ПОДГОТОВКА 

Дигиталната трансформация е една от най-дискутираните теми в бизнеса през последните години и много организации се опитват да отговорят на предизвикателствата като въведат нови модели и методи на работа на организационно, културно и технологично ниво. Новите технологии, като интернет на нещата, изисленията в големи обеми от данни (Big Data), изкуствен интелект и машинно самообучение коренно ще променят производствената парадигма и бизнеса като цяло.

Разбирането и широкото приложение на новите технологии не само ще променят как клиентите възприемат какво е „стойност“, но и ще повлияят върху начина на работа на хората в организацията. Също така, дигитализацията ще се отрази на отношенията с различните заинтересовани страни. Не на последно място, дигиталната трансформация не завършва с въвеждането на нови технологии – културата и организационните процеси са също толкова важни!

Проектът DIGITRANS има за цел да подпомогне малките и средни предприятия с тези стратегически въпроси, като използва най-добрите практики и експертни знания от различни сектори, за да ги събере в един подход, улесняващ дигиталната трансформация на организациите.

Какво е бизнес модел?

Какво прави един бизнес модел „дигитален“?

Дигиталните бизнес модели са тези, при които цифровите услуги играят важна роля при създаването на стойност за продукта/ услугата или дори стоят в основата на самия бизнес.

Кои са основните причини за дигитална трансформация?

Нарастналите очаквания на клиентите: всички го правят. 

Очакванията на клиентите за дигитално преживяване са все по-високи, заради компании като Амазон, Нетфликс или Airbnb, които са признати дигитални лидери в услугите. Това принуждава традиционните компании да се позиционират на дигиталния пазар, за да не станат негова жертва.

Търсене на скорост и гъвкавост: големи срещу малки става бързи срещу бавни. 

Най-голямото предизвикателство в дигиталната трансформация е необходимостта да се промени мисленето. Бизнес организациите са склонни да мислят линейно и са процесно ориентирани, когато се наложи да излязат от рамките, това води до много затруднения за мениджмънта. Подобряването на дигиталните компетенции и дигиталното мислене на ниво топ-мениджмънт е ключов фактор за успех.

Познаване на клиента: знанията за клиентите стават безценни.

Разпознаването на изискванията и ранното въвличане на клиентите в процеса на създаване на стойност могат да бъдат безценни. Това не само помага предложението за стойност да съответства по-добре на нуждите на клиентите, но може да ускори разработването на  продуктите и услугите, като се избегне полагането на усилия в грешни посоки.

Извън технологиите: дигиталната трансформация означава бизнес трансформация.

Дигиталната трансформация в себе си включва преоткриване на бизнеса като цяло, включително неговата стратегия, лидерски модели, организационни процеси и култура. Основната цел е непрекъснато да се увеличава дигиталната зрялост на организацията на всяко ниво.

Кои са стълбовете на дигиталната трансформация?

Дигиталният начин на мислене: мислене извън рамките.

Приемането на нов начин на мислене е не само най-голямото препятствие, но и най-важният фактор за успех на процеса на дигитална трансформация. Лидерите трябва да започнат да "мислят дигитално", да са отворени и да приветстват различните видове иновации в своите компании. Служителите трябва също да бъдат насърчавани да прилагат нов начин на мислене като станат активна част в трансформационните процеси.

Дигиталната стратегия: Пътна карта на компанията за дигитална трансформация.

Създаването на бизнес стратегия е важно условие за предприемането на правилни действия и за измерването на успеха. При осъществяването на цялостна цифрова трансформация могат да възникнат нови предизвикателства, средата може да се променя, като може да се налагат постоянно различни корекции. Разбирането на тези промени и доброто познаване на пътя е от изключителна важност за успеха в дигиталната ера.

Подходящи умения: да се научиш да управляваш вълната.

Нови технологии и организационна култура изискват нови умения, таланти и професионални профили. Съществуващите умения в организацията трябва да се адаптират и надградят чрез непрекъснато обучение на служителите, като се допълват съществуващите умения на хората с дигитални компетенции, както и да се наемат нови служители с подходящи дигитални умения.

Технологиите: подпомагане на бизнеса с правилните технологии.

Пренебрегването на най-новите технологии и всички възможности, които те носят, може да постави организациите в риск да изостанат зад конкуренцията. Затова, внимателната преценка, анализ и избор на конкретни технологии, съответстващи на дигиталната стратегия, са ключът към успеха.Технологиите се появяват, променят се и също така изчезват толкова бързо в дигиталната епоха, че залагането на „правилния кон“ е от решаващо значение за изграждането на стабилна технологична основа.

Еволюцията: дигиталната трансформация няма да спре. 

Неизбежно е да се разбере, че дигиталната трансформация няма да спре и компаниите трябва да приемат промяната като един постоянен процес на непрекъснато адаптиране, преосмисляне и преструктуриране на бизнеса.
 

Какви са текущите технологични тенденции?

Интернет на нещата - Internet of Things (IoT)

Интернет на нещата (IoT) описва визията как физическия и цифровия свят се сливат в резултат от свързаните чрез Интернет умни „неща“. В зависимост от перспективата, фокусът може да бъде поставен върху самите свързани „неща“, върху протоколите за връзка или върху възможностите и семантичните предизвикателства. Идеята на IoT ни връща в началото на 90-те години към визията за „повсеместно компютъризиране“ (Ubiquitous Computing), която през годините се развива до термина "всеобхватно компютъризиране" (Pervasive Computing) като предшественик на Интернет на нещата.

Накратко, интернет на нещата (IoT) е концепция за свързване на всяко устройство в интернет (или локална мрежа). Интернет на нещата включва както умни устройства, като смартфони или таблети, така и обикновени устройства като лампи, ключалки на врати или HVAC системи, които са цифровизирани, като са им добавени допълнително сензори, интелигентност и мрежова свързаност. Тенденцията за развитие на IoT се дължи от една страна на намаляването на технологичните разходи, а от друга страна, на бързото навлизане на нови умни устройства.

Блокови вериги - Blockchain

Технологиите за блокови вериги (Blockchain) описват алгоритъм и разпределени структури от данни за осъществяване на сигурни трансфери на данни без централно администриране (например при електронни парични преводи). Първоначално, тази технология е разработена при крипто-валутата Bitcoin, като концепцията за блоковите вериги се дължи основно на отхвърлянето начина за осъществяване на плащания и банкови преводи на пари, регулирани от правителствата. Оригиналната визия на разработчиците на Bitcoin е да се даде възможност на хората да прехвърлят пари без усложнения, посредници, правила или необходимост да познават или да се доверяват на трети страни. 

Изчисления в големи данни - Big Data

Когато потърсите в Интернет определението за изчисления в големи данни (Big Data), неизбежно ще се сблъскате с V-модела, който описва трите основни характеристики на големите данни (Big Data): обем, скорост и разнообразие. Тези характеристики поставят истински предизвикателства големите данни да се обработват с настоящите технологии. Големите данни (Big Data) са предимно неструктурирани данни, които надхвърлят капацитета за обработка на конвенционалните системи за бази данни. Те са твърде голям, променят се твърде бързо или не съответстват на структурите на съществуващите архитектури на бази данни.

Машинно самообучение

Машинното самообучение има за цел да даде възможност на машините да се адаптират като имитират човешкото поведение. Това се осъществява като машините се учат да се обучават от практиката. Алгоритмите за машинно самообучение съдържат методи за изучаване на зависимости в данни, без да се разчита на предварително зададени критерии, като резултатите се запаметяват и надграждат. Целта е да се намерят естествени шаблони и да се получат нови зависимости между данните, като в идеалния случай могат да се правят прогнози за вземането на решения, базирани на данни.

Примери за използването на системите за машинно самообучение (Machine Learning) са личните гласови асистенти като Siri, системи за медицински диагнози или персонализирани предложения и реклами при он-лайн пазаруване.