创新实验室如何推动数字业务

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创新实验室可以通过简化从创意产生到实践的过程来推动数字化转型

谷歌X、亚马逊126实验室、微软研究中心、IBM库、Facebook现实实验室。如今，几乎每家科技巨头都拥有自己的创新实验室，在这里，创意不断涌现，新产品层出不穷。

组建一个创新实验室是技术领导者中流行的一种策略，以促进增长和新想法。无论是实体空间还是虚拟空间，这些中心都致力于帮助公司保持走在行业的最前沿。通常，使用创新实验室的企业获得了更高的收入增长和客户满意度。

创新发生在创意创造价值的时候。创新实验室是探索和建立组织如何实现这一目标的理想场所

“创新实验室应该提供一个利用探索、自由和创造力来实现特定目标的框架。这可以是任何的，从创造新产品，到进入一个新的市场，再到改善文化和员工敬业度。”Gartner高级总监分析师Erik Van Ommeren表示。“通常，创新实验室往往会失败，因为它们缺乏一个明确的、与业务相关的目标。”

无论是创建一个创新实验室，还是对现有实验室进行改进，可参考以下支持数字化转型的四项活动：

探索趋势

发现趋势可以使组织及时了解行业中出现的新机会和潜在威胁。如果做得到位，将阻止企业盲目跟风。正确的趋势发现需要三步走的方法：获取信息来源，消化它们，并通过企业战略视角对其进行过滤。趋势发现的输出应该是供组织内决策者使用的文档、PPT或简报。这些发现应该在业务的背景下加以说明，以突出潜在的市场机会。

    用想法创造价值

创新发生在创意创造价值的时候。创新实验室是探索和建立组织如何实现这一目标的理想场所。除了拥有产生创意的所有权，实验室还负责监督成功的实践。这可以通过测量想法的结果来实现。对创新的投资需要证据来获得更多的资金。

    为与组织沟通做准备

当创意离开实验室，它们就变成了组织的责任。把创新看作是幼苗，组织是它们生长的花园。组织可以通过支持、赞助、资助和不同利益相关者之间的协调，帮助幼苗茁壮成长。实验室的工作是讲述合理的故事，并找到最受欢迎或最需要创新的潜在环境。无论是通过与利益相关者的直接接触，还是通过一些渠道，如创新竞赛、演讲活动或博客帖子，沟通对于帮助创意实现至关重要。

    与第三方合作伙伴保持联系

外部各方，如初创企业、大学、行业团体、政府和其他组织，可以极大地促进创新。这些第三方可以提供想法、技术、IP甚至执行能力。创新实验室是与这些合作伙伴进行交流的理想场所。当与第三方联系时，寻找面对面交谈的机会，并允许建立个人联系。准备一个清晰的价值主张，概述对未来的愿景和组织愿意投资的内容。

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分析师解答：IT领导者要如何在数据和分析方面投资

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数据和分析不再是事后的想法——它们是数字业务转型的基础，在产生业务价值方面具有更广泛的作用

创建以数据为驱动的战略（Mike Rollings, Gartner VP, Analyst）

数据和分析在产生业务价值方面具有广泛的作用。它是一套企业能力，支持广泛的数字转型战略。这需要将数据和分析视为资产，并创建一个从数据开始的数据驱动策略。

试想这样一个问题：“有了这些数据，或这种视角，我们如何才能从根本上改变客户的价值主张或改变我们的基本工作方式?”

创建与业务对等的数据驱动企业的远景。优先识别和考虑基于信息的成果，例如数据资产的内部和外部货币化以及对业务视野的改进。还要在整个企业范围内投资来建立数据驱动能力——这些对成功至关重要。

保持战略与业务目标一致（Rita Sallam, Gartner Distinguished VP, Analyst）

IT领导者必须将数据和分析作为与业务目标相一致的战略重点——实现大多数数字业务目标将依赖于IT。这意味着授权组织中的每个人和件事来利用数据和分析，引入新的增长来源，改变工作的方式，并增强整个组织中人员的角色来驱动创新。

实现这一目标将需要在以下两者间寻求平衡，一是驱动创新的投资,改变商业模式；二是定义新的方式来与客户、合作伙伴、供应商和员工进行互动（例如在人工智能(AI),机器学习,区块链,沉浸式分析和物联网这些领先技术上），利用云上持续性情报的支持，更新技术核心构建以数据为中心的敏捷架构。最关键的是，随着AI的使用对商业和社会的各方面都变得越来越重要，数据和分析的成功与否取决于：一个可信的、可问责、可治理和安全基础，并且能够尊重隐私，促进数字伦理道德。

领导者必须检验和建立组织文化基础的适应性

对变化的管理和利用是数据分析和商业领导者所面临的最大挑战。它正在影响业务模式，推动对数据能力的需求，将数据视为资产，以及对以数据和分析为中心的思维模式的需求。必须拥抱并鼓励创造性思维。必须进行特定的投资来创建新的角色(例如首席数据官)和职责。领导者必须检验和建立他们的组织文化基础的适应性。

对人的投资（Alan D, Duncan, Gartner VP, Analyst）

基本原则是关注业务结果，并在人的身上投入更多—大量—资金。把技术因素放在最后。随着数据和分析在企业、社区甚至个人生活的各个方面变得无处不在，用数据术语进行沟通的能力——也就是说，具备数据文化——是新的组织要具备的因素。

识别和量化业务价值是关键;通过找到“那又怎样”来推销你的策略。“组织需要考虑数据驱动业务的愿景目标所带来的主要期望、心态和行为影响。所有这一切都意味着，有必要对数据和分析采取一种深思熟虑、协调一致和持续不断的方法，并投资于实现“数据驱动”的承诺的能力。

数据和分析的投资超过对技术的采购（Kurt Schlegel, Gartner VP, Analyst）

数据和分析投资超过对技术的采购。成功的真正关键是建立正确的组织模型。最好的组织模型需要一个核心的团队和一部分分散化的团队协作。

这是一个很简单的想法，但是数据和分析领导者必须从众多的排列中做出选择，为他们的组织找到理想的平衡。每个本地部门都应该拥有一个跨职能团队，该团队融合了数据工程、数据科学和相关领域专业知识能力。明确定义分散的团队创建分析原型、试点或全面设计解决方案的任务。

本文是对2018年9月18日发表的文章进行的更新，以反映新的事件、条件或研究。

来源：freebuf.com 2019-09-11 16:14:19 by: 宇宸de研究室