现在每个公司都是科技公司,所有企业都必须精通管理其数字产品才能保持竞争力。 换句话说,他们需要强大的数字产品生命周期管理 (PLM) 策略。 PLM 通过标准化产品相关流程(从构思到产品开发,再到进入市场,再到增强和维护)来提供价值。 这确保了现代的客户体验。 强大的PLM战略的关键基础是健康有序的产品数据,但数据管理是企业最苦恼的地方。 为了利用人工智能等新技术进行产品创新,企业拥有良好组织和管理的数据资产至关重要。
Gartner 估计,80% 的组织由于过时的治理流程而无法扩展数字业务。 数据是一种资产,但为了提供价值,必须对其进行组织、标准化和治理。 企业必须预先投资于数据治理,因为修复大量无组织且分散的数据资产具有挑战性、耗时且计算成本高昂。 除了提供数据安全之外,治理计划还必须重点关注组织数据、识别违规行为以及防止数据泄露或丢失。
在以产品为中心的组织中,缺乏治理可能会在两种关键情况下导致下游影响加剧:
1、收购与合并
考虑这个虚构的例子:一家销售三轮汽车的公司创建了一个强大的数据模型,可以轻松获取任何数据,并且整个企业都可以理解该格式。 这家公司非常成功,以至于它收购了另一家也生产三轮汽车的公司。 新公司的数据模型与原公司完全不同。 公司通常会忽略这个问题,并允许这两种模式分开运行。 最终,企业将编织一个需要手动修复的错位数据网。
2. 孤立的业务部门
现在,想象一下一家公司,其中订单管理团队拥有订单数据,销售团队拥有销售数据。 此外,还有一个下游团队拥有产品交易数据。 当每个业务部门或产品团队管理自己的数据时,产品数据可能与其他部门的数据重叠,从而导致多个问题,例如重复、手动修复、定价不一致、不必要的数据存储以及无法使用数据洞察。 及时获取信息变得越来越困难,并且必然会出现不准确的情况。 孤立的业务部门阻碍了领导层做出数据驱动决策的能力。 在运营良好的企业中,每个团队都会跨系统连接数据,以实现统一的产品管理和数据知情的业务策略。
如何在当今的数字环境中蓬勃发展
为了在当今数据驱动的环境中蓬勃发展,组织必须主动实施 PLM 流程、采用统一的数据方法并强化其数据治理结构。 这些战略举措不仅可以降低风险,而且可以作为释放人工智能技术全部潜力的催化剂。 通过优先考虑这些解决方案,组织可以利用数据作为创新和竞争优势的燃料。 从本质上讲,PLM 流程、统一的数据方法和强大的数据治理成为前瞻性战略的基石,使组织能够自信并成功地应对人工智能驱动世界的复杂性。
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