企業數位轉型 | 這4個領域的人才必不可少!

多年來,我們參與、研究了數百種數位轉型,並在研究過程中,瞭解了真正的數字轉型到底有多困難,以及如何才能成功。數字轉型不適合膽小的人——不幸的現實是,到目前為止,許多這樣的努力,像轉型計劃一般,都失敗了。


大多數領導者對於成功的理解往往是不夠的,成功需要凝聚和協調更多的努力。在四個相互關聯的領域(技術、數據、流程或組織變革能力)中的任何一個表現不佳都有可能破壞一場精心構思的轉型。真正重要的是,從創造和傳達一個令人信服的願景,到制定一個計劃並在過程中進行調整,再到努力完成細節,都離不開人本身。



數位轉型最需要的是人才。事實上,組建一個由技術、數據和流程人員組成的合適團隊,還有一個能夠帶來變革的強大領導者,這可能是一家考慮進行數位轉型的公司所能採取的最重要的一步。當然,即使是最優秀的人才也不能保證成功,但是缺少它肯定會失敗。

讓我們依次探討這四個領域中每個領域所需要的人才。


01技術領域人才

從物聯網到區塊鏈,從數據湖到人工智慧,新興技術的原始潛力令人驚嘆。盡管其中許多技術越來越容易使用,但要理解任何特定技術是如何為轉型做出貢獻的,如何使該技術適應業務的特定需求,以及如何將其與現有系統集成是極其復雜的。更復雜的是,大多數公司都有巨大的技術債務——難以改變的嵌入式遺留技術。你只能和有技術能力的人一起解決這些問題。

盡管這些困難是具有挑戰性的,一個更關鍵的問題是,許多業務人員已經對IT部門驅動重大變化的能力失去了信心,因為許多IT功能主要集中於最基礎的“保持設備運行”。然而,數字轉型最終必須納入機構信息技術,重建信任至關重要。這意味著技術人員必須通過每項技術創新來證明與展示自己的業務價值。因此,技術領域的領導者必須是偉大的溝通者,他們必須具有戰略意識,做出平衡創新和處理技術債務的技術選擇。



02數據領域人才

不幸的是,在今天的許多公司,大多數數據都沒有達到基本標準,而嚴格的轉型需要更好的數據質量和分析。轉型大多數包括理解新的非結構化數據類型以及公司外部的大量數據。利用專有數據,將所有的東西整合在一起,同時去掉從未使用過的大量數據。數據展示了一個有趣的矛盾:大多數公司知道數據很重要,也知道其質量很差,但他們卻因為沒有把適當的角色和責任安排到位而浪費了大量資源。他們經常把所有這些失敗歸咎於IT功能。

就像技術一樣,你需要的是在數據方面具有廣度和深度的人才。更重要的是,需要具備能夠說服位於組織第一線的大量人員承擔數據客戶和數據創建者等新角色的能力。這意味著思考和交流他們現在需要的數據和轉換後需要的數據。這還意味著幫助一線工人改進他們自己的工作流程和任務,以便他們正確創建數據。



03流程領域人才

轉型需要端到端的思維方式,重新考慮滿足客戶需求的方式,工作活動的無縫連接,以及筒倉管理的能力。以過程為導向是對這些需求的適應。但許多人發現,流程管理——橫向的,筒倉的,專註於客戶的——難以與傳統的等級觀念協調。因此,這一強大的概念已不復存在。沒有它,轉型就會縮減為一系列漸進式的改進——重要且有幫助,但不是真正的轉變。

在構建該領域的人才時,要尋找擁有“馴貓”能力的人——將筒倉對準客戶的方向,以改進現有流程並設計新的流程,並要有戰略意識,知道什麼時候增量流程改進就足夠了,而什麼時候需要徹底的流程再造。


04組織變革能力

在這個領域中,包含領導能力、團隊精神、勇氣、情商和其他變革管理的要素。幸運的是,多年來關於這個領域的文章已經很多了,所以我們在這里不會對其進行評論,只是要註意,任何負責數位轉型的人都必須精通該領域。雖然我們沒有確鑿的證據來支持這一點,但似乎那些被技術、數據和流程所吸引的人,在某種程度上不太可能接受變革的人性一面。當然,在我們的上述建議中,我們已經敦促領導者尋找那些具有優秀人際交往能力的人。如果你找不到他們,一個好的選擇是在轉換團隊中加入一些“purple people”——這些人能夠同時在兩方面工作。



一步到位

到目前為止,我們已經討論了技術、數據、流程和組織變革能力領域,當然它們不是孤立存在的。相反,它們是一個更大整體的一部分。技術是數位轉型的引擎,數據是燃料,流程是引導系統,而組織變革能力是起落架。你需要他們所有人,而且他們必須在一起才能發揮更大的作用。


“系統不會說話”這個問題,是困擾著大多數公司的問題,也是數字轉型的夢魘。但是它屬於哪個領域呢?如上所述,這是一個技術問題,但它也會導致流程效率低下。它源於缺乏可靠的數據架構,並且可能涉及難以更改的組織結構和政治問題。所以有人會說,任何領域都應該占據主導地位。但最好的解決方案是四塊領域的合作。



由於缺乏對每個領域的深刻理解,幾乎所有的商業領袖都很難看到數字轉型的全部潛力——這是導致許多數字轉型失敗的一個因素。當然,沒有一個人擁有所有必需的知識和能力。因此,我們呼籲在各個領域聚集人才。


最後,技術、數據和流程的工作必須按照合適的順序進行。人們普遍認為,對一個不起作用的過程自動化是沒有意義的,因此,在許多情況下,流程改進和再造必須放在首位。另一方面,一些轉變將以大量人工智慧為特徵。由於糟糕的數據阻礙了好的人工智慧模型的開發和部署,在這些情況下,數據工作應該放在第一位。從你的最終目標開始,然後制定一系列最適合實現它們的步驟。


數位轉型應該專註於公司最需要解決的問題。這些優先事項還將有助於培養所需的人才:例如,如果重點在於轉換客戶關系,團隊中的數據型人才可能在客戶數據方面有特長,流程領域的人才在銷售和市場營銷流程有特長,等等。然而更重要的是,這些人才擁有我們所描述的四種類型的專業知識,並且以前在創造和執行任何類型的技術驅動的變革方面都取得過成功。