Ce sont des moments particuliers où les organisations oscillent entre une croissance incertaine et des échecs. La transformation numérique, comme nous le savons tous, est à la tête de la construction de fortunes du jour au lendemain. Bien que cela continue d'être un sujet de discussion important chaque année, 2022 est toujours spécial, déclare Yash Mehta, spécialiste de l'IoT et de la science des mégadonnées.
Il est particulier pour les marchés qui mettent en œuvre leurs plans de relance post-COVID. Il est également spécial pour accroître l'adoption des technologies numériques par les utilisateurs finaux et pour que les nouvelles technologies trouvent leur place. Cependant, le fait que 70% de la transformation numérique projets échouent, est une nouvelle alarmante pour les organisations qui s'apprêtent à lancer leurs projets de transformation numérique.
Si vous planifiez de nouvelles initiatives de transformation numérique, voici les principaux pièges à éviter : -
Ignorer le web 3.0
L'incapacité de se détacher des systèmes hérités est le plus grand écueil sur la voie de la transformation. C'est un fait bien établi lorsque nous sommes entrés dans le Web 2.0 il y a une dizaine d'années. Ne pas changer quelque chose parce que ça marche bien, c'est comme attirer la concurrence pour vous dépasser. Vous avez peut-être entendu parler d'entreprises qui adoptent les blockchains pour la création d'applications décentralisées (dApps).
La 3e génération du Web va au-delà de l'interactivité. Le réseau de contrôle décentralisé des informations et des transactions pour les processus individuels, institutionnels et d'entreprise nécessitera une expérience client (CX) immersive et instantanée. Par conséquent, votre centre d'excellence devrait inclure une expertise dans la blockchain, l'IA, l'IoT et d'autres technologies.
Cela implique en outre que la transformation numérique sans se concentrer sur la prise de décision en temps réel axée sur l'utilisateur est un énorme piège. Si vos utilisateurs ne sont pas en mesure d'extraire les valeurs ci-dessus, vos efforts pour vous transformer en un service numérique de bout en bout sont probablement insuffisants.
Comment débuter?
Commencer petit! Commencez par comprendre le processus et les systèmes actuels en place et identifiez les technologies qui peuvent être adoptées. Remplacez ensuite les processus manuels et répétitifs par des modules d'IA. Même si une organisation est aux prises avec des chatbots, elle est toujours sur la bonne voie. L'IA s'améliore et produit de la valeur pour les premiers entrants. Au fur et à mesure que votre expertise en IA s'améliore, concentrez-vous sur la construction de modèles mathématiques de processus interfonctionnels.
Ensuite, déplacez les processus sélectifs sur la blockchain. Comprendre l'impact de la décentralisation, puis l'étendre à d'autres processus. Pendant que nous y sommes, la portée du Web 3.0 est énorme. Au rythme actuel, le marché du Web3 pourrait valeur à 87761.35 M USD d'ici 2030. Imaginez l'océan d'opportunités que vous ignorez !
Ne pas perfectionner votre équipe d'analyse commerciale
Si loin de la discussion, il est clair que l'impact de la technologie de pointe est inévitable et que les organisations devraient d'abord l'adopter. En poursuivant la même chose, il est également important d'identifier où exactement dans la hiérarchie de l'organisation le changement doit commencer. Analyse d'affaires (BA), comme nous le savons tous, est l'étude itérative des résultats commerciaux dans le passé, en apprenant des idées et en améliorant les plans pour l'avenir.
Cependant, les organisations ont tendance à s'en tenir à la BA traditionnelle, à ne pas améliorer les compétences de leurs équipes et, en fin de compte, à limiter leurs perspectives de croissance. Ils devraient passer d'une approche centrée sur les exigences à une vision stratégique plus agile et réactive.
La BA spécifique à un projet appartient au passé. Dans l'ère post-COVID, les entreprises doivent préparer une équipe BA qui traite l'énoncé du problème avec des outils modernes. Inutile de dire qu'ils ont besoin d'une formation approfondie dans toutes les technologies évoquées précédemment. Ils devraient également produire des analystes commerciaux qui comprennent l'impact de la technologie peer-to-peer grâce à des produits autonomes et apprennent davantage d'autres rôles.
Comment débuter?
Associez-vous à un fournisseur de formation professionnelle en analyse commerciale. En plus d'avoir une expérience en entreprise, le partenaire de formation doit être en mesure de perfectionner la main-d'œuvre dans les dernières technologies. Par exemple, Adaptive US propose une formation sur les solutions d'analyse commerciale aux professionnels des grandes entreprises. Leur programme complet met l'accent sur des domaines supplémentaires tels que l'amélioration des processus, la gestion des produits, le développement de produits agiles et autres. Le cours de BA du partenaire de formation est organisé autour ERAIles normes qui incluent plusieurs certifications telles que CBAP et d'autres. En plus de cela, vous devez également vous concentrer sur la formation en leadership. Cela aiderait à produire des conseillers en la matière et des leaders d'opinion pour votre entreprise.
Ignorer la gestion du Big Data
Les données sont le nouvel or. Une vision d'entreprise accomplie nécessite des décisions fondées sur des données. Cependant, la plupart des entreprises ne se sont pas encore rendu compte qu'une base solide dans la gestion des données est essentielle pour maintenir vos objectifs de transformation numérique en mouvement. Bien qu'elles soient conscientes de l'importance et de l'impact des mégadonnées, la plupart des organisations n'ont pas été en mesure de déployer un système de gestion pour les utiliser à des fins analytiques. Quel est l'intérêt de collecter et de conserver de gros volumes de données lorsque vous ne pouvez pas les utiliser efficacement ? Une telle incapacité est un écart majeur par rapport à la transformation numérique.
Où est l'écart ? Est-ce parce que vos employés ne peuvent pas gérer des processus complexes ? Non. Quelle que soit la compétence de la main-d'œuvre, le travail manuel limite la portée à l'échelle. Étonnamment, même les entreprises férues de technologie se coordonnent sur Excel, les mises à jour manuelles par e-mail, les réunions imprévues et autres.
Pendant que nous y sommes, les entreprises ont leurs lacunes en matière de gestion des données. Sans modèle de tissu de données concret en place, ils finissent par créer un gâchis.
Comprenez ceci. La transformation numérique nécessite un apprentissage continu qui nécessite en outre des ensembles de données corrects, précieux et exploitables. Avec un modèle de fabric, les entreprises peuvent élever leurs compétences en analyse de données ; extraire des informations à la demande et ainsi prendre des décisions clés.
Comment débuter?
Tout d'abord, inscrivez-vous pour une solution de gestion des données de test et commencez par des projets structurés d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Une fois que vous constatez un changement positif dans la valeur des informations extraites, passez à des données non structurées plus critiques. Utilisez la méthodologie d'extraction, de chargement et de transformation (ELT) pour exploiter le potentiel. Une bonne structure de données vous aiderait à effectuer la collecte de données à partir d'une multitude de sources, la filtration, l'orchestration et l'intégration avec finesse et précision.
Il est impératif d'optimiser les processus métier qui sont inefficaces et deviennent un handicap. Avec un modèle standard de gestion des données, vous pouvez hiérarchiser les choses en fonction du comportement du client. Par la suite, cela conduit à une réaction en chaîne de meilleures conceptions de produits, de services optimisés et donc de résultats commerciaux plus significatifs.
Conclusion
Pour les organisations, l'impact du numérique
transformation est inévitable. Ils devraient adopter la technologie de pointe et rester, sinon en avance, en phase avec les tendances. Quel plan de transformation numérique avez-vous ? Étiez-vous conscient des pièges ci-dessus? Partagez dans les commentaires.
L'auteur est Yash Mehta, un spécialiste de l'IoT et de la science des mégadonnées.
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