UST公司首席技术官对数字化转型中一些关键问题的回答

缺乏数据驱动的洞察力会导致失败。虽然有关于企业应该考虑转型的初步假设，其中一些是基于客户需求、机会、行业差距和企业在走上转型道路时确定的标准。但是，必须密切关注不断变化的环境，并在正确的时间进行修正，以免花费过多的费用和精力。大多数时候，数字化转型工作需要运营和发展可持续的业务，并且必须将持续的数字化转型工作融入企业的DNA和文化中。

行业领先的数字转型解决方案提供商UST公司致力于为客户提供对他们至关重要的解决方案及产品。行业媒体对UST公司首席技术官Niranjan Ramsunder进行了访谈。

01你对数字化转型的理解是什么？

Ramsunder：并不是所有标记为数字化转型的项目都具有真正的变革性。

如今，“数字化转型”标签已经应用于大量IT项目，但我们认为真正的数字化转型项目具有一些共同的特征：

该项目应该提供一个结果，使企业或者显著提高盈利能力并更具竞争力，或者显著改变客户或员工满意度等。

该项目应利用直到最近才可用或过于昂贵的技术。虽然这个时间跨度通常设置在两到三年之间，但这可能会根据特定行业的业务环境的波动程度而有所不同。

最后，该项目应具有独特的知识产权或元素，能够在至少6个月的时间内将其与竞争对手区分开来。

例如，解决方案的速度和成本是我们正在开展的一个农业项目的差异化因素，该项目通过由US T公司设计的物联网设备跟踪和管理奶牛，将为农民提高收入和降低成本。

02数据驱动的数字化有多大影响，企业和初创企业如何利用这项技术?它如何带来更好的决策制定、改变游戏规则的效率或提供更多个性化的更好的客户体验？

Ramsunder：数据对于决策来说绝对是至关重要的，但数据拥有许多共同定义有用性和可用性的关键特征。

数据管理流程——这是基于企业对可用数据的准确性(数据质量)的信心，以及在数据转换时跟踪沿袭的能力，并允许围绕谁可以在何时查看哪些信息以及掌握数据标准化进行管理。

及时性和粒度——这是一个不同的指标，衡量采购和存储的成本与对重要决策的影响的价值。

数据丰富性和连续性——通过提供额外的信息和限定符来增强数据的有用性，这些信息和限定词赋予数据语义和额外的含义，这有助于获得急需的见解，帮助做出可操作的决策。

合规性——数据必须符合HIPAA、CCPA和GDPR等法规以及国家限制，例如在地理区域中存储数据的能力。

满足所有这些需求会增加为数据密集型应用程序运行计算工作负载的成本。虽然重要的是所有数据都是有用和有价值的，但数字化转型练习将着眼于所有这些特征(包括总成本)，并根据业务影响考虑数据用例的价值，然后推动产生真正差异化的项目和投资回报率。

一个很有前途的项目由于成本问题而停滞不前，这是一个很好的例子，我们正在致力于工厂生产设备的数字化。对于我们的一个轮胎制造行业的客户来说，目标是通过从设备以及商店的各个点收集实时可靠性和优化数据来提高生产率。不幸的是，许多获取这一信息所需的设备没有足够的传感器，甚至有些缺乏通信能力并且不提供共享数据的标准协议的设备。改造这台设备所需的成本是一个难以克服的障碍。最终，一个最终奏效的解决方案是使用用于安全操作的视频馈送，以及使用视觉分析来确定优化机会和执行预测性维护。

个性化是上述类别可能影响有效性的另一个领域。虽然当人们要求个性化时(例如Netflix或亚马逊)，个性化服务可能很好，但在大多数情况下，客户希望匿名，而个性化成为实际上会降低品牌价值的一个缺点。Waze等应用程序利用手机随时随地移动的事实来获得准确的流量平均值，这是一个例外，其用例是企业中的数据是否可以转换使用的仲裁者。

03数据驱动转型的主要趋势是什么？

Ramsunder：·越来越多的决策是基于数据，而不是直觉。甚至媒体项目也是基于多种数据类型，从目标人口统计数据到发布时间，甚至是故事结束的方式。

使用大量数据(例如PB和数十亿行代码)已经成为常见的工具，例如在云平台上运行的Spark。

数据不仅用于提高客户满意度，还用于提高员工/同事的生产力以及供应商和合作伙伴的生产力。对供应链波动的早期观察为供应商提供了更大的调整能力。

通过自动化和使用机器学习的异常检测等技术，数据在数字化转型中被协调和纠正的次数显著减少。

获取、存储和使用数据的成本正在上升，数据的智能使用变得至关重要——许多先收集数据并担心以后如何处理的客户被迫改变了截然相反的方法。

04企业是否投资于提升员工技能和重新培训员工以管理数字化转型？

Ramsunder：在IT领域，培训员工是业务知识连续性的关键，并且具有增强企业文化的能力。我们在培训、再技能和技能水平提升方面投入了大量资金。重要的是要考虑了解数字化转型和突破的水平，特别是与行业相关的水平。但是，重要的是要了解其他障碍，甚至是天花板，以及特定的转型如何帮助企业以指数上升的曲线启动。

05为什么安全在数字化转型中很重要，企业如何确保稳健的数据安全？

Ramsunder：所有活动的速度对于成功的数字化转型至关重要。无论是对“订单到现金”等基本流程的改造，还是我们正在努力加快新功能的上市时间，速度都是衡量数字化转型的最佳衡量标准。这包括供应商到后端流程(例如制造)到前端体验(例如使客户群体能够与医疗保险公司的成员讨论疾病)。边缘计算将成为企业可能对安全风险开放的领域，数据被收集、聚合或传递。因此，边缘和数据结构的安全性必须保持在同一水平，以确保在数据传输、数据静止或处于瞬态时的持续的安全性。

其中不可或缺的是能够以安全可靠的方式跨系统和企业进行连接。数据安全治理的所有方面都封装在数据治理中。有许多工具可以管理数据治理，包括静态和动态数据。这些可能是基于标记化或加密的，但也需要强大的基于角色的访问管理。企业越来越多地规范数据治理和管理流程以及工具的智能使用，最后需要的是更多的软件成为工具架软件。

06数据驱动的数字化转型涉及什么样的成本，与常规数字化转型的成本差异是什么？总体投资回报率是多少？

Ramsunder：数字化转型成本没有真正的差异——几乎每个数字化转型项目都需要在企业内部和外部智能有效地使用数据。投资回报率再次基于场景，我们的方法是根据投资回报率、价值实现速度以及对市场的影响对项目进行优先级排序，因为一些项目需要更多数据，而一些项目的数据密集度将会降低。但是，我们不会将项目划分为数据主导或非数据密集型。归根结底，它是由数据驱动的洞察力以及如何有助于数字化转型。

07为什么一些企业的数字化转型失败了？

Ramsunder：最常见的原因是对正在解决的问题和成员的参与程度缺乏文化一致性。

企业必须做出明显的承诺，这必须扩展到广泛的变革管理过程，从再培训到建立衡量成功的明确目标。太多的数字化转型工作是在“尽力而为”的基础上进行的，这是灾难的根源，因为缺乏数据驱动的洞察力会导致失败。虽然有关于企业应该考虑转型的初步假设，其中一些是基于客户需求、机会、行业差距和企业在走上转型道路时确定的标准。但是，必须密切关注不断变化的环境，并在正确的时间进行修正，以免花费过多的费用和精力。

大多数时候，数字化转型工作需要运营和发展可持续的业务，并且必须将持续的数字化转型工作融入企业的DNA和文化中。

08哪些行业是数据驱动数字化的早期采用者，哪些行业正在迎头赶上?

Ramsunder：电信和银行业是最早实现数字化的一些行业，而公共部门、医疗保健和传统零售商正在迎头赶上。