デジタルトランスフォーメーションが起こすことを支援

しかし、どうすれば知らないことのユースケースを提供できるでしょうか? 彼らは、「製品をより早く立上げたい」または「設置および製品に対するFDA (米国食品医薬品局)の承認をより速くとりたい」と言っており、どちらも膨大な量のデータの集約に関係しています。私たちの対応としては、最初のユースケースに焦点を合わせないで、このデータを使用して達成できる他のすべての目標をご覧くださいと伝えることです。

データをマッシュすればするほど、トレンドや相関関係など、より多くのことがわかります。分析を使用して予測を開始することもできます。これにより、領域を特定し、速度と効率を向上させることができます。

しかし、それらはすべての結果を考慮しているでしょうか? データ量のこの急増は、新しい役職の作成につながります。「成長エンジニア」と「データサイエンティスト」を見てきましたが、その役割は、アルゴリズムを展開して相関関係や洞察を見つけることです。

しかし、彼らは全体像を見て、すべての分野から賛同を得た場合にのみ効果を発揮します。そうでなければ、作り直したまさにサイロを取り除くように設計された計画に取り組んでいる孤立した意思決定者でしかありません。

確かに、単一のシナリオを解決できるアルゴリズムはたくさんありますが、アルゴリズムはコンテキストまたは概念のインテリジェンスを追加できません。このタイプの分析と意思決定は、人間が行なって次の問題に私たちをきちんと導く必要があります。あなたの人材は適切なスキルセットを持っていますか?

組織は、このすべての新しいサイバーインテリジェンスを学び、協力できるように、人々を管理し、訓練する必要があります。「賢明な決定を下すには何を知る必要があるのか」と尋ねる必要があります。

だから、私のアドバイスは、「テクノロジのためにテクノロジを導入しないでください。計画を立て、いくつかの計画を立て、そしてそれらのいくつかを拒否する準備をします」です。

第1段階がボックスをチェックするだけでなく、問題を解決するか、他の多くを解決するための基盤を作成するために実装されることを確認してください。流行語に惑わされないでください。利点を理解し、それらがあなたのために何ができるかを尋ねてください。

3年から5年ごとに変化することを考慮して、テクノロジを導入する方法を学び、その後、人間が適応するのに時間がかかるという事実とバランスをとります。

スケーラビリティ、アップグレード、使いやすさ、移行について考えてください。そして、これらすべての基盤をカバーしたら、デジタルトランスフォーメーションは実際に求めている踏み台を提供するはずです。