呼和浩特網(wǎng)絡(luò)公司在分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗原因時(shí)，有的部門認(rèn)為是公司的組織結(jié)構(gòu)不行，有的認(rèn)為是數(shù)據(jù)質(zhì)量不行，還有的認(rèn)為是應(yīng)用開發(fā)有漏洞，各種條件都還不夠成熟。總之，他們都將數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的原因歸結(jié)為在轉(zhuǎn)型過程中出現(xiàn)的各種問題。

在項(xiàng)目發(fā)起時(shí)并不存在這些問題，后期在具體落地的時(shí)候才會出現(xiàn)各種各樣的問題。這時(shí)候企業(yè)需要一個(gè)有豐富經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴做指引，告訴企業(yè)在什么時(shí)候可能會遇到什么問題，以及如何解決，確保企業(yè)最終達(dá)成一個(gè)理想的轉(zhuǎn)型效果。當(dāng)然，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，有很多問題是不可預(yù)設(shè)的。比如在推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)候缺少數(shù)據(jù)，或者在數(shù)據(jù)接入的時(shí)候遇到阻力；業(yè)務(wù)部門忙于其他業(yè)務(wù)無暇顧及轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，或者他們在不理解轉(zhuǎn)型項(xiàng)目的時(shí)候便著手實(shí)施；在算法方面缺少優(yōu)秀的AI 工程師等。

企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，任何一個(gè)點(diǎn)或環(huán)節(jié)出了問題都可能導(dǎo)致整個(gè)項(xiàng)目失敗，最終造成各部門推諉的局面。業(yè)務(wù)部門認(rèn)為項(xiàng)目的失敗是技術(shù)部門的問題，技術(shù)部門認(rèn)為轉(zhuǎn)型出現(xiàn)困難是業(yè)務(wù)部門的問題，導(dǎo)致企業(yè)發(fā)現(xiàn)不了數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的癥結(jié)所在，延誤戰(zhàn)機(jī)。

微邦網(wǎng)絡(luò)、呼和浩特網(wǎng)絡(luò)公司

這種情況下，呼和浩特網(wǎng)絡(luò)公司一般可以采取兩種方式解決。第一種是內(nèi)部自篩，從技術(shù)部門到業(yè)務(wù)部門進(jìn)行細(xì)致篩查，但這種自篩方式耗時(shí)耗力，且很多企業(yè)并不具備這種自篩能力。第二種是請外部有經(jīng)驗(yàn)的人員來把脈，讓專業(yè)人士幫助企業(yè)篩查到底是哪里出了問題，制定一套合理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，讓不同部門的人員能夠知道數(shù)字化轉(zhuǎn)型的每個(gè)環(huán)節(jié)要達(dá)到什么樣的工作成果，達(dá)到什么樣的狀態(tài)。

技術(shù)體系越來越專業(yè)卻仍不能滿足業(yè)務(wù)需求，這是一種常見的誤區(qū)。技術(shù)體系包含大數(shù)據(jù)、人工智能、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)中臺等各種專有名詞。在一個(gè)領(lǐng)域研究越久，就會變得越專業(yè)，但在其他方面可能是越來越封閉。換句話說，企業(yè)在構(gòu)建自己的體系時(shí)沒有從業(yè)務(wù)的視角考慮，這也是業(yè)務(wù)部門對此并不滿意的原因。大家提出的概念都很專業(yè)，但都沒有很好地理解對方所表達(dá)的意思。

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