数字化转型,需要什么样人才体系?
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发表时间:2022-10-02
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数字化转型的含义以及重要意义在各种场合的峰会、不同级别的分享都已经耳熟能详了,每个都知道它,但并不是每个企业都知道该从哪里着手去落地。偶然进了一个数据产品经理的直播分享群,看到群里很多人在问,数据产品经理在数字化转型中起到什么作用,金融、证券等不同行业,如何实施数字化转型等等问题。结合当下的秋招求职季,就简单分享自己对于数字化转型的理解,以及在转型的过程中,需要怎样的人才体系。
试想,对于一个隐居山里,自给自足的人来讲,他只需要自己掌控好自己的生活节奏,自己开心就好。而一旦他进入了城市生活,面对林林总总的物欲横流,邻居家又拆迁了几套房,换了几辆车,孩子工作年薪百万后,他的心态还有多大可能处之泰然呢。同样,数字化转型驱动的根因就是一个“卷”字,当同行都已经用10块钱去获取一个新客,用2周完成一个新产品的上线,而自己企业还需要100块和1个月,你说老板急不急。尤其是近几年国际形式不稳定,疫情持续反复,不管是个人还是企业消费态度逐渐悲观后,大家都想拼了命的降本增效,以度过这个寒冬。随着大数据、AI、云计算等技术的成熟,数字化自然就成了降低经营成本,提升运营效率的利器。
既然数字化转型的终极目的是降本增效,以终为始,那就要先看目前的经营流程中,主要的“本”花在了哪里,这时涉及两个层面,一是要能够梳理清楚现有的核心业务流程,二是有没有完善的数据,可以去衡量这个成本。借用著名管理学大师彼得德鲁克的一句话,“如果你没法衡量它,你就没有办法改善”。对于营利性组织,不管是ToC还是ToB亦或者ToG,其目的都是通过提供某种产品或服务,以获得商业价值,所以经典的营销理论-4P理论仍然适用。
Product(产品):产品&服务的生产过程中,数据可以发挥哪些作用?
互联网行业的数字化进程相对较快,各种App的埋点采集方案发展成熟,对用户行为的细致分析,找到产品流程中的改善点。而在工业、农业、制造业等行业,主要依赖传感器将采集设备数据,再将数据转化成决策信息。工业4.0,农业数字化,首先要解决的就是有数据,用数据的问题。
2.将数据能力整合到产品当中,提供更加智能和强大的产品能力
产品千人千面的个性化推荐,到AI人工智能机器人、智能音响、无人驾驶,通过对数据的挖掘和应用,不断对产品进行创新,提升产品的吸引力。数据的智能化应用场景,也自然成为数字化成熟度的重要指标之一。
Promotion(促销):酒香也怕巷子深,促销的目的是为了带来用户的增长,包括新客的获取和老客的复购。数字化转型要基于数据,构建用户画像信息,从而进行自动化的营销,实现用户运营的精细化、个性化。
Place(渠道):流量红利过后,用户流量相对集中在少数的头部流量池中,对于企业来讲,需要通过数据手段,找到自己产品的目标受众,而不是“盲投”。
Price(价格):赔本赚吆喝是互联网早期的跑马圈地常用手段,但泡沫散去后,可以烧的钱越来越少了,怎样站着把钱赚了,也是数据要解决的问题
此外,为了把产品和服务生产出来,涉及到的人事流程、财务流程、IT流程,也都是数字化转型的内容之一,通过数据优化人力资源、财务流程达到降本增效的目标。
数字化转型本质是业务问题,其次才是技术问题,所以数字化转型想要成功,首先需要知道数据可以在业务中发挥什么样的价值,然后才是对应的数据技术、数据平台、产品工具等。在转型过程中,涉及的人才结构如图:
数字化转型是一把手工程,转型必然涉及现有组织或流程的变革,自下而上的转型几乎不可能成功,所以需要战略层面的授权,否则师出无名必然功败垂成。
术业有专攻,尤其是传统行业的业务人员对数据的认知处于比较浅的层次,想要在转型过程中,数据团队不是闭门造车,而是深刻的理解了业务流程和痛点,就需要具备深厚的数据功底的“外交官”的角色,去不断深入业务过程,可以告诉业务数据能够带来哪些改变,现有哪些数据,还需要做哪些工作。这一角色最好主要由数据产品经理承担,因为他可以去协调组织不同的资源,去把事情做成。同时数据分析师,或者数据仓库的负责人也可以参与,作为信息的输入和输出。
数字化转型最终的目的是带来实打实的价值收益,所以需要能够基于数据,充分挖掘出有用的信息,为业务提供决策或智能应用的输入,数据分析师主要利用数据分析的技术和手段提供最优的决策,算法工程师则依赖于AI技术,提供更加智能的能力,比如基于AI的智能排班流程,个性化营销或产品推荐服务等。数据产品经理主要是参与其中,提供部分业务知识的输入。
数据是数字化转型的根据,没有数据或者数据脏乱差,转型过程必然坎坷或面临失败。数据汇聚、清洗加工处理,形成可以高复用的数据资产,并对数据进行持续的治理,保障数据质量,降低存储和计算成本,主要是数据开发工程师的职责。在这过程,数据产品经理主要是数据需求或数据产品需求输入,提供数据资产建设所需要的业务信息输入。
工欲善其事必先利其器,数字化转型过程中,数据从采集到分析应用过程中,基于数据产品或工具来提升数据应用流转的效率,在这过程中,需要相关的数据产品经理规划和设计对应数据产品,由前端工程师和后端工程师进行开发变现。
数字化转型是未来五到十年的重要方向,在企业经营或政府管理过程中,可以通过数据化的指标监控以及智能化的产品应用,来提升经营、管理效率。数字化转型过程中,垂直的岗位包括数据分析师、数据开发工程师、算法工程师、平台研发工程师,而数据产品经理则是一个综合性的岗位,虽然不像其他角色直接进行分析或者开发具体的产品,有很高的技术门槛。但如果能够把数据能力和业务知识充分结合起来,带着数据团队,把数据赋能业务的能力充分体现处理,那么将是不可或缺的。
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