思考
然而,从数据中寻找答案的现实情况是,短期或特别的方法无法实现这种价值。许多人被数据的无定形和不断变化的本质所束缚,一旦投入其中就不知道该做什么,或者在预期回报没有实现时感到困惑。
不可否认的是,这是一个复杂的领域,面临着许多挑战:从快速发展的技术,到将遗留系统与新功能层相融合;转向单一真相来源的压力以及围绕人的角色的困惑。
不断发展和变化的技术:技术和数字的快速发展给决策者带来了最大的挑战。我们都知道我们需要改变,但是我们应该把我们的努力集中在哪里来改善业务表现呢?
将遗留系统与新的技术和能力层混合:这种混合就变成了从哪里开始的一个大问题,但你等待的时间越长,它就会变得越困难,这种变化将是指数级的。
对许多人来说,转向单一的真相来源的想法令人生畏:单一产品或单一平台无法解决所有问题,我们永远无法摆脱多系统,我们只需要让它们更有效地一起工作——就像我们与人合作一样。
关于人的角色的困惑:数据的大部分价值都是在人的参与下产生的:人工智能+人比人工智能更重要。这并不是关于自动化最低级的任务,而是我们利用人和系统去做他们所擅长的事情,这是我们超越任何行业结果的地方。
这些挑战往往被错误地解决,要么是使用越来越多的数据(不知道如何区分质量和价值的好坏),要么是大量投资于管理和收集数据的技术,这些数据与企业的表现没有直接关系。
不断发展和变化的技术:技术和数字的快速发展给决策者带来了最大的挑战。我们都知道我们需要改变,但是我们应该把我们的努力集中在哪里来改善业务表现呢?
将遗留系统与新的技术和能力层混合:这种混合就变成了从哪里开始的一个大问题,但你等待的时间越长,它就会变得越困难,这种变化将是指数级的。
对许多人来说,转向单一的真相来源的想法令人生畏:单一产品或单一平台无法解决所有问题,我们永远无法摆脱多系统,我们只需要让它们更有效地一起工作——就像我们与人合作一样。
关于人的角色的困惑:数据的大部分价值都是在人的参与下产生的:人工智能+人比人工智能更重要。这并不是关于自动化最低级的任务,而是我们利用人和系统去做他们所擅长的事情,这是我们超越任何行业结果的地方。
综合起来,这些常见的“错误”造成了一个鸿沟——你的业务如何通过遵循一个模糊的数字的路线图收集更多的数据和噪音,在不清楚原因的情况下投资于技术?这样做,你就冒着冗余投资的风险,积累了大量的信息,而这些信息甚至对经济没有任何帮助。
对于资产密集型企业,实现资产的最大价值需要新的思维方式,例如为您的“数字财产”建立一个前瞻性和预测性的愿景.首先要了解真正驱动业务价值的是什么,然后将其与数据、技术和资产管理.有目的确定的数据,与性能挂钩的数据,以及与技术加速的数据,为决策者提供了动力。通过这些数据,你可以增加透明度,而透明度是仅次于确定性的最佳选择。
怎么能数据分析和信息管理确定对你的地产来说什么是重要的,并帮助更好地校准操作以实现你的目标?那些不断对这些问题的答案提出挑战的组织,正是那些收获最大、最快的组织。他们清楚地了解是什么驱动他们的业务表现(目的),他们对数字化的愿景更清晰(因为它有目的的辅助),他们认为人是实现更高价值的关键。
但不同资产密集型行业的价值是不同的。在航空业,它可能是股东回报、客运量或客户体验。对于能源部门来说,这可能意味着每兆瓦时的成本。在采矿业,可能是围绕生产率或吞吐量成本——所有这些都可能随着大宗商品定价的波动而迅速变化。对于制造业来说,单位生产成本至关重要。而在国防方面,它可能是任务就绪状态,一支敏捷和未来就绪的部队,或者跟踪利用效率——知道有什么可用,它在哪里,以及可以调用什么。
无论驱动因素是什么,如果不了解价值和期望的结果,就很难知道应该把注意力集中在哪里,在哪里收集数据,向谁报告信息,在哪里优先决策,以及在哪里性能重要,从而对你的业务产生影响。如果不了解业务的整体价值驱动因素(例如,如果你不知道你的数据告诉你什么),你如何定义它的好处?然而,如果你确实知道你想要实现什么,它就会正确地确定优先级,并告诉你应该如何使用技术和数据。
在利用技术和数据实现其遗产更多价值方面处于领先地位的组织有三个关键共同点:专注于开发更好的业务,而不是更好的资产;在决策过程中重视人与数字(过程、系统、数据)的结合;深入一点,不要绕着边缘走。
在整个国防部门在美国,今天有关能力的决定将决定应对未来挑战的能力。这凸显了在围绕数据和资产进行决策时,采取战略、长期和相互关联的观点的重要性。识别驱动Estate价值的资产需要将清晰的业务目的、数据和资产本身联系起来。每一家公司都不再是孤立的,采用这种观点的组织将从他们的资产中实现最大价值,并在我们不断变化和复杂的世界中处于一个强大的地位。
克里斯·尼达姆他在澳大利亚、新加坡和英国的建筑、工程和建筑行业工作了超过18年。克里斯有很强的数字背景,他在战略和变革管理方面的领导能力受到了称赞。
以利沙Bellchambers在财务业绩、数据分析、风险缓解、商业战略、领导力和资产管理等领域拥有超过20年的商业经验。以利沙的资产管理经验使她能够利用一个组织的数据分析、业务需求和高层业务决策之间的联系来驱动业务价值和回报。她曾与世界各地的决策者合作过许多资产绩效项目。
以利沙加入了Aurecon公司最近收购了资产管理公司Quartile One.Quartile One的方法使资产丰富的组织能够通过数据捕获、综合和应用技术上复杂的操作环境,从他们的物理资产中提取更大的价值。此次收购是Aurecon不断增长的数据驱动资产性能能力的一部分,用于资产密集型行业。
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