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2020年预测：将IT变成利润中心
数据是独特的经济资产；它永远不会耗尽，永远不会磨损，并且可以在几乎零边际成本的情况下在无限数量的用例中使用。管理和运营领导者手中的数据可用于推动重大，财务，运营和客户影响。 也许这个获胜的数据方程式的最好部分是？您已经拥有数据！但不幸的是，数据是公司资产的罗德尼·丹格菲尔德（Rodney Dangerfield）–毫无尊敬！
为了利用数据的经济潜力来获得和驱动新的客户，产品和运营价值来源，CIO必须担当领导角色才能实现这一目标。现代化的CIO必须超越数据管理和治理的范畴，并采用一种方法，使IT组织与业务同行协作，确定数据和分析可在何处以及如何在整个组织中创造价值。这是价值工程的核心。这就是利润为中心的框架，日立Vantara业界领先的CIO，蕾妮· 拉赫蒂，已经接受了（见图1）。
图 1：价值工程框架
RenéeLahti与其他CIO的不同之处在于，她渴望将公司IT从一个因业务职能的异想天开而动摇的被动型组织转变为一个利润中心，该中心对营业额（销售）和利润（利润）都有贡献）的组织。Renée期望她的IT领导团队在帮助业务职能部门确定这些业务职能部门可以在何处以及如何使用数据和分析方法以推动可衡量的和实质性的业务，运营和客户成果方面发挥积极的作用。
Renée和我们的首席营销官Jonathan Martin成为了我们实现价值过程的内部豚鼠（我们称其为“香槟计划”，因为我们认为所有技术公司都必须喝自己的香槟非常重要，比吃自己的狗粮更好的视觉效果）。IT界可以从Renée中学到很多东西，我将使用此博客来分享她的愿望以及她如何实现这一目标。
比尔Schmarzo面试蕾妮· 拉提  日立Vantara NEXT（CIO）和乔纳森·马丁（CMO）
香槟项目：喝我们自己的香槟
“如果您想更改游戏，请更改框架” – Bill Schmarzo
好的，我知道在自己的博客中引用自己的名字有点怪异，但我试图在这里提出要点。
我借此机会采访了Renée的博客。我希望您喜欢她对现代CIO角色的新鲜和挑衅的看法。
问题1：您将IT从业务职能鞭打的被动型组织转变为领导角色，以识别业务职能可以在何处以及如何使用数据和分析来推动业务成果的抱负愿景是什么？
答：我使用了IT需要将其自身商业化的短语，以便保持相关性并推动可衡量的实质性业务成果。具体来说，对于日立Vantara以及日立姐妹公司的更广泛的生态系统而言，IT需要像商业-工业组织一样运作...就像数据货币化工厂一样运作。IT部门将始终直接或间接（内包或外包）负责使基础架构和应用程序保持运行以及IT指示灯亮起的赌注，但保持亮灯的重要性在于使Data Factory可以运行。  
问题2：每个人都告诉您答案是Data Lake，但是您很快了解了Data Lake吗？
答： Data Lake是一个时髦的词。这是对技术的过分简化，以解决“非常邪恶”（“城市规划”一词）问题。换句话说，对于数据货币化挑战没有简单的技术答案。“邪恶的问题”是没有确定的停止点的问题。那么Data Lake技术解决方案如何解决这一挑战呢？常识认为，建立这样的技术架构，然后将IT和OT数据转储到其中，不可能神奇地解决社会挑战。事实模式不会仅仅通过共存所有数据而展现出来并从中获利。咄。   
问题3：您如何“改变框架”以对Data Lake采用不同的方法？
答：我是设计思想家的拥护者，尤其是“重新编码”的组成部分。在构建并测试了Hitachi Vantara数据湖之后（这对IT部门“吃我们自己做的饭”的承诺非常重要，而这个数据湖是我们自己的Lumada产品）。但是，如果我看一下如何构建这个Data Lake，我意识到我们陷入了与其他人类似的陷阱，在构建技术时并没有坚定地致力于商业价值。简而言之，我问“为什么” Hitachi Vantara需要一个Data Lake？这个简单的原因重新构造了问题，并极大地扩展了解决方案的范围。在我的案例中，询问为什么我们需要一个数据湖，才能允许一个生产性但破坏性的业务模型出现。。。数字价值支持 – 在业务利益相关者之间构建组织支持模型，以识别，验证，评估，确定优先级，证明和运营用例，以支持组织的关键业务计划。这是通过使用数据货币化工厂来完成的。。。不是数据湖。通过将DataOps + Data Science + DevOps链接到开发和运营分析，从而为公司的关键业务计划提供动力，IT从成本中心转变为利润中心。对于日立Vantara而言，这意味着IT和业务线需要一起工作，并使用通用语言来系统地关注结果（而不是技术解决方案）。
建立这种通用语言并不仅仅是打破Hitachi Vantara组织内部的孤岛。日立Vantara是日立有限公司的一部分，日立有限公司是一家拥有900多家姐妹公司的跨国公司。这种DVE学科和数据货币化工厂可以应用在所有Hitachi Ltd.上，这使得数据的经济价值更加强大，并且对于那些注重结果，健康和社会福利的人们而言，可重复使用。
问题4：结果如何？
答案：结果是我们的企业数据平台（EDP）Data Lake成为将数据存储在Virtual Data Lake结构（边缘核心云）中的众多船只之一，该结构帮助Hitachi Vantara为其定义了业务用例并确定了优先级。首席营销官（我将与之共事的许多执行高管中的第一个），预测分析可以释放增量的业务和运营价值，然后证明其价值。从高层次看，这是故事的发展过程：
一开始，Hitachi Vantara完成了Digital Envisioning Workshop，在此我们将Customer Upsell 业务用例列为优先目标。  
价值证明阶段通过DVE和数据科学团队进一步完善了结果，建立了预测模型，该模型将预测现有客户购买特定的新发布的Hitachi Vantara解决方案（VSP 5000系列 又称木星）的倾向。
结果：项目香槟追加销售推荐模型的主要结果是根据现有全球客户的运营需求进行评分并确定优先次序，从而为VSP 5000系列创建“购买倾向”评分。以及创建可重复使用的数据和分析资产，以在无限 数量的未来用例中重复使用。
问题5：您对那里的CIO和首席数据官有何建议？
对于所有CIDO（首席创新和数据官），我假设所有人都已经在探索数字数据密集型用例，以解决您公司或行业的问题。我要提供的指导提醒我们，可以有效地管理广泛的数据资产开发/部署的组织，其发布/扩展的速度将比竞争对手快3倍（根据IDC）。这意味着采用单一的数据战略和架构：Edge-Core-Cloud。这意味着不要害羞，要坚韧有关使所需的组织和文化变革，以支持在这个数字经济这一数据战略（无论是跌宕起伏，（例如像经济衰退）。      
智慧和经验的话。谢谢你，蕾妮！
而且，我必须承认，我喜欢与Renée一起工作，因为她为IT界带来了以业务为中心的崭新，完成的观点。非常期待我们一起继续冒险！

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关键词：Data Science Jonathan Customer workshop virtual