领导前沿
数字领导力模型构建与应用场景研究/徐明霞 胡祚教
来源:领导科学
作者:徐明霞 胡祚教
日期:2024-03-19 08:37:42
表现为:在数字环境方面,数字基础薄弱,数字硬软件建设落后,高精尖数字化设备欠缺,数据价值没有实现最大化;在组织结构方面,具有一定的数据资源感知与获取能力,但没能进行数据的进一步加工、转化与整合;在数字人才方面,具有数字素养的人才欠缺,数字技术的培训、运用和创新没有形成完整体系。
二是激进式数字化。激进式数字化注重的是数字化的终极目标,其特点是速度快,组织能够掌握时代的数字化发展方向、抓住机会,但是推进阻力较大,容易引起组织成员及利益相关者的强烈反应,导致组织不稳定。其表现为:在数字环境方面,数字化基础良好,已初步拥有人工智能、大数据、云平台等数字技术,搭建起智能化的决策管理系统,形成组织内部的数字化生态系统雏形;在组织结构方面,对数据资源的感知、获取、转化和整合能力较强,基本能够在组织中形成跨部门协作团队,实现数据流共享;在数字人才队伍方面,已经具备一支具有数字素养的人才队伍,形成了专业的数字技术培训流程,人才知识更新速度较快,打破了人与人之间的数据壁垒。
(二)领导技术
一是数据利用。领导者被动地利用数据资源,仅把数据作为一种便捷性工具,围绕组织所在的行业竞争板块,收集组织与行业内的数据并进行描述性分析和因果性分析,以辨析组织之间的竞争点,分析自身的优势与劣势,然后对组织的战术性决策进行调整。其中,组织数据是指领导者利用组织员工在工作流程中产生的各种数据,初步实现将物理数据转变为组织系统的虚拟云数据。行业数据是指领导者利用协作能力,了解到行业竞争者的核心数据,打破人为的数据壁垒。描述性分析能够对数据的表象比例、分布等进行精准统计,对数据本身的特征进行分析。因果性分析是透过数据表象深入探究数据与数据之间的联系,推断事物发展的潜在逻辑,为数据决策提供重要的评判依据。战术性决策是领导者根据对数据因果关系的分析,挖掘出数据背后所隐藏的关键问题,有策略性地基于数据实施组织治理。
二是数据开发。领导者主动开发数据资源,把数据要素作为战略性资源,深刻洞见数据对组织的价值,积极接受数字化环境的挑战,主动对行业内外的数据进行收集、挖掘,仔细分析数据的因果关系和逻辑关系,预测行业发展的趋势和前景,制订组织的战略规划。数据开发是在数据利用的基础上发展而来的,还包含对数据的不同处理。比如,跨行业数据开发是领导者察觉行业间合作的机会,感知、预测和防范数据风险,实现跨地域、跨类别、跨业务的协同管理和服务,打破行业壁垒,重构竞争优势;预测性分析是在描述性分析与因果性分析的基础上探索数据的趋势,预测组织发展的可持续性和战略性发展方向;战略决策是领导者利用数据的可预见性,在顶层设计方面做出战略性规划。
四、数字领导力的应用场景
(一)理想型数字领导力的应用场景
理想型数字领导力的特征为重视数据开发,领导者具有数字思维,对数字时代保持乐观的态度,意识到数字化的治理趋势,敢于进行数据开采、数据开发,对数字机会和策略反应灵敏。这类组织对待数字化持谨慎态度,力求以稳扎稳打的方式逐步推进组织的全面数字化。这类组织的数字基础薄弱,数字资源有限,数字人才较少,组织数字化设施较为落伍,数字化进 |