数字化转型的三个力量倍增器

数字化转型
对于企业来说,通过单一的愿景和投资实现多个战略目标是关键,尤其是在数字投资规模较小且预期业务成果广泛的情况下。

对于企业来说,通过单一的愿景和投资实现多个战略目标是关键,尤其是在数字投资规模较小且预期业务成果广泛的情况下。

许多首席信息官将面临充满挑战的一年,需要努力应对数字化转型计划、裁员公告以及经济衰退前景带来的越来越大的压力。

虽然数字计划和人才是很多企业董事会在2023~2024年的首要战略业务重点,但预计2023年全球IT支出仅增长2.4%。自从2022年以来,全球科技公司已经解雇了25万多名员工,93%的首席执行官表示,在未来12至18个月,美国可能面临经济衰退。

首席信息官希望用更少的钱做更多的事,这意味着首席信息官们必须以不同于过去几年的方式看待数字化转型计划。

在新冠疫情发生之前的几年里,交付速度是主要目标,很多首席信息官希望改善客户体验,并培养实时分析能力。在新冠疫情蔓延期间,随着首席信息官转向自动化工作流程和改善员工体验,速度仍然是首要任务。

2023年的情况似乎有些复杂,在与数百位首席信息官进行沟通之后,行业专家建议他们在数字化转型计划中寻求力量倍增器。

什么是力量倍增计划?

力量倍增的数字化转型计划旨在通过单一的愿景和投资实现多个战略目标。例如,改善客户和员工体验的计划,或者其他提供创新和安全增强的组合的计划。

首席信息官们通常熟悉循序渐进的交付,一些企业的IT部门选择将应用程序提升并转移到云端,将数据中心的工作负载迁移云平台,希望第二阶段的现代化资金能够到来,但是更快的过渡往往会导致应用程序性能不佳、安全风险更大、成本更高和业务结果更少,迫使IT部门在开始在应用程序的现代化之前解决这些问题。力量倍增方法将考虑多个目标,并认识到快速的云迁移可能会导致更长的、更代价高昂的数字化转型。

那么,如今的首席信息官应该做些什么来推动数字化转型,确定力量倍增器,并定义实现更智能、更安全、更快速的业务结果的计划?以下内容将介绍更多关于力力量倍增器的例子,这里有三个适用于大多数首席信息官及其IT组织的数字化转型力量倍增器。

(1)用于混合团队优化低代码体验的敏捷

敏捷宣言现在已经有22年的历史了,它是在IT部门为瀑布式项目计划而陷于困境的时候发布的,这些计划经常无法完成,更不用说交付业务成果了。如今,许多首席信息官必须决定使用哪些敏捷工具,以及在哪里创建实践标准。

企业需要组建Scrum教练团队,他们可能会讨论自已组织的团队需要多少授权,何时评估用户故事,以及当Devops团队使用持续集成(CI)/持续交付(CD)自动化部署时,sprint是否仍然有效。

虽然许多企业在敏捷和Scrum方面取得了成功,而且敏捷实验是推动数字化转型的基石,但没有一种万能的方法。企业的规模、项目类型、合规性要求和文化准备程度是需要考虑的几个关键变量。

一些可能被忽视的变量可以帮助企业推动敏捷实践成为数字化转型的力量倍增器。

•从日常脱口秀过渡到混合虚拟仪式。敏捷团队成员最常见的抱怨之一是协调会议的数量和花费在会议上的时间。企业的首席信息官应该考虑采用哪些技术来促进他们的混合工作模式,以取代面对面的会议。Scrum管理员可以使用Slack或Microsoft Teams来代替一些日常工作,敏捷团队领导者可以记录虚拟的sprint评审,以便团队成员和利益相关者可以在他们方便的时候进行评审。

•在开发低代码和无代码体验时应用敏捷实践。人们仍然认为敏捷主要是一种软件开发实践,然而许多企业在营销和其他部门的工作流程中使用看板和Scrum。首席信息官们希望缩小业务利益相关者和IT之间的文化和实践差距,可以将敏捷方法应用于公民开发(无代码)和低代码应用程序开发,作为统一愿景和实践的桥梁。

首席信息官们的关键行动是找到他们企业的敏捷工作方式,并将其与IT部门以外扩展技术能力的其他努力相一致。

(2)调整数据科学和数据治理计划

还记得当信息安全在应用程序开发过程结束时被引入,几乎没有时间和机会解决问题吗?Devops团队现在希望将安全性向左转移,并实施持续测试,以从一开始就开发出更具创新性、安全性和可靠性的特性。

希望构建数据和分析能力的首席信息官也有类似的担忧。

在追求数据驱动型组织的过程中,首席信息官可能会拥有开发机器学习模型的集中数据科学家团队,使用自助商业智能工具的数据分析师,以及仍在运营功能中使用的大量电子表格。然后,通常向风险、合规性或安全组织报告的是专注于数据安全、隐私和质量的独立数据治理团队。

寻求力量倍增器的首席信息官将通过创建多学科的敏捷数据团队并根据业务目标调整,以合并数据运营、数据科学和数据治理计划。

以下是企业的敏捷数据团队可以实现的一些力量倍增差异:

•查看仪表板,然后更新数据目录。

•发布更新的数据,然后进行自动化回归测试。

•集成新的数据源,然后扫描或屏蔽数据的个人身份信息。

在没有应用数据治理最佳实践的情况下实现数据可视化或构建机器学习模型会带来风险,并增加技术和数据债务。

(3)AIops可以提高更多应用程序的性能

一项研究报告称,到2028年,全球定制软件开发的市场规模将达到859亿美元,年复合增长率为20.3%。

无法想象IT运营团队在不使用自动化和机器学习功能的情况下,能够在提高应用可靠性、性能和安全性的同时跟上这种增长。AIops平台可以集中可观测数据,关联监控警报,并实现自动化响应,对于应用程序太多而网络运营中心(NOC)响应事件的人员太少的企业来说,它可以成为数字化转型的力量倍增器。

这是三个力量倍增器的例子,每个推动数字化转型的企业都应该考虑。对首席信息官来说,少花钱多办事、推动更快更智能的业务成果、实现更安全创新的压力不会很快消失。

责任编辑:华轩 来源: 企业网D1Net
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