“最終，這些決定不能孤立地做出。使企業(yè)保持一致，并激勵每個人朝著同一個方向努力，這對您要實現的目標至關重要。因此，像埃隆·馬斯克（Elon Musk），羅爾斯·羅伊斯（Rolls－Royce），戴森（Dyson）等許多創(chuàng)始人創(chuàng)新者都取得了巨大成功”

“以在汽車行業(yè)使用生產線機器人為例。最初，這些機器人價格昂貴，笨重，不靈活，必須被圍起來�，F在，您擁有了敏捷，高度靈活，價格適中的“協作機器人”，可以真正與人們并肩工作。

“真正實現變革的是自動化與人的集成，而不是彼此替代。在物理自動化中發(fā)生的相同演變也在數字自動化中發(fā)生�！�

創(chuàng)造切實的業(yè)務成果

與任何業(yè)務改進項目一樣，您組織的數字化轉型必須與總體使命聲明相關聯，并具有清晰可衡量的結果和ROI。

這些目標可能是環(huán)境，財務，效率，投資組合多元化，市場增長或質量驅動；無論細節(jié)如何，很明顯地，以新的方式實現目標的巨大價值在于分布在我們業(yè)務中的結構化或非結構化數據。

數據與數字技術相結合可以提供洞察力，使您能夠更快，更輕松地實現這些目標。

與此相適應的是迫切需要在過程的早期將價值與交付聯系起來，專注于實現一個目標，迅速實現它，并利用這一勢頭繼續(xù)前進到下一個目標。這將實現更快的變更管理和整個企業(yè)優(yōu)先級的調整。

Greg Hanson指出，有兩種方法可以實現與數據相關的投資回報（ROI）：戰(zhàn)術和戰(zhàn)略。

戰(zhàn)術方法的一個示例是與特定應用程序或數據存儲（例如那些支持出站營銷或客戶關系管理（CRM）的存儲）相關聯的數據清理。

數據質量技術的戰(zhàn)術部署可以通過刪除重復項并改善常規(guī)數據質量來快速證明ROI，在這些示例中，這將導致更好的活動響應率，更好的交叉銷售／追加銷售能力以及改善的客戶體驗。

戰(zhàn)略方法通常包括采用標準化平臺并在整個數據環(huán)境中采用良好的數據質量和治理。它還涉及諸如數據工程師和／或科學家之類的專業(yè)人士，他們可以更輕松地從公司數據中獲取全部價值。

漢森指出：“這些人不能孤立無援�！� “有效的方法是建立一個伙伴系統，將那些數據專家與部門負責人和團隊負責人聯系起來，以提出正確的數據問題�！�

喬瓦尼回憶起他與一家市政公用事業(yè)公司首席執(zhí)行官的一次對話，他說他比以往任何時候都擁有更多的信息，但他并不認為自己做出的決定比30年前更好。

“這是另一個悖論的例子，我們可以訪問大量數據，但是哪些數據有用，然后又如何將其與我們的整體數字戰(zhàn)略聯系起來？” 喬萬尼評論。

“秘訣是從一個小型，簡單的項目開始，該項目符合您公司的目標，并在財務，文化和組織上創(chuàng)造價值。從數據和數據工廠到數字創(chuàng)新委員會，一些企業(yè)已經設法創(chuàng)建了新型的治理，更多信息盡在振工鏈�！�