Você não precisa começar do zero em uma transformação de dados

Companies looking to transform into agile, data-driven organizations often discover a double agent in their midst: their own technology. Over the years, many IT landscapes have evolved in ways that actually hinder—or outright undermine—a move to an integrated, scalable data architecture. The main culprits: fragmented technologies, legacy systems that don’t play well with others, and data that is isolated within applications. The IT you implemented to spark growth now hampers your transformation.

Wiping the slate clean is a startup’s game. Established companies don’t have the luxury of waiting until an all-new infrastructure is ready to go. That can take years—and rack up costs while competitors rack up market share. So what’s the way forward?

Começa com o primeiro mandamento de transformações: verifique se elas são econômicas, incrementais e sustentáveis.  Isso significa pensar em como você pode desbloquear dados atualmente confinados a silos e identificar novas maneiras de criar valor a partir desses dados. E isso significa definir um plano que permite desenvolver constantemente seus novos dados e arquiteturas digitais à medida que avança. Faça isso por meio de casos de uso que, um por um, construa recursos, valor comercial e adesão para a transformação. Planejamento cuidadoso é uma obrigação. Sem ele, a tecnologia pode se fragmentar ainda mais, com diferentes partes da organização fazendo mais coisas próprias. Mas, ao criar sua estratégia em torno de alguns princípios -chave, você pode liberar sua transformação de dados muito mais rápido do que pensa.

The idea: be ambitious but don’t try to realize your goal in one “big bang.” Do it through use cases that, one by one, build capabilities, business value, and buy-in for the transformation.

A wide range of organizations—not just B2C and B2B companies, but also governments and other public sector players—can benefit from this approach. Careful planning is a must. Without it, technology can fragment even further, with different parts of the organization doing more of their own thing. But by building your strategy around a few key principles, you can unleash your data transformation much faster than you think.

armadilhas inesperadas

Iniciativas digitais-e, de maneira mais ampla, as estratégias "digitais primeiro" que muitas organizações estão implementando-morar e respirar dados. Quanto melhor você estiver em transformar dados em insights, melhor você se tornará no entendimento e no atendimento às necessidades dos clientes ou dos usuários. Mas se sua organização já existe há algum tempo, há uma boa chance de que seus dados não sejam muito fluidos. Provavelmente, ele é armazenado em aplicativos específicos, encurralados pelos departamentos de controle ou restringidos por software ineficaz que exige que você salte por aros - ou encontre soluções alternativas - para acessar os dados, limitando o valor que você pode gerar. A diferença é que seus dados e arquiteturas digitais são projetados para flexionar para superá -los. Essas empresas melhoram constantemente suas arquiteturas de TI para permitir o uso rápido, eficiente e multiuso dos dados.  Mas para todos os outros, não há transformação digital sem uma transformação de dados.

Digital natives also suffer these problems; the difference is that their data and digital architectures are designed to flex to overcome them. These companies constantly improve their IT architectures to enable quick, efficient, and multi-purpose use of data.  But for everyone else, there’s no digital transformation without a data transformation.

Essa noção de uma “transformação dentro de uma transformação” pode evocar imagens de listas de tarefas de tamanho ousado-e enorme esforço e estresse. Mas descobrimos que há uma maneira experiente e estruturada de buscar uma transformação de dados - que já está criando histórias de sucesso. Consiste em Três fases :

• Persenhe vitórias rápidas para financiar a jornada.  Em vez disso, concentre-se no alto impacto-mas não excessivamente complexo-use casos que podem rapidamente e visivelmente gerar valor a partir dos dados. Essas vitórias rápidas criam suas capacidades e experiência, promovem o apoio a esforços subsequentes e ajudam a financiar a transformação maior. Avoid the boil-the-ocean approach, where companies throw everything into a data lake.  Instead, focus on high-impact—but not overly complex—use cases that can rapidly, and noticeably, generate value from data. These quick wins build your capabilities and experience, foster support for follow-on efforts, and help fund the larger transformation.
• Projete um roteiro em toda a empresa. Ao mostrar como o valor pode ser gerado em toda a empresa, você comunica a visão para a transformação e cria suporte para as mudanças necessárias. Incorporar novos comportamentos e mentalistas com um gerenciamento cuidadoso de mudanças. Leverage the lessons from your first initiatives to create an outline for where—and how—a data transformation will change your organization. By showing how value can be generated across the company, you communicate the vision for the transformation and build support for the necessary changes.
• Organize for sustained performance. Keep the momentum going by introducing an operating model that encourages agile ways of working and creates a data-driven culture. Embed new behaviors and mindsets with careful change management.

, mas também vimos mais do que algumas empresas perdem uma etapa importante: examinar suas plataformas de tecnologia ao longo do caminho.  Isso pode parecer intuitivo, mas na prática, as armadilhas podem ser difíceis de ver. Alterações que parecem mais a transformação de dados (incluindo alterações que abordam os três pontos que acabam de listar) podem realmente criar problemas, como uma arquitetura excessivamente complexa ou experiências complicadas de clientes.

Considere as experiências de duas empresas. Um é um banco asiático de alto crescimento que há muito lutou para gerenciar comissões de vendas. Invariavelmente, diferentes canais insistiriam que sua ação deve ser creditada com a elevação da receita. Para simplificar as alocações da comissão e reduzir a tensão, o banco realinhou as funções para distinguir entre identificação de chumbo, nutrição de chumbo e conversão de chumbo. Consequentemente, o banco redesenhou seus sistemas de CRM para explicar essas três funções. Mas, ao fazer isso, complicou involuntariamente a experiência do usuário. Os candidatos a empréstimos agora tinham que conversar com pelo menos três pessoas antes que eles pudessem emprestar dinheiro. Isso diminuiu a transformação da empresa em um banco digital. Ele criou equipes distintas para marketing digital, canais assistidos e lealdade - e capacitou cada um a se mover rapidamente. Mas como cada equipe poderia escolher sua própria tecnologia, as plataformas se sobrepõem e as iniciativas e campanhas eram amplamente descoordenadas (uma conseqüência frequente: os clientes receberiam ofertas que já haviam rejeitado). Para evitar opções de operação de marketing e um impacto negativo à sua pontuação no promotor líquido, a empresa teve que fazer uma extensa coleta e reconciliação manuais de dados. Isso reduziu sua produtividade e agilidade. Como as empresas garantem que sua arquitetura de dados suporta, em vez de permanecer, sua estratégia e objetivos digitais? CEOs e CIOs devem seguir três princípios -chave:

The second company, a global retailer and services provider, was looking to accelerate growth in its digital business. It created distinct teams for digital marketing, assisted channels, and loyalty—and empowered each to move fast. But because each team could choose its own technology, platforms overlapped and initiatives and campaigns were largely uncoordinated (one frequent consequence: customers would receive offers they had already rejected). To avoid marketing opt-outs and a negative impact to its net promoter score, the company had to do extensive manual data collection and reconciliation. That reduced its productivity and agility.

Let the Customer Journey Lead the Way

But what does “scrutinizing technology platforms” entail? How do companies ensure that their data architecture supports, instead of hinders, their digital strategy and goals? CEOs and CIOs should follow three key principles:

• Design em torno de viagens de clientes, não processos internos. No entanto, a solução realmente complicou coisas para os clientes. Em vez disso, as empresas devem mudar sua abordagem: deixe a jornada do cliente ditar o processo interno. Sem dúvida, essa será uma grande mudança para muitas empresas, uma vez que plataformas herdadas, como sistemas de CRM, geralmente são construídas para suportar os requisitos de usuários internos, não os clientes. Mas, à medida que os papéis e responsabilidades evoluem, a fragmentação tende a aumentar, levando a experiências inconsistentes, prolongadas ou complicadas de clientes (e, muitas vezes, todos os três). Simplificando: se você for centrado no cliente da maneira que faz negócios, precisa se centrar na maneira como projeta sua arquitetura de TI. In the Asian bank example, the company followed what appeared to be a reasonable course for simplifying a troublesome internal process. Yet the solution actually complicated things for customers. Instead, companies should flip their approach: let the customer journey dictate the internal process. No doubt, this will be a big change for many companies, since legacy platforms, such as CRM systems, are usually built to support the requirements of internal users, not customers. But as roles and responsibilities evolve, fragmentation tends to increase, leading to inconsistent, prolonged, or cumbersome customer experiences (and, often, all three). Put simply: if you’re going to be customer centric in the way you do business, you need to be customer centric in the way you design your IT architecture.

• Trate os dados como um ativo discreto. A idéia é criar pools de dados compartilhados (onde usuários e aplicativos em toda a organização podem aproveitar as mesmas informações) em vez de ilhas de dados (onde os dados "acumulados" limitam as idéias - e a criação de valor - para uma pequena lasca do que pode ser possível). Tratar os dados como um ativo discreto requer muito trabalho braçal. Você precisa prestar atenção cuidadosa a Data needs to be portable—decoupled from, instead of restricted to, specific applications. The idea is to create pools of shared data (where users and applications across the organization can leverage the same information) instead of data islands (where “hoarded” data limits insights—and value creation—to a small sliver of what might be possible). Treating data as a discrete asset requires a lot of legwork. You need to pay careful attention to Governança de dados (para garantir consistência, precisão e outras dimensões da qualidade dos dados) e como você pode abrir tecnicamente o acesso a dados (por exemplo, por meio de APIs ou microsserviços ).  Mas O esforço não é mais opcional . Se você deseja entender as jornadas dos clientes, gerenciar a logística de ponta a ponta ou garantir que você conheça as oportunidades e riscos, precisa tratar os dados como um recurso por si só-não apenas o subproduto de um processo. Você precisa reunir uma variedade de conhecimentos técnicos em áreas como engenharia de software, IA, automação e arquitetura. Ao mesmo tempo, você precisa tomar uma mentalidade comercial, usando dados de maneiras que apóiam e aceleram a geração de receita. Muitas culturas da empresa não promovem colaboração eficiente e sustentável nas funções de tecnologia e negócios. Mas existem maneiras comprovadas de remediar isso.
• Align ways of working between technology and business functions. Data science doesn’t work—at least, not well—in a vacuum. You need to bring together a range of technical expertise in areas like software engineering, AI, automation, and architecture. At the same time, you need to take a commercial mindset, using data in ways that support and spark revenue generation. Many company cultures don’t foster efficient, sustainable collaboration across technology and business functions. But there are proven ways to remedy that. Metodologias ágeis ajudá -lo Construir - e desencadear - equipes integradas . E práticas de próxima geração como DevOps , Innersource, e integração contínua e velocidade contínua de aumento de velocidade, automação e escalabilidade.  Com essas novas abordagens, você pode desenvolver e implantar casos de uso de dados mais rapidamente.

Uma arquitetura de dados que permite evoluir rapidamente

Keeping those principles in mind, consider how you might build an architectural framework that facilitates rapid, ongoing change—for example, deploying new customer experiences at digital speed.

A good starting point: reimagining journeys in light of Clientes ' Necessidades (sejam eles consumidores, outros negócios ou usuários de serviços governamentais). Sua pilha de TI é a rocha - o capacitador principal - da digitalização. Sua tecnologia, portanto, deve ser projetada em torno do princípio do "cliente primeiro". A idéia é racionalizar o núcleo-os sistemas que suportam seus negócios, mas não fornecem vantagem competitiva real (pense em processos gerais de contabilidade e folha de pagamento aqui)-enquanto adiciona constantemente aplicativos de melhor da criação que tocam diretamente o cliente e pode spark differentiation (think personalization or incidence management).

What does this process look like? Savvy companies will work along two parallel tracks. On one side, they’ll simplify their core down to a lean, vanilla state, with just enough there to handle HR, finance, supply chain management, and other essential back-office processes. They won’t spend much time on the core, and they won’t get fancy, opting instead for proven solutions that don’t require much, if any, customization. But as they simplify the core, these companies will also start to generate value from commercial use cases. This is the second track: identifying, prioritizing, and implementing applications and experiences that resonate with customers—and in turn differentiate the company—because they’re designed around the customer.

This customer-centric approach means looking for points in existing journeys where the customer experience is clunky or complicated or just doesn’t work. You’ll want to prioritize the fixes. At the same time, be pragmatic: you might have legacy systems that you can’t easily pull out of the core or economically reengineer. So for the near-term, at least, you might be straddling two worlds—and need to make any necessary connections. (See “A Peaceful Coexistence.)

You’ll also want to ensure that you link investments—whether in developing customer experiences or simplifying the core—to clear benefits, such as cost reduction or revenue generation. By specifying milestones and expected results, senior leaders can maintain control and line of sight over the transformation, taking swift remedial action when something looks off.

Tudo isso significa fornecer sua transformação por meio de mudanças incrementais - não um grande estrondo - que construa a arquitetura de destino enquanto causa um impacto visível nos negócios. Ao longo do caminho, novas maneiras de trabalhar e novas ferramentas e práticas ajudam você a colaborar, mover dados rápidos e dissociar - para que você possa transformar rapidamente as jornadas reimaginadas em experiências integradas e relevantes. Mas a abordagem do caso de uso é uma maneira de iniciar a bola rolando agora, em vez de esperar anos para que uma arquitetura completamente nova fique online. Melhor ainda, ele se sustenta à medida que você gradualmente constrói a experiência, o suporte e o financiamento que você precisa continuar para - e evoluir de maneira inteligente - sua visão digital.

To be sure, data transformation requires bold moves. But the use-case approach is a way to start the ball rolling now, instead of waiting years for a completely new architecture to come online. Best yet, it sustains itself as you gradually build the expertise, support, and funding you need to continue toward—and smartly evolve—your digital vision.