您的浏览器禁用了JavaScript(一种计算机语言,用以实现您与网页的交互),请解除该禁用,或者联系我们。修复重工轻数据商业模式_【发现报告】
当前位置:首页/其他报告/报告详情/

修复重工轻数据商业模式

2023-01-24BCG北***
修复重工轻数据商业模式

解决重工业Data-Light商业模式2023年1月24日作者:Frank Croket、Willem Gijsbers、Paul-Emmanuel Tasiaux 和 Pieter Gillis尽管他们的意图是最好的,但对于许多资产密集型公司来说,数据成熟度之路行业一直坎坷。能源、汽车和工业产品的公司例如,行业在 2021 年 BCG 数据能力成熟度中得分垫底评估调查。造成这种情况的原因各不相同,包括复杂的遗留 IT 系统和长期存在的组织和数据孤岛到合法的监管、财务和网络安全问题。但影响是同样的情况是,运营效率低下、资产和产能利用率低下以及利润较低,等等。数据和高级分析对资产密集型公司的潜在好处有很多:降低资本支出、提高运营效率、提高资产利用率等。早采用者已经在为其供应链创建数字孪生,以优化生产和通过制定资产的动态维护计划来提高利用率和利润基于故障预测分析。©2023年波士顿咨询集团1 数据和先进的潜在好处分析asset-intensive公司许多:减少帽子前,改进操作效率、提高资产利用率和更多。在下文中,我们将探讨资产密集型公司在努力实现目标时面临的挑战。将以数据为中心应用于资产和运营,并提供克服这些问题的解决方案挑战。为此,我们概述了成功数据所需的不同维度转型。我们称之为数据成熟度的“飞轮方法”旨在实现公司随着时间的推移建立所需的能力,确保它们相互加强并在整个计划中提供真正的业务价值。早期用户是如何受益有明确的证据表明,数据和数字成熟度的提高会带来更好的性能。我们对仿生公司的研究表明,它们的EBITDA增长率是其1.8倍,在研发上花费增加1.5倍,实现2.4倍的企业价值增长,平均水平,比数字落后者。资产密集型行业的早期采用者正在通过数据实现差异化。为例如,Aircra发动机制造商罗尔斯·罗伊斯的创新实验室开发了一款智能管道镜,利用计算机视觉和人工智能 (AI) 减少发动机检查时间缩短多达 75%,可节省高达 1 亿美元五年多。2021年,挪威能源生产商Equinor与Cognite,一家工业数据分析提供商,加速其数据雄心壮志。和力拓,一家大型全球矿业公司正在对其自动驾驶卡车使用预测性维护,每个都配备了 45 个传感器,每天生成 5 TB 的数据,以扩展其技术生活20%以上。©2023年波士顿咨询集团2 鉴于如此积极的结果,所有资产密集型公司都应该努力获取数据的好处。常见的障碍数据成熟度资产密集型公司在数据成熟度方面落后的主要原因有三个:根深蒂固的组织孤岛、对 IT 成本的关注以及资产密集型的本质行业。组织的筒仓。资产密集型公司长期以来一直围绕单个业务部门 — 专注于特定目标的独立孤立实体 — 以及并购活动只会加剧其复杂性。通常,每个业务部门都有维护自己的 IT 系统,阻碍了在整个组织内共享数据的能力。专注于IT成本。这些公司也倾向于将资本支出计划集中在他们的遗产上物理资产而不是 IT 资产,IT 通常不被视为业务的核心。和因为 IT 管理工作侧重于降低成本而不是增加业务价值,许多公司仍然依赖于复杂的遗留IT系统。其中一些系统可以追溯到 1960 年代和 1970 年代,必须维护以支持历史资产或监管原因(例如,在航空航天工程公司的情况下)。这些复杂的传统 IT 系统使得高效访问和收集所需数据变得非常困难。成本的历史优化也造成了对外包和长期定期 SO软件供应商合同,降低成本,但不奖励供应商的创新。不成功的 IT 简化和集成项目的艰难经验只会降低投资重大数据转换项目的意愿。该行业的性质。资产密集型行业的大多数公司主要是B2B集中。因此,他们觉得不需要使用数据来更好地了解他们的客户需求或开发各种数字增强、数据依赖型营销现在B2C公司中常见的努力。安全问题也减轻了需求提高数据成熟度。某些行业的公司 - 航空航天和国防,用于示例 - 对网络安全风险和监管问题表示严重关切围绕更高的数据集成和透明度。此外,许多高度监管的资产密集型公司需要保持高运营弹性水平,这意味着保留其旧的 IT 架构、系统、数据作为故障安全,甚至已经实施了更多的新数据系统。电网例如,运营商必须保留其备份系统,以确保电网继续运行。在与较新实现的连接丢失时起作用。©2023年波士顿咨询集团3 缺点在执行数据转换尽管如此,许多资产密集型公司仍在努力将自己转变为以数据为中心的组织。然而,这些程序中有太多没有达到他们的要求。由于对解决方案的一个方面或另一个方面过度索引而实现的目标。这通常需要三种形式:科技科技的缘故。公司 oen 在试图成为以数据为中心:业务职能部门不希望实施用例,因为技术尚未准备好,而由于需求不足,IT 部门没有优先考虑将技术落实到位。IT 部门将率先打破这一循环,保持“构建它,他们就会来”的心态。然而,尽管他们尽了最大努力,但许多这些 IT 主导的转型在假设业务用户将从中受益,但没有与业务部门合作创建真正需要的东西。此结果与批发更换相关的遗留工具和系统。但是,如果没有业务部门的投入,这些努力可能会导致业务用户和投资的低效率和挫败感更大太 oen 会 wasted. 吗例如,一家汽车原始设备制造商投资了大规模数据旨在支持其整体数据转换之旅的平台。平台已准备就绪在技术层面上使用,但该公司尚未设计和实施企业如何使用它的相应运营模式,或培训员工生成可增加实际业务价值的用例所需的功能。孤立的实现。在这里,公司可能会将单个业务功能的一部分数字化,例如供应链管理或人力资源,开发特定用例以展示更好的数据管理的潜力和可能的艺术。太好了然而,这种努力忽视了大局,错失了重用个人的机会。公司其他部门下一波数字化浪潮中用例的组件。因此,每个用例都由其自己的相关点解决方案支持并实施在筒仓内,无需部署必要的扩展功能。结果,所需的数据和技术,根据单个用例进行建模和结构化,不是可重用的整个组织。例如,电网运营商可能会运行一个试点计划来跟踪和管理其线条周围的植被。这可能需要多种类型的数据,包括历史天气数据、植被数据、卫星图像、网格建设数据和野外服务技能和工作时间表,可能对公司的其他部门有用,例如人力资源或电网建设。以及所需的技术能力,例如数据采集,©2023年波士顿咨询集团4 存储、管理和分析同样至关重要。但是实现是最小的价值,如果它不能在整个公司中利用。数据质量差。公司非常清楚,他们的数据质量 - 原始数据提供价值的材料 — 不足,因此启动数据治理计划解决它。然而,改善数据治理的努力仅限于任命人员担任标准数据所有者和保管人角色,并提供各种数据管理工具。由于缺乏对如何构建和建模公司数据,培训和变更管理不足,以及一种不专注于获取最大业务价值的实施方法的努力。例如,一家国际化工公司希望利用其数据来优化其借助 AI 的定价策略。作为实施的一部分,该公司限制了其新的数据治理工作,用于将业务用户指定到新定义的角色,例如数据业主。由于培训、技能和对范围和商业价值的清晰度不足然而,在该项目中,该公司很快就放弃了将人工智能纳入定价的努力。回到了现状。当没有公司范围的组织结构时,数据转换项目举步维艰推动多维方法。因此,用例无法跨公司、IT 部门要么仍然是业务的“订单接受者”,要么将精力集中在数据治理问题,或者在做出技术选择时很少考虑商。结果:新的IT平台和新的业务功能不会创造任何真正的东西业务价值。六个维度的数据转换只有着手对他们的数据收集、管理和分析功能可以让资产密集型公司获得以数据为中心的全部优势。在这样做,公司必须考虑所有六个转型维度,没有它,成功的机会将大大降低。•愿景。阐明总体目标,以及它如何与组织的整体目标同步战略和要获得的商业价值。确定目标是否是改进当前的做法或进行彻底的转型并澄清具体细节下面的每个维度。•用例。列出转型的预期业务成果和主要用例以实现它们。定义要关注的物理资产,如何增加更好的数据©2023年波士顿咨询集团5 它们的价值,以及多少。决定如何最好地对用例进行排序以加强并建立成熟的其他维度。•分析设置。确定要实施的分析功能,确保它们能够实现导致具体结果。至关重要的是,请确保您拥有所需的人才实施它们,并实现转型的其他方面。•数据治理。建立适当的组织和人员数据管理。确保建议的用例具有所需的质量数据,方法是建立增强和管理数据质量所需的治理机制以及业务和 IT 功能。治理机制应涵盖数据结构、质量、政策、流程和工具。•数据基础设施。确定并实施适当的数据基础架构和平台适合愿景和建议用例的功能,包括正确的操作模型和数据技术。确保它包含端到端流程,从捕获多个数据源以大规模执行用例。•生态系统的数据。定义与之合作的外部各方转换和所需的数据源。确定贵公司的角色在管理的生态系统。上述每个维度的关键是变更管理。只有通过嵌入新的以数据为中心的行为进入组织并跨越所有维度从依赖遗留系统向数据驱动型转型公司要成功。公司领导者明智的做法是考虑实施许多事实证明,新的工作方式在帮助组织执行复杂操作方面取得了成功数据转换。公司不应尝试按顺序实现这些维度中的每一个。相反,他们应该采用我们所说的“飞轮方法”。这鼓励公司从大处着眼,但从小处着手。从明确整体愿景开始,同时制定具体的面向业务的用例,同时构建和交付数据和分析实时提供每个用例所需的功能。同时,公司应该制定并实施全面的变更管理计划,同时早期用例的实现。成功的公司与其他公司的区别在于他们实施飞轮方法,同时调整整个组织的数据路线图以确定协同效应其中,并维护公司范围内所有数据计划的视图。©2023年波士顿咨询集团6 挑战在于管理相互竞争的目标 — 快速交付业务价值,同时同时开发可重用的组件,用于收集和管理数据公司。如果应用得当,飞轮方法可以非常有效地创建在流程的早期实现业务价值 — 这些价值随后有助于为正在进行的转换的旅程。建立资产之旅就像客户旅程的概念一样,这已经成为B2C的普遍做法重点行业,资产密集型企业应构建“资产之旅”,定义用途案例贯穿每个资产的整个生命周期,而不是通过公司的组织结构和功能。旅程从规划阶段开始,资产的目的和价值被确定,并通过设计和施工,运营,维护和退役和更换。(见展览。这种方法将允许公司在整个资产中识别每种资产所需的数据和用例生命周期以及所涉及的所有组织孤岛。资产密集型公司应该从小处着手,放大资产的特定阶段基于开发相关数据用例所需工作的优先级的旅程及其预期价值。在提高运营能力方面可以找到唾手可得的成果特定资产的效率 - 其整体设备效率和容量利用率。一次这样,他们就可以将新用例扩展到其他资产,同时开发更多资产与同一资产相关的复杂用例。这些通常需要收集和©2023年波士顿咨询集团7 分析较长时间跨度和组织不同领域的数据,例如利用资产故障数据来改进新资产的设计。如果利率继续上升,通货膨胀率居高不下,全球经济放缓,资产密集型行业利润率的下行压力只会增加,从而增加大型资本项目融资困难。在这种情况下,改进的操作效率和更高的资产利用率对于竞争优势至关重要。这反过来又将高度依赖于资产密集型公司数据收集的有效性,以及管理流程。这些公司中的大多数都充分意识到数据成熟度的价值,但这项任务似乎可能令人生畏,因为他们依赖于长期存在的、严重孤立的遗留系统。这就是为什么在所有六个维度上应用飞轮方法是成功的关键。现在是时候了开始转动飞轮。作者弗兰克Croket董事总经理&合作伙伴布鲁塞尔威廉Gijsbers副主任、数据和数字平台布鲁塞尔Paul-Emmanuel TasiauxPlatinion本金,企业解决方案Platinion -布鲁塞尔彼得·吉利斯顾问布鲁塞尔©2023年波士顿咨询集团8 波士顿咨询集团对波士顿咨询集团与商界和社会领袖合作,解决他们最重要挑战,抓住最大机遇。BCG 是业务领域的先驱1963年成立时的战略。今天,我们与客户密切合作,拥抱旨在使所有利益相关者受益的转型方法 - 使组织能够发展,建立可持续的竞争优势,并推动积极的社会影响。我们多元化的全球团队带来了深厚的行业和职能专业知识以及各种观点质疑现状并引发变革。BCG 通过领先的优势提供解决方案管理咨询、技术和设计,以及企业和数字企业。我们在整个公司和客户组织各个层面的

公众号
小程序
pwa
桌面端
kefu
联系客服
kefu
社群