項目失敗是因為缺乏溝通而不是執行！ 作為西方藝術史上最具影響力的人物，文森特·梵高（Vincent van Gogh）表示：“偉大的事物是由一系列小事物組合而成的。” 您是否具備釋放數據潛力的技能？ 從數據中獲得可操作的見解并非易事，特別是當其中很大一部分數據是非結構化或不干凈時。整合、集成和清理數據需要付出巨大的努力。行業知識、數據科學專業知識、業務應用程序功能知識等技能組合對于辨別趨勢和模式是不可或缺的。您內部有這些技能嗎？如果沒有，請考慮與擅長于此的服務提供商合作。 您是否正在為用戶提供易于使用的自助工具 所有職能部門的業務用戶都需要隨時訪問數據，以執行日常操作，如客戶服務、結賬、開展營銷活動、向供應商付款等。然而，他們通常無法直接訪問數據，令人驚訝的是，他們甚至無法訪問自己擁有的數據。（來源物聯之家網）因此，他們依賴于常年忙碌的技術團隊。這種依賴性會嚴重降低組織的工作效率，因此，請為您的業務用戶提供易于使用的自助工具。 總而言之，明天的贏家將是那些不遺余力地解碼數據并將洞察力作為競爭武器的組織。然而，關鍵是要有一個經過深思熟慮的數據戰略。 
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