A aceleração digital é apenas um sonho sem uma nova abordagem da tecnologia

Antes de covid-19 mudar o cenário comercial, cerca de 50% das empresas disseram que estavam priorizando transformações digitais, de acordo com pesquisas de BCG. Mas depois de restrições de ficar em casa e distanciamento social de repente forçaram mais colaboração e comércio on-line, mais de 80% das empresas agora indicam que acelerando sua transformação digital é estratégico Necessidade. ¹ 1 Nosso Roteiro de Estratégia Digital 2020 Global Study combinou perspectivas externas e internas por meio de pesquisas quantitativas apoiadas por idéias qualitativas.

Infelizmente, a complexidade da tecnologia herdada no cenário dos sistemas atuais e no gerenciamento de dados obsoletos continuam sendo os principais obstáculos ao ritmo e ao sucesso dos esforços de transformação digital. Muitas grandes empresas têm centenas - se não milhares - de sistemas que administram seus negócios, seus dados estão trancados em silos e têm lacunas de talentos significativas. As abordagens convencionais de TI para esses problemas não estão ajudando. Grandes programas, reprodução e substituições complexas são interessantes para os integradores de sistemas, mas levam muitos anos, custam mais do que a maioria das empresas pode pagar, representar riscos e é altamente improvável que cumpra a promessa. A aceleração da transformação digital requer novas abordagens para ela. A chave é liderar com os resultados dos negócios e dissociar a transformação digital da substituição do sistema principal, aumentando assim o valor muito mais rápido. Nossa abordagem aciona valoriza cedo, mas também requer novos recursos e novas maneiras de trabalhar. Esta nova abordagem, a que nos referimos a

In our work with companies across industries—from retail and financial services to consumer, health care, energy, and automotive—we’ve developed an approach to accelerate a company’s digital and IT transformation that is fundamentally different from the technology industry’s standard advice to CEOs. The key is to lead with business outcomes and decouple the digital transformation from core system replacement, thereby building value much faster. Our approach drives value early but also requires new capabilities and new ways of working.

Liberating Data and Accelerating Critical Business Capabilities

Instead of embarking on a multiyear transformation of core systems, companies can deliver two times the value that would be generated by the core transformation, in half the time and at half the costs, using an approach that prioritizes data speed, agility, and faster learning for competitive advantage. This new approach, which we refer to as Dados e plataformas digitais (DDP), Decouples Digital Business Transformation from Core TI Transformation. Ele cria uma camada de dados para libertar dados de sistemas principais que estão espalhados pela empresa. Com uma abordagem DDP, as pilhas de tecnologia têm interfaces simples, os dados se movem mais rapidamente e se tornam uma nova fonte de vantagem competitiva, e as equipes ágeis podem trabalhar de maneiras novas e mais colaborativas.

Fundamental para esta configuração é um DDP "Arquitetura de referência". Essa arquitetura separa dados de sistemas transacionais principais como ERP e CRM, cria interfaces mais modulares entre sistemas (interfaces de programação de aplicativos ou APIs) e adota infraestrutura de nuvem para velocidade e agilidade. Ele também cria um front end digital mais adaptável e, portanto, pode evoluir com o novo cliente, fornecedor e necessidades de funcionários. Alimentado por IA e alavancagem de serviços de software e nuvem de fonte aberta, o DDP pode combinar dados internos e externos de novas maneiras, fornecer esses dados como um serviço a uma camada de negócios omnichannel inteligente e criar a velocidade para fornecer novos serviços digitais às linhas de frente a cada poucas semanas, em vez de a cada 12 a 18 meses.

As empresas podem executar praticamente todos os aspectos de seus negócios melhor e mais rápido usando uma abordagem DDP. Por exemplo, eles podem melhorar as experiências e relacionamentos dos clientes com modelos de vendas de próxima geração com base na segmentação aprimorada do cliente e na otimização de preços orientada a dados. Eles podem aprimorar as operações da planta usando a IA para otimizar a programação de manutenção e produção. E eles podem melhorar uma variedade de funções de suporte usando robótica e IA para digitalizar funções, como processos de ordem para caixa, operações de TI e integração de funcionários. (Veja o Anexo 1.) Primeiro, ele coloca a transformação digital dos negócios em um caminho diferente de sua transformação de TI. Em outras palavras, uma empresa não precisa realizar uma revisão maciça do núcleo para começar a usar seus dados mais rapidamente. A empresa pode lançar novos casos de uso, independentemente das decisões sobre como e em que ritmo para atualizar os sistemas principais. Essa abordagem elimina a necessidade de realizar uma reconstrução de núcleo caro e arriscada e remove uma enorme barreira para acelerar a transformação digital da empresa. Com a abordagem de modularidade, as empresas podem permitir a modernização de TI e fornecer novos recursos em paralelo e em um ritmo muito mais rápido. A modularidade facilita o uso rápido de dados combinados. Todos os componentes do DDP trabalham juntos usando APIs - sejam eles sistemas de transações, produtos de dados ou mecanismos de negócios inteligentes. (Consulte o Anexo 2.)

Liberated Data Is Transformative

The DDP’s ability to liberate data and decouple from legacy IT offers three major benefits. (See Exhibit 1.) First, it puts the digital transformation of the business on a different path from its IT transformation. In other words, a company does not need to conduct a massive core overhaul to start using its data faster. The business can roll out new use cases independent of IT’s decisions about how and at what pace to upgrade core systems. This approach eliminates the need to first undertake an expensive, risky core rebuild and removes a huge barrier to accelerating the business’s digital transformation. With the modularity approach, companies can enable IT modernization and deliver new capabilities in parallel and at a much faster pace.

Second, the DDP approach puts data in the hands of the business—allowing business and technology teams to combine internal and external data to gain advantage, and then continue with incremental builds and delivery. Modularity facilitates rapid use of blended data. All components within the DDP work together using APIs—whether they are core transaction systems, data products, or smart business engines. (See Exhibit 2.)

Modularity also lowers costs by reusing existing core services and embracing an open-source philosophy. Meanwhile, it improves quality and productivity by leveraging what has already been tested, perfected, and operational. This allows engineers and scientists to focus on the data elements, smart business services, and the journeys that matter the most in new use cases.

Third, liberating data accelerates time to value. The business can easily access the data to deliver new strategic insight. This agility allows the business to innovate multiple initiatives in parallel, conduct sprints, test value, and deliver new digital services on a regular basis. This shorter time to value keeps business transformation and corporate strategy aligned.

Bringing Concrete Results to the Business

Ultimately, the DDP approach delivers several broad features to the business.

• Data Governance and Management. DDP determines which data assets exist today and which critical datasets should be owned or acquired for advantage. It makes available information about all data domains and data entities, as well as information about the data owners’ quality control, privacy, and security management.
• Data as a Service. DDP makes curated data available as a service across products, and supplies data for use cases to speed up digital initiatives and reduce complexity around ERP data.
• Data Infrastructure as a Service. DDP fornece recursos de plataforma analítica com base nos requisitos das equipes de casos de uso. Ele define, permite e automatiza esses serviços de plataforma sempre que possível.

Essas vantagens não são meramente teóricas. Ajudamos empresas de todos os setores a provar os conceitos principais. Por exemplo, trabalhamos com uma empresa farmacêutica que alavancou a abordagem DDP para executar um plano de três anos para se mudar para o setor 4.0 e digitalizar suas operações a partir do primeiro ano. (Consulte o Anexo 3.) A abordagem do DDP permitiu à empresa modernizar suas fábricas de resultado pelo resultado, em vez de esperar por uma atualização completa do ERP. As vendas aumentaram, os tempos de produção diminuíram, os defeitos e as baixas foram reduzidos e a previsão melhorou, assim como o gerenciamento geral de inventário. Dentro de um ano, o projeto foi autofinanciado e, dentro de dois anos, os benefícios de transformação foram 3,5 vezes o custo do investimento, o que permitiu à empresa fazer investimentos adicionais em seus recursos de transformação e núcleo digital. rapidamente de inúmeras fontes e combine -as de maneiras novas e criativas. Por exemplo, foi necessário tencent e alibaba na China apenas uma semana para construir e implantar um produto chamado Código de Saúde - um código QR com base em informações pessoais e de localização e status de saúde dos residentes para determinar seu nível de risco para infecção. Com base na coleta de dados on-line e atualizações em tempo real, o Código de Saúde melhorou bastante a eficiência nos testes da linha de frente e substituiu passes de papel.

More recently, the COVID-19 pandemic has demonstrated how companies with more mature digital capabilities can use DDPs to pull data quickly from myriad sources and combine them in new and creative ways. For example, it took Tencent and Alibaba in China only a week to build and deploy a product called Health Code—a QR code based on personal and location information and residents’ health status to determine their risk level for infection. Drawing on online data collection and real-time updates, Health Code has vastly improved efficiency in frontline testing and replaced paper passes.

Ao mesmo tempo, existem muitos exemplos de empresas presas no molde antigo e não conseguem acessar dados básicos. Por exemplo, os dados de inventário de um varejista eram tão pobres que não sabiam quantas máscaras N-95 ele tinha em toda a sua rede de lojas, muito menos quantas máscaras havia em cada loja. Como resultado, não pôde vender as máscaras na Amazon ou enviá -las facilmente para hospitais. Primeiro, a empresa precisa criar novos recursos de dados: definir, gerenciar e governar dados; e coletar, limpar, transportar e combinar os dados (ou seja, fazer algo criativo com os dados). Segundo, as empresas precisam criar recursos de tecnologia, incluindo engenharia de design, engenharia de soluções, desenvolvimento e operações (DevOps) e recursos de segurança. As equipes multidisciplinares devem trabalhar juntas para enquadrar as perguntas certas sobre como usar os dados para os resultados mais críticos. Usando métodos baseados em sprint para trabalhar iterativamente, essas equipes podem misturar novas técnicas de ciência de dados com um profundo entendimento dos processos de negócios e drivers de valor. O melhor negócio, desenvolvimento e operações (BizDevops) pode colaborar, quanto mais rápida uma empresa pode passar da identificação de uma necessidade de negócios para desenvolver e implementar uma solução. Os engenheiros de produtos de software, por exemplo, precisam estar perto dos trabalhadores da linha de frente, trabalhando dia a dia com eles para construir e implantar algoritmos líderes rapidamente. A movimentação de engenharia para instalações em um fuso horário muito diferente pode ser realmente mais caro que a engenharia interna, já que a offshoring diminui o tempo para o valor. Primeiro, deve realizar uma avaliação rápida, objetiva e externa de sua maturidade digital atual em comparação com os pares. Ferramentas como o índice de aceleração digital da BCG e a avaliação de maturidade dos recursos de dados (DACAMA) fornecem uma visão objetiva e baseada em fatos do ponto de partida e das prioridades em quadro de ajuda. Chamamos isso de análise de "tempo para melhor da categoria". Por exemplo, uma empresa de varejo que conduz esse tipo de análise consideraria tópicos digitais, como a experiência dos clientes na loja (offline e online), desenvolvimento de rede multicanal e criação de uma base de clientes fiel. Os melhores exemplos de classe? Demora muito, eles devem ser reconsiderados e possivelmente abandonados. Afinal, mesmo que suas iniciativas digitais atuais tornem a melhor empresa em sala de aula hoje, se levarem três anos para serem implementados, a empresa não será melhor na aula quando essas iniciativas forem feitas. No Anexo 4, o anel mais externo representa a melhor posição da categoria para cada elemento de “Construir uma base de clientes fiéis”, enquanto o centro não representa recursos. Com este processo de avaliação, a empresa pode plotar o quão bem está abordando as perguntas 1 a 4.

Putting Data into Action

To put data into action and to build strategic assets, companies need two types of core capabilities. First, the business needs to build new data capabilities: to define, manage, and govern data; and to collect, clean, transport, and combine the data (i.e., to do something creative with the data). Second, companies need to build technology capabilities, including design engineering, solution engineering, development and operations (DevOps), and security capabilities.

But to truly unlock the value of the data, companies need to implement new ways of working. Multidisciplinary teams must work together to frame the right questions around how to use data for the most critical outcomes. Using sprint-based methods to work iteratively, these teams can blend new data science techniques with a deep understanding of business processes and value drivers. The better business, development, and operations (BizDevOps) can collaborate, the faster a company can move from identifying a business need to developing and implementing a solution.

These new ways of working demand a high degree of technology know-how within not only technology teams, but the business teams—capabilities that companies may need to reshore, rebuild, or establish in-house for the first time. Software product engineers, for example, need to be close to frontline workers, working day to day with them to build and deploy leading algorithms quickly. Moving engineering to facilities in a vastly different time zone could actually prove to be more expensive than in-house engineering, since offshoring slows down time to value.

With this know-how, a company can take the following key moves to implement a DDP. First, it should conduct a quick, objective, outside-in assessment of its current digital maturity compared with peers. Tools such as BCG’s Digital Acceleration Index and the Data Capabilities Maturity Assessment (DACAMA) provide an objective and fact-based view of the starting point and help frame priorities.

At the same time, a more specific and detailed inside-out assessment should be conducted to determine which digital outcomes to pursue given the company’s purpose and business strategy. We call this a “time to best-in-class” analysis. For example, a retail company conducting this kind of analysis would consider digital topics such as customers’ experience in store (offline and online), multichannel network development, and building a loyal customer base.

For each topic, companies need to answer five basic questions:

1. What are today’s best-in-class examples of digital outcomes from across relevant sectors?
2. How does our company compare with those best-in-class examples?
3. Is our ambition clear compared with best in class?
4. If our company’s current digital initiatives were finished today, how close would we come to being best in class?
5. In reality, how fast can those digital initiatives be completed?

The time element uncovered by this analysis is key—if the digital initiatives are going to take too long, they should be reconsidered and possibly abandoned. After all, even if its current digital initiatives will make a company best in class today, if they take three years to put in place, the company will not be best in class when those initiatives are done.

To illustrate the “time to best-in-class” analysis, consider how a retailer would approach a digital topic such as “building a loyal customer base.” In Exhibit 4, the outermost ring represents the best-in-class position for each element of “building a loyal customer base,” while the center represents no capabilities. With this assessment process, the company can plot how well it’s addressing questions 1 to 4.