埃森哲2016年技术展望 数字时代，以人为本（报告摘要）-2016-china

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1、报告摘要埃森哲2016年技术展望数字时代，以人为本数字时代的竞争中，技术能力固然重要，人则是制胜之本。虽然了解客户不断变化的需求和行为仍然重要，但真正的决定性因素是公司与时俱进改进企业文化的能力，即企业员工能否在积极利用新兴技术的同时，拥抱技术所驱动的全新商业战略。2#2016年技术展望2016年技术展望企业必须专注于如何帮助消费者、员工、合作者等利益相关人员更多地利用技术获得成功。企业还必须培育新的公司文化，以技术为手段，帮助员工不断调整和学习、持续创造新型解决方案、推动变革、挑战现状。在以技术为上的时代，真正的领军企业必将以人为

2、本。要在数字化世界中取得成功绝非易事，不能单靠采用更多的新技术，或（如一些人所担忧的）就用技术替代人工。3#2016年技术展望2016年技术展望数字文化冲击数字化革命正在展开。我们的研究分析结果表明，数字技术已成为各个经济部门的主导力量。来源：《数字化颠覆：实现乘数效应的增长》，埃森哲，2016年1月。2020年，数字经济将占据全球GDP的25%#2016年技术展望数字经济占据了全球GDP的22%，并仍在快速增长。我们预计，该比例将在2020年达到25%，而2005年这一比例为15%。1数字技术已无处不在，带来空前的变革。层出不穷的

3、新技术和解决方案、远超以往的庞大数据量、新旧系统混合，以及不断涌现的（企业内外）协作方式、联盟、初创企业……崭新的格局令人眼花缭乱。另一方面，数字化消费者也在不断成熟，他们对服务、速度和个性化有着全新的期望值，而这仅仅是开始。此外，随着“00后”在新时代的成长，他们拥有不同以往的新理念和抱负，他们既是新一代的消费者，也是企业新一代的员工。作为“数字化原住民”，他们认为世界随其而变，对工作安排方式抱着不同的看法。一方面，日渐普及的协作技术正在改变长久以来的就业模式；另一方面，自由职业和综合性职业的发展也在重新塑造就业者对于工作时间、地

4、点和方式的认识。这些都将形成一种新的常态。埃森哲面向3,100多位IT和业务高管开展的全球技术调研显示（见图1），86%的受访者认为：未来三年，其所在行业的技术革新步伐将显著加快，甚至以前所未有的速度推进。很多企业受到数字技术的冲击，已意识到自身变革势在必行，但却力不从心。一些企业在估算需要完成的海量工作后，发现毫无头绪、无从下手。这很正常。但无论任务多么艰巨，他们都需着手对产品、经营模式和所有相关流程进行改造。他们不但要掌握新的技能，还必须纵观生态圈，以更为灵活、合适的方式与合作伙伴开展新的协作。这就要求企业以全新的视角审视自身的

5、运作环节——尤其是人。企业首先要做的是鼓励员工适应和接受这些变革，制定人员培养新策略，以及管理和激励措施。随着业务的全面数字化，企业、员工及组织文化需要同步完成数字化转型。42016年技术展望在未来三年内，您认为技术变革速度会如何变化？众多企业都面临着数字文化的冲击，要克服不适应并不容易。但一些领先企业的做法给了我们很好的启发。不仅许多大的技术企业拥有充满活力的数字文化，其他行业中也不乏先行者。例如，作为唯一一家总部位于硅谷的航空公司，维珍美国（VirginAmerica）借鉴了周边科技企业的颠覆性理念，在飞机上开通社交网络，挖掘新

6、的购票方式，从各个方面都进行了一系列的创新试验。公司甚至发动了三万名常旅客联合到Change.org上请愿，要求达拉斯爱田机场为该公司增开两个登机口，最终请愿成功；作为对这些常旅客的回报，维珍美国采取现金回馈的方式，在上市前向他们给予股权激励。事实证明，这些创新换取了丰厚的回报：2014年，公司营收高达近15亿美元，并且在IPO中成功募集到了3.06亿美元。228%以前所未有的速度发展58%飞速发展12%略为加快1%平稳发展1%减速发展#2016年技术展望来源：《埃森哲2016年技术展望》调研52016年技术展望企业文化转型的基石灵

7、变组织数据驱动充满活力的数字文化建立在什么基础之上？我们认为，托起企业数字文化的有四大基石：灵变组织、数据驱动、主动颠覆以及数字化风险。这四大支柱中最基本的是灵变组织，这意味着改变企业的运营方式。若像技术型或互联网公司那样高速运营，企业势必要以敏捷运营为目标，培养新技能、建立新流程、开发新产品，并且打造全新的工作方式。于是，企业需要新的IT技术，DevOps模式和实践来支持IT运维，SOA和云来支持扩展性，SaaS来支持运行效率，IT架构来支持敏捷性，还有各种平台来支持企业协作。不过，要做到这一切需要企业上下一心，认可并接受变革。无

8、论在哪个岗位，所有员工都要不断完善和提高自身技其次，转型还要以数据为驱动。能做到这点的企业屈指可数。过去几年，我们听到看到了很多有关提高企业数据和分析能力的主张，但真正的数据驱动型企业，不能只靠提升分析工具性能或分析人员技能来达成，而