在这个前所未有的变革时代中，蕴含着巨大的发展机遇。麦肯锡的研究表明，成功的数字化转型的影响可达EBITDA(税息折旧及摊销前利润)的2倍;而在其他绩效指标(如员工生产率、客户体验或投资回报率)方面，其优势可能超过未数字化转型企业的10倍。此外，这种竞争优势一旦形成，就会呈指数级增长。成功的参与者能够在早期就取得数字领导地位，并在吸引数字人才的过程中不断加强自身的领先优势。
为了达到EBITDA翻倍的巨大影响，企业必须跨多个维度采取行动。当然，其实现的影响也是双重的，既提高了业绩，又提高了可持续性，这对资源密集型行业至关重要。
这种影响可以通过在各个职能方面——例如营销和销售、供应链、运营和支持职能——采取卓越的步骤来实现。不过，虽然卓越的功能可以让企业开启这段旅程，但将正确的技术使能器/推动器(technology enabler)部署到位才是实现大规模影响的关键所在。研究表明，许多工业参与者陷入了“试验陷阱”——他们没有设置这些技术使能器，因此无法成功地跨地域、功能和站点扩展数字化工作。
提供端到端价值的整体技术支持的数字化转型涉及三个方面的努力：
1. 商业转型聚焦特定的高影响收入改进，如定价或现有产品的覆盖范围，以及新产品的介绍;
2. 运营转型以运营改进为中心，通过精简运营和六西格玛(Six Sigma，统计学中的单位，表示与平均值的标准偏差)等方式来降低成本;
3. 技术转型专注于核心应用和技术栈的改进，以扩大商业和运营转型的规模。
扩大转型规模的八大核心原则
基于对500多个技术支持的数字化转型的经验，我们确定了下述八大核心原则，如果企业想要收获技术转型的成果，就需要内化这八大原则。
1、领导清楚地设定方向
要实现成功的数字化转型，必须从一开始就非常明确方向。过去的经验表明，如果首席执行官一开始就制定了一个特别大胆的目标，公司就会特别成功。
2016年，第一批公司开始实践这种大胆的野心，讨论“数字化作为推动进一步价值增长的杠杆”，或者如何“将数字技术嵌入业务的每一根纤维”。然而，值得注意的是，一个具体的方向似乎并非决定成功的因素;相反地，通过明确的方向来领导才是成功的关键。
例如，一家大型油气公司打算走风险投资路线，投资新能源业务。这帮助它实现了减少二氧化碳排放、变得更可持续的雄心。同样重要的是，该公司为自己获得了优先使用颠覆性技术的机会，产生了协同效应。最初，该公司试图创建一个技术完备的小型初创企业，但苦于缺乏“如何扩大规模以及与母公司形成协同效应”的经验。虽然资产密集型行业的研发能力已经得到证实，可以产生并在内部试验新的想法，但企业往往缺乏将这些想法发展成独立业务的专门知识。使用风险投资的方法有助于运行“从创意产生到建立大规模业务”的整个过程，这些业务可以成为公司资产组合的一部分。这种方法是通往成功的一条潜在途径。与其他许多成功之路一样，它始于领导层在头脑中设定的清晰愿景。
2、保持言行一致
为了克服资源密集型行业所面临的挑战，一个企业的高层团队应该在信念和行动上保持一致。但是，到底什么是高层团队协作?为什么它对资源密集型产业的数字化转型如此关键?
这里需要明确技术支持的数字化转型对业务的好处，包括具体的高层目标。认识到所涉及的价值需要跨组织的业务部门和功能之间的真正协作方法。这是必要的，因为数字化转型可能不会对特定业务部门的产出产生直接影响，但会沿着价值链或由于协同作用创造更大的价值。在资源密集型行业，孤岛更为明显，也更难打破，因为它们通常产生于更久远的年代，当时僵化的部门结构是一种提高制造企业生产率的固有举措。然而，如今的公司往往遵循截然不同的部门结构。
传统的10年投资期限导致人们倾向于坚守路线图，而“快速失败”(fail-fast)的心态对数字化转型的成功至关重要。因此，高层团队需要在设计原则和成功标准上达成一致。
与投资“技术”等无形资产相比，想象有形资产的收益通常要简单得多。领导层需要认识到这一挑战，并表现出对这些无形资产进行投资的信念，以获得长期利益。
对员工来说，接受数字创新并不是自然而然的事，因为与传统的转型努力相比，数字创新带来的好处可能需要更长的时间才能验证。因此，领导层表现出明显的兴奋和对成功转型的承诺是至关重要的。
3、 注重能力建设
组织方面的挑战往往是无法扩展数字化转型的原因。拥有合适的人才是成功技术转型的重要基石。然而，全球劳动力市场上技术人才的短缺是众所周知的现实。考虑到资源密集型行业中许多员工的技术性质，这一挑战可以通过提高内部资源的技能，同时招聘外部顶级人才来克服。这两种衡量标准结合起来，有望实现比大多数其他行业更快的技术转型速度。
特别是，高级管理人员有必要扮演数字和高级分析“领头羊”的角色，参与和指导具有重要技术成分的项目。运营管理也是如此，他们需要变得数字化，至少要有先进的分析“意识”。
我们的经验表明，在维护和生产、中心技术/维护或技术功能等领域，大多数工作职能都可以很容易地训练成数字和高级分析能力。同样地，敏捷教练和产品负责人也可以从现有的工作人员中进行培训。
然而，数据科学家、数据工程师和IT架构师等数字角色需要更多的努力。很可能，只有少数员工可以通过适当的努力提高技能，而其他一些人则需要非常密集的培训。在大多数情况下都需要额外的招聘，这些新招聘的员工主要是通过带来额外的能力来补充现有的劳动力。有时，需要特定领域的专家(例如，UX/UI设计师)来支持高技能的设计师团队。
数字学院(Digital academies)代表了为劳动力提供最佳学习材料的最佳实践，并得到内部辅导员和外部专家的联合支持。定义特定的学习小组，并将学习内容策划到特定的学习旅程中，可以带来更好的结果。总的来说，十多个不同用例的跟踪记录强调了将能力建设作为技术转型的关键构建块的好处——以及与价值的直接联系。
4、文化转型和技术转型一样重要
过去，许多公司在个别职能方面进行了一系列的持续改进措施，以提高效率。然而，要拥抱数字创新，就需要转变组织文化，关注高绩效和组织健康这两个方面。
麦肯锡的研究表明，一个企业的文化与企业的绩效直接相关。就组织健康程度而言，排名前四分之一的企业的平均股东回报是其他企业的三倍。
文化是实现大规模变革的关键。然而，这种转型却是极具挑战性的。我们的研究显示，约70%的人未能实现既定目标。在这些失败案例中，约三分之二可归因于与文化相关的挑战。此外，复制文化本身就很困难。不过，好处也是显而易见的。成功发展了正确文化的企业更容易吸引和留住数字人才。
这些文化转变通常分为三个主要阶段：目标设定、行动计划和实施——这些步骤简单却有力。
首先，如果领导者能够经常出席活动来传达他们的愿景(包括目标)，就能实现一个明确的方向。这使员工能够看到他们的工作是如何与使命联系在一起的。其次，领导者必须创建一个清晰的结构来支持他们的愿景，提供明确定义的目标以及与每个个体角色相关的目标。最后，通过优先实践的具体行动计划使实施工作得以落实，并释放转型的影响。
例如，一家全球性的能源公司通过嵌入文化升级，在转型后的三年内提高了业绩。通过麦肯锡组织健康指数的衡量结果显示，该公司在方向、领导力、共同愿景、员工参与度和个人自主权等领域均取得了两位数的改善。
5、现代化技术骨干
一个强大的、现代化的核心技术骨干是扩大数字努力的必要条件，并围绕五大支柱构建：
1. 通过一个通用的数据和AI平台，在整个企业范围内摄取、存储、访问、处理和管理信息技术和操作技术(IT/OT)数据，有助于降低复杂性，并通过减少技术债务来加速计划的部署;
2. 现代化的数据和应用程序集成层具有API等新平台，并将其扩展到工厂区域，有助于快速部署功能，实现跨多个通道的一致用户体验;
3. 增强的云服务通过多云方法和私有云的自助服务提供，为企业的数据支持增强安全态势;
4. 通过IT/OT系统的交叉集成工厂和公司的计划，实现高质量数据在整个企业的可用性，消除孤岛，提高解决方案的质量;
5. 需要标准化的关键功能的定义，以及用于简化和增强应用程序环境——例如，ERP和制造执行系统(MES)——的关键基础平台和数字平台的重用，对于支持大规模的价值实现以及通过重用核心技术组件来实现改进的ROI都是必不可少的。
我们认识到，使整个IT环境现代化可能是一项极具挑战性的任务，因为许多企业都拥有大规模的遗留IT系统。上述五个支柱通常不能一蹴而就，而是要从每个企业独特的起点逐步提升。采用以业务为中心的用例方法将是现代化的一个很好的起点。
6、通过数字实现价值的可视性
企业需要创建一个明确的价值保证过程，以经常和尽早地展示结果。这意味着技术转型的所有行动都必须转化为财务股东价值。
虽然没人怀疑技术是数字化转型的助推器，但启动转型需要初始资金。然后，一旦价值创造开始，转型本身将为未来的投资提供资金。这导致了一个闭环强化机制，通过技术现代化实现业务价值，进而为进一步的技术投资提供资金，以创造额外的业务价值。
因此，通过演示业务价值交付，实现技术影响力的可见性是至关重要的：前线负责将个人计划与数字转型联系起来，以展示收益;一个专注的转型管理团队负责促进跨组织的涉众/利益相关者可见性。
一个严格的价值保证方法将能够通过确保一个稳定的用例管道来交付和维持价值。此外，对已实现的影响提供了透明度，设置了明确的规则(基线、效益计算)，并以持续的方式跟踪KPI。
价值保证的最佳实践是通过门径管理流程(stage-gate process)作为核心治理元素来定位高影响案例，同时降低交付的风险。一个有效的转型管理方法能够交付“一个真相来源”，以跟踪计划的性能，并向计划所有者提供明确的问责制，根据KPI自动报告，并为团队提供明确的指导。
7、利用数据资产
我们对最佳数据方法的核心信念是将技术知识与经过验证的治理原则结合起来，并专注于提高技能。
一个中央数据平台应该能驱动所有数据集成，仔细管理从摄取到分析的整个数据生命周期。随之而来的数据治理需要进行整体管理，包括跨所有数据域的安全、控制和优先级确定等关键维度。
交付方法和能力建设应该是任何数据平台的核心，将嵌入式敏捷性和人才管理作为关键目标，以减少风险并确保架构能够得到适当维护。这通常包括一个数据办公室，它协调操作模型和技术的设计选择，并帮助跨企业扩展工作。
成功的例子通常由一个拥有标准和资产开发的卓越中心团队组成。此外，还有一些规模较小的网站小组，专门根据市场具体情况调整和部署资产。中央团队和本地团队通过向代码存储库发布代码来不断交换数据。代码是本地定制的，以满足部署细节。反馈、改进和创新被传递回迭代资产的中央团队。
最成功的例子使用了具有明确治理的联邦数据办公室和中央数据平台。嵌入式团队使用敏捷方法，高度关注产出影响。
8、并行实现
公司通常同时启动和开发多个项目。虽然只有少数成功，但对于其他更成功的用例来说，其他的仍然代表着过程中有意义的一步。
资源密集型行业需要通过跨多个资产和领域并行的数字化来显示价值，以创造全企业范围的支持。要做到这一点，大量高影响用例需要并行运行，其中一些用例的失败也要考虑在内。
为了说明这种方法，我们可以参考一个典型的世界经济论坛灯塔项目(Lighthouse project)。它通常提供50多个用例来实现数字创新。
目标是使用一个公司操作系统，实现跨价值链、人员、资产和功能的新工作方式。覆盖这些不同领域的“浪潮”方法支持在整个企业中提供动力。
