要做到這一點，你需要采取以數據為先的方法，這不僅有助于確保當前數字化轉型努力的成功，而且還將為你的公司做好應對未來挑戰的準備，那么，這種方法是什么？為什么它如此關鍵？ 

數據優先方法是必要的基礎 

這種策略的一個主要部分涉及在項目的實際設計階段之前先進行數據工作。大多數轉型做法恰恰相反。遺憾的是，有時組織在開始轉型活動之前未能解決其數據的質量、規模和范圍問題。 

數據清理實際上應該在全球設計之前六到八個月開始。不僅僅是發現問題;在現有系統中修復它，你將看到現在和將來的好處。過去，在全球設計完成之前開始數據工作是極其困難的，但今天，情況已經不再如此。現有的現代工具可以讓你提前開始數據工作，并清理你現有的數據。 

數據必須適合于實現數字化轉型項目的承諾，并推動真正的價值。沒有組織曾經感嘆，“我們開始數據清理太早了。” 

當數據不是核心時 

如果你正在進行數字化轉型，你還必須進行數據轉型。不早期解決數據問題可能會導致延遲、不可靠的分析、成本超支甚至失敗。據最近的麥肯錫報告，到明年，組織將在浪費的數據遷移上花費約1000億美元。 

以下是我與一家大型制造公司合作的一個真實例子。該公司的供應鏈負責人知道公司在創新方面已經取得了重大進步。然而，在經歷了多次收購和擴張努力后，他們需要進行數字化轉型以支持這些努力和持續增長。與顧問交談后，遷移到SAP S4/Hana似乎是正確的選擇。然而，供應鏈負責人猶豫不決，因為他覺得如果現在開始這個過程，它會失敗，并且他會被告知這是因為他的數據。數據需要首先解決——不是事后，也不是在他的案例中同時進行。 

太頻繁地，數據管理的復雜性被IT領導歸咎于業務部門的責任，并且沒有得到應有的重視。這種復雜性限制了敏捷性，增加了風險，并降低了組織的創新能力。Enterprise Strategy Group和HPE的一項調查發現，對于74%的參與者來說，讓他們的數據管理流程跟上業務不斷加快的步伐是一個持續的挑戰。 

另一個障礙可能是，數據工作主要被視為一個技術挑戰。然而，每個商業問題都是一個數據問題，因此解決這些項目將需要商業以及技術專長。 

專注于質量和領導層的支持 

公司AI舉措的成功取決于優質數據。據一項調查，87%的分析和IT領導者表示，AI的進步使得數據管理成為高優先級;92%的人表示比以往任何時候都更需要可靠的數據。 

因此，成功的AI關鍵是在數字化轉型項目開始前先開始數據工作，并以高質量數據為主要目標。這對于希望利用生成式AI來創新和創造價值的組織至關重要。數據轉型就是數字化轉型。沒有高質量數據，組織可能會遇到諸如偏見結果、無用的“指導”和錯誤建議等挑戰。這些都有可能損害你的品牌聲譽——或者更糟。 

遵循這些最佳實踐將幫助你的組織領先于競爭對手。如前所述的Enterprise Strategy Group和HPE報告指出，數據優先的領導者上市速度更快。經歷過多次數字化轉型的任何領導者都會說，當被問及整個流程中最長的一環時，“總是關于數據。” 

然而，在另一項研究中，37%的參與者指責首席執行官和董事會阻礙了公司的數字化轉型項目。高級管理團隊排在第二，占32%。因此，在開始以數據為先的轉型倡議之前，確保領導層的全力支持是至關重要的。

數據優先 

數字化轉型需要數據轉型。采用數據優先方法時，領導者及其團隊會在數字化轉型努力開始之前優先考慮數據清理。因為領導者創造了影響這些努力的大部分瓶頸，確保他們從一開始就全部加入至關重要。 

一旦獲得了支持，就將高質量數據定為目標。如果你的數據質量差，可能會發生許多損害聲譽和業務的結果。而且你會在這個過程中浪費大量的時間、金錢和精力。

隨著生成式AI等新興技術的興起，數據優先策略將變得越來越必要。因為AI必須擁有高質量數據才能正常運作，不良數據可能會危及你的生成式AI項目。通過花時間把數據放在首位，為你的組織節省大量勞動和費用。