技术是颠覆传统产业的最佳催化剂之一。你可以把它看作是雇佣更多的人和"雇佣"更多的技术之间的区别。有了正确的技术工具，返利手游平台，你可以成倍地提高产量和生产率。然而，如果你雇佣更多的人，生产力的提高速度只能和你能雇佣的一样快，但在每周额外增加的40小时左右的时间之外是有限的。书店是技术颠覆传统产业的一个很好的例子。书店已经存在了几个世纪，现存最古老的书店已经有近300年的历史了。在某一点上，如果您的公司或工业.书店似乎是不太可能的组合。然后，在1994年，杰夫·贝佐斯向世界介绍了亚马逊。20年后，什么是物联网，亚马逊年收入超过2320亿美元，用户超过3亿。传统公司有机会通过使用移动应用程序和数据分析等技术来改进其运营方式，以提高生产率、扩大运营规模并确保其市场地位。然而，如果对你的公司或行业来说是新的、不熟悉的技术，那么转换到技术上可能会很棘手。改变总是很难的，尤其是当你和多个利益相关者一起工作，并且几十年来都是"单向"的悲伤联合技术公司（United Technologies）产品管理总监、特纳广播公司（Turner Broadcasting）数据与分析部前主管塞恩•索尔（Sene Soury）是利用科技改造传统企业的倡导者。在这篇文章中，我们将运用联合技术公司产品管理总监、特纳广播公司（Turner Broadcasting）前数据与分析总监塞恩•索尔（Sene Mouse）的见解，企业建站平台，将其应用于"人们通常无意中抵制变革，这会真正限制公司的发展"，联合技术公司的产品管理总监阐明了传统公司在采用技术时面临的一些关键挑战。我们还将探讨为什么自动化是创造积极用户体验的主要机会，并进一步了解特纳广播公司（Turner Broadcasting）的一个产品团队用于向利益相关者提供数据访问的堆栈。传统企业在采用更多技术时经常面临的问题当传统公司采用技术时，他们通常会看到可衡量的、切实可行的胜利，例如提高生产力、扩大规模经营和显著提高收入。虽然有很多成功的例子表明，当你从零开始时，技术作为变革的一部分可能会感到风险。在传统行业，如Spotify颠覆了音乐行业，Airbnb颠覆了酒店业，致力于这一变革的驱动力很难实现。即使有显著的财务和业绩增长的潜在优势，当你从头开始时，改变也会感觉到风险。颠覆性技术带来的胜利很少在一夜之间发生，这并没有帮助；它们是数周、数月甚至数年时间和资源投入到新流程、新工具、新思维模式，甚至可能重塑品牌的结果。传统企业在转向更多科技产品时面临的一个关键挑战是让关键决策者同意这一变化。正如Sene Sale所说的"需要非常强大和富有远见的领导才能促进变革。"United Technologies It产品管理总监Sene Seure说，"转型会让很多人感到不舒服。人们通常没有意图地抵制变革，这实际上会限制公司的发展。需要强有力的领导才能促进和引导变革。它需要非常强大和富有远见的领导才能促进变革。在我的产品中，我们非常幸运地拥有非常强大的领导能力，我们从中受益匪浅。"采用技术工具的另一个挑战是认识到眼前的机会。传统公司通常由拥有数十年经验的行业和商业专家经营。这些行业专家通常与进入劳动力市场的年轻人形成对比，他们"拥有强大的数据和分析背景，并在数字设备下成长，"据Sene说但年轻人对数字的流利并不意味着他们拥有应用和实现业务所需的知识加入公司的行业专家和年轻人需要联手，我认为发展需要在企业层面得到认可和鼓励。"为了让你的公司在技术方面得到更多的回报，Sene建议公司确定员工应该具备的具体技术技能，以便更好地完成工作。找出你希望员工工作的心态，并逆向工程哪些技能有助于培养这种心态。例如，如果您公司的员工了解数据如何应用于从工程到营销再到产品的每一个团队都很重要，那么就教他们关系数据库，或者确保每个人都理解SQL。""要了解SQL的结构，就必须了解它。"这是一项重要的技能。我认为，看到数据和可视化数据关系提供了更多的工具和数据连接，鼓励人们对代表他们角色的数据以及他们服务的群体和产品更加好奇。它促使人们弄清楚后端的工作原理，并要求他们适应不仅要测量性能，而且要在数据汇集在一起时释放新功能。"自动化如何帮助公司改善用户体验自动化在许多方面颠覆了传统的公司和行业，只不过是让你用更少的时间和开销完成更多的事情，从而获得成功。当你完全依赖手工操作时，你就被限制在你所有员工所能做的工作总量上专递在手动操作中，您被限制在所有员工可以完成的总工作量上。没有自动化，扩大规模的唯一途径就是雇佣更多的人。有了自动化，您所需要做的就是调整您的产品或工具以适应您的需要。说到自动化，用户体验往往是最大的改进机会。亚马逊（Amazon）和Netflix等非常成功的公司通过专注于自动化驱动的用户体验改善，从扰乱整个行业中获利。""亚马逊和Netflix就是一个很好的例子，因为他们已经找到了如何捕获数据的方法，并且不仅使用这些数据来衡量和优化性能，而且他们还以自动化的方式使用这些数据为客户提供高度个性化的体验，"Sene告诉我们这种自动化允许数据输入内容，并成为一个完整的循环，以更好地服务于客户（及其底线）。"想想Spotify，它在2015年推出了Discover Weekly playlists。Discover Weekly使用一种算法生成一个包含30首推荐歌曲的播放列表，用户可以根据自己的收听历史来欣赏这些歌曲。Spotify的Discovery Weekly功能就是使用自动化来提高用户体验的一个例子。为了给每个独特的用户提供推荐，Spotify会从其他用户那里收集20亿个播放列表。这些播放列表用于预测相似的音乐口味，软件企业条件，并使用这些信息提供特定的歌曲推荐。为了自动化这些推荐，Spotify使用音乐分析工具Echo Nest来解析数十亿个数据点，并生成独特的播放列表，让用户每周都能回来获取更多信息。stack Turner在他们的交换机中使用，以更好地利用他们的数据每个公司都有数据。问题是谁使用这些数据？数据通常与数据的主要消费者（通常是分析师和数据科学家）生活在筒仓中。在传统的公司和行业中，数据尤其难以获取，大多数团队用直觉、直觉和现状取代了量化的洞察力。将数据从团队中分离出来会限制它为整个公司带来的潜力。团队中的每一个孤立数据都会限制它为整个公司带来的潜力。从市场营销到工程部门可以出于许多原因使用数据，例如运行实验以加速团队学习、更积极地工作以及提高绩效。特纳广播系统（Turner Broadcasting System）的一些人认识到，他们的数据可以做得更多，所以他们开始研究一种方法来提高数据的可访问性。从正确的人那里获得最初的认同并不容易（正如我们前面提到的，云服务器如何，让其他人同意改变会感觉像是一场艰苦的战斗），但他们最终获得了为利益相关者提供数据访问所需的批准。为了使数据掌握在不同的产品利益相关者手中，而不仅仅是数据专家Sene在特纳的产品使用了一个多层数据栈，利用了一些关键的支持技术，这些技术一起为业务提供了各种功能。这三部分的数据堆栈由分段、钎焊和振幅组成。每种工具都有自己的功能：分段：这个工具从不同的来源摄取数据，这些数据源以前是孤立的，并将其植根于不同的技术，使之可以与特纳投资的工具一起使用。Segment使数据堆栈变得更为可能，并使更多的利益相关者更容易、更可靠地使用。振幅（Amplitude）：Turner堆栈的一个重要部分，所有数据都被导入到振幅中，以了解应用程序中的用户行为趋势，并为团队提供访问正确数据的方式，即使是非数据专家也能直观地访问这些数据。产品、营销、内容和客户服务团队使用振幅来帮助提供各自领域的指标和数据。Braze：利用Braze，Turner的产品和营销团队可以利用Amplitude提供的可操作见解，为电子邮件和推送通知构建和执行数据驱动的消息传递策略。对特纳的影响很大。"增加对数据的访问对我们来说是巨大的