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常见的技术采用阻碍与创新挑战
正如数字经济中的创新中所述，创新需要在发明和采用之间取得平衡。 本文将介绍常见的云采用挑战和创新阻碍，旨在帮助你了解此方法如何在创新周期中增加价值。
创新公式：创新 = 发明 + 采用
克服创新挑战需要一些时间，才能发现正确的方法。 本文深入介绍工作区中的技术采用挑战。
云技术采用挑战
尽管云技术的发展减少了与采用相关的一些摩擦，但技术采用更多地以人为中心，而不是以技术为中心。 遗憾的是，云无法解决人员问题。
以下列表描述了一些最常见的与创新相关的采用挑战。 随着创新方法的逐步进行，将确定并解决以下各部分的挑战。 在应用此方法之前，请评估当前创新周期，以确定哪些是最重要的挑战或阻碍。 然后，使用此方法解决或移除这些阻碍。
外部挑战的类型
- 面市时间：在数字经济中，面市时间是市场优势的最重要指标之一。 令人意外的是，面市时间的影响与定位或早期市场份额关系不大。 这两个因素都是短暂的和暂时性的。 面市时间优势的真相很简单，那就是解决方案在市场中的时间越长，需要学习、迭代和改进的时间就更多。 若要缩短面市时间并加速学习机会，请专注于快速定义和快速生成有效的最小可行产品。
- 竞争挑战：占主导地位的现有企业减少了与客户互动和向客户学习的机会。 竞争对手还会制造更快交付的外部压力。 快速生成，但投入大量资金来了解合适的衡量。 定义明确的定位会产生更具可操作性的反馈度量，并增强合作和学习的能力，从而生成更好的整体解决方案。
- 了解客户：对客户的理解从了解客户和客户群开始。 对于创新者来说，最大的挑战之一是在“生成、度量、学习”周期内快速对度量和学习进行分类。 通过市场细分、渠道和关系类型的细分来了解客户非常重要。 在整个“生成、度量、学习”周期中，这些数据点有助于建立理解并形成经验教训。
内部挑战的类型
- 选择创新候选项：投资创新时，运行正常的公司会生成无限的潜在发明。 其中许多都创建了引人注目的业务案例，这些案例表示会有高回报并生成令人信服的业务理由。 如生成一文中所述，通过客户理解的方式应优先于基于收益预测的发明。 如果客户理解在此方案中不可见，则不太可能被长期采用。
- 平衡组合：大多数技术实现并不注重改变市场或改善客户的生活。 在普通 IT 部门，为实现基本流程自动化，需要超过 80% 的工作负荷。 由于易于创新，因此，进行创新并重新架构这些解决方案是一种吸引力。 大多数情况下，这些工作负荷可以通过迁移或现代化解决方案获得类似或更好的回报，无需更改核心业务逻辑或数据过程。 平衡你的产品组合，以支持可通过明确理解（内部或外部）客户而生成的创新战略。 对于所有其他工作负荷，请遵循获得财务回报的迁移路径。
- 保持专注和保护优先级：做出创新承诺后，保持团队的专注非常重要。 在生成阶段的第一次迭代期间，让团队对为客户改变未来的可能性感到乐观还比较容易。 但首个 MVP 版本只是开始。 真正的创新来自“生成、度量、学习”周期，通过从反馈循环中学习来生成更好的解决方案。 作为任何创新流程的领导者，请专注于保持团队的专注，并通过后续的、不太突出的生成迭代来保持创新优先级。
发明挑战
在广泛采用云之前，依赖于信息技术的发明周期既费力又耗时。 采购和预配周期会使迈向新解决方案的关键第一步不断推迟。 DevOps 解决方案和反馈循环的成本使得团队在早期构思和发明方面进行协作的能力滞后。 与开发者环境和数据平台相关的成本使除训练有素的专业开发者以外的任何人都无法参与创建新解决方案的创建。
通过提供自助自动预配、轻型开发和部署工具，以及为专业开发者和平民开发者提供参与创建快速解决方案的机会，云可以克服其中许多发明挑战。 使用云进行创新显著减少了客户在创新公式发明方面的挑战和阻碍。
数字经济中的发明和创新挑战
如今的发明挑战不同于过去的挑战。 云技术的无限潜力还会生成更多实现选项，并更深入地考虑如何使用这些实现。
创新方法采用以下创新规则来帮助实现决策与发明和采用目标保持一致：
- 数据平台：提供了新的数据源和数据变体。 以前，很多数据无法集成到旧式或本地应用程序中以创建经济高效的解决方案。 了解您希望在客户中推动的改变，这将为数据平台决策提供信息。 这些决策将是所选方法的扩展，用于将数据进行集成、分类和共享。 Microsoft 将此决策过程视为数据的民主化。
- 设备交互：IoT、移动技术和增强现实模糊了数字与物理之间的界限，从而加速了数字经济的发展。 了解围绕客户行为的实际交互将推动有关设备集成的决策。
- 应用程序：应用程序不再是专业开发者的独占领域。 它们也不要求传统的基于服务器的方法。 为专业开发者提供支持，使业务专家能够成为平民开发者，并扩展 API、微服务和 PaaS 解决方案的计算选项，从而扩展了应用程序接口选项。 了解形成客户行为所需的数字体验将改进有关应用程序选项的决策。
- 源代码和部署：各行各业的开发者之间的协作可以提高质量和上市速度。 集成反馈和快速响应学习，成为市场领导者。 坚持生成、度量和学习流程有助于加速工具采用决策。
- 预测解决方案：在数字经济中，仅满足客户的当前需求很少令人满意。 客户希望企业预测后续步骤并预测其未来需求。 持续学习通常发展为预测工具。 客户需求的复杂性和数据的可用性将有助于定义用于预测和影响的最佳工具和方法。
在数字经济中，架构师面临的最大挑战是清楚地了解其客户的发明和采用需求，然后确定最佳的基于云的工具链以满足这些需求。
后续步骤
掌握了“生成、度量、学习”模型和成长思维模式的知识，就可以在创新方法中开发数字发明内容了。