多年来，我们参与、研究了数百种数字化转型，并在研究过程中，了解了真正的数字转型到底有多困难，以及如何才能成功。数字转型不适合胆小的人——不幸的现实是，到目前为止，许多这样的努力，像转型计划一般，都失败了。

大多数领导者对于成功的理解往往是不够的，成功需要凝聚和协调更多的努力。在四个相互关联的领域（技术、数据、流程或组织变革能力）中的任何一个表现不佳都有可能破坏一场精心构思的转型。真正重要的是，从创造和传达一个令人信服的愿景，到制定一个计划并在过程中进行调整，再到努力完成细节，都离不开人本身。

数字化转型最需要的是人才。事实上，组建一个由技术、数据和流程人员组成的合适团队，还有一个能够带来变革的强大领导者，这可能是一家考虑进行数字化转型的公司所能采取的最重要的一步。当然，即使是最优秀的人才也不能保证成功，但是缺少它肯定会失败。

让我们依次探讨这四个领域中每个领域所需要的人才。

01技术领域人才

从物联网到区块链，从数据湖到人工智能，新兴技术的原始潜力令人惊叹。尽管其中许多技术越来越容易使用，但要理解任何特定技术是如何为转型做出贡献的，如何使该技术适应业务的特定需求，以及如何将其与现有系统集成是极其复杂的。更复杂的是，大多数公司都有巨大的技术债务——难以改变的嵌入式遗留技术。你只能和有技术能力的人一起解决这些问题。

尽管这些困难是具有挑战性的，一个更关键的问题是，许多业务人员已经对IT部门驱动重大变化的能力失去了信心，因为许多IT功能主要集中于最基础的“保持设备运行”。然而，数字转型最终必须纳入机构信息技术，重建信任至关重要。这意味着技术人员必须通过每项技术创新来证明与展示自己的业务价值。因此，技术领域的领导者必须是伟大的沟通者，他们必须具有战略意识，做出平衡创新和处理技术债务的技术选择。

02数据领域人才

不幸的是，在今天的许多公司，大多数数据都没有达到基本标准，而严格的转型需要更好的数据质量和分析。转型大多数包括理解新的非结构化数据类型以及公司外部的大量数据。利用专有数据，将所有的东西整合在一起，同时去掉从未使用过的大量数据。数据展示了一个有趣的矛盾：大多数公司知道数据很重要，也知道其质量很差，但他们却因为没有把适当的角色和责任安排到位而浪费了大量资源。他们经常把所有这些失败归咎于IT功能。

就像技术一样，你需要的是在数据方面具有广度和深度的人才。更重要的是，需要具备能够说服位于组织第一线的大量人员承担数据客户和数据创建者等新角色的能力。这意味着思考和交流他们现在需要的数据和转换后需要的数据。这还意味着帮助一线工人改进他们自己的工作流程和任务，以便他们正确创建数据。

03流程领域人才

转型需要端到端的思维方式，重新考虑满足客户需求的方式，工作活动的无缝连接，以及筒仓管理的能力。以过程为导向是对这些需求的适应。但许多人发现，流程管理——横向的，筒仓的，专注于客户的——难以与传统的等级观念协调。因此，这一强大的概念已不复存在。没有它，转型就会缩减为一系列渐进式的改进——重要且有帮助，但不是真正的转变。

在构建该领域的人才时，要寻找拥有“驯猫”能力的人——将筒仓对准客户的方向，以改进现有流程并设计新的流程，并要有战略意识，知道什么时候增量流程改进就足够了，而什么时候需要彻底的流程再造。

04组织变革能力

在这个领域中，包含领导能力、团队精神、勇气、情商和其他变革管理的要素。幸运的是，多年来关于这个领域的文章已经很多了，所以我们在这里不会对其进行评论，只是要注意，任何负责数字化转型的人都必须精通该领域。虽然我们没有确凿的证据来支持这一点，但似乎那些被技术、数据和流程所吸引的人，在某种程度上不太可能接受变革的人性一面。当然，在我们的上述建议中，我们已经敦促领导者寻找那些具有优秀人际交往能力的人。如果你找不到他们，一个好的选择是在转换团队中加入一些“purple people”——这些人能够同时在两方面工作。

一步到位

到目前为止，我们已经讨论了技术、数据、流程和组织变革能力领域，当然它们不是孤立存在的。相反，它们是一个更大整体的一部分。技术是数字化转型的引擎，数据是燃料，流程是引导系统，而组织变革能力是起落架。你需要他们所有人，而且他们必须在一起才能发挥更大的作用。

“系统不会说话”这个问题，是困扰着大多数公司的问题，也是数字转型的梦魇。但是它属于哪个领域呢？如上所述，这是一个技术问题，但它也会导致流程效率低下。它源于缺乏可靠的数据架构，并且可能涉及难以更改的组织结构和政治问题。所以有人会说，任何领域都应该占据主导地位。但最好的解决方案是四块领域的合作。

由于缺乏对每个领域的深刻理解，几乎所有的商业领袖都很难看到数字转型的全部潜力——这是导致许多数字转型失败的一个因素。当然，没有一个人拥有所有必需的知识和能力。因此，我们呼吁在各个领域聚集人才。

最后，技术、数据和流程的工作必须按照合适的顺序进行。人们普遍认为，对一个不起作用的过程自动化是没有意义的，因此，在许多情况下，流程改进和再造必须放在首位。另一方面，一些转变将以大量人工智能为特征。由于糟糕的数据阻碍了好的人工智能模型的开发和部署，在这些情况下，数据工作应该放在第一位。从你的最终目标开始，然后制定一系列最适合实现它们的步骤。

数字化转型应该专注于公司最需要解决的问题。这些优先事项还将有助于培养所需的人才：例如，如果重点在于转换客户关系，团队中的数据型人才可能在客户数据方面有特长，流程领域的人才在销售和市场营销流程有特长，等等。然而更重要的是，这些人才拥有我们所描述的四种类型的专业知识，并且以前在创造和执行任何类型的技术驱动的变革方面都取得过成功。

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