为快速数字化转型设计路线图

所有公司今天面临的问题不是是否要进行数字化转型，而是如何最好地利用数字化进步，尤其是考虑到COVID-19推动的变化。

这意味着企业必须重新考虑其路线图和长期计划。充分利用从先前的数字工作为快中获得的经验教训，在投资之前优先考虑正确的技术，为数据制定整体计划，并考虑新的组织角色来支持这些变化。

数字化时优先考虑合适的技术

IDC报告称，未来四年内，企业每年将在数字化转型上花费2.3万亿美速数元，而同期全球数字化转型技术投资将至少达到7.4万亿美元。但是在讨论该技术之前，必须注意许多数字化项目由于缺乏能力或对复杂性的误解而失败。

有了许多可用的技术选项，可能很难评估什么将使您的组织受字化益。在投资任何解决方案之前，企业应进行彻底的定量和定性研究。以员工焦点小组或访谈为特色的定性调查可以确定需要帮助的领域。利用分析工具进行定量研究，收集跟踪性能，经验或参与度的数据，从而可以转型支持定性观察。

平均而言，数字化转型项目有45％的机会实现低于预期的利润。计划不周是造成许多转型努力不力的原因。需要彻底的路线图以跟上创新的步伐。一种方法是设计长期和短期的数字计划，以满足近期和未设计来的需求。

首先创建具有凝聚力的时间表，并设定每月目标（ROI销售，网站访问等）。短期计划应持续大约三到六个月，而长期计划应持续大约六到十二个月。为了准确了解性能，组织应定期在其系统上运行性能测路线试。他们还可以对员工进行调查，以评估他们对该技术的反应。

为了满足中断需求，公司需要专注于数据驱动的创新。这意味着企业必须考虑范围复杂性和采用的方面。其中一项是评估员工的学习曲线。在引入新技为快术解决方案时，无论是物联网还是机器学习程序，您都需要培训员工使用它。

为了了解该技术所呈现的学习曲线及其可扩展性，请在投资之前考虑进行小规模的试验计划。这将提供有关该技术的性能以及员工对该技速数术的反应的可见性。从那里，企业可以全面评估它是否适合公司。

为长途（和短途）运输创建数据驱动策略

企业而言，考虑到是否存在隐私问题或如何管理潜在的数据增长，制定一个整体数据计划至关重要。通常，字化企业不了解如何从其拥有的数据中获得最大价值。为此，他们必须进行彻底的数据审核。这包括确定您当前使用的技术，并就团队如何利用它们进行访谈。这可以使您的企业了解您拥有哪些数据，如何使用它们以转型及仍然需要什么。

为员工做好准备

优先考虑员工需求通常是事后的事。企业必须寻求雇用新的人才或在组织内创建新的角色，以帮助监督转型工作。

COVID-19加快了信息和运营技术网络的融合。65％的I设计T/OT专业人员表示，自大流行开始以来，他们的网络之间的联系更加紧密，而73％的人则希望他们之间的联系更加紧密。IDC研究还发现，到2024年，将有70％的G2000组织投资于通用的IoT路线平台层。在这种情况下，让“连接的工人”来监督这些变化可以延长您的转型寿命。组织可以通过举办有关新技术的讲习班来推动项目向前发展，并对员工进行教育，从而为员工提供学习或可能在组织内担任专门职务为快的机会。

每10个组织中就有8个在今年加快了转型的步伐，近80％的组织由于大流行而重塑了其商业模式。为了确保持久成功，组织需要进行彻底的调查，试用其技术并定期审核结果。投资于新角色和劳动力教育速数将帮助组织充分利用数字技术。尽管COVID-19向企业施加压力以提高其数字化转型计划，但仍然需要在全面研究路线图之前停止，重新考虑和正确评估。