经历了近10年的技术发展变革,物联网是如何不知不觉间正在改变着人们的生活,看看以下最新的物联网10大深度技术汇总,具体如下: 1.IoT军事技术 物联网军事技术是一项利用IoT感知技术在军事活动中获取人、装备、...
“在当今这个不确定的时代,除了不断创新,别无选择。与其他人相比,您唯一拥有的可持续优势是灵活性,仅此而已。因为没有别的东西是可持续的,您创造的所有东西,都会被别人模仿。”——Amazon.com创始人兼首席执行官杰夫·贝佐斯。
最近,我们的生活和工作方式发生了前所未有的变化。一方面,云、移动、人工智能和物联网(IoT)等技术的快速发展使组织能够以前所未有的方式更快地创新、创造新的收入来源、高效运营并增强客户体验。另一方面,用户的要求也越来越高。因此,组织别无选择,只能不断创新,并寻找新的方法来取悦客户——那些没有这样做的组织,可能会失去竞争优势并很快没落。
任何数字化举措的一个重要副产品都是数据,并且生成数据的速度、种类和数量都是巨大的。通过将云提供的强大且不断增长的处理能力应用到这些海量数据上,组织可以获得关于如何释放新增长机会的关键见解。
根据Gartner的说法:“到2021年,美国1000强企业中的70%将拥有首席数据官(CDO)。75%的大型企业中的CDO部门将被视为一个关键的职能组织,与IT、业务运营、人力资源和财务部门相当。”
这一强有力的预测概括了数据将在任何数字优化或数字转型项目中发挥的关键作用。下面列出了一些关键问题,这些问题的答案将使组织能够精心制定其数据战略,这在实现其数字梦想方面起着关键作用!
您是否有与业务成果相关的数据战略?
充分了解您希望通过利用数据要实现的业务收益。如果没有将任何数据计划与可衡量的业务目标联系起来,就不要着手实施。例如,通过发现重复项来降低库存成本,最大程度地减少由于客户地址不准确而退回的货物,优化供应链运输成本。这种了解将极大地帮助规划、开辟前进道路,并始终专注于目标。此外,不要仅仅因为其他人都在做,就贸然涉足像人工智能这样的技术。
“正确的战略始于正确的目标。” ——著名商业策略师Michael Porter
您当前的数据成熟度是多少?
在不同的数据成熟度级别上,利用数据潜力的流程和工具是不同的。对于一家“部落”级公司来说,着手一个耗资数百万美元的、雄心勃勃的数据治理项目是幼稚的。即使实施了完美的解决方案,用户的使用量也将是次优的。为什么会这样?因为还没准备好。业务和IT应该作为合作伙伴进行协作,选择正确的用例,并根据数据成熟程度进行明智的投资。只需专注于做正确的事情,以适合您“DNA”的速度,让成熟度不断发展。
您的数据质量如何?
糟糕的数据质量是困扰几乎每个组织的一个问题。它以多种方式对业务运营产生重大影响,如客户满意度低、运营支出增加、违规罚款、上市时间短以及决策不佳等。组织可能拥有大量的数据、最先进的技术以及应用这些技术的技能,但如果没有高质量的数据,它们就没有任何用处。创建改善数据质量的流程和工具本身就是一项艰巨工作,一个好起点是了解您的数据质量水平。
您打算如何整合数据?
数据以各种格式从多个来源流入——数字和模拟、结构化和非结构化。此外,组织中的不同部门通常使用各种工具和方法来管理其数据。这导致了数据孤岛,这是所有组织中普遍存在的现象。打破这些孤岛,以获得关键的大局观。
不同的业务应用程序之间是否无缝通信?
在大多数大中型企业中,典型的业务应用环境通常非常复杂。它由任务关键型应用程序组成,如企业资源规划、客户关系管理以及特定功能解决方案和工具——制造、采购、人力资源。这些应用程序可以部署在本地(传统的内部服务器)或云(可能是多个云)中,也可以作为软件即服务(SaaS)进行访问。要问的关键问题是,这些不同的应用程序无缝交换数据的程度如何?
您是否正在培养一种数据驱动的文化?
根据IDC的说法,“到2020年,将有90%的公司策略明确将数据视为关键的企业资产,并将分析视为必不可少的能力。”
每个人都承认数据是一种资产,但是,他们很少采取行动来将数据提升为企业资产。您是否将价值与数据联系起来?决策是由数据驱动的吗?IT和业务之间是否存在可信赖的伙伴关系?一种颠覆数据的文化将不断产生颠覆性创新,进而吸引最优秀的人才,而这种良性循环是永无止境的。
您对数据计划采取什么方法?
许多组织采取了大手笔的方法,涉及大量金钱、时间和人员。很多时候,他们对追求的目标没有足够的明确性。不要试图煮沸海洋。成功的关键在于采用精益和灵活方法,并坚持不懈地专注于明确目标。从简单而有影响力的用例开始,并迅速取得成功。此外,用业务用户理解的语言交流成功案例。请记住,很多项目失败是因为缺乏沟通而不是执行!
作为西方艺术史上最具影响力的人物,文森特·梵高(Vincent van Gogh)表示:“伟大的事物是由一系列小事物组合而成的。”
您是否具备释放数据潜力的技能?
从数据中获得可操作的见解并非易事,特别是当其中很大一部分数据是非结构化或不干净时。整合、集成和清理数据需要付出巨大的努力。行业知识、数据科学专业知识、业务应用程序功能知识等技能组合对于辨别趋势和模式是不可或缺的。您内部有这些技能吗?如果没有,请考虑与擅长于此的服务提供商合作。
您是否正在为用户提供易于使用的自助工具?
所有职能部门的业务用户都需要随时访问数据,以执行日常操作,如客户服务、结账、开展营销活动、向供应商付款等。然而,他们通常无法直接访问数据,令人惊讶的是,他们甚至无法访问自己拥有的数据。(来源物联之家网)因此,他们依赖于常年忙碌的技术团队。这种依赖性会严重降低组织的工作效率,因此,请为您的业务用户提供易于使用的自助工具。
总而言之,明天的赢家将是那些不遗余力地解码数据并将洞察力作为竞争武器的组织。然而,关键是要有一个经过深思熟虑的数据战略。
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