要做到这一点，你需要采取以数据为先的方法，这不仅有助于确保当前数字化转型努力的成功，而且还将为你的公司做好应对未来挑战的准备，那么，这种方法是什么？为什么它如此关键？
数据优先方法是必要的基础
这种策略的一个主要部分涉及在项目的实际设计阶段之前先进行数据工作。大多数转型做法恰恰相反。遗憾的是，有时组织在开始转型活动之前未能解决其数据的质量、规模和范围问题。
数据清理实际上应该在全球设计之前六到八个月开始。不仅仅是发现问题;在现有系统中修复它，你将看到现在和将来的好处。过去，在全球设计完成之前开始数据工作是极其困难的，但今天，情况已经不再如此。现有的现代工具可以让你提前开始数据工作，并清理你现有的数据。
数据必须适合于实现数字化转型项目的承诺，并推动真正的价值。没有组织曾经感叹，“我们开始数据清理太早了。”
当数据不是核心时
如果你正在进行数字化转型，你还必须进行数据转型。不早期解决数据问题可能会导致延迟、不可靠的分析、成本超支甚至失败。据最近的麦肯锡报告，到明年，组织将在浪费的数据迁移上花费约1000亿美元。
以下是我与一家大型制造公司合作的一个真实例子。该公司的供应链负责人知道公司在创新方面已经取得了重大进步。然而，在经历了多次收购和扩张努力后，他们需要进行数字化转型以支持这些努力和持续增长。与顾问交谈后，迁移到SAP S4/Hana似乎是正确的选择。然而，供应链负责人犹豫不决，因为他觉得如果现在开始这个过程，它会失败，并且他会被告知这是因为他的数据。数据需要首先解决——不是事后，也不是在他的案例中同时进行。
太频繁地，数据管理的复杂性被IT领导归咎于业务部门的责任，并且没有得到应有的重视。这种复杂性限制了敏捷性，增加了风险，并降低了组织的创新能力。Enterprise Strategy Group和HPE的一项调查发现，对于74%的参与者来说，让他们的数据管理流程跟上业务不断加快的步伐是一个持续的挑战。
另一个障碍可能是，数据工作主要被视为一个技术挑战。然而，每个商业问题都是一个数据问题，因此解决这些项目将需要商业以及技术专长。
专注于质量和领导层的支持
公司AI举措的成功取决于优质数据。据一项调查，87%的分析和IT领导者表示，AI的进步使得数据管理成为高优先级;92%的人表示比以往任何时候都更需要可靠的数据。
因此，成功的AI关键是在数字化转型项目开始前先开始数据工作，并以高质量数据为主要目标。这对于希望利用生成式AI来创新和创造价值的组织至关重要。数据转型就是数字化转型。没有高质量数据，组织可能会遇到诸如偏见结果、无用的“指导”和错误建议等挑战。这些都有可能损害你的品牌声誉——或者更糟。
遵循这些最佳实践将帮助你的组织领先于竞争对手。如前所述的Enterprise Strategy Group和HPE报告指出，数据优先的领导者上市速度更快。经历过多次数字化转型的任何领导者都会说，当被问及整个流程中最长的一环时，“总是关于数据。”
然而，在另一项研究中，37%的参与者指责首席执行官和董事会阻碍了公司的数字化转型项目。高级管理团队排在第二，占32%。因此，在开始以数据为先的转型倡议之前，确保领导层的全力支持是至关重要的。
数据优先
数字化转型需要数据转型。采用数据优先方法时，领导者及其团队会在数字化转型努力开始之前优先考虑数据清理。因为领导者创造了影响这些努力的大部分瓶颈，确保他们从一开始就全部加入至关重要。
一旦获得了支持，就将高质量数据定为目标。如果你的数据质量差，可能会发生许多损害声誉和业务的结果。而且你会在这个过程中浪费大量的时间、金钱和精力。
随着生成式AI等新兴技术的兴起，数据优先策略将变得越来越必要。因为AI必须拥有高质量数据才能正常运作，不良数据可能会危及你的生成式AI项目。通过花时间把数据放在首位，为你的组织节省大量劳动和费用。
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