上週非常臨時地受邀到一個縣市政府舉辦的產業論壇上做產業交流的分享與座談會 (現在活動都真的超喜歡用這種主持人即席發問的座談形式), 雖然事前有遞交了幾題備用題, 以防萬一真的觀眾沒有人提問的時候可以派上用場, 但若真的有人提問, 主持人就會針對問題屬性cue合適的與談人來回答, 此時就真的要臨場發揮真本事, 好在我平常也蠻常東想西想預做一些心得歸納與梳理, 所以這次主持人問到"要如何決定轉型的優先次序?" 剛好心中就有了以下的回答, 想說趁著記憶猶新, 趕快利用這篇寫下來跟大家分享!

其實我提出的就是兩個維度來鑑別現況與驅動決策, 分別是"價值"與"數據", 因為切中企業推動數位與 AI 轉型最容易卡關的兩個現實：商業效益無法及早兌現（業務端失去耐心） 與 數據基建嚴重不足（技術端無法落地）。因此將「價值驅動（Value-driven）」與「數據驅動（Data-driven）」作為二維決策矩陣，能有效將抽象的轉型藍圖收斂為具執行力的專案優先序 (Priority), 用來作為資源投資的決策依據, 其中TTV = Time-to-Value 是近期在其他演講中也常聽到的另一種ROI評估方式, 不僅具備敏捷化思維, 專案從啟動到交付首期可量化業務成果（MVP）的時間越短，有助於為後續轉型贏得管理層與基層的信心。

而另一個維度就是數據盤點了, 因為大多時候企業都空有想法, 但其實並沒有真正掌握可用的數據, 是否已有現成歷史數據? 或需另建新的收集流程? 是常常需要被檢視的第一要素, 再來就算有數據庫, 但是否呈現數據孤島（Data Silos）並具有串接難度? 又是下一道關卡, 因此我們SI常需要擔任企業顧問協助客戶檢視數據現況, 也才能知道"現況與期望的Gap"在哪裡? 因此, 上述兩維度(價值 vs 數據) 產生出四個象限, 就可以有效幫助企業轉型決策上, 排出適合的優先順序~ 供大家參考~