是什么，为什么，以及共同的挑战
作为一个执行顾问和各种组织的高级管理层的顾问，我曾与全球数十家财富500强企业合作，指导和支持他们各种形式的业务和数字转型。转型的主题各不相同，从销售和收入管理转型、战略规划转型到定价和商业模式大修。然而，在所有这些努力中，一个共同点变得越来越清晰，那就是 在他们的业务实践中更好地使用数据和技术，无论是商业还是运营，以推动更大的竞争力，并达到明显更远大的业务目标.
随着分析学、机器学习（ML）、人工智能（AI）......以及它们与企业之间的互动等流行语满天飞，对于那些可能有兴趣开始转型的人来说，数据驱动转型的基本原理可能并不总是很清楚。这篇文章旨在提供一个关于这个主题的快速入门。
什么是 数据驱动的转型是什么意思
当我们说 "数据驱动的转型 "时，它指的是在一个组织中涉及更多或更好地使用数据的任何倡议，分析往往利用新技术的引入。
数据是分析和建模的来源，反过来将支持下游业务洞察力的提取或运营自动化。根据转型的具体用例，数据要求 ，在数据格式（如时间序列、截面、文本等）种类（交易、人口、社会经济数据等）、数量、颗粒度和回顾性方面会有所不同。
鉴于数据输入，传统分析（如描述性统计分析）或高级算法（如人工智能/ML）可被应用于满足用例的目标，无论是客户获取预测、收入预测、员工流失预测，还是面向运营的用例，如使用RPA（机器人流程自动化）进行保险索赔流程自动化。
在转型中，数字技术需要参与清理、存储、转换数据和进行预测建模、流失洞察力或执行运营自动化--这些是数字技术可用于最基本和最常见的任务的几个例子。
转型所需要的东西在不同的情况下会有很大的不同，这取决于转型的目标、变化的范围、涉及的技术和业务伙伴。为了实现成功的转型，除了技术方面外，往往还需要其他方面的变化，如组织结构、文化和工人的技能和能力。
为什么它被广泛追求
数据驱动的决策和转型的好处已经在各个领域和行业得到了广泛的见证和证明。麦肯锡全球研究院估计，如果大规模嵌入数据和分析，每年可以创造价值9.5万亿美元到15.4万亿美元的价值[1]。商业利益可以是短期和长期的，表现在以下几个方面。
- 支持 更好的决策，可以直接提高业务绩效，例如，使用数据驱动的预测性客户细分和定向营销来增加客户获取、需求增长或其他业务绩效KPI（关键绩效指标
- 驱动 更高的生产力和运营效率例如，使用RPA来实现保险索赔流程的自动化，或仓库库存管理。
- 其他 更长期的商业利益，如客户满意度、客户参与度或员工保留率。.
常见隐患
尽管转型的细节在不同的环境下会有很大的不同，但也有一些常见的挑战和陷阱。
-数据质量和兼容性
这是进行数据驱动的转型中最常见的挑战，但也容易被忽视。由于与存储和管理数据有关的任务的基本性质，往往是由IT部门的初级人员进行的，这一方面往往在一个组织的所有 "大 "或 "闪亮 "的项目中被投资不足。
综上所述，数据是开始任何数据驱动的转型的非常输入和 "燃料"。 正如我们所说的 "垃圾进垃圾出"--如果数据质量不高，就不能进行质量分析或AI/ML建模工作。在设计转型和估计结果时，对数据状况的完整和详细的审计应该是一个必须的尽职调查项目--这可以在转型的准备阶段就进行。在转型的过程中，拥有一个提高数据质量的路线图往往也是一个必要的步骤。
- 不同的数据/IT系统和孤立的组织单位。
一个数据驱动的转型往往可以跨越组织的多个业务功能。以需求计划数字化转型为例（这是任何产品公司的关键业务操作），对于这种转型，所需的数据将来自相当多的职能部门。来自供应链的客户需求历史，来自销售部门的销售计划数据，来自研发部门的新产品供应数据，仅举几例。这些数据集通常存在于企业的不同部门和不同的IT系统中，不一定相互连接和同步。
了解来自不同业务部门的数据集的细微差别，收集和协调多个数据源，使其相互兼容和连接，是一项巨大的工程。然而，这一方面是开始一个跨职能的转型的充分条件。
-新技术的采用和整合
在数据驱动的转型中，新技术的引入肯定是不可避免的。在众多的障碍因素中，技术、组织或人的心理因素。 在任何组织中，在现有的业务工作流程中采用一项新技术都不是一件容易的事。.新的数据平台或工具需要被整合到现有的IT环境中；除此之外，还需要有效和高效地采用该平台或工具，但往往确实难以实现。
-专注于技术而不建立一个总体的业务用例
技术可以为企业的运营带来革命性的变化，但其本身并不能产生价值。如果缺乏足够的支持业务基础设施的变化，转型成果的整体交付就会受到影响--它们可能是过时的业务流程或工人的能力或上游业务运营，等等。再以商业规划数字化转型为例，成功的端到端规划不仅需要利用AI/ML技术进行需求预测输入，还需要改造规划业务流程，以适应新的规划工具对规划人员的作用；此外，还需要规划人员的新技能，如评估AI/ML和建立跨职能的人类共识等，以完成整个规划转型。
过度关注新技术的价值，而忽略了人的干预和治理以及整体的业务行为，可能会很容易损害潜在的价值交付，甚至损害业务。
-需要新的角色、能力和组织文化及思维方式的改变
即使在转型中所有的技术方面都得到了照顾，为了使转型在一段时间内产生持续的效益，更多的时候，新的角色、能力和组织文化和思维方式需要到位。改变组织文化，例如培养更多的数据驱动的做法（相对于经验和直觉驱动），以及使用技术来提高运营效率和创新的心态，等等。
[1]A. Ghia, M. Langstaff,D. Ware, and Rob Wavra,Accelerating data and analytics transformation in the public sector(2021), McKinsey & Co.
