首席数字官德勤的实践与观察,德勤朱磊:破题数字化转型
文丨朱磊编辑丨付媛媛
来源丨首席数字官
4月17日 , 2020中国数字企业峰会主会场方法篇 , 德勤中国创新/数字化及研发中心(IDDC)主管合伙人朱磊结合自己在工作上的感悟 , 分享了德勤的数字化转型路径、经验及观察 , 详细介绍了数字化转型“三力”模型:数据赋能力、敏捷变革力和价值掌控力 。
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以下为朱磊演讲精华:
困与变:德勤的数字化转型路径
德勤属于专业服务行业 , 其服务不仅是咨询 , 还包括审计、税务、风险管理、管理咨询等 , 覆盖所有专业服务的领域 。
哈佛商业评论曾分析了颠覆性技术对咨询行业的改变 。 新技术降低了律师事务所的运营的成本 , 提高了效率 。 同样 , 咨询行业以前通过手工工作的方式 , 比如成本分析、定价分析等 , 随着技术、数据分析的应用已经完全实现了自动化 。 所以德勤很早就在问自己 , 这个行业会不会面临一个颠覆?
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在实际工作中 , 也看到了很多竞争格局的变化 , 今天我们的竞争对手已经不是事务所了 , 一些科技公司也会参与到专业服务的竞争格局当中 。 比如 , 在专业服务中的合同风险管理 , 传统服务模式和方法论下 , 大量检查工作由人工执行 , 会耗费大量人力、物力 , 同时产生新的问题例如团队建设、工作质量等 , 然而科技公司通过引入创新颠覆性技术重塑解决方案 , 比如自然语言处理、自动化流程机器人(RPA)、机器学习、人工智能语义分析等逐渐代替人工检查程序 , 大大缩短时间提高效率 。
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那么德勤如何在困中求变呢?答案是智能应用业务 , 通过数字化的手段实现专业服务的转型 , 从服务到资产的转型路径有4个过程 。
1、专业服务 。 每天会做大量的专业服务 , 比如审计服务、管理咨询服务、税务服务、风险咨询服务、兼并收购服务等 。
2、嵌入数字化技术的专业服务 。 某些专业服务当中嵌入一些数字化的技术 , 比如自然语言处理、人工智能等技术会被嵌入到专业服务当中 。
3、数字化资产赋能的专业服务 。 随着技术的嵌入 , 会逐渐变成数字化赋能的专业服务 。
4、独立的数字化产品 。 逐渐会发现工具和软件可以成为一个独立的产品 , 会寻找这样的可能性或机会 , 一步步将专业服务孵化成独立的数字化产品 。
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在这样的思路下 , 德勤的资产可以分为4个大类 。 第一个是模板、IP、方法论 , 通常嵌入其他软件提供 。 第二个是“半成品”软件 , 为每个客户量身定制 。 第三个是标准化、可配置的软件 , 可持续交付 , 不再是“一锤子买卖” 。 第四个是成熟的软件或SaaS服务 , 通过订阅、购买License等方式直接提供给客户 。
破与立:德勤的数字化转型经验
德勤在两年前成立了数字化及研发中心 , 从内部推动数字化转型和创新落地 。 数字化及研发中心扮演了三个角色 , 第一个是赋能者 , 赋能传统专业服务 , 提高效率增加竞争力 。 第二个是孵化者 , 从单体的项目中孵化产品 。 第三个是颠覆者 , 把某些传统的服务完全颠覆 , 用一种全新的方式去做 。
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有了这三个定位之后 , 设立了IdeatoAsset的流程 , 从想法到具体的数字化产品 , 和德勤内部不同的部门进行互动 。 比如业务部门的同事提供一个Idea , 数字化及研发中心去评估创意的可行性或市场价值 , 如果可行会进一步设计原型将产品开发出来 , 通过现有项目进行试水 , 看客户对产品的反馈和受欢迎程度 , 最终商业化 。
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在数字化转型的过程中 , 德勤和生态圈中的技术公司合作 , 同时把德勤服务的传统企业的客户引进来 , 因为很多客户都需要进行数字化转型 , 对自己的行业非常了解 , 却不了解新技术 , 而一些技术的独角兽企业有非常好的技术 , 却对大型企业运作的机制不了解 。 所以 , 德勤用生态圈的思路将传统企业和技术伙伴整合在一起 , 德勤在当中扮演一个桥梁的作用 , 最终实现整个数字化方案的转型 。
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数字化及研发中心构建了一个前中后的机制把每个层面的专家整合起来 。 比如前台有业务部门和行业专家 , 也有不同的行业小组 。 中台除了数字化及研发中心还有数据分析研究院等 。 后台有技术合作伙伴 。 分页标题
德勤在消费品行业、能源、金融、生命科学等各行各业有非常多的专家 , 在前台将他们的见解、洞察文章和想法、经验整合进来 。 在中台通过数字化及研发中心构建IdeatoAsset , 一个覆盖产品全生命周期的管理机制 , 比如需求设计、需求评估、产品开发和测试、产品上线和运维、产品变现及迭代、产品淘汰等 。 后台主要做开发 , 包括产品设计、运维、项目管理等 , 以及软件成熟度的认证、质量体系的认证和安全认证等 。
鉴与谏:德勤的数字化转型观察
数字化是各行各业都无法回避的话题 , 《指数型组织》文章中提到 , 企业需认清以下事实 , 汲取发展动力:1、信息让一切加速发展2、去货币化势不可挡3、颠覆已成新常态4、警惕专家意见5、五年计划已过时6、以小胜大7、租赁取代拥有8、信任胜过控制 , 开放胜过封闭9、一切皆可认知、可衡量 。
德勤认为 , 网络模式创造的价值是产品型业务模式的八倍 , 服务型模式的四倍 , 软件和知识产权型模式的两倍 。
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云技术、物联网、机器人技术、机器智能与大数据架构、协同创新、一切皆服务、设计思维与敏捷交付、区块链八大颠覆力量催生变革动力 , 数字化技术正在改变企业创造价值的方式 。
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随着技术的推出 , 形成了十大新型数字化业务模式 , 比如订购模式、免费增值模式、免费模式、按需模式、使用而不占有模式、大型超市/低价模式、P2P市场模式、金字塔模式、体验模式、生态圈模式 。
数字化时代 , 传统实体企业受上述颠覆力量、新型业务模式等多重颠覆性冲击 , 转型之路诸多迷茫 。 德勤认为要从三个层面思考企业的数字化转型 。 1、未来企业转型应以数据赋能业务及科技为手段 。 2、以全面升华企业敏捷能力体系为抓手 。 3、以把握企业综合价值提升为导向 。
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基于以上趋势 , 德勤总结企业数字化商业和运营的三大目标:1、数据赋能业务 , 比客户更懂客户 。 2、敏捷驱动变革 , 敏捷不仅是IT部门的事情 。 3、价值决定方向 , 要通过新的指标、新的分析方法去看到价值的变化 。 为实现这些目标 , 企业需建设和借助三大能力 , 简称为企业数字化转型“三力”模型 , 包括数据赋能力、敏捷变革力和价值掌控力 。
1、数据赋能力
数字化时代 , 业务软件产生数据 , 数据驱动业务前进 , 赋能业务流程;数据治理是建设数据赋能力的第一步 。
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数据赋能力 , 可以从基础层、数据层、分析层和应用层四层框架去思考 。 在基础层搭建数据中台 , 通过数据驱动下一个工作行为 , 提高敏捷力 。 在数据层建立一个完整的数据治理体系 , 比如数据模型、数据标准、数据质量、主数据、数据安全、元数据、数据资产等 , 对企业数据定义一个清晰的标准 。 在分析层以数据中台海量数据为基础 , 构建数据科学算法与数据模型中心 , 并获取数据分析人才 。 在应用层将数据和战略、管理进行场景的结合 , 打通所有的数字化创新 。
2、敏捷变革力
数字化时代 , 敏捷不只是IT部门的事儿 , 企业要将敏捷能力从软件开发推广至更多的业务部门和更丰富的应用场景 , 从而对组织架构、管理方式、运作机制作出相应变革 , 才能在与科技公司、互联网巨头等竞争中立于不败之地 。
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科技正在重塑各行各业的生态格局 , 与科技企业相比 , 传统企业科技创新能力和连接新兴技术生态系统方面并不具备领先优势 , 要想重塑优势 , 传统企业亟需的是全方位的敏捷变革力 。 企业级的敏捷要考虑内部组织架构的简约化和外部的差异化 。 具体体现在六个方面:重塑组织架构、全渠道服务、以客户为导向、科技驱动业务、构建“智慧运营”体系、生态系统赋能 。
3、价值掌控力
企业需利用工具持续监控着数字化商业和运营的量化价值 , 持续评估数字化成效 , 找准转型方向 。
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价值掌控力 , 是要找准数字化之路 。 数字化转型的今天 , 要从财务数据走出去 , 看一些非财务数据 , 比如将用户、产品、渠道的数据结合企业的数据资产 , 重构企业的绩效体系 , 构建一套新的价值衡量的体系 。
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