デジタル経済のイノベーションで説明されているように、イノベーションには発明と導入のバランスが必要です。 この記事では、このアプローチがイノベーション サイクル中にどのように価値を生み出すことができるかを理解することを目的としているため、一般的なクラウド導入の課題とイノベーションの阻害要因について説明します。
イノベーションのための数式: イノベーション = 発明 + 導入
イノベーションの課題を克服する方法を知ることは、適切な方法を見つけ出すのに時間がかかります。 この記事では、職場でのテクノロジ導入の課題を克服する方法について説明します。
クラウド テクノロジ導入の課題
クラウド テクノロジの進歩により、導入に関連する摩擦の一部が減少しましたが、テクノロジの導入は、テクノロジ中心よりも人中心です。 残念ながら、クラウドではユーザーを修正できません。
次の一覧では、イノベーションに関連する最も一般的な導入の課題について説明します。 イノベーション手法を進めるにつれて、次のセクションの各課題が特定され、対処されます。 この手法を適用する前に、現在のイノベーション サイクルを評価して、最も重要な課題または阻害要因を判断します。 次に、手法を使用して、これらの阻害要因に対処または削除します。
外部の課題の種類
- 市場投入までの時間: デジタル経済において、市場投入までの時間は、市場支配の最も重要な指標の1つです。 驚くべきことに、市場への影響への時間は、ポジションや早期市場シェアとほとんど関係ありません。 これらの要因はどちらも、一時的なものです。 市場投入までの時間の利点は、ソリューションが市場に出回る時間が多いほど、学習、反復、改善が必要になるという単純な真実から生まれます。 市場投入までの時間を短縮し、学習機会を促進するために、効果的な最小限の製品の迅速な定義と迅速な構築に焦点を当てます。
- 競争上の課題: 主要な現職者は、顧客と関わり、顧客から学ぶ機会を減らします。 競合他社はまた、より迅速に提供するために外部圧力を生み出します。 迅速に構築しますが、適切な対策を理解するために多額の投資 を行います。 明確に定義されたニッチは、より実用的なフィードバックメジャーを生成し、パートナーと学習する能力を強化し、全体的なソリューションを向上させます。
- 顧客を理解する: 顧客の共感は、顧客と顧客ベースを理解することから始まります。 イノベーターにとって最大の課題の 1 つは、測定と学習をビルド-メジャー学習サイクル内で迅速に分類できることです。 市場のセグメント化、チャネル、関係の種類のレンズを通じて顧客を理解することが重要です。 これらのデータポイントは、構築-測定-学習サイクル全体を通して、共感を育み、得られた教訓を形成するのに役立ちます。
内部課題の種類
- イノベーション候補の選択: イノベーションに投資するとき、健全な企業は潜在的な発明の無限の供給を生み出します。 これらの多くは、高いリターンを提案し、魅力的なビジネス上の正当な理由スプレッドシートを生成する説得力のあるビジネス ケースを作成します。 ビルド記事で説明されているように、 顧客の共感を持つ建物 は、ゲイン予測のみに基づく発明よりも優先する必要があります。 顧客の共感が提案に表示されない場合、長期的な導入は可能性が低くなります。
- ポートフォリオのバランスを取る: ほとんどのテクノロジの実装では、市場の変化や顧客の生活の向上に焦点を当てません。 平均的な IT 部門では、基本的なプロセス自動化のために 80% を超えるワークロードが維持されています。 イノベーションの容易さにより、これらのソリューションを革新し、再設計する必要があります。 ほとんどの場合、これらのワークロードは、主要なビジネス ロジックやデータ プロセスに変更を変更せず、ソリューションを移行または最新化することで、同様のリターンまたはより良いリターンを得ることができます。 ポートフォリオのバランスを取り、顧客 (内部または外部) に明確な共感を持って 構築 できるイノベーション戦略を優先します。 その他のすべてのワークロードについては、財務収益への移行パスに従ってください。
- フォーカスの維持と優先順位の保護: イノベーションに取り組んだら、チームの焦点を維持することが重要です。 ビルド フェーズの最初のイテレーションでは、顧客の将来を変える可能性についてチームが興奮し続けるのは比較的簡単です。 ただし、その最初の MVP リリースはほんの始まりにすぎません。 真のイノベーションは、ビルド・メジャー・ラーニングの各サイクルを通じて、フィードバックループから学ぶことで、より良いソリューションを生み出します。 あらゆるイノベーション プロセスのリーダーとして、チームの集中を維持し、後続の魅力的でないビルド イテレーションを通じてイノベーションの優先順位を維持することに集中します。
発明の課題
クラウドが広範囲に導入される前は、情報技術に依存する発明サイクルは手間がかかり、時間もかかっていました。 調達とプロビジョニングのサイクルにより、新しいソリューションに向けた重要な最初のステップが遅れることが頻繁に発生しました。 DevOps ソリューションとフィードバック ループのコストにより、初期段階のアイデアと発明でチームが共同作業する能力が遅れています。 開発者環境とデータ プラットフォームに関連するコストにより、高度なトレーニングを受けた開発者以外のだれもが新しいソリューションの作成に参加することができなくなります。
クラウドは、セルフサービスの自動プロビジョニング、軽量の開発およびデプロイ ツール、プロの開発者と市民開発者が迅速なソリューションの作成に協力する機会を提供することで、これらの発明の課題の多くを克服してきました。 クラウドをイノベーションに使用すると、イノベーションの方程式の発明側に対する顧客の課題と阻害要因が大幅に減少します。
デジタル経済における発明とイノベーションの課題
今日の発明の課題は、過去の課題とは異なります。 クラウド テクノロジの無限の可能性により、実装オプションが増え、それらの実装がどのように使用されるかに関するより深い考慮事項も生まれます。
イノベーション手法では、次のイノベーション規範を使用して、実装の決定を発明と導入の目標に合わせて調整します。
- データ プラットフォーム: 新しいソースとデータのバリエーションを利用できます。 以前は、このデータの多くは、コスト効率の高いソリューションを作成するために、レガシまたはオンプレミスのアプリケーションに統合できませんでした。 あなたが顧客に起こしたい変化を理解すると、データプラットフォームの決定に影響を与えます。 これらの決定は、データの取り込み、統合、分類、共有を行う、選択されたアプローチの拡張機能になります。 Microsoft では、この意思決定プロセスをデータの民主化と見なします。
- デバイスの操作: IoT、モバイル、拡張現実は、デジタルと物理の間の線をぼかし、デジタル経済を加速します。 顧客の行動を取り巻く実際の相互作用を理解すると、デバイス統合に関する決定が促進されます。
- アプリケーション： アプリケーションは、プロの開発者の排他的なドメインではなくなりました。 また、従来のサーバー ベースのアプローチも必要ありません。 プロの開発者を支援し、ビジネス スペシャリストが市民開発者になることを可能にし、API、マイクロ サービス、および PaaS ソリューションのコンピューティング オプションを拡張することで、アプリケーション インターフェイス オプションが拡張されます。 顧客の行動を形成するために必要なデジタル エクスペリエンスを理解することで、アプリケーション オプションに関する意思決定が向上します。
- ソース コードとデプロイ: すべてのウォークの開発者間のコラボレーションにより、市場投入の品質と速度の両方が向上します。 フィードバックの統合と学習への迅速な対応が市場のリーダーを形成します。 ビルド、測定、学習プロセスへのコミットメントは、ツール導入の意思決定を加速するのに役立ちます。
- 予測ソリューション: デジタル経済では、顧客の現在のニーズを満たすだけで十分とは言えません。 顧客は、企業が次のステップを予測し、将来のニーズを予測することを期待しています。 継続的学習は、多くの場合、予測ツールに進化します。 顧客のニーズの複雑さとデータの可用性は、予測と影響を与える最適なツールとアプローチを定義するのに役立ちます。
デジタル経済において、アーキテクトが直面する最大の課題は、顧客の発明と導入のニーズを明確に理解し、そのニーズに応えるために最適なクラウドベースのツールチェーンを決定することです。
次のステップ
build-measure-learn モデルと成長の考え方について得た知識があれば、 イノベーション手法の中でデジタル発明を開発する準備が整いました。