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數(shù)字轉(zhuǎn)型現(xiàn)在更多的是為了在全球大流行中生存 而不僅僅是保持競(jìng)爭(zhēng)力

2020-05-12 15:35:08 編輯: 來(lái)源:
導(dǎo)讀 Couchbase Inc 去年發(fā)布的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),美國(guó)和其他三個(gè)主要國(guó)家80%以上的企業(yè)都有數(shù)字轉(zhuǎn)型項(xiàng)目失敗、經(jīng)歷延遲或縮減規(guī)模。 在全球大流行之后,扭轉(zhuǎn)這一比例不再僅僅是一廂情愿的想法,以獲得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)。 已成為必然 “五個(gè)月前的數(shù)字轉(zhuǎn)型是為了獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),”IBM公司戰(zhàn)略和創(chuàng)新高級(jí)管理合伙人Jesus Mantas(如圖)說(shuō),“如今許多行業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型都是為了生存?!?在IBM T

Couchbase Inc.去年發(fā)布的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),美國(guó)和其他三個(gè)主要國(guó)家80%以上的企業(yè)都有數(shù)字轉(zhuǎn)型項(xiàng)目失敗、經(jīng)歷延遲或縮減規(guī)模。

在全球大流行之后,扭轉(zhuǎn)這一比例不再僅僅是一廂情愿的想法,以獲得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)。 已成為必然..

“五個(gè)月前的數(shù)字轉(zhuǎn)型是為了獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),”IBM公司戰(zhàn)略和創(chuàng)新高級(jí)管理合伙人Jesus Mantas(如圖)說(shuō),“如今許多行業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型都是為了生存?!?/p>

在IBM Think Digital Event Experience期間,Mantas與CUBE、Silicon ANGLE Media的移動(dòng)直播工作室的主持人Dave Vellante交談。 他們討論了對(duì)行為變化的影響,由于未能進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)換而對(duì)財(cái)富500強(qiáng)公司造成的破壞,以及依賴(lài)自動(dòng)化工具來(lái)更廣泛地分析全球數(shù)據(jù)。 (*下文披露)

是什么阻止了企業(yè)在數(shù)字轉(zhuǎn)型中更快地移動(dòng)? 根據(jù)曼塔斯的說(shuō)法,這不是技術(shù)。 原因更多的是與行為改變有關(guān),過(guò)去幾個(gè)月的事件大大加速了這一點(diǎn)。

曼塔斯指出:“員工的行為變化和技能、患者的行為變化、客戶(hù)的行為變化一直是這種轉(zhuǎn)變的人性方面?!?“你在日常生活中所做的任何事情,除非你使用手機(jī)、平板電腦或電腦,否則你幾乎做不到。 在過(guò)去的兩個(gè)月里,我們可能在改變和發(fā)展這種數(shù)字化技能和習(xí)慣方面取得了比過(guò)去五年的總和更大的進(jìn)步。

當(dāng)考慮到財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)的營(yíng)業(yè)額時(shí),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性也變得更加緊迫。 不到12%的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)在1955年的名單上仍然在2017年。

“如果你看看在過(guò)去10年中有多少財(cái)富公司消失了,這種變化的速度不會(huì)放慢。 它實(shí)際上會(huì)加速,”曼塔斯說(shuō)。 “這給公司和個(gè)人帶來(lái)了額外的好處,以確保它們?cè)谝粋€(gè)更數(shù)字化的世界中加速了自身的相關(guān)性,而不僅僅是在打防守。

全球危機(jī)的一個(gè)明顯特征是數(shù)據(jù)激增。 無(wú)數(shù)的跟蹤機(jī)制,如IBM和天氣頻道開(kāi)發(fā)的一種資源,提供高度本地化的信息,幾乎在一夜之間出現(xiàn),以使世界更好地了解病毒的傳播及其對(duì)當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)的影響。

Mantas認(rèn)為,對(duì)更細(xì)粒度的數(shù)據(jù)分析的進(jìn)一步理解可能導(dǎo)致人工智能工具的采用增加。

“給每個(gè)人上了一個(gè)關(guān)于指數(shù)的普遍的教訓(xùn),”曼塔斯說(shuō),他指出,在世界某些地區(qū),缺乏重要的醫(yī)療設(shè)備是非常嚴(yán)重的。 “您的供應(yīng)鏈需要進(jìn)行超局部管理。 重要的是在粒度級(jí)別上處理數(shù)據(jù),并應(yīng)用算法進(jìn)行本地決策。 這是人工智能最擅長(zhǎng)的。

根據(jù)約翰·霍普金斯大學(xué)最近提供的數(shù)據(jù),全球確認(rèn)的病例已超過(guò)350萬(wàn)例,其中約三分之一發(fā)生在美國(guó)。

“這顯然是一場(chǎng)悲劇,”曼塔斯說(shuō)。 “我們不能改變上下文,但我們不能讓上下文定義我們是誰(shuí)。 讓我們利用這段時(shí)間為下一次危機(jī)做好更好的準(zhǔn)備。


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